Summary
이 프로토콜은 학부 통계 클래스에서 문제 해결 방법(PS-I)을 구현하여 연구원과 교육자에게 안내합니다. 또한 PS-I의 효능이 다른 인지 및 정서적 소인을 가진 학생의 학습 및 동기 부여 측면에서 측정되는 이 구현의 임베디드 실험 평가를 설명합니다.
Abstract
요즘, 학생들의 반사 사고를 장려하는 방법은 다양한 교육 수준에서 교사의 주요 관심사 중 하나입니다. 많은 학생들은 STEM (과학, 기술, 공학 및 수학) 과정과 같은 높은 수준의 반사를 포함하는 작업에 직면 할 때 어려움을 겪고 있습니다. 많은 사람들이 또한 그러한 과정에 대한 뿌리 깊은 불안과 욕심을 가지고 있습니다. 이러한 인지 및 정서적 문제를 극복하기 위해, 연구원은 "지시 하기 전에 문제 해결" (PS-I) 접근의 사용을 제안 했다. PS-I는 학생들에게 나중에 수업에서 해결되는 문제에 대한 개별 적인 해결책을 생성할 수 있는 기회를 제공하는 것으로 구성됩니다. 이러한 솔루션은 강의 내용의 프레젠테이션과 함께 다음 교육 단계의 표준 솔루션과 비교됩니다. 이 접근 방식을 통해 학생들은 개념적 이해를 높이고, 학습을 다른 작업과 문맥으로 옮기고, 지식의 격차를 더 잘 인식하고, 동기 부여를 유지하는 데 도움이 되는 이전 지식의 개인적인 구조를 생성할 수 있다는 것이 제안되었습니다. 장점에도 불구하고, 학생들이 솔루션 생성의 초기 단계에서 목적없는 시행 착오에 많은 시간을 할애 할 수 있습니다 또는 그들은 심지어 미래의 학습에 해가 될 수 있습니다이 과정에서 좌절 느낄 수 있기 때문에,이 접근 방식은 비판하고있다. 더 중요한 것은, 기존의 학생 특성이이 접근 방식에서 혜택을 (또는하지)하는 데 도움이 될 수있는 방법에 대한 연구가 거의 없다는 것입니다. 현재 연구의 목적은 학부생의 통계 학습에 적용되는 PS-I 접근법의 설계 및 구현뿐만 아니라 학생들의 기존 차이를 고려하여 효능을 평가하는 데 사용되는 방법론적 접근 방식을 제시하는 것입니다.
Introduction
교사가 현재 가장 우려하는 질문 중 하나는 학생들의 반성을 자극하는 방법입니다. 이러한 우려는 STEM 과정(과학, 기술, 공학 및 수학)과 같은 수학 적 특성에서 일반적이며, 많은 개념의 추상화는 높은 수준의 반사가 필요하지만 많은 학생들이 메모리 기반방법을통해 순전히 이러한 과정에 접근한다고 보고합니다. 또한, 학생들은 종종 개념 의 피상적 인 학습을 보여줍니다1,2,3. 그러나 학생들이 반성과 딥 러닝 프로세스를 적용하는 데 어려움을 겪는 어려움은 인지만이 아닙니다. 많은 학생들이 이 과정4,5에직면한 불안과 동기 부여를 느낍니다. 사실, 이러한 어려움은 학생들의 교육 을 통해 지속되는 경향이6. 따라서 학생들의 다른 소인에 관계없이 동기 부여와 인지적으로 딥 러닝을 준비하는 교육 전략을 탐구하는 것이 중요합니다.
일반적인 교육 적 접근 방식을 보완하는 전략을 찾는 것이 특히 유용합니다. 가장 일반적인 직접 명령 중 하나입니다. 직접 교육은 이러한 개념에 대한 명시적 정보로 새로운 개념의 도입에서 학생들을 완전히 안내하는 것을 의미하며, 문제 해결 활동, 피드백, 토론 또는 추가 설명7,8과같은 통합 전략으로 이를 따르는 것을 의미합니다. 직접 지시는 콘텐츠를 쉽게 전송하는 데 효과적일 수 있습니다8,9,10. 그러나 학생들은 콘텐츠가 개인의 지식과 어떻게 관련되는지, 또는11이아닌 잠재적 절차와 같은 중요한 측면에 대해 반성하지 않는 경우가 많습니다. 따라서 학생들이 비판적으로 생각할 수 있도록 보완 전략을 도입하는 것이 중요합니다.
이러한 전략 중 하나는 본 발명접근법(11) 또는 생산적 실패접근법(13)이라고도하는 명령(PS-I)접근법(12)에앞서 문제 해결이다. PS-I는 학생들이 개념에 직접 도입되지 않는다는 점에서 직접 적인 지시와 는 다르며, 대신 학생들이 문제를 해결하기 위한 절차에 대한 설명을 받기 전에 문제에 대한 개별적인 해결책을 모색하는 일반적인 직접 교육 활동 이전에 문제 해결 단계가 있습니다.
이 초기 문제에서 학생들은 대상개념(13)을완전히 발견할 것으로 예상되지 않습니다. 학생들은 또한 인지 과부하를 느낄 수 있습니다14,15,16 심지어 부정적인 영향17 불확실성과 고려해야 할 많은 측면. 그러나 이 경험은 중요한 기능에 대한 비판적 사고를 용이하게 할 수 있기 때문에 장기적으로 생산성이 떨어질 수 있습니다. 구체적으로, 초기 문제는 학생들이 자신의 지식의 격차를 더 잘 인식할 수 있도록 도울 수있습니다(18).
