記事のタイトルが示すように、私たちはすでにこのトピックに専念しており、どちらも 効果的なテクニック、両方とも言えば 神経神話と効果のない技術。 また、特定の障害が存在する場合の学習を容易にするためのカスタマイズについても掘り下げました(たとえば、 失読症 e ワーキングメモリ不足).
より詳細には、XNUMXつを参照してください レビュー ダンロスキーと同僚による【1]、私たちは作成しました 10のテクニックのリスト 科学研究の精査に合格し、非常に効果的なものとあまり役に立たないものがあり、それらの長所と短所を説明します。
今日は以前に開始したスピーチを更新したいと思います。 6つのテクニック; これらのいくつかは前の記事と比較して繰り返されます、他は私達が初めて見るでしょう。 Weinsteinと同僚が信頼する文献のレビューによると、これらすべての手法【2]、共通点がXNUMXつあります。 それらはすべて効果的です.

これらのテクニックは何ですか?

1)配布された慣行

コサコンシスト
それは、研究フェーズを延期すること、そして何よりも、それらを単一のセッション(またはいくつかの近いセッション)に集中させるのではなく、レビューすることの問題です。 観察されたのは、レビューに費やした時間と同じ時間で、時間の経過とともに間隔を空けたセッションでこれらのアクティビティを実行する人々は、比較的速く学習し、情報はメモリ内でより安定したままであるということです。


適用方法の例
過去数週間または数か月に取り上げられたトピックを確認するための専用の機会を作成すると便利な場合があります。 ただし、学習プログラム全体をカバーする必要があるとともに、利用できる時間が限られているため、これは難しいように思われるかもしれません。 ただし、教師が前のレッスンの情報をレビューするためにクラスで数分かかる場合、レビューセッションの間隔は教師にとってそれほど問題なく達成できます。
別の方法は、時間の経過とともに配布されるレビューを整理する負担を学生に委任することです。 もちろん、これは高レベルの生徒(たとえば、高校)で最適に機能します。 ただし、間隔を空けるには事前の計画が必要なため、教師が生徒の学習計画を支援することが不可欠です。 たとえば、教師は、特定の科目が教室で勉強される日と交互の日に勉強会をスケジュールするように生徒に提案する場合があります(たとえば、科目が学校で教えられている場合は火曜日と木曜日にレビューセッションをスケジュールします。月曜日と水曜日) 。

臨界
最初の重要性は、レビューの間隔と研究の単純な拡張との間で起こりうる混乱に関するものです。 実際には、この手法は主に、レビューフェーズを時間の経過とともに延期することを提供します。 レビューフェーズの間隔についてはすでにプラスの効果が知られていますが、延期された研究の効果はよく知られていません。
XNUMXつ目の重要な点は、同じ学習フェーズでの集中的なレビューよりも難しいと認識されているため、学生が分散型の練習に慣れていない可能性があることです。 この認識は、ある意味で現実に対応しています。なぜなら、一方ではレビューを時間の経過とともに延期すると情報の検索がより困難になり、他方では集中的な研究の実践が明らかに機能する(より速い)からです。すべて。研究が試験に合格することのみを目的としている状況。 ただし、情報を長期間メモリに保持することが重要な場合は、分散型プラクティスの有用性を常に考慮する必要があります。

まだ明確にする必要がある側面
時間間隔のあるレビューについて言われたことがこの場合にも当てはまるかどうかを理解しようとして、時間の経過とともに異なる情報の研究の距離の影響を研究する研究が不足しています。
分散型練習の疑いの余地のない有用性を超えて、集中的な練習段階も必要であるか、または推奨されるかどうかを理解する必要があります。
学習を最大化するために、情報のレビューと検索のフェーズ間の最適な間隔が何であるかは、これまで明らかにされていません。

2)実践インターリーブド '

コサコンシスト
この手法は、特定の勉強会で同じ問題のバージョンに取り組むより一般的な方法とは対照的に、さまざまなアイデアや問題の種類に順番に取り組むことで構成されます。 それは数学と物理学の概念を学ぶことで何度もテストされてきました。
この手法の利点は、生徒が方法自体を学ぶだけでなく、いつ適用するかではなく、さまざまなタイプの問題を解決するための適切な方法を選択できるようになることにあると仮定されています。
実際には、「インターリーブ」の実践は他のタイプの学習コンテンツにもうまく適用されています。たとえば、芸術分野では、学生が特定の作品を正しい作者と関連付けることをよりよく学ぶことができます。

