Mehrere variierte Beispiele desselben Prinzips studieren, bevor man verallgemeinert

Beispiele zu vergleichen, die ein tiefes Prinzip teilen, sich aber in Oberflächenmerkmalen unterscheiden, baut übertragbares Wissen schneller auf als die Wiederholung ähnlicher Beispiele.

Why it works

Ein einzelnes Musterbeispiel baut ein Schema auf, das möglicherweise zu stark an die Oberflächenmerkmale dieses spezifischen Beispiels angepasst ist – eine Form von Überanpassung analog zum maschinellen Lernen. Mehrere Beispiele zu vergleichen, die dasselbe zugrunde liegende Prinzip teilen, sich aber in Kontext, Zahlen oder Oberflächendarstellung unterscheiden, zwingt den Lerner, das Prinzip aus seinem Kontext zu abstrahieren, was übertragbare Schemata erzeugt. Analogiebildung zwischen Beispielen ist der Mechanismus: gemeinsame Tiefenstruktur über variierte Oberflächen hinweg offenbart das invariante Prinzip.

How to do it

1. Sammle für jedes zu lernende Prinzip mindestens drei Musterbeispiele, die sich in Oberflächenmerkmalen unterscheiden, aber dieselbe Lösungsstruktur teilen.
2. Identifiziere nach dem Studium jedes Beispiels: „Was ist bei allen gleich? Was ist das strukturelle Muster?“
3. Schreib dieses strukturelle Muster in einem Satz auf, bevor du weitermachst.
4. Teste dein Schema, indem du selbst ein neuartiges Beispiel erzeugst und löst.

Evidenz

Catrambone und Holyoak (1989) zeigten, dass Studierende, die zwei analoge Beispiele verglichen, bevor sie Probleme lösten, besseren fernen Transfer zeigten als jene, die nur ein Beispiel studierten, was den Ansatz der Mehrfachbeispiel-Variation direkt stützt. (rct)

Vergleichen ist für Anfänger aufwendig; der Nutzen hängt davon ab, ob der Lerner genug Vorwissen hat, um die gemeinsame Struktur zu erkennen – völlig neue Bereiche brauchen möglicherweise einen einfacheren Einstieg.

Quellen

• Catrambone & Holyoak (1989), Overcoming contextual limitations on problem-solving transfer, Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition

Häufiger Fehler

Mehrere Beispiele zu studieren, die sich in Oberflächenmerkmalen, aber auch im Prinzip unterscheiden, was das Schema fragmentiert statt konsolidiert, indem es Variation, die zählt, mit Variation verwechselt, die nicht zählt.