학습의 관점에서, PS-I의 효과는 일반적으로 결과가 딥 러닝 지표20,21로평가될 때 볼 수 있습니다. 일반적으로 PS-I를 통해 배운 학생들과 학습된 절차를 재현하는 능력을 의미하는 절차적 지식20,22의직접적인 가르침을 통해 배운 학생들 사이에는 차이가 발견되지 않았습니다. 그러나 PS-I를 통해 이동하는 학생들은 일반적으로 개념 지식7,19,23에서더 높은 학습을 나타내며, 이는 보장된 내용을 이해하는 것을 의미하며, 새로운 상황에 이 이해를 적용하는 능력을 의미하는7,15,19,24를전송합니다. 예를 들어, 통계적 가변성에 관한 최근 연구에 따르면, 이 주제의 일반적인 개념과 절차에 대한 설명을 받기 전에 통계적 가변성을 측정할 수 있는 자체 솔루션을 발명한 학생이 문제 해결활동에참여하기 전에 관련 개념과 절차를 직접 연구할 수 있었던 학생들보다 수업 이 끝날 때 더 잘 이해하게 되었다. 그러나, 일부 연구는 학습에 차이가 없는 것으로 나타났습니다16,25,26 또는 동기 부여19,26 PS-I와 직접 교육 대안 사이, 또는 직접 교육 대안에 더 나은 학습14,26,그리고 가변성의 잠재적인 소스를 고려 하는 것이 중요 하다.
PS-I구현의 기본 설계 기능은 중요한 기능20입니다. 체계적인검토(20)는 PS-I 개입이 대조되는 경우로 초기 문제를 공식화하거나 학생의 솔루션에 대한 자세한 피드백으로 후속 지침을 작성할 때 PS-I 개입이 두 가지 전략 중 하나 이상으로 구현되었을 때 직접 교육 대안을 통해 PS-I에 대한 학습 이점이 있을 가능성이 더 높다는 것을 발견했습니다. 대조적인 사례는 몇 가지 중요한특성(예1 참조)에서 다른 단순화된 예로 구성되며(예: 그림 1 참조), 학생이 초기문제(11,20)동안 관련 기능을 식별하고 자체 솔루션을 평가하는 데 도움이 될 수 있다. 학생들의솔루션(13)을기반으로 하는 설명을 제공하는 두 번째 전략은 학생들이 관련 기능에 집중하고 자신의지식(20)의격차를 평가하는 데 도움이 될 수 있는 학생들의 근거와 한계에 대한 피드백을 제공하면서 정식 개념을 설명하는 것으로 구성되지만, 초기 문제 해결 단계가 완료된 후(학생의 일반적인 솔루션의 경우 그림 3 참조).
이 두 가지 전략에 대한 문학의 지원을 감안할 때, 사례를 대조하고 학생들의 솔루션에 대한 교육을 구축하는 것은 실제 교육 관행에 PS-I의 포함을 촉진 할 때 그들을 고려하는 것이 중요합니다. 이것은 우리의 프로토콜의 첫 번째 목표입니다. 이 프로토콜은 이러한 두 원칙을 통합하는 PS-I 개입에 대한 자료를 제공합니다. 적응이 가능하면서도 일반적으로 PS-I29문헌의대상 집단인 대학과 고등학생을 위한 매우 일반적인 수업인 통계적 가변성에 대한 수업을 위해 문맥화되는 프로토콜이다. 초기 문제 해결 단계는 많은 학습 분야의 학생들에게 친숙할 수 있는 논란의 여지가 있는 주제인 국가의 소득 분배에 대한 가변성 측정을 발명하는 것으로 구성됩니다. 그런 다음 학생들이 이 문제에 대한 해결책을 연구하고, 임베디드 연습 문제와 함께 학생들이 생성한 일반적인 솔루션에 대한 토론을 통합하는 강의를 위해 자료가 제공됩니다.
우리의 프로토콜의 두 번째 목표는 PS-I의 실험적인 평가를 교육자 및 연구원이 접근할 수 있도록 하는 것이며, 이는 문학 전반에 걸쳐 일정한 조건을 유지하면서 더 다양한 관점에서 PS-I의 조사를 용이하게 할 수 있습니다. 그러나 이 실험 평가의 조건은 수정에 유연합니다. 프로토콜에 기재된 실험 평가는 일반 수업에 적용될 수 있으며, 단일 클래스의 학생들은 PS-I 조건에 대한 자료 또는 직접 교육 조건에 대한 자료를 동시에 할당할 수 있기때문이다(도 4). 본 직접 교육 조건은 연구 및 교육 요구에도 적응할 수 있지만, 원래 프로토콜에 설명된 바와 같이 학생들은 목표 개념에 대한 초기 설명을 작업 예제와 함께 얻은 다음 이 지식을 연습 문제와 통합합니다(PS-I 학생이 초기 문제에 지출하는 시간을 보상하기 위해이 조건에서만 제시됨) 및강의(23)를통해 이 지식을 통합한다. 잠재적인 적응은 강의로 시작하여 학생들이 문제 해결 활동을 하도록 하는 것을 포함하며, 이는 종종 PS-I 상태7,13,19,26에대한 더 나은 학습을 주도한 PS-I를 비교하기 위한 전형적인 제어 조건이다. 대안적으로, 대조조건은 강의 단계에 이어 작업된 예의 탐색으로 축소될 수 있는데, 이는 원래 제안된 것보다 더 단순화된 다이렉트 교육 접근법이 문헌에서 더 흔하고 다양한 결과를 초래하고 있으며, PS-I15,24, 및 이러한 유형의 직접 교육조건14에서더 나은 학습을 나타내는 연구 결과를 초래하고있다.
