ティーチングマシンとは何ですか

ティーチングマシンとは何ですか適応学習

ティーチングマシンは、一連の問題を提示し、提起された質問に正解を与えると、学生に即座に”報酬”または強化を提供するデバイスです(Holland,1960)。 最初の教授機械は1925年にPresseyによって発明されました。 それは学生に単一の質問をしたデバイスでした。 学生が答えを知っていれば、彼は次の質問に移動しました。 そうでない場合、彼は正しい答えを見つけるまで、質問は画面上に再び提示されました。 このマシンは、学生が自分の速度で進むことを可能にし(Skinner、1958)、その進捗状況を記録しました(Seattler、1990)。 この機械は教育のために設計されていましたが、心理学的理論(Skinner、1958)の背景に基づいて開発されました。 この機械の主な欠点は、心理学的理論に反していたことでした。 彼は学生が別のペースを持っていたことを理解していたが、彼はそれを変更するために何もしませんでした。 彼の装置は忘れることを避けるように設計されていた。 彼らはデバイスをテストしていた、彼らは学習のいくつかの量がどこかから取り出された後に使用する必要があります。 (スキナー、1958)。

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スキナー(Saettler、1990)によって提案されたプログラムされた命令運動によって、教育機械の人気が高まった。 動物との実験室で行った彼の実験に基づいて、スキナーは、”適切な補強の不測の事態を配置することによって、特定の形態の行動を設定し、特定のクラスの刺激の制御下に置くことができる”という考えを提唱した(スキナー、1958)。しかし、補強はすぐに学生に与えなければなりません。 なぜなら、応答と数秒の補強との間の遅延は、補強の有効性を低下させるからである。 さらに、正しい答えを得ることに成功する望ましくない形式の応答を排除します(Holland、1960)。 正しい応答が与えられた直後に教師が補強を提供することは困難でした。 したがって、教師を助けるために何らかの機械が必要でした。 この機械は実験室で可能に示されている一種の行動制御を得る試みである(Holland、1960)。

スキナーは、以下の学習の原則を組み込んだ教育機械について説明しています;

  • 正しい答えの練習、
  • 正しい答えの結果と補強の知識、
  • 補強の最小遅延、
  • ヒント付きの連続した小さなステップ(McKeachie, 1974)

教授機械は教育環境に利点を持って来ました。 まず第一に、それは学生が自分のペースで勉強する機会を提供しました(Skinner、1958)。スキナー(1960)によると、それは学生に影響を与え、高度な能力と自信を与えました。 学生には”推測”、”多分”、”確か”のボタンが提供されていたので、答えを与えた後にそれらのボタンを押すことで、彼らは自信のレベルを推定しました。 この方法によって、彼らは彼らの信頼を評価し、有用な作戦を採用することを学んだ。 第三に、テレビなどの他のメディアとは異なり、学生は学習プロセス中に教育機械を使用している間に活発であった(Skinner、1960)。 それは学生に警告し、学習プロセス中に忙しくしていた家庭教師のようなものでした(Skinner、1958)。 それはすぐにフィードバックを与えたので、学生は時間のテストや最終試験を待たずに立っていた場所を見ることができました。 最後に、教育機械は、教師が学生の反応を分析する機会を提供しました。 これによって、彼らは学生が項目ごとに理解していることを見ています(Skinner、1960)

