将我们的学习方式融入教育技术
100多年来 ， 研究人员孜孜不倦地研究人类的学习和记忆方式 。由此产生的科学文献在范围和深度上都令人印象深刻 。其实我现在知道的太多了 ， 不知道有没有人能把这个话题的文章都看完吸收 。可悲的是 ， 具有讽刺意味的是 ， 如何在教育环境中使用这项研究的所有发现通常并不明显 。
【将我们的学习方式融入教育技术】 要用科学来改进教育 ， 我们必须首先确定一些普遍原则 。其中一些原则源于我们大脑的特性：我们处理信息越深入 ， 我们就越有可能记住它 。例如 ， 在晚上入睡之前 ， 你是否发现自己在反思一天中发生的事情？如果是 ， 你认为你想记住事件发生时的百分比是多少 ， 你想在未来记住多少而不尽早记住？当我问许多人这个问题时 ， 他们通常报告说 ， 他们打算在一天结束时尝试学习最多十分之一的记忆 。
那么 ， 我们剩下的记忆从何而来？深加工 。通过思考来集中注意力和深入思考的行为会让你记住它 。我们记忆中的许多事情只是注意力和思考的副产品 。
大脑的这种一般属性意味着 ， 如果我们想让人们学习某种东西 ， 我们应该敦促他们专注于它 ， 并考虑它的性质和意义 。实现这一目标的方法有很多种 ， 这些方法来源于具体的学习原则 ， 这些原则反映了关注和处理信息的具体方法 。比如一个叫理想难度的原理指出 ， 人在受到挑战的时候学习最多 ， 所以挫折没有那么高 ， 挫折也没有那么多 ， 而是在一个适当的水平上 ， 也就是所谓的金发区 。把人带到金发区 ， 意味着我们诱导他们多注意 ， 尽可能多的和他们打交道 ， 从而提高他们的学习 。
但这是一个问题：什么构成合法的挑战因人而异 。对萨姆来说困难的事情对莎莉来说可能太容易了 。更糟糕的是：对于一个人来说 ， 正确的水平取决于主题 ， 而主题通常是不同的——通常 ， 你知道的东西越多 ， 材料就越难在你面临处理能力之外的挑战之前发挥作用 。
可以想象 ， 在众多变量中 ， 将这一原则应用于传统课堂环境充满挑战 。在这里 ， 技术可以发挥作用 ， 利用预期难度原则同时促进大量学生的学习 。首先 ， 你需要一种收集学生成绩数据的方法 。例如 ， 学生可以在每节课结束后进行一个简短的测试 ， 然后根据要测试的能力准确地对每个测试问题进行编码 。该平台将详细跟踪每个学生的表现 。
其次 ， 可以设计小组讨论小组 ， 让学生参与主动学习 ， 这种学习方式被反复证明是一种非常有效的学习方式 ， 部分原因是深度加工 。至关重要的是 ， 每个突破小组的活动可以根据其所基于的能力进行分类 。因此 ， 平台可以将具有相关能力的学生分配到同一组 。
第三 ， 学生在小组讨论中进行的每一项活动都可以是多层次的 ， 或多或少是深入的 。例如 ， 在隐喻语言课程中 ， 学生可能需要阅读一篇文章并识别所有的隐喻和隐喻 。在这种情况下 ， 语言的细微差别是可以改变的 ， 所以一些学生可能只找到明显的例子 ， 而另一些学生可能会找到更多的例子 。
小组讨论时的社会互动可以设计成引导学生调整自己处理相关信息的深度——为了避免无聊 ， 活动可以设计成鼓励学生将对方推到集体金发的地方 。这种方法可以很好地扩展并与学习中非常重要的社会成分相结合 。
显然 ， 技术为以新的方式使用学习科学提供了巨大的机会 。为了利用这些机会 ， 我们需要有明确的学习结果 ， 我们需要非常仔细地衡量每个学生在实现这些结果方面的进展 ， 我们需要专注于主动学习 。为了实现这些目标 ， 教师和管理者必须确定成功的教学是最重要的目标 ， 并愿意花费时间、精力和资源来实现这一目标 。
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