마지막으로, 프로토콜의 세 번째 목표는 다른 소인과 인지 능력을 가진 학생들이 PS-I15의혜택을 누릴 수있는 방법을 평가하기위한 자원을 제공하는 것입니다. 이러한 소인의 평가는 일부 학생들이 STEM 과정에 자주 가지고 있는 부정적인 소인과 PS-I가 여전히 어떤 경우에는 부정적인 반응을 일으킬 수 있다는 사실을 고려할 때 특히 중요합니다14. 그러나 이에 대한 연구는 거의 없습니다.
한편, PS-I는 공식적인 지식보다는 개인의 아이디어와의 학습을 용이하게 하기 때문에, PS-I는 낮은 학업 수준의 학생들에게 동기를 부여할 수 있는 것으로, 능력이 낮은 사람, 또는 과목13,27에대한 낮은 동기부여를 가진 학생들을 도울 수 있다고 가설이 될 수 있다. 한 연구에 따르면 숙달 방향이 낮은 학생, 즉 개인 학습과 관련된 목표가 적어27을배우려는 동기가 높은 학생들보다 PS-I로부터 더 많은 혜택을 받았다. 반면, 다른 프로필을 가진 학생들은 PS-I에 참여할 때 어려움을 겪을 수 있습니다. 보다 구체적으로, metacognitionPS-I31에서중요한 역할을 하며, metacognition 기술이 낮은 학생들은 지식 격차를 인식하거나 관련콘텐츠를분별하는 데 어려움을 겪고 있기 때문에 PS-I로부터 혜택을 받지 못할 수 있다. 또한, PS-I의 초기 단계는 개별 솔루션의 생산을 기반으로 하므로, 서로 다른 능력이 낮은 학생, 주어진 상황에서 다양한 응답을 생성하는 어려움, 다른 학생들보다 PS-I로부터 덜 혜택을 누릴 수 있습니다. 프로토콜은 다른 사람을 고려할 수 있지만 이러한 소인(표 1)에대해 평가할 신뢰할 수있는 계측기를 제시합니다.
요약하자면, 이 프로토콜은 교육자와 연구자가 접근할 수 있는 PS-I 문헌의 허용된 원칙을 따르는 PS-I 개입을 구현하는 것을 목표로 합니다. 또한, 프로토콜은이 개입의 실험 적 평가를 제공하고, 학생들의 인지 및 동기 부여 소인의 평가를 용이하게. 새로운 기술이나 특정 리소스에 대한 액세스가 필요하지 않으며 연구 및 교육 요구에 따라 수정할 수 있는 프로토콜입니다.
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Protocol
이 의정서는 인간과의 연구를 위한 헬싱키 윤리 원칙 선언에 따르지만, 교육32의실제 환경에서 연구를 통합하는 데 어려움을 더하는 데 이러한 원칙을 적용한다. 특히 학습 조건의 할당이나 참여 결정은 학생들의 학습 기회에 영향을 미칠 수 없습니다. 또한, 평가를 담당하는 교사인 경우에도 학생들의 기밀성과 익명성이 유지됩니다. 프로토콜의 목적, 범위 및 절차는 아스투리아스 공국 연구 윤리위원회 (참조: 242/19)에 의해 승인되었습니다.
사용자가 PS-I 접근 방식을 구현하는 데만 관심이 있는 경우 6단계(참가자를 컨트롤 조건에 할당하지 않고) 및 7단계만 관련이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 단계 5 및 9 학생들을위한 연습 연습으로 추가 할 수 있습니다. 사용자가 실험 평가에도 관심이 있는 경우 4단계, 5, 6, 9단계에서 학생이 개별적으로 작업하는 것이 중요합니다. 따라서 이 단계에서는 학생 석이 배치되어 각 학생 옆에 빈 공간이 있는 것이 좋습니다.
편의에 따라 단계는 단일 클래스 세션 내에서 또는 다른 클래스 세션의 후속 단계를 통해 지속적으로 구현할 수 있습니다.
1. 연구 목적과 절차에 대한 학생정보
- 수업 기간 10분을 복용하여 학생들에게 연구에 대해 알립니다.
- 학생들에게 연구의 범용 목적, 참여에 동의할 자유, 자유롭게 철회할 수 있다는 사실, 데이터 처리에 대한 익명성 및 기밀유지 보장 등을 명시적으로 설명합니다.
- 연구의 일반적인 목적은 다른 교육 접근의 효능을 탐구하는 것입니다, 뿐만 아니라 이러한 접근의 효능에 학생들의 인지 및 정서적 성향의 영향을 평가하는 것입니다.
- 두 가지 방법 중 하나에 할당되지만 두 조건에서 다루는 콘텐츠는 동일하다고 알려주십시오. 두 조건에서 사용되는 활동은 연구 종료 시 모든 학생이 사용할 수 있음을 알려드립니다.
- 그들은 연구에 참여할 자유가 있으며 학습 기회나 성적에 영향을 주지 않고 언제든지 연구를 떠날 수 있음을 알려주십시오. 연구에 참여하고 싶지 않다면, 학습 활동을 건네지 않고 학습 활동을 할 수 있다. 또한, 짧은 시간 동안 참가자는 설문지를 완료하는 동안, 비 참가자는 다른 자료를 공부 할 수 있습니다.
- 그들의 참여는 익명으로 유지되며 기밀유지가 항상 유지되며, 임의 식별 번호가 서로 다른 세션과 활동에 걸쳐 데이터를 결합하는 데 사용됩니다.
- 연구원의 연락처 정보도 포함하는 정보에 입각한동의서(부록 A)의2부를 학생들에게 제공합니다. 그들에게 한 개의 사본에 서명하고 다른 사본을 스스로 보관하도록 요청합니다.
