コーチングプラクティス： 例題を使って頭の負荷を減らす学び方

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。「例題を使って頭の負荷を減らす学び方」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. 似た問題を解こうとする前に例題を学ぶ
   完全に解かれた例を読むことは、問題解決にいきなり飛び込むよりも速く、無駄な認知負荷が少ない形でスキーマを構築する。
   認知負荷理論：ワーキングメモリの限界の中で学ぶ
3. 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
4. 例を続ける前に初心者段階を超えたかどうかを確認する
   定期的に、ゼロから問題を解けるかどうかをテストする——解けるなら、例は今やあなたを遅くしている。
   ワークト・イグザンプル効果:先に解答例を学んでもっと速く学ぶ
5. ワークト・イグザンプル効果:先に解答例を学んでもっと速く学ぶ
   ワークト・イグザンプル効果は教育科学におけるよく再現された発見だ:初心者の学習者は、独力で問題解決に取り組む前に完全に解かれた例を学ぶことで、より速く、より深くスキルを習得する。そのメカニズムは認知負荷だ——初心者による支援なしの問題解決は、理解ではなく探索に作業記憶を消費してしまい、スキーマ形成がほとんど起こらない。ワークト・イグザンプルはその容量を学習へ振り向け直す。
6. 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
7. 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
8. 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
9. 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
10. 完全な例から独力の問題解決へと段階的にフェードさせる
    能力が伸びるにつれ、急に切り替えるのではなく、完全な例から部分的な完成、独力の問題へと移行する。
    ワークト・イグザンプル効果:先に解答例を学んでもっと速く学ぶ

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