適用方法の例
それは多くの方法で適用することができます。 例としては、(同じタイプの固体で多くの連続した演習を行う代わりに)異なる固体の体積の計算を含む問題を混合することが考えられます。

臨界
研究は相互に関連する演習の交互に焦点を合わせているため、互いにあまりにも異なる内容を混ぜないように注意する必要があります(これに関する研究は不足しています)。 若い学生はこの種の不必要な(そしておそらく逆効果の)交代を相互に関連する情報のより有用な交代と混同しやすいので、若い学生の教師は宿題やクイズ。

まだ明確にする必要がある側面
学期中に繰り返し前のトピックに戻ると、新しい情報の学習が停止しますか? 古い情報と新しい情報はどのように交互になりますか? 古い情報と新しい情報のバランスはどのように決定されますか?

3)回復/検証の実践

コサコンシスト
これは、最も効果的で最も簡単に適用できる手法のXNUMXつです。 簡単に言えば、それは、セルフチェックと正式なチェックの両方を通じて、すでに研究されたものを思い出すという問題です。 記憶から情報を呼び戻すという行為そのものが、情報を統合するのに役立ちます。 この方法は、情報を言葉で表現せずにリコールした場合でも機能します。 記憶から情報を思い出す代わりに、以前に研究した情報を読み直した学生と結果を比較することによっても有効性がテストされました(記憶を検索する方法は結果に優れていることが証明されました!)。

適用方法の例
申請する非常に簡単な方法は、学生に、研究した特定の主題について覚えていることをすべて書き留めるように勧めることです。
もうXNUMXつの簡単な方法は、生徒が何かを勉強した後(進行中または学習フェーズの終わりに)に答えるテストの質問を提供するか、情報を思い出すための提案を提供するか、主題に関するコンセプトマップを作成するように依頼することです。彼らが覚えている情報。

臨界
この手法の有効性は、メモリから情報を取得する試みの成功にもある程度依存します。同時に、この成功を保証するには、タスクが単純すぎてはなりません。 たとえば、学生がそれを読んだ直後に情報をカバーし、それを繰り返す場合、それは長期記憶からのリコールではなく、作業記憶の簡単なメンテナンスです。 逆に、成功率が極端に低い場合、この方法が役立つとは考えられません。
また、記憶を安定させるためにコンセプトマップを作成する場合は、学習資料を見てマップを作成することは情報を統合する効果が低いことがわかっているため、これを心から行うことが重要です。
最後に、テストの使用が引き起こす可能性のある不安を考慮することが重要です。 実際、不安はこのテクニックの記憶上の利点を減らすことができることが強調されました(不安要因を完全に排除することはできません。良い妥協案は、学生が答えることができると思われる質問をすることです)。

まだ明確にする必要がある側面
テスト問題の最適な難易度はまだ明らかにされていません。

4)処理(処理の質問)

コサコンシスト
この手法は、新しい情報を既存の知識に結び付けることにあります。 その機能に関していくつかの解釈があります。 より深い学習について話すこともあれば、記憶にある情報の再編成について話すこともあります。
要するに、それは、学習した情報間の論理的なリンクを説明するように生徒を導くことを目的として、学習したトピックについて質問することによって生徒と対話することにあります。
これはすべて、概念の記憶を支持することに加えて、学んだことを他の文脈に拡張する能力の向上を伴います。

適用方法の例
申請の最初の方法は、「どのように?」などの質問をすることによって、研究されている情報のコーディングを深めるように学生を招待することです。 またはなぜ?」
もうXNUMXつの可能性は、たとえば、方程式を解くために必要な手順を声に出して言うだけで、生徒がこの手法を自分で適用することです。

臨界
この手法を使用する場合、生徒が資料または教師に回答を確認することが重要です。 処理クエリによって生成されたコンテンツが貧弱な場合、これは実際に学習を悪化させる可能性があります。

まだ明確にする必要がある側面
研究者にとって、学習する概念を読む初期段階ですでにこの手法を適用する可能性をテストすることは有用です。
生徒が自己生成の質問を利用するのか、それともフォローアップの質問を他の人(たとえば教師)が尋ねる方がよいのかはまだわかりません。
また、生徒が答えを探すのにどれだけ頑張らなければならないのか、このテクニックから利益を得るのに適切なレベルのスキルと知識を習得するのかは明らかではありません。
最後の疑問は効率に関するものです。この手法を処理するには、学習時間を増やす必要があります。 それは十分に有利ですか、それとも他の手法、たとえば(自己)検証の実践に依存する方が便利ですか?

