コーチングプラクティス： 対立の最中にワーキングメモリの限界内で学ぶ方法

取り組んでいることをほぼ何でも入力すると、IX Coach が現実に最も合うプラクティスを見つけます。「対立の最中にワーキングメモリの限界内で学ぶ方法」については、現在のプラクティスライブラリからの最適な一致をご覧ください。

役立つかもしれないプラクティス

1. 認知負荷理論：ワーキングメモリの限界の中で学ぶ
   ジョン・スウェラーが開発した認知負荷理論は、学習がワーキングメモリによってボトルネック化されると説明する。ワーキングメモリは同時に約4〜7個の項目しか保持できない。この理論は、教材に内在する負荷、提示の悪さによって生じる外在的負荷、スキーマ構築による本質的負荷を区別する。効果的な学習と指導は外在的負荷を最小化し、解放された容量を真の理解へと向ける。
2. 学習教材から不要な認知的負荷を取り除く
   環境や教材の中で、何も教えないまま注意を消費する要素をすべて取り除く。
   作業記憶:脳がどう思考を維持するのか
3. 分割注意効果を排除する
   物理的または概念的に関連する情報をまとめておき、学習者がそれらを統合するためにワーキングメモリの税を払わずに済むようにする。
   認知負荷理論：ワーキングメモリの限界の中で学ぶ
4. 一度に導入する相互作用する要素の数を調整する
   前提となる要素が自動化された後にのみ、高い要素間相互作用性を持つ概念を導入する。
   熟達逆転効果:助けが害になるとき
5. 順序立てて教える前に関連する要素をチャンク化する
   強く関連する情報のかたまりを、それらをつなぐ手順を教える前に、単一の名前つきユニットとしてまとめる。
   認知負荷理論：ワーキングメモリの限界の中で学ぶ
6. 作業記憶:脳がどう思考を維持するのか
   アラン・バドリーとグラハム・ヒッチの作業記憶モデルは、情報を一時的に保持し操作する認知的なワークスペースを記述する——それは単なるバッファではなく、限られた容量を持つ能動的なシステムだ。その構造を理解することは、なぜマルチタスクがパフォーマンスを低下させるのか、なぜ特定の学習デザインが裏目に出るのか、そしてどう脳に合わせて学習を構造化するかを説明する。
7. 概念が理解されれば推測できる情報を取り除く
   学習者が情報を独力で処理できるようになると、冗長な支援を追加することは実際には負荷を減らすのではなく増やす。
   認知負荷理論：ワーキングメモリの限界の中で学ぶ
8. 要素間相互作用の低いものから高いものへ順序づける
   一緒に理解されなければならない要素を導入する前に、単独で理解できる要素から始める。
   認知負荷理論：ワーキングメモリの限界の中で学ぶ
9. 独力で問題を解く前にワークト・イグザンプルを学ぶ
   新しいことを学ぶときは、すぐに問題解決するのではなく、まず解答済みの例を学ぶ。
   作業記憶:脳がどう思考を維持するのか
10. 視覚的な図に合わせて説明には音声を使う
    視覚とを聴覚のワーキングメモリのリソースを分割し、どちらか一方だけでは処理できないより多くの情報を処理する。
    認知負荷理論：ワーキングメモリの限界の中で学ぶ

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