コーチングプラクティス: ジャム実験が示す選択の心理学
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。「ジャム実験が示す選択の心理学」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
- グローバルJOLとローカルJOLの分離
個々の項目を「セッションがどうだったか」という一般的な感覚から切り離して評価する——両者はしばしば乖離する。
学習の判断:なぜ自分が学んだことを誤って判断するのか - 調査実験:他者に尋ねることで信念をテストする
思い込むのではなく、少数の他者に実際にどう思っているかを尋ねることで社会的予測をテストする。
行動実験:現実世界で信念をテストする - 再勉強の決定プロトコル
感覚ではなく、明確に定義された決定ルールを使って、どの項目が追加の勉強を必要とするかを決める。
学習の判断:なぜ自分が学んだことを誤って判断するのか - 学習の判断:なぜ自分が学んだことを誤って判断するのか
学習の判断(JOL)は、情報が後でどれほどよく記憶されるかについての、その瞬間の予測です。トーマス・ネルソンの研究は、JOLがしばしば不正確であり——現在の処理の流暢さによって上方に偏り——学習者が項目を早まって「学んだ」と宣言し、後で忘れてしまう教材を勉強不足にしてしまうことを示しました。遅延JOLと想起に基づくチェックは、より正確な予測とより良い勉強時間の配分を生み出します。 - 学習環境のデザイン
セッション中の調整の負担を最小化するため、セッションの前に学習環境を整える。
自己調整学習:学び方を自分でコントロールする - 集中学習より分散学習
一つの集中したブロックではなく、時間を空けた複数のセッションにわたって学習する。
流暢性の錯覚:楽に読めることがなぜ「学んだ」と錯覚させるのか - SSP中の感覚感受性の変化を追跡し伝える
セッションを通じて感覚反応性をモニタリングすることは、プロトコルを安全にペース配分するためのデータを臨床家に提供する。
セーフ・アンド・サウンド・プロトコル(SSP):それが何であり、エビデンスは何を示すか - 遅延学習判断
勉強後、どれほどよく覚えているかを評価するまで数分待つ——早すぎる評価は系統的に高すぎる。
学習の判断:なぜ自分が学んだことを誤って判断するのか - 使える学び:学習の科学
『使える学び』(原題:Make It Stick)は、心理学者ヘンリー・レディガーとマーク・マクダニエルとともにピーター・ブラウンが著した書籍で、認知科学の数十年にわたる知見を、想起練習、間隔学習、交互学習、精緻化という少数の高レバレッジな実践に凝縮している。その中心となる直感に反する主張 — 最も効果的な学習は読み返しよりも大変でゆっくりに感じられる — は強力な実験的エビデンスに裏づけられている。 - 実験を実行し結果を観察する
計画された活動を行い、実際に何が起こるかを観察し、すぐに結果を記録する。
行動実験:現実世界で信念をテストする
関連する悩み
- 項目レベルの学習判断(JOL)とは
個々の項目を「セッションがどうだったか」という一般的な感覚から切り離して評価する——両者はしばしば乖離する。
グローバルJOLとローカルJOLの分離
- ジャムの実験に見る選択肢の多さと決めやすさ
感覚ではなく、明確に定義された決定ルールを使って、どの項目が追加の勉強を必要とするかを決める。
再勉強の決定プロトコル
- 学習判断(JOL)の正確さ
最も自信のあるJOLを最も割り引く——それらは膨らんでいる可能性が最も高い。
JOLにおける平均への回帰の認識
- 学習判断(JOL)の弁別力とは
一つの重要な特徴だけが異なる類似した事例のペアを学び、識別を鋭くする。
対比トレーニング
- 自分の理解度を正しく見積もる
学習の判断(JOL)は、情報が後でどれほどよく記憶されるかについての、その瞬間の予測です。トーマス・ネルソンの研究は、JOLがしばしば不正確であり——現在の処理の流暢さによって上方に偏り——学習者が項目を早まって「学んだ」と宣言し、後で忘れてしまう教材を勉強不足にしてしまうことを示しました。遅延JOLと想起に基づくチェックは、より正確な予測とより良い勉強時間の配分を生み出します。
学習の判断:なぜ自分が学んだことを誤って判断するのか
- 学習の判断:なぜ誤って評価するか(介護者として)
学習の判断(JOL)は、情報が後でどれほどよく記憶されるかについての、その瞬間の予測です。トーマス・ネルソンの研究は、JOLがしばしば不正確であり——現在の処理の流暢さによって上方に偏り——学習者が項目を早まって「学んだ」と宣言し、後で忘れてしまう教材を勉強不足にしてしまうことを示しました。遅延JOLと想起に基づくチェックは、より正確な予測とより良い勉強時間の配分を生み出します。
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