참고: 이 프로토콜은 부모의 허가가 필요하지 않은 대학생을 대상으로 합니다. 법적으로 미성년자인 학생에게는 부모의 동의도 필요하지만 교육 수준을 낮추기 위해 일반화될 수 있습니다. - 학생이 프로토콜의 후반 단계에서 연구에 추가되는 경우, 연구에 참여하기 전에 이 섹션에 설명된 대로 정보에 입각한 동의를 완료하도록 요청하십시오.
2. 다른 기록과 연관된 신분증 번호 제공
- 학생의 응답의 익명을 유지하기 위해 각 학생에게 식별 번호를 무작위로 할당합니다 (예 : 난수로 가방을 준비하고 각 학생에게 하나를 선택하도록 요청하고, 각 학생에게 웹 응용 프로그램을 통해 난수로 이메일로 보내). 프로토콜의 후속 평가에서 액세스할 수 있는 위치에 숫자를 기록해 보라고 한다.
참고: 학생 응답을 익명으로 추적할 수 있는 온라인 응용 프로그램을 통해 연구가 수행되는 경우 이 작업이 필요하지 않습니다.
3. 인지 및 정서적 소인 및 기본 인구 통계 데이터에 대한 설문지 작성
- 수업 기간 10분을 예약하여 수업의 모든 학생에게 설문지를 관리한다.
- 실험에 참여하지 않기로 결정한 학생들에게 다른 콘텐츠에서 개별적으로 작업하는 것과 같은 다른 학습 옵션을 제공합니다.
- 학생들에게 자신의 소인에 대한 설문지를 작성하도록 요청하면 부록 B의설문지를 사용하여 수행 될 수 있습니다. 그들에게 개별적으로 일하도록 요청합니다.
참고: 부록 B의 설문지 세트에는 통계에 대한 태도 조사에서 인지 능력 척도(SATS-28) 33,성취목표 설문지 개정34의 숙달 접근 척도, 메타인지 인식 인벤토리 의 인식 척도규정(35),인구 통계학적 질문이 포함되어 있습니다.- 학생이 설문지를 완료하는 순서와 관련된 잠재적인 오염 효과를 제어하기 위해 설문지가 제시되는 순서대로 다른 유형의 설문지 시트를 임의로 전달합니다. 부록 B-1에는 다른 주문이있는 제안 된 설문지의 다른 인쇄 버전이 있습니다.
참고: 설문지를 디지털방식으로 완료한 경우 서로 다른 주문으로 링크를 만들고 수업 의 학생 들 간에 네 개의 링크를 무작위로 배포합니다(예: 알파벳 순서로 만든 그룹 간에).
- 학생이 설문지를 완료하는 순서와 관련된 잠재적인 오염 효과를 제어하기 위해 설문지가 제시되는 순서대로 다른 유형의 설문지 시트를 임의로 전달합니다. 부록 B-1에는 다른 주문이있는 제안 된 설문지의 다른 인쇄 버전이 있습니다.
- 학생들에게 7분간 설문지를 작성합니다. 지침은 설문지에 포함되어 있으며 추가 지침이 필요하지 않습니다.
4. 이견된 사고 시험의 관리
- 이 시험이 관심있는 경우, 수업 기간 동안 10 분 정도 걸릴 대안 사용 작업36,37 은 수업의 모든 학생에 대한 다양한 사고의 유창성을 측정합니다.
- 각 학생에게 빈 종이를 제공하고 신분증 번호를 작성하도록 요청합니다.
- 시험의 지침을 설명합니다.
- 공통사용이 있는 개체가 제공되나 가능한 한 많은 다른 용도를 고려해야 한다고 말합니다.
- 예를 들어, 일반적으로 읽는 데 사용되는 신문을 제시하는 경우, 태양으로부터 당신을 보호하기 위해 임시 모자로 사용하거나 여행 가방의 바닥을 줄이십시오)38을예로 들어 보겠습니다.
- 테스트의 첫 번째 항목을 소리 내어 읽고 칠판에 "벽돌에 대해 생각할 수 있는 많은 용도를 작성하십시오"라고 적습니다. 학생들에게 2분 동안 자신의 대답을 적어 보라고 한다. 2분이 지나면 학생들에게 종이를 다른 쪽으로 뒤집어 달라고 부탁한다.
- 테스트의 두 번째 항목을 소리 내어 읽고 칠판에 "종이 클립에 대해 생각할 수 있는 많은 용도를 작성하십시오"라고 적는다. 학생들에게 2분 동안 자신의 대답을 적어 보라고 한다.
- 2분이 지나면 학생들에게 글쓰기를 중단하고 서류를 수집해 달라고 한다.
5. 이전 학술 지식의 사전 시험 완료
- 부록 C에서이전 학술 지식 사전 테스트를 관리하기 위해 수업 기간에 15 분을 예약하십시오.
참고: 사전 테스트는 6단계7의후속 학습 조건에서 학습할 수 있는 가변성에 대한 콘텐츠를 동화하기 위해 관련된 중앙 경향에 관한 것입니다. 이 사전 시험의 관리와 6단계 사이에는 학생들에게 중심경향에 대한 수업 내용을 제공하지 않아야 합니다. 또한실험(26)의결과를 오염시킬 수 있는 PS-I 효과를 생성할 수 있기 때문에 가변성을 포함하는 다른 사전 테스트로 이 사전 테스트를 대체하는 것이 좋습니다. - 시험 전을 학생들에게 배포합니다. 이 시점에서, 개별적으로 작동 하도록 요청 합니다.
