인간은 기술, 음악 및 읽기, 쓰기, 수학, 과학 및 제XNUMX외국어와 같은 학문적 주제를 포함한 다양한 분야에서 학습, 적응 및 전문성 개발을 위한 놀라운 능력을 가지고 있습니다. 그러나 인간이 학업 과정에서 배우는 방법을 이해하는 것은 인간 종의 뚜렷한 특징이며 교육을 개선하는 데 사용될 수 있기 때문에 특히 중요합니다.
새로운 기술은 우리가 학업 학습에 접근하는 방식을 혁신하여 전례 없는 양의 데이터를 제공합니다. 이 데이터를 활용하여 연구자들은 학습자 간의 유사점과 차이점을 이해하기 위해 기술 습득에 대한 인지 및 통계 모델을 개발했습니다. 이 연구의 결과는 학생들이 숙달하는 데 얼마나 많은 연습이 필요한지, 학생들의 초기 성과가 얼마나 다른지, 가장 놀랍게도 학생들의 학습 속도가 얼마나 비슷한지에 대한 통찰력을 제공하는 최근 연구에 발표되었습니다.
런랩의 목표와 방법론
LearnLab은 학업 과정에서 학습의 정신 단위를 식별하기 위해 설립된 조직으로, 이러한 통찰력을 사용하여 과정에 포함된 무작위 통제 실험에서 개선된 교육을 설계 및 시연하고 학습자 간에 상당한 유사점과 차이점을 드러내는 학습자 모델을 구축합니다. 이를 달성하기 위해 연구자들은 학생들이 학업 과정에서 습득하는 정신 단위의 인지 모델을 개발했으며, 이를 과정 단위를 재설계하는 데 사용했습니다. 재설계(처리)와 원래 설계(통제)의 학생 사용을 비교하는 무작위 할당 현장 실험은 향상된 학습 결과를 보여주었습니다.
인지 모델은 학습을 개별 단위 또는 지식 구성 요소로 분해하는 데 사용되었으며, 이를 통해 다양한 상황과 시간에 걸쳐 학생 성과 데이터에 대해 테스트할 수 있는 예측을 생성했습니다. 여러 데이터 세트에 대한 조사는 이 지식 구성 요소 가설을 뒷받침했습니다.
이 연구의 주요 연구 질문은 학생들이 80% 정확성의 숙달 수준에 도달하기 위해 얼마나 많은 연습 기회가 필요한지, 학생들의 초기 성과가 얼마나 다른지, 학습 속도가 얼마나 다른지 이해하는 것이었습니다. 통계적 성장 모델과 인지적 기술 습득 모델을 사용하여 정확한 기술 구성 요소를 평가하고 학생 오류에 대한 후속 지침을 제공하는 작업 그룹에 대한 학생 성과 데이터를 모델링했습니다.
연구원들은 수학, 과학 및 언어에 대한 초등학교에서 대학 과정의 맥락에서 온라인 연습 시스템과 학생 상호 작용의 1.3개 데이터 세트에 걸쳐 27만 개의 관찰에 모델을 적용했습니다. 데이터 세트는 일반적으로 교육 기술 내에서 학생 실습에 선행하는 강의 및 할당된 읽기와 같은 일반적인 형태의 교육을 포함하는 학술 과정의 자연스러운 맥락에서 교육 기술을 사용하여 학생들이 생성했습니다.
연구원들은 강의 및 읽기와 같은 사전 구두 교육의 가용성에도 불구하고 학생들이 약 65%의 정확도로 겸손한 초기 사전 연습 성과를 보였다는 것을 발견했습니다. 같은 코스에 있음에도 불구하고 학생들의 초기 성과는 하위 절반에 해당하는 약 55%에서 상위 절반에 해당하는 75%까지 상당히 다양했습니다.
가장 놀라운 발견은 학생들의 예상 학습률이 놀라울 정도로 유사하여 일반적으로 기회당 정확도가 약 0.1 로그 승산 또는 2.5% 증가했다는 것입니다. 이 발견은 학생 초기 성과의 상당한 변화와 학생 학습률의 현저한 규칙성의 이상한 조합을 설명하기 위해 학습 이론에 도전합니다.
