人間は、テクノロジー、音楽、読み書き、数学、科学、第二言語などの学問を含むさまざまな分野で、学習し、適応し、専門知識を発展させる驚くべき能力を持っています。 しかし、人間が学術課程でどのように学習するかを理解することは、人類特有の特徴であり、教育を改善するために利用できるため、特に重要です。

新しいテクノロジーは学術学習への取り組み方に革命をもたらし、前例のない量のデータを提供します。 研究者たちはこのデータを活用して、学習者間の類似点と相違点を理解するためのスキル習得の認知モデルと統計モデルを開発しました。 この研究結果は最近の研究で発表されており、生徒が習熟に達するまでにどれだけの練習が必要か、生徒の初期成績がどの程度異なるか、そして最も驚くべきことに、生徒の学習率がどの程度似ているかについての洞察が得られます。

LearnLab の目標と方法論

LearnLab は、学術コースにおける学習の精神的な単位を特定するために設立された組織です。これらの洞察を利用して、コースに埋め込まれたランダム化対照実験における改善された指導を設計および実証し、学習者間の重要な類似点と相違点を明らかにする学習者モデルを構築します。 これを達成するために、研究者は学生が学術コースで取得する精神単位の認知モデルを開発し、コース単位を再設計するために使用されました。 学生による再設計（治療）の使用と元の設計（対照）の使用を比較したランダム割り当てフィールド実験では、学習成果の向上が実証されました。

認知モデルは、学習を個別の単位、つまり知識コンポーネントに分解するために使用され、さまざまな状況およびさまざまな時点での生徒の成績データに対してテストできる予測を生成しました。 複数のデータセットにわたる調査により、この知識コンポーネントの仮説が裏付けられました。

この研究の主な研究課題は、正確性 80% の習熟レベルに達するために生徒がどれくらいの練習機会が必要か、生徒の初期パフォーマンスにどの程度のばらつきがあるのか​​、学習率にどの程度のばらつきがあるのか​​を理解することでした。 スキル習得の統計的成長モデルと認知モデルを使用して、正確なスキル要素を評価し、生徒のエラーに対するフォローアップ指導を提供するタスクグループに対する生徒のパフォーマンスのデータをモデル化しました。

研究者らは、数学、科学、言語の小学校から大学までのコースにおけるオンライン演習システムとの学生の相互作用に関する 1.3 のデータセットにわたる 27 万件の観察にモデルを適用しました。 データセットは、学術コースの自然な状況で教育テクノロジーを使用する学生によって作成されました。これには、講義や課題図書などの一般的な形式の指導が含まれ、通常は教育テクノロジー内での学生の実践に先立って行われます。

研究者らは、講義や朗読などの事前の口頭指導が利用可能であるにもかかわらず、学生が約65％の精度で最初の練習前のパフォーマンスを適度に示したことを発見した。 同じコースに参加しているにもかかわらず、生徒の初期成績は、下位半分の生徒の正解率約 55% から上半分の生徒の正解率 75% まで大きく異なりました。

最も驚くべき発見は、生徒の推定学習率が驚くほど類似しており、通常、機会ごとに約 0.1 対数オッズ、または精度で 2.5% 増加したということでした。 この発見は、生徒の初期成績の大きな変動と生徒の学習率の驚くべき規則性という奇妙な組み合わせを説明するという学習理論に疑問を投げかけます。

しかし、研究者らは、典型的な知識要素を習得するために必要な学習機会が生徒によって大きく異なることを発見しました。 これは、学生の学習における差は、学生固有の学習率の違いによるものではなく、学習機会の違いによるものであることを示唆しています。

この研究結果は、生徒の初期成績には大きなばらつきがあるにもかかわらず、生徒の学習率には顕著な規則性があることを説明するために、現在の学習理論に疑問を投げかけています。 また、学生が習熟するには広範な練習が必要であるため、学術環境における学習機会の重要性も強調しています。 生徒の学習率の規則性は、生徒の成績の差が学習能力の固有の違いよりも、学習機会の違いによる可能性が高いことを示唆しています。 これは教育にとって重要な意味を持ち、すべての生徒が成功する機会を確実に得るために、質の高い指導と個人に合わせた学習機会の必要性が強調されています。

学習機会の重要性

この研究は、現在の学習理論に重大な挑戦をもたらします。 練習と反復は学習プロセスの重要な要素です。 学生は習熟レベルに達するために広範な練習を必要とします。 しかし、生徒の学習率の驚くべき規則性は、生徒の成績の差が学習能力の固有の違いによるものではないことを示唆しています。 むしろ、学習機会の違いによる可能性が高いです。

これは教育にとって重要な意味を持ちます。 すべての生徒に同じ質と量の学習機会を提供できれば、現在の学力差を埋めることができます。 これは、フィードバックを提供し、学習をサポートする質の高い指導と教育テクノロジーをすべての生徒が確実に利用できるようにすることを意味します。 また、追加の支援やサポートが必要な生徒に追加のリソースを提供することも意味します。

この研究は、個人に合わせた学習の重要性も強調しています。 パーソナライズされたフィードバックと指導を提供する教育テクノロジーは、すべての生徒が成功するために必要な学習の機会を確実に受けられるようにするのに役立ちます。 個々の生徒のニーズに合わせて指導を調整することで、すべての生徒が自分の可能性を最大限に発揮する機会を確保できるように支援します。

この研究は、学習プロセスに関する重要な洞察を提供します。 これは、学習プロセスには広範な練習と反復が不可欠であることを示唆しています。 それでも、生徒の成績の違いは、学習能力の本質的な違いよりも、学習機会の違いによる可能性が高くなります。 これは教育上重要な意味を持ち、すべての生徒が潜在能力を最大限に発揮できるようにするための質の高い指導と個別化された学習機会の必要性を浮き彫りにしています。

私たちが学習科学の探求を続ける中で、生徒はそれぞれユニークであることを忘れないことが重要です。 各生徒の個別のニーズを理解し、必要な学習の機会を提供することで、すべての生徒が成功する機会を確保できるよう支援します。 これは、個々の学生の将来の成功だけでなく、社会全体の成功にとっても重要です。 教育に投資し、すべての生徒に自分の可能性を最大限に発揮する機会を提供することで、すべての人にとってより明るい未来を築くことができます。

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著者について

Robert Jennings は妻の Marie T Russell と InnerSelf.com の共同発行者です。 彼はフロリダ大学、南部工科大学、セントラルフロリダ大学に通い、不動産、都市開発、金融、建築工学、初等教育を学びました。 彼はアメリカ海兵隊とアメリカ陸軍の一員であり、ドイツで野戦砲隊を指揮したことがあります。 彼は、25 年に InnerSelf.com を開始するまで、不動産金融、建設、開発の分野で 1996 年間働いていました。

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