Gli esseri umani hanno un'incredibile capacità di apprendimento, adattamento e sviluppo di competenze in vari campi, tra cui tecnologia, musica e materie accademiche come lettura, scrittura, matematica, scienze e seconde lingue. Tuttavia, la comprensione del modo in cui gli esseri umani apprendono nei corsi accademici è di particolare importanza, in quanto è una caratteristica distintiva della specie umana e può essere utilizzata per migliorare l'istruzione.
Le nuove tecnologie hanno rivoluzionato il modo in cui affrontiamo l'apprendimento accademico, fornendo volumi di dati senza precedenti. Sfruttando questi dati, i ricercatori hanno sviluppato modelli cognitivi e statistici di acquisizione delle competenze per comprendere somiglianze e differenze tra gli studenti. I risultati di questa ricerca sono stati pubblicati in uno studio recente, che fornisce informazioni su quanta pratica gli studenti hanno bisogno per raggiungere la padronanza, quanto gli studenti variano nelle loro prestazioni iniziali e, cosa più sorprendente, quanto studenti simili sono nel loro tasso di apprendimento.
Obiettivi e metodologia di LearnLab
LearnLab è un'organizzazione che è stata istituita per identificare le unità mentali dell'apprendimento nei corsi accademici, utilizzando queste intuizioni per progettare e dimostrare una migliore istruzione in esperimenti controllati randomizzati incorporati nei corsi e costruendo modelli di studenti che rivelano somiglianze e differenze significative tra gli studenti. Per raggiungere questo obiettivo, i ricercatori hanno sviluppato modelli cognitivi delle unità mentali acquisite dagli studenti nei corsi accademici, che sono stati utilizzati per riprogettare le unità del corso. Gli esperimenti sul campo con assegnazione casuale che confrontano l'uso da parte degli studenti della riprogettazione (trattamento) con il progetto originale (controllo) hanno dimostrato migliori risultati di apprendimento.
I modelli cognitivi sono stati utilizzati per scomporre l'apprendimento in unità discrete, o componenti di conoscenza, che hanno prodotto previsioni che potevano essere testate rispetto ai dati sulle prestazioni degli studenti in diversi contesti e in momenti diversi. Le indagini su più set di dati hanno supportato questa ipotesi della componente di conoscenza.
Le principali domande di ricerca dello studio erano capire quante opportunità pratiche gli studenti hanno bisogno per raggiungere un livello di padronanza dell'80% di correttezza, quanto gli studenti variano nelle loro prestazioni iniziali e quanto variano nel loro tasso di apprendimento. Sono stati utilizzati modelli statistici di crescita e modelli cognitivi di acquisizione delle abilità per modellare i dati delle prestazioni degli studenti su gruppi di compiti che valutano l'esatta componente delle abilità e forniscono istruzioni di follow-up sugli errori degli studenti.
I ricercatori hanno applicato i loro modelli a 1.3 milioni di osservazioni su 27 set di dati di interazioni degli studenti con i sistemi di pratica online nel contesto dei corsi elementari e universitari di matematica, scienze e lingua. I set di dati sono stati prodotti dagli studenti utilizzando la tecnologia educativa in contesti naturali di corsi accademici, coinvolgendo forme comuni di insegnamento come lezioni e letture assegnate, che in genere hanno preceduto la pratica degli studenti all'interno della tecnologia educativa.
I ricercatori hanno scoperto che, nonostante la disponibilità di istruzioni verbali anticipate, come lezioni e letture, gli studenti hanno dimostrato prestazioni iniziali modeste prima della pratica con una precisione di circa il 65%. Pur essendo nello stesso corso, le prestazioni iniziali degli studenti variavano sostanzialmente da circa il 55% corretto per quelli nella metà inferiore al 75% per quelli nella metà superiore.
La scoperta più sorprendente è stata che gli studenti erano sorprendentemente simili nel loro tasso di apprendimento stimato, in genere aumentando di circa 0.1 probabilità logaritmiche o del 2.5% in termini di precisione per opportunità. Questa scoperta sfida le teorie dell'apprendimento a spiegare la strana combinazione di variazioni significative nelle prestazioni iniziali degli studenti e una sorprendente regolarità nel tasso di apprendimento degli studenti.
Tuttavia, i ricercatori hanno riscontrato variazioni sostanziali nelle opportunità di apprendimento necessarie per padroneggiare una tipica componente di conoscenza tra gli studenti. Ciò suggerisce che le differenze nell'apprendimento degli studenti sono dovute più a differenze nelle opportunità di apprendimento che a differenze del tasso di apprendimento intrinseco degli studenti.