- 학생들에게 사전 시험을 완료하는 데 10분을 준다. 테스트에 지침이 포함되어 있으며 더 이상 사양이 필요하지 않습니다. 시간이 끝나면 학생들에게 종이를 뒤집어 서 달라고 부탁합니다.
6. 두 학습 조건의 할당 및 관리
- 수업 기간 35분을 사용하여 동일한 교실 내에서 두 가지 학습 조건을 관리합니다.
참고: 시간으로 인한 신뢰성 오류를 방지하기 위해 2단계와 3단계에서 설문지와 테스트를 완료하는 데 1주일 이상 권장하지 않는 것이 좋습니다. - 작업 서적이 제대로 준비되었는지 확인하여 두 조건에 대한 자료를 포함합니다.
참고: 1인당 GDP는 여러 가지 이유로 이러한 학습 자료를 맥락화하도록 선택되었습니다: 첫째, 많은 학습 분야의 학생들에게 친숙할 수 있는 논란의 여지가 있는주제(30)이며, 둘째는 수업 중에 논의되는 다양한 가변성 측정값(범위, 중사적 범위, 표준 편차, 변동, 변동)을 사용할 수 있는 비율 변수입니다.- PS-I 조건의 경우, 부록 D-1에 해당 작업 책을 인쇄합니다: 학생들이 불평등 지수를 발명하도록 요청받는 발명 문제 활동; 학생이 이 문제에 대한 해결책을 연구할 수 있는 작업 예제 활동입니다.
- 직접 명령 조건의 경우 해당 작업 서적을 부록 D-1에 인쇄합니다. 이 작업 예제와 페어링된 연습 문제입니다.
참고: 이 조건에 대한 재료에 포함된 연습 문제는 PS-I 조건에 존재하지 않는 것이 중요합니다. 본 발명 문제에 대한 PS-I 학생이 소요한 추가 시간을 실험적으로 보상하기 위해 포함된다. PS-I 설계의 본질적인 한계는 시간과 재료 면에서 동등성을 제어하는 데 어려움이 있습니다. PS-I 상태와 제어 조건이 학습 자료가 제시되는 순서가 다른 설계에서도(즉, 명시적 명령 단계 전에 문제를 제시하거나 정확히 동일한 명시적 명령 단계 후에 동일한 문제를 제시함) 교육 전에 해결되는 문제는 지시 후보다 더 많은 시간이 걸릴 것으로 예상되기 때문에 동등성이 달성되지 않습니다. 이 프로토콜은 직접 지시 조건에 추가 재료를 포함시켜 다른 연구24와동일한 방식으로 이 문제를 다룹니다. - 각 작업책의 두 활동을 제1활동하는 동안 두 번째 활동의 내용을 볼 수 없도록 두 번째 활동(예: 클립 또는 스티커 메모)에 해당하는 용지를 결합하여 분리합니다.
- 학생들에게 이 특정 단계를 따르도록 하는 절차를 알립니다.
- 할당된 작업 책에 따라 두 쌍의 활동이 있지만 모든 학생은 동일한 내용을 볼 수 있으며, 수업이 끝나면 모든 활동에 액세스할 수 있다고 말합니다.
- 첫 번째 활동을 시작할 시기와 두 번째 활동으로 이동해야 하는 시기를 알려드립니다. 또한 두 번째 활동에 대한 논문은 적절한 시간 전에 그들을 보고에서 그들을 방지하기 위해 바인딩된 것을 그들에게.
- 실패의 두려움과 관련된 잠재적 인 좌절을 줄이기 위해, 그들은 어려운 몇 가지 활동을 찾을 수 있지만, 그들은 학습 기회로 이러한 어려움을 보려고노력해야한다고 그들에게말한다 39.
- 반의 학생들에게 두 개의 작업서를 임의로 할당
참고: 학생이 앉는 위치와 관련된 오염 요인을 방지하기 위해 수업의 다른 부분에 균일하게 작업장을 배포합니다. 예를 들어, 수업을 걸을 때 한 학생에게 PS-I 작업 북을 주고 다음 학생에게 직접 지시 작업 책을 제공합니다. - 공과급의 모든 학생에게 작업서를 배포한 후에는 첫 번째 활동에 대해 개별적으로 작업을 시작하도록 요청하십시오.
- 학생들에게 첫 번째 활동에 대해 15분이 있다고 말한다. 지침은 종이 시트에 포함되어 있으며 더 이상 일반적인 지침이 필요하지 않습니다.
- 어떤 질문에도 사용할 수 있다고 말하지만, 작업 책에 있는 것 이외에 다른 추가 콘텐츠로 학생들에게 제공하지 마십시오.
참고 : 특히 발명 문제를 해결하는 학생들을 위해, 자신의 지식의 개발을 바로 가수 할 수 있기 때문에, 기존의 솔루션으로 안내하지 않습니다(11) 대신, 우리는 학생 질문에 대한 세 가지 가능한 응답을 제안11: a) 그들이 무엇을하고 있는지 설명하도록 요청하여 자신의 프로세스를 명확히하는 데 도움이; b) 그들이 생각하는 어느 나라가 다른 나라보다 더 불평등하다고 생각하는지 물어서 직관으로 자신을 안내하도록 돕는다. c) 그들이 보는 차이를 설명하는 일반 인덱스를 생성하도록 요청하여 활동의 목표를 이해하는 데 도움이, 당신은 다른 정량적 인덱스의 예를 제공 할 수 있습니다 (예를 들어, "평균은 분포에서 중앙 값을 계산하는 인덱스입니다").
- 첫 번째 활동이 15분이 끝나면 학생들에게 클립이나 스티커 메모를 제거해야 하는 해당 두 번째 활동으로 진행하도록 요청합니다.
