どれだけの指導を与えるか決める前に熟達レベルを評価する

初心者を加速させる同じ支援が中級者を遅くすることがある――まず測定し、その後で設計する。

Why it works

学習を通じて形成される認知スキーマは、以前は別々だった要素を自動化された単位へと圧縮する。すでにスキーマ化されたものについて詳細な説明に出会うと、脳は入ってくる説明を処理し、それを既存のスキーマと照合しなければならない――負荷を減らすのではなく増やしてしまう。設計者にとって冗長な説明に見えるものが、熟達者にとっては干渉源になる。解決策は、指導のレベルを学習者の実際のスキーマ状態に合わせて調整することだ。

How to do it

  1. 指導を提供する前に、対象となるタスクを助けなしで学習者ができるかをテストする。
  2. 支援なしのテストで失敗する学習者には、高ガイダンス形式(ワーク例、直接説明)を使う。
  3. 支援なしで部分的に成功する学習者には、完成問題やフェードするガイダンスへとシフトする。
  4. 支援なしで完全に成功する学習者には、独立した問題解決や生成的なタスクを使う。

エビデンス

熟達逆転効果は数学、科学、その他の教育領域にわたる複数の研究で再現されており、ワーク例と完全にガイドされた指導は、事前知識が増えるにつれてその利点が減少し、最終的には負の効果になることが一貫して見出されている。カリューガら(2001)はそのクロスオーバーポイントを直接実証し、学習者が十分な領域知識を獲得すると問題解決がワーク例の学習よりも優れることを示した――熟達度を評価してから形式を選ぶことの実証的根拠である。 (rct)

効果量とクロスオーバーポイントの正確な位置は領域や事前知識評価の質によって異なる。原則は頑健だが、正確なキャリブレーションには判断力が必要である。

出典

よくある間違い

コホート全体に同じ指導形式を使い、すべての学習者が同じ熟達レベルにあると仮定してしまうこと――これは上級学習者に退屈と干渉を生み、初心者にはサポート不足を生む。

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