5)コンクリートの例

コサコンシスト
この手法は、主要な導入を必要としません。 実例と理論的説明を組み合わせることが問題です。
有効性は問題ではなく、抽象的な概念は具体的な概念よりも理解しにくいという事実に基づいています。

適用方法の例
この手法について理解することはあまりありません。 当然のことながら、私たちがこの情報を取得しているレビューの著者【2] この手法を、教師のトレーニングブックで最も引用されているものとして特定します(つまり、ケースの約25%)。
ただし、XNUMXつの例がどのように見えるかを生徒に積極的に説明してもらい、重要な基礎となる情報を自分で抽出するように生徒に促すことも、後者を一般化するのに役立つことを知っておくと役立ちます。
さらに、同じ例をもっと挙げれば、この手法の利点が増えるようです。

臨界
概念を説明し、一貫性のない例を示すことは、実際の(間違った!)例についてより多くを学ぶ傾向があることが示されています。 したがって、私たちが学びたい情報に関連して与えられている例の種類に細心の注意を払う必要があります。 したがって、例は主要な内容と十分に関連している必要があります。
例が正しく使用される確率、つまり一般的な抽象的な原則を推定する確率は、学生のトピックの習熟度に関連しています。 経験豊富な学生は重要な概念に向かってより簡単に移動する傾向があり、経験の浅い学生は表面にとどまる傾向があります。

まだ明確にする必要がある側面
学習する概念の一般化を支持するための最適な例の数はまだ定義されていません。
また、例が持つべき抽象化のレベルと具体性のレベルの間の適切なバランスが何であるかは明確ではありません(抽象的すぎると理解するのが難しすぎる可能性があります。具体的すぎると、あなたが教えたい概念)。

6)ダブルコード

コサコンシスト
「絵は千の言葉に値する」と聞いたことは何回ありますか? これは、この手法の基礎となる仮定です。 より具体的には、ダブルコーディング理論は、同じ情報の複数の表現を提供することで学習と記憶が改善され、(自動画像処理を通じて)追加の表現をより容易に呼び起こす情報が同様の利点を享受することを示唆しています。

適用方法の例
最も単純な例は、学習する情報の視覚的なスキームを提供することです(テキストで記述されているセルの表現など)。 このテクニックは、生徒に勉強しているものを描かせることによっても適用できます。

臨界
画像は一般的に言葉よりもよく覚えられているため、生徒に提供されるそのような画像が有用であり、学習が期待されるコンテンツに関連していることを確認することが重要です。
テキストと一緒に画像を選択するときは注意が必要です。過度の視覚的な詳細が気を散らし、学習を妨げる可能性があるためです。
この手法は「学習スタイル」の理論(代わりに間違っていることが証明されている)とうまく適合しないことを明確にすることが重要です。 生徒に好みの学習モダリティ(たとえば、視覚的)を選択させることは問題ではありません o 口頭)しかし、情報が同時に複数のチャネルを通過するようにする(たとえば、視覚的) e 口頭で、同時に)。

まだ明確にする必要がある側面
デュアルコーディングの実装についてはまだ多くのことを理解する必要があり、教師が複数の表現と画像の優位性の利点をどのように活用できるかを明らかにするには、さらに調査が必要です。

結論

学校の環境では、今説明したテクニックを使って、それらを組み合わせる機会がたくさんあります。 たとえば、分散型の練習は、セルフテスト(記憶からの検索)の練習と組み合わせると、学習に特に強力です。 分散型練習の追加の利点は、たとえば、休憩間のギャップを埋めるためにテストを使用するなど、セルフテストを繰り返し行うことで得られます。

インターリーブされた練習には、学生が新旧の資料を交互に使用する場合のレビューの配布(分散練習)が含まれることは明らかです。 具体的な例は、口頭と視覚の両方である可能性があるため、ダブルコーディングも実装します。 さらに、処理戦略、具体的な例、およびダブルコーディングはすべて、検索プラクティス(セルフテスト)の一部として使用する場合に最適に機能します。

ただし、これらの学習戦略を組み合わせることの利点が相加的、乗法的、または場合によっては互換性がないかどうかはまだ確立されていません。 したがって、将来の研究では、各戦略(特に処理とダブルコーディングにとって重要)をより適切に定義し、学校での適用のベストプラクティスを特定し、各戦略の境界条件を明確にし、ここで説明したXNUMXつの戦略間の相互作用を掘り下げる必要があります。 。

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