- 두 번째 활동에 는 15분이 있다고 말합니다. 지침은 종이 시트에 포함되어 있으며 추가 일반 지침이 필요하지 않습니다. 어떤 질문에도 사용할 수 있다고 알려주십시오.
참고: 학생은 이전 활동의 콘텐츠에 액세스할 수 있습니다.
- 두 번째 활동에 는 15분이 있다고 말합니다. 지침은 종이 시트에 포함되어 있으며 추가 일반 지침이 필요하지 않습니다. 어떤 질문에도 사용할 수 있다고 알려주십시오.
- 15분이 끝나면 완성된 재료를 건네달라고 부탁한다.
7. 강의 내용 관리
- 수업 기간 중 40분을 예약하여 수업 의 모든 학생에게 통계적 가변성에 대한 강의를 제공합니다.
참고: 강의 중 어느 시점에서든 프로토콜이 중단될 수 있으며 후속 수업 세션에서 계속할 수 있습니다. - 강의를 제공하려면 다음 링크에서 찾을 수있는 슬라이드를 따르십시오: https://www.dropbox.com/sh/aa6p3hs8esyf5xa/AACTvpVlEbdEtLVfBIbe9j7aa?dl=0.
참고: 파일에는 내용을 비틀수 있는 애니메이션, 학생에게 제공하는 제안된 설명이 포함된 의견, 각 설명에 할당된 대략적인 시간에 대한 표시가 포함되어 있습니다. 포함된 내용 및 활동은 가변성 정의, 다양한 가변성 측정(범위, 간 수분 범위, 분산, 표준 편차 및 변동계수), 이러한 측정값의 특성 및 다른 최적이 아닌솔루션(13)에비해 장점과 단점에 관한 것이다. 이 제안된 강의에 대한 추가 설명은 부록 E에서찾을 수 있습니다. 사용자는 특정 콘텐츠와 같은 다양한 요소에 따라 이러한 자료를 클래스, 기본 사용 명령 원칙 또는 다른 문화적 표현에 맞게 조정할 수 있습니다.
8. 호기심 설문지 완료
- 강의가 끝나면 학생들에게 에피스테마 관련 감정설문지(40)의 호기심척도(40)를제공하고 이를 완료하는 데 2분을 준다. 학생들에게 신분증 번호를 설문지에 적어 다시 건네주라고 한다.
참고: 문헌에서, 호기심은 종종 발명 활동 과 해당 제어활동(14,17)직후에 측정된다. 프로토콜은 이 와 관련하여 이 및 기타 가능한 적응에 유연합니다. 단순성을 위해, 우리는 단지 호기심에 PS-I의 장기적인 효과를 검사하는 것과 관련이 있기 때문에 수업의 끝에 호기심의 측정을 포함하고, 발명 활동 직후 증가 호기심이 부분적으로 설명 될 수 있기 때문에 발명 활동 동안 학생들은 컨트롤로 사용되는 대체 활동 동안보다 적은 정보를 수신한다는 사실에 의해 부분적으로 설명 될 수있다.
9. 학습 후 시험 관리
- 각 반의 교사에 따라 수업 후 30분 정도 소요됩니다.
- 부록 G에서 시험 후를 학생들에게 배포합니다. 개별적으로 작업하도록 요청합니다.
- 학생들에게 시험 후 25분을 준다. 시험 후 지침에 포함되며 추가 적인 일반 지침이 필요하지 않습니다.
- 25분이 끝나면 시험 후 다시 건네달라고 부탁한다.
10. 학생들에게 피드백과 모든 학습 자료 제공
- 이 수업에 사용된 자료를 학생들이 사용할 수 있도록 한다. 파워 포인트 슬라이드, 두 학습 조건에 대한 재료 및 사전 테스트 및 사후 테스트를 위한 솔루션은 부록 H에서사용할 수 있습니다.
11. 데이터 코딩
- 각 설문지 척도 내의 모든 항목 점수를 함께 추가하여 설문지의 다른 척도에 대한 점수를 계산합니다(제안된 설문지의 설문지 항목 요약은 부록 B 참조).
- 대체 사용 작업37의두 항목에서 각 학생이 제공하는 모든 적절한 응답을 계산하여 서로 다른 사고 유창성에 대한 점수를 계산합니다.
참고: 유연성, 독창성 및 정교화와 같은 대체 사용 작업에서 코딩되는 다른 조치도36,37로간주될 수 있습니다. - 부록 I-1의 답변 키를 사용하여 각 항목을 먼저 채점한 다음 모든 항목에 대한 점수를 함께 추가하여 이전 지식 사전 테스트의 점수를 계산합니다.
- 부록 I-2의 답변 키를 사용하여 시험 후 각 항목을 먼저 채점한 다음 각 학습 측정값에 대한 점수를 함께 추가하여 다양한 학습 측정값을 계산합니다: 절차 학습 측정을 위한 항목 1 에서 3까지의 점수, 개념 학습 측정을 위한 항목 4-8 점수, 학습 측정전을 위한 항목 9-11 점수.
참고: 본 발명 문제 중 학생이 생성한 솔루션수 또는 모든 문제 해결 활동에서 솔루션의 정확성과 같은 학습 과정에 대한 다른 조치가 고려될 수 있지만, 이 프로토콜에는 설명되지 않습니다.
12. 데이터 분석
이 섹션의 참조는 SPSS 및 PROCESS 소프트웨어로 분석을 수행하는 방법에 대한 실용적인 설명서를 참조하지만 다른 프로그램도 사용할 수 있습니다.
- PS-I의 일반적인 효능을 평가하기 위해 PS-I 상태의 호기심과 학습 점수를 대조조건의 호기심과 학습 점수와 비교한다.