教育機械も教育環境にいくつかの欠点をもたらしました。 まず第一に、彼らは不便で不十分に設計されていました(McKeachie、1974)。 それらはすべての学生が線形順序で行かなければならなかったフレームで設計されていた。 (Seattler、1990)。 この機械は、インストラクターによって特定されたステップが所定の順序で学生によって取られるように設計されていました(Skinner、1958)。 そして、人間にとっては、ちょうど正しいことが十分な補強であると仮定されました(Holland、1960)。 マシンは、勉強に行くために学生をやる気にさせませんでした。 彼は正しい答えを見た後、彼は正しく答えたか、彼の答えを変更するまで、学生はどちらも正しい答えを見ないようにロックされた機械を教えます(Calvin、1969)。 これらの理由のすべてのために、学生のほとんどは教育機械が退屈であることを発見し、彼らの機械を破壊しました。 さらに、プログラムを正常に完了した後、一部の学生がテストに合格できなかったことがわかりました(Seattler、1990)。 教師側では、ほとんどの教育用機械は容易にポータブルではなく、メンテナンスが必要でした(Calvin、1969)。 プログラムを準備するのが難しい、彼らは時間がかかるので、教師はプログラムの準備(Skinner、1960)の開始時に教えたいことを明確にしなければなりません。

これらの問題のために、1960年代後半までに、教育機械の人気は低下しました。 その問題にもかかわらず、教育機械は教育環境に大きな貢献をしていました。 それは指導を個別化する初期のアイデアを復活させました。 また、1960年代から1970年代にかけて、サウンダ技術の発展を促し、多くのプログラムに影響を与えた。 最後に、それはコンピュータ支援命令と命令へのシステムアプローチを促進した(Saettler、1990)。

適応学習は、学生の学習プロセスを支援するための技術の使用法です(Francois、2011)。 これは、改善された学習成果と効率(Martine、2003)で、個人またはグループの学習ニーズを満たすためのコンテンツとサービスを提供します。 学習における適応性は教育分野において非常に重要な問題となっている。 NguenとDoが述べたように、学習環境は異なる特性を持つ多くの学生を含む複雑な構造です。 彼らは肉体的にも精神的にも異なっているので、彼らの好みは様々です。 したがって、教育環境における適応が必要である(Nguyen&Do、2008)。

技術の助けを借りて、適応的な学習環境はより効率的かつ効果的になっています。 特に、コンピュータのハードウェアやソフトウェアの開発は、これらの種類の適応環境を作成することができます。 これらのコンピュータ化された学習環境は、学生の学習曲線への即時のフィードバックと適応を可能にします。 これらのプログラムは、インターフェイスのようなゲームを提供することにより、スキル開発、インスタントフィードバック、および概念の習得に基づ (verilen makaleeee)

適応型学習環境の利点は、教育者の注目を集めています。 特に、eラーニングの専門家は、適応学習に注意を払い、適応的なeラーニング環境を作り出してきました。 適応型eラーニング環境は、eラーニングコンテンツ、教育モデル、および環境内の参加者間の相互作用をパーソナライズし、適応させる対話型システムであり、ユーザーの個々のニーズと好みが発生した場合にそれを満たす(Stoyanov&Kirschner,2004)。 適応型eラーニングの人気に貢献する要因がたくさんあります; 教育コンテンツや学習活動にアクセス、操作、または協力するために今日効果的に利用できるアクセスメディアとモダリティの多様性は、そのような技術の使用の文脈における多様性と並んで、無料の教育コンテンツの増加が予想されています。 (Paramythis,Loidl-Reisinger,tarihi bul)

適応学習についての研究は不足している。 しかし、によると………… これらの環境は、学生と教師の両方を提供する機会がたくさんあります。 彼らは安価であり、オンラインまたはブレンド形式の両方を与えることができます。 指示の順序は、インストラクターではなく学生によって定義されます。 誰もが異なる経験を持っているので、彼らの知識とニーズは異なります

  • 特に大きなクラスは、インストラクターがシラバスから多くを逸脱することを防
  • 学生にコースを調整
  • すべてのトピック、スキルとビルディングブロックの概念のシリーズを提示します。
  • アニメーション、ビデオ、インタラクティブな図や必要に応じて入力された他のwebベースの機能。
  • インタラクティブな家庭教師は、各スキルのマスター、短いクイズを与え、それらを得点し、追加のヘルプを提供するために学生を助けます。
  • ソフトウェアは、学生の個人的なプロファイルを維持し、適応します。
  • 学生は習熟度を開発するまで移動しません。
  • インストラクターが習熟度を決定します。
  • インストラクターの重量材料
  • インストラクターは、学生のプロセスについて知らされました。
  • モチベーションを高める
  • 環境のようなゲームは、このように上に行くために動機を与えるために残っているものを通知します。

:

  • 成果を評価するために実施された研究はほとんどありません
  • 研究の問題:これらのプログラムの有効性は孤立して行われていません
  • 研究者は多

教育機械と適応学習は似ているのか、違うのか?