I risultati dello studio sfidano le attuali teorie dell'apprendimento per spiegare la sorprendente regolarità nei tassi di apprendimento degli studenti nonostante la significativa variazione nelle prestazioni iniziali degli studenti. Sottolinea inoltre l'importanza delle opportunità di apprendimento in contesti accademici, poiché gli studenti richiedono una pratica approfondita per raggiungere la padronanza. La regolarità del tasso di apprendimento degli studenti suggerisce che le differenze nelle prestazioni degli studenti sono più probabilmente dovute a differenze nelle opportunità di apprendimento che a differenze intrinseche nella capacità di apprendimento. Ciò ha importanti implicazioni per l'istruzione, sottolineando la necessità di un'istruzione di alta qualità e opportunità di apprendimento personalizzate per garantire che tutti gli studenti abbiano l'opportunità di avere successo.
L'importanza delle opportunità di apprendimento
Questa ricerca pone una sfida critica alle attuali teorie dell'apprendimento. La pratica e la ripetizione sono componenti essenziali del processo di apprendimento. Gli studenti richiedono una pratica estesa per raggiungere un livello di padronanza. Tuttavia, la sorprendente regolarità dei tassi di apprendimento degli studenti suggerisce che le differenze nelle prestazioni degli studenti non sono dovute a differenze intrinseche nella capacità di apprendimento. Invece, sono più probabilmente dovuti a differenze nelle opportunità di apprendimento.
Ciò ha importanti implicazioni per l'istruzione. Se siamo in grado di fornire a tutti gli studenti l'accesso alla stessa qualità e quantità di opportunità di apprendimento, possiamo colmare le attuali lacune nei risultati. Ciò significa garantire che tutti gli studenti possano accedere a istruzioni e tecnologie educative di alta qualità che forniscano feedback e supportino il loro apprendimento. Significa anche fornire risorse aggiuntive agli studenti che necessitano di ulteriore aiuto o supporto.
Questa ricerca evidenzia anche l'importanza dell'apprendimento personalizzato. Le tecnologie educative che forniscono feedback e istruzioni personalizzati possono aiutare a garantire che tutti gli studenti ricevano le opportunità di apprendimento di cui hanno bisogno per avere successo. Adattando l'istruzione alle esigenze dei singoli studenti, possiamo contribuire a garantire che ogni studente abbia l'opportunità di raggiungere il proprio pieno potenziale.
Questa ricerca fornisce importanti spunti sul processo di apprendimento. Suggerisce che la pratica estesa e la ripetizione sono essenziali per il processo di apprendimento. Tuttavia, le differenze nelle prestazioni degli studenti sono più probabilmente dovute a differenze nelle opportunità di apprendimento che a differenze intrinseche nella capacità di apprendimento. Ciò ha importanti implicazioni educative, evidenziando la necessità di istruzione di alta qualità e opportunità di apprendimento personalizzate per garantire che tutti gli studenti raggiungano il loro pieno potenziale.
Mentre continuiamo a esplorare la scienza dell'apprendimento, è importante ricordare che ogni studente è unico. Comprendendo le esigenze individuali di ogni studente e fornendo loro le opportunità di apprendimento di cui hanno bisogno, possiamo contribuire a garantire che ogni studente abbia l'opportunità di avere successo. Questo non è importante solo per il futuro successo dei singoli studenti, ma anche per il successo della nostra società nel suo insieme. Investendo nell'istruzione e offrendo a ogni studente l'opportunità di raggiungere il proprio pieno potenziale, possiamo creare un futuro migliore per tutti.
Puoi leggere lo studio originale qui.
L'autore
Robert Jennings è il co-editore di InnerSelf.com, una piattaforma dedicata all'emancipazione degli individui e alla promozione di un mondo più connesso ed equo. Veterano del Corpo dei Marines degli Stati Uniti e dell'Esercito degli Stati Uniti, Robert attinge alle sue diverse esperienze di vita, dal lavoro nel settore immobiliare e delle costruzioni alla creazione di InnerSelf.com con sua moglie, Marie T. Russell, per portare una prospettiva pratica e concreta alle sfide della vita. Fondata nel 1996, InnerSelf.com condivide intuizioni per aiutare le persone a fare scelte informate e significative per se stesse e per il pianeta. Più di 30 anni dopo, InnerSelf continua a ispirare chiarezza e responsabilizzazione.
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