참고: 가정이 충족되는 한, 우리는 주로 ANCOVA가 공변성의 소인을 제어하는 것이 좋습니다. 두 번째 옵션으로 독립 그룹에 대한 t-테스트를 권장하며 세 번째 옵션으로 Mann-Whitney U 테스트41을권장합니다. 이러한 분석에는 최소 샘플 크기가 필요하지 않지만 이전문헌(d =.43)21의효과 크기를 고려할 때, 그룹당 118명의 학생의 최소 샘플이 중요한 효과의 식별을 용이하게 하는 것이 좋습니다(독립적인 수단, α = .05, β =.95)의 차이를 위한 2꼬리 전력 분석). 그룹당 30명 이상의 학생 샘플은 ANCOVA 또는 t-Test41에대한 정상 의 가정을 쉽게 충족할 수 있게 합니다. - 조정 효과(예: 학습에 대한 호기심의 중재) 및/또는 소인의 적정한 영향을 직관적으로 탐구하려면 두 학습 조건에서 중재자 변수(예: 호기심)와 학습 변수(예: 개념적 지식) 간의 상관 관계 분석을 수행합니다.
참고: 가정이 충족되는 한 주로 Pearson 상관 관계를 사용하는 것이 좋습니다. 두 번째 옵션으로 스피어먼 상관 관계42를권장합니다. 이러한 분석에는 최소 샘플 크기가 필요하지 않지만 큰 샘플(예: 그룹당 30명 이상의 학생)은 Pearson 상관 관계에 필요한 정상 의 가정을 쉽게 충족할 수 있습니다. 가능한 중재 효과는 한 학습 조건과 다른 학습 조건에서 서로 다른 상관 값을 갖는 소인 변수로 표시됩니다. 가능한 중재 효과(예: 학습에 대한 호기심의 중재)는 중재 변수가 적어도 하나의 조건에서 학습 결과와 상관관계가 있는지, 그리고 이 변수의 수준이 다른 조건에 비해 한 학습 조건에서 다른 경우(12.1단계의 결과 참조)를 표시합니다. - 학습 및/또는 학생의 소인의 적정 영향에 대한 중재 효과를 계속 평가하려면 12.2단계의 가설 및/또는 예비 분석에 따라 달라질 수 있는개념적 모델에 따라 조정 분석, 중재 분석 또는 조건부 프로세스 분석(조정 및 중재 분석을 결합한)을 수행합니다.
참고: 이러한 분석은 여러 회귀를 기반으로 하므로 고정 효과 통계 적 접근 방식을 기반으로 하므로 결과를 가능한 한 일반화할 수 있도록 개념 모델에 포함된 중재 변수당 최소 표본 크기 15명, 모델에 포함된 중재 변수 당 30명의 학생을 권장합니다. PROCESS와 같은 일부 프로그램은 한 번에 최대 2개의 중재 변수만 포함할 수 있습니다. 더 많은 중재 변수를 통합하려면 포함된 중재자를 변경하는 여러 분석을 실행해야 합니다.
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Representative Results
이 프로토콜은 이전 연구23에서만족스럽게 구현되었으며, 능력감, 숙달 접근 목표, 메타코그니션 및 다양한 사고측면에서 학생들의 소인의 척도를 제외하면 만족스럽게 구현되었습니다.
이러한 소인을 해결하기 위해 이 프로토콜에는 이전에 검증된 측정값이 포함되어 있으며 높은 수준의 신뢰성을 보여 준 측정값(표1)이포함됩니다.
본 발명에서 학생들이 생성한 일반적인 솔루션은 PS-I 상태의 문제점을 도3A-D에서볼 수 있다. 학생들은 일반적으로 표준 편차의 표준 솔루션을 생성하지 않습니다. 그러나 최적의 솔루션은 표준 편차(예: 범위, 편차를 합산하거나 평균 편차)의 관련 측면에 대한 반사를 나타냅니다. 이전 연구는 PS-I의 초기 문제에서 다양한 솔루션이응답(44)의정확성에 관계없이 더 높은 학습과 연관된 것으로 나타났다. 그럼에도 불구하고, 이 문제에 대한 응답의 부재는 학생들이 눈에 보이는 결과를 생성하지 않고 문제에 대해 비판적으로 반영 할 수 있기 때문에, 그것에서 혜택을받지 학생들의 지표가 아니라는 것을 주의하는 것이 중요합니다.
대조군 조건에서 사용되는 연습 문제에서 학생들이 생성한 전형적인 용액(도2)은 도 3 E에도시된다. 이러한 솔루션은 보다 균일하며 표준 편차의 표준 개념에 부합하므로 작업예제(부록 D-2)에서개념과 절차를 연구한 후에 제시된 문제이기 때문입니다.
도 5는 실험 평가에서 PS-I와 직접 명령 간의 일반적인 차이점을 보고하기 위한 예를 재현합니다. PS-I 상태의 학생들이 절차적 지식, 지식, 호기심 또는 이전 지식에서 다르지 않았지만 개념적 지식에서 차이가 없는 이프로토콜(23)을 따르는 이전 연구의 결과를 기반으로 합니다.
도 6은 제안된 학생 소인, 메타인지 능력 중 하나의 중재 효과를 보고한 예를 나타낸다. 이 가상의 예에서, 더 낮은 형이상인지 능력을 가진 학생들은 PS-I에서 보다는 직접적인 지시에서 더 많은 것을 배웠습니다, 더 높은 형이상인식 능력을 가진 사람들은 직접 적인 지시에서 보다는 PS-I에서 더 많은 이득을 얻는 동안.