教育機械と適応学習は、類似点がありますが、異なるものです。 第一に、それらの両方が彼らの学習プロセスで学生を支援することを目指しています。 さらに、彼らは学生が異なるペースを持っており、すべての学生のペースに伝統的な教室環境を適応させることは困難であったという事実を認めてい これらの両方は、学生が自分のペースで勉強し、学習プロセス中にアクティブになる環境を作成しようとします。 さらに、それらの両方は、学生の進歩を維持し、それについて教師に通知します。 教師は彼らの進捗状況を分析し、学生が希望の目標を達成するのを助けます。

ティーチングマシンと適応学習の最初の違いは、彼らの技術です。 教授機械は1920年代に設計され、技術が今あるように進められなかったときに1950年に広がりました。 したがって、教育用機械は移植性がなく、教師のためにそれを変更することは困難でした。 したがって、教師は設計プロセスに参加しなければならず、最初に何を教えたいかを決めました。 対照的に、適応学習のシステムは、教師のための柔軟な環境を作成します。 コースの開始時に予測できないニーズに基づいてシステムを変更することができます。

第二に、教育機械と適応学習の主な違いは、それらの基礎となる学習理論でした。 Teachingmachine usesbehavioristapproach一方、適応学習は建設的なアプローチに適しています。 教授機械は学生の行動を変更するために設計されていました。 教育機械は1920年代に設計されましたが、教育分野での使用はスキナーによる修正によって広がっていました。 スキナーはオペラント条件に基づいて教育機械を設計し、その目的は、学生に情報の小さな単位を提供することだったし、彼らの応答を望んでいました。 教育シーケンスは非常に簡単なので、学生は間違いを犯すことはほとんどありません(Saettler、1990)。 学生は機械を教え、補強を得ることによって提起された質問に答え、単語を発音するか、または数式の結果を言うことのような望ましい行動を得た。 教育機械には論理的な順序があり、すべての学生は同じ道をたどらなければなりません。 学生は活発ですが、教育機械はどのような質問がどの順序で提起されるかを決定します。

一方、適応学習は構成主義の仮定を満たしていた。 Ertmer and Newby(1993)によれば、構成主義的学習環境は学習者の制御に重点を置いており、学習者が情報を操作する機会を提供している。 さらに、情報は、その順序、モード、視点などの観点から、さまざまな方法で提示されます。 適応的な学習は、補強を与えることによって学生の行動を変えたり、同じ場所で始まり、同じ道をたどるように強制することを目的としていません。 代わりに、適応学習は、コース教材を通じてプレゼンテーションとナビゲーションの両方を適応させることにより、各学習者にパーソナライズされた学習環境を提供する(Retalis&Papasalouros,2005)。 それは学生間の違いを認識し、これらの違いに基づいて学習環境を作成します。 学習者のプロファイルまたは学習ポートフォリオを分析することによって、特定の学習目標を達成するために、学習リソースを動的に再編成するこ これは、学習者の特定の学習目標、事前知識、および文脈に一意に対処する機会を提供するため、学習者のコースに対する満足度を向上させ、そのコースを完 これらのすべてのために、適応型学習システムは、教育機械を超えています。