그러나 연구원들은 학생들 사이에서 일반적인 지식 구성 요소를 마스터하는 데 필요한 학습 기회에 상당한 차이가 있음을 발견했습니다. 이것은 학생 학습의 차이가 학생 고유의 학습률 차이보다 학습 기회의 차이에 기인한다는 것을 시사합니다.
이 연구 결과는 학생 초기 성과의 상당한 변화에도 불구하고 학생 학습률의 현저한 규칙성을 설명하기 위해 현재의 학습 이론에 도전합니다. 또한 학생들이 마스터에 도달하려면 광범위한 연습이 필요하기 때문에 학업 환경에서 학습 기회의 중요성을 강조합니다. 학생 학습률의 규칙성은 학생 성과의 차이가 학습 능력의 고유한 차이보다 학습 기회의 차이로 인한 것일 가능성이 더 높다는 것을 시사합니다. 이는 교육에 중요한 영향을 미치며 모든 학생이 성공할 수 있는 기회를 가질 수 있도록 고품질 교육과 개인화된 학습 기회의 필요성을 강조합니다.
학습 기회의 중요성
이 연구는 현재의 학습 이론에 중대한 도전을 제기합니다. 연습과 반복은 학습 과정의 필수 요소입니다. 숙달 수준에 도달하려면 광범위한 연습이 필요합니다. 그러나 학생 학습률의 놀라운 규칙성은 학생 성과의 차이가 학습 능력의 고유한 차이로 인한 것이 아님을 시사합니다. 대신 학습 기회의 차이로 인해 발생할 가능성이 더 큽니다.
이것은 교육에 중요한 의미를 갖는다. 모든 학생에게 동일한 질과 양의 학습 기회를 제공할 수 있다면 현재 성취도 격차를 좁힐 수 있습니다. 이는 모든 학생이 피드백을 제공하고 학습을 지원하는 고품질 교육 및 교육 기술에 액세스할 수 있음을 의미합니다. 또한 추가 도움이나 지원이 필요한 학생들에게 추가 자원을 제공하는 것을 의미합니다.
이 연구는 또한 맞춤형 학습의 중요성을 강조합니다. 개인화된 피드백과 지침을 제공하는 교육 기술은 모든 학생이 성공하는 데 필요한 학습 기회를 받을 수 있도록 도와줍니다. 개별 학생의 필요에 맞게 교육을 조정함으로써 모든 학생이 자신의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 기회를 갖도록 도울 수 있습니다.
이 연구는 학습 과정에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다. 광범위한 연습과 반복이 학습 과정에 필수적임을 시사합니다. 그럼에도 불구하고 학생 성과의 차이는 학습 능력의 고유한 차이보다 학습 기회의 차이로 인한 것일 가능성이 더 큽니다. 이것은 중요한 교육적 영향을 미치며 모든 학생들이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 고품질 교육과 개인화된 학습 기회의 필요성을 강조합니다.
학습 과학을 계속 탐구함에 따라 모든 학생이 고유하다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 각 학생의 개별 요구 사항을 이해하고 필요한 학습 기회를 제공함으로써 모든 학생이 성공할 수 있는 기회를 갖도록 도울 수 있습니다. 이것은 개별 학생의 미래 성공뿐만 아니라 우리 사회 전체의 성공을 위해서도 중요합니다. 교육에 투자하고 모든 학생에게 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 기회를 제공함으로써 모두를 위한 더 밝은 미래를 만들 수 있습니다.
원본 연구를 읽을 수 있습니다. 여기를 클릭해 문의해주세요.
저자에 관하여
Robert Jennings는 그의 아내 Marie T Russell과 함께 InnerSelf.com의 공동 게시자입니다. 플로리다 대학교, 남부 기술 연구소, 센트럴 플로리다 대학교에서 부동산, 도시 개발, 금융, 건축 공학, 초등 교육을 공부했습니다. 그는 독일에서 야전 포병대를 지휘한 미 해병대와 미 육군의 일원이었습니다. 그는 25년 InnerSelf.com을 시작하기 전에 1996년 동안 부동산 금융, 건설 및 개발 분야에서 일했습니다.
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