コーチングプラクティス： 多様な例を使った学習法
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。「多様な例を使った学習法」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
- 複数の多様な例を使って概念の真の形をマッピングする
三つの異なる例が、一つの例が隠すもの――概念の縁――を明らかにする。
具体例:抽象的なアイデアを定着させる方法 - 一般化する前に同じ原理の複数の異なる例を学ぶ
深い原理を共有しつつ表面的な特徴の異なる例を比較することは、似た例の反復よりも速く転移可能な知識を構築する。
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 - 高バリエーション曝露
各カテゴリーの多くの異なる事例を学び、汎化する識別力を築く。
知覚学習:心の前に目を鍛える - 基本的なスキーマが形成された後に多様性を導入する
深い構造が学習された後、問題の表層的特徴を変化させて転移可能な知識を構築する。
熟達逆転効果:助けが害になるとき - 新規事例による転移テスト
本物の学習を確認するため、見たことのない事例で知覚スキルを定期的にテストする。
知覚学習:心の前に目を鍛える - 具体例:抽象的なアイデアを定着させる方法
具体例は抽象的な概念を実際の想起可能な記憶痕跡に固定し、理解と記憶を劇的に向上させます。例に基づくエンコーディングに関する学習科学の根拠は強力ですが、課題は、教える以上に誤解を招く一つの馴染みのあるケースに頼るのではなく、多様で質の高い例を使うことです。 - ルールに名前をつける前に例に触れる(帰納法優先)
原則を述べる前にいくつかのケースを提示する。学習者にパターンを推測させる。
具体例:抽象的なアイデアを定着させる方法 - 概念を学んだ後、自分自身の例を生成する
概念に出会った直後、自分の生活や分野から新鮮な例を作る。
具体例:抽象的なアイデアを定着させる方法 - 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。 - 非例を使って概念の境界を鋭くする
概念が何でないか――ほとんどフィットするケース――を研究し、過剰な一般化を防ぐ。
具体例:抽象的なアイデアを定着させる方法
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三つの異なる例が、一つの例が隠すもの――概念の縁――を明らかにする。
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深い原理を共有しつつ表面的な特徴の異なる例を比較することは、似た例の反復よりも速く転移可能な知識を構築する。
一般化する前に同じ原理の複数の異なる例を学ぶ
- 学んだことを応用範囲に広げる方法
各カテゴリーの多くの異なる事例を学び、汎化する識別力を築く。
高バリエーション曝露
- 実例から学ぶ方法
深い原理を共有しつつ表面的な特徴の異なる例を比較することは、似た例の反復よりも速く転移可能な知識を構築する。
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