適応学習をサポートする技術の強みと弱み

適応学習環境は、教師がさまざまな方法を適用する機会を提供します。 教師は、問題ベースの命令、ケース推論などを使用することができます。 さらに、それは学生間の違いを認めています。 彼らのニーズが異なっているので、すべての学生は、異なる経験、背景を持っています。 適応学習は、これらの違いを認識することを目的とし、これらの違いに基づいて決定されるパーソナライズされた学習を提供しています。 学生は、自分の学習プロセスの制御を取る自分のニーズに適切なリソースにアクセスし、自分のペースでそれらを研究します。

適応学習システムの背後にあるアイデアは、すべての教育者の夢ですが、これらのアイデアの実装は困難です。 “個人差に基づく適応”という考え方は良いですが、これらの違いが正しく特定されていないと問題が発生する可能性があります。 Nguyen and Do(2008)は、システムがユーザーに関する情報とデータを収集し、この情報に基づいてユーザーモデルを作成する必要があると述べています。 しかし、どの情報を収集する必要がありますか? 適応システムはこれを決定する必要があります。 さらに、何を適応させるかを決定する必要があります。 それは、背景、コンテンツに関する事前知識、学習スタイルなどの違いを特定しなければならず、これらの違いに合わせた学習環境を提供します。

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これらのシステムのメンテナンスは、適応システムの追加の弱点です。 教師の技術的知識は、システムのような種類を維持するのに十分ではないかもしれません。 このため、専門家はシステムを制御し、問題がある場合は介入する必要があります。

最後に、このシステムの実装についての研究が不足しています。 それが提供するものとそれがどのようにこれを達成するかを分析し、学習結果を深く調査する必要があります。 さらに,適応学習システムにおいて,何を適応すべきか,いつ,どのように適応すべきか,何を一定に保つべきかを検討すべきである。

教育デザイナーへの提案

適応学習は、効果的で効率的な学習環境を作り出すシステムを含むだけです。 だから、良いデザインがなければ、それは学習環境でインストラクターや学生のいずれかを助けません。 まず第一に、教育設計者は、適応学習にどの学習理論を適用するかを決定する必要があります。 学習理論に基づいて、彼はコースの全体的な目標を特定する必要があり、どの方法を使用するかを特定する必要があります。 また、彼は異なる背景の経験や知識からの学生の可能なニーズを考慮する必要があります。 これを達成するために、彼は彼の学生についての知識を得るべきです。 適応学習は学生の進歩を維持するので、インストラクターは、各学生の進捗状況を監視し、彼らがどこにいるか、彼らが直面している問題などを確認す

適応学習が異なる講師によって使用されている場合、教育デザイナーはそれの利点と弱点について教師に知らせる必要があります。 さらに、必要に応じて指導と支援を提供し、適応学習を使用するためのインストラクターの適応プロセスをサポートします。

さらに、これらのシステムは複雑であり、慎重に設計する必要があります。 提示の多数モードがあるべきである;資源は異なった背景情報等のために準備されるべきである。

モチベーション成分eklemeli

1. 学習者主導の適応。 学習者は、彼らが学びたいものと、彼らはそれを学びたい方法の両方を見つけることができる必要があります。

3. 学習者の自己管理。 彼らは、カリキュラムや能力マップのどこにいるのか、次にどのような学習タスクや活動を実行するのかを確認し、コース追跡データを参照し、学習を監 彼らはprebrowseと学習コンテンツを検索する機会を持っています。

5. 学習者の監査。学習者は、自分の知識と学習スタイルのレベルをテストし、学習結果を見ることができる可能性を持っている必要があります。

ディスカッション

14. コミュニケーションを学ぶ。 この第二の通信クラスターは、学習者と講師の間の相互作用

を強調しています。 LMSは、インストラクター-学習者、インストラクター-インストラクター、および学習者-学習者のコミュ

15. コラボレーション。 教員は、グループディスカッションのさまざまなモードを使用し、グループ学習タスクで学習者と同期的に共同作業できる必要があります。 専門家はまた、ピア学習の可能性を強調しています。

17. 社会化。 専門家は、学習者の学習と専門的な社会化のための社会的文脈を提供するためのLMSの必要性を強調しています。

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