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。

Why it works

ワーキングメモリは個々の要素ではなくチャンクを処理する。2つ以上の要素が常に一緒に現れ、一緒に理解される必要がある場合、それらを1つのチャンクとして扱うことは、2つ以上ではなく1つのワーキングメモリの枠しか消費しない。これが、熟達者が自分の領域の新しい教材をより速く学べる理由の背後にあるメカニズムである。彼らはあらかじめ形成されたスキーマ（チャンク）を持っており、多くの要素を単一の高レベルのユニットに圧縮し、新しいつながりのためのより多くの容量を残している。

How to do it

1. トピックを教えたり学んだりする前に、意味を持つために常に一緒に理解されなければならない概念を特定する。
2. 各クラスターを単一のユニットとして名づける（「光＋水＋CO2→グルコース＋酸素」を別々の項目とするのではなく「光合成」とする）。
3. チャンクをつなぐ手順を導入する前に、学習者が各チャンクを流暢に取り出せることを確認する。
4. 複雑さを構築する前に、低リスクな想起テストでチャンクの流暢さを確認する。

エビデンス

チャンク化はミラー（1956年）の古典的な「マジックナンバー7」論文に根ざしており、認知負荷研究で広範に発展させられてきた。スキーマ自動化のメカニズムは、熟達者と初心者のワーキングメモリ使用の違いに関する研究によって十分に裏づけられている。 (rct)

最適なチャンクのサイズは領域と学習者の既有知識に依存する。過度なチャンク化は初心者に必要な区別を隠してしまうことがある。

出典

• Sweller, Ayres & Kalyuga (2011), Cognitive Load Theory, Springer
• Miller (1956), The magical number seven, Psychological Review
• Miller, G. A. (1956). The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information. Psychological Review, 63(2), 81–97.
• Chase, W. G., & Simon, H. A. (1973). Perception in chess. Cognitive Psychology, 4(1), 55–81.

よくある間違い

構成要素が集合的に何を意味するかを確立する前にそれらを提示すること――学習者に、それぞれの要素の要点が見えるまで無関係な断片をワーキングメモリに保持させ続けてしまう。