그림 1: PS-I 조건에서의 발명 문제. 이 문제에서 PS-I 상태의23 학생들은 4 개국에 걸쳐 불평등을 측정하기 위해 정량적 지수를 발명하도록 요청받습니다. 그것은 대조 사례11의기술로 공식화된다 : 국가는 관련 기능에 대한 일관성과 변화를 표시하고, 이러한 변화는 계산하기 쉽습니다. 예를 들어, Pinpanpun및 Toveo는 동일한 평균(5), 동일한 사례 수(7), 동일한 범위(10)를 가지지만 분포가 다릅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: 직접 지시 조건에서 연습 문제. 이 문제에서 직접 교육 조건의23 학생들은 작업 예제에서 배운 개념과 절차를 적용하도록 요청받습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3: 발명 문제와 연습 문제의 일반적인 솔루션. 이미지 A-D는 내용물 스캐폴드에 후방 직접 지시 단계에서 사용할 수 있는 발명 문제에서 일반적인 솔루션을 보여 준다: (A) 범위 - 계산하기 쉽지만 모든 주민에 걸쳐 차이를 고려하지 않는다;; (b) 범위 기반 측정 - 최대 값이 반복될 때 증폭될 때 범위보다 더 많은 주민을 고려하지만 모든 값을 고려하지는 않습니다. (C) 편차의 평균 - 그것은 모든 주민에 걸쳐 차이를 차지하지만, 부정적인 편차가 긍정적 인 편차를 빼기 때문에 혼란스럽다; (D) 절대 편차의 평균 -표준 편차의 표준 편차의 표준 솔루션과 유사한 개념적으로 완전한 솔루션; (E) 제어 조건의 연습 문제에 대한 전형적인 솔루션입니다. 이 조건의 학생들은 이미 작업 예제를 연구했기 때문에 대부분의 학생들은 표준 편차의 표준 솔루션을 올바르게 재현하고 해석 할 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: 실험 평가 의 디자인. 학생들의 소인을 측정하기 위한 설문지와 시험을 마친 후, 학생들은 두 가지 학습 조건의 활동에 무작위로 배정됩니다(모든 학생은 동일한 수업에 남아 있음). 학생들이 이러한 활동을 마치면 모두 통계적 가변성에 대한 동일한 강의를 받습니다. 호기심과 학습은 학습 과정의 끝에서 측정됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5: PS-I의 효능에 대한 결과 대 직접 지시. 그래픽은 이프로토콜(23)을사용한 이전 스터디의 데이터를 사용하여 PS-I 조건과 각 종속 변수 내의 직접 명령 조건 간의 비교의 전형적인 결과를 표시한다. 각 그래픽의 두 막대는 두 조건에 대한 수단을 나타내며 해당 오류 막대는 이러한 수단의 +/- 표준 오류를 나타냅니다. * .05 유의 수준에서 중요한 결과를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 6: 학생들의 소인의 완화 효과에 대한 가설 적 결과. 그래픽은 PS-I가 학습을 촉진하기 위해 PS-I의 상대적 효능에 메타인지 능력의 적정 효과에 대한 가설적인 결과를 표시하며, PS-I는 중간 및 높은 메타인지 능력을 보고하는 학생에게만 직접 적인 교육보다 더 효과적입니다. 43번의권고에 따라16일, 50일, 86번째 백분위수는 각각 낮은, 중형, 높은 메타그네티브 능력을 가진 학생들을 대표하는 데 사용되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| 건설하다 | 측정 및 설명 | ||
| 능력의 감각 | 통계에 대한 태도 조사에서 인지 능력 척도 (SATS-28)33을 사용할 수 있습니다 (부록 B2). 그것은 학생들에게 능력 학습 통계의 감각에 대한 진술에 얼마나 동의하도록 요청하는 6 항목으로 구성되어 있습니다 (예 : "통계를 배울 수 있습니다"). 내부, 수렴 및 예측 타당성 및 높은 신뢰성(α = .71 - .93)45를나타내었다. | ||
| 마스터키 접근 목표 | 달성 목표 설문지 에서 숙달 접근 척도 34를 사용할 수 있습니다 (부록 B3). 개인 학습에 초점을 맞춘 학습 목표에 대해 학생들에게 얼마나 동의하는지 묻는 3가지 항목으로 구성되어 있습니다(예: "이 과정의 내용을 최대한 철저히 이해하기 위해 노력하고 있습니다"). 내부, 수렴 및 예측 타당성, 높은 내부 신뢰성(α=.84) 34를보여 주었다. | ||
| 메타인지 조절 | 메타인지 인식인벤토리(46)의 인식 척도 조절을 사용할 수 있습니다(부록 B4). 그것은 구성되어 35 학생들이 다른 형이상화 전략을 사용하는 것이 얼마나 전형적인지 묻는 항목 (예를 들어, "나는 혼란스러워할 때 내 가정을 재평가"). 내부 및 예측 타당성, 높은 신뢰성(α = .88)46을나타내었다. | ||
| 발산 사고 | 대체 사용 작업36의 유창성 점수를 사용할 수 있습니다. 학생에게 여러 개체(예: 종이 클립)를 제시하고 지정된 시간 내에 각 개체에 대해 드문 많은 용도를 제공하도록 요청하는 것으로 구성됩니다. 내부적으로 검증된 신뢰할 수 있는 점수(H = .631)로, 다른 확장이 있는 버전에서 예측 타당성을 나타내고, 제시된 1~20개의 객체와 각 객체에 대해 1~3분 사이에 주어진 다릅니다37,48,49. 교육 설정 내에서 시간 제한의 경우 이 프로토콜에서 두 개체의 짧은 버전과 개체당 2분이 제안됩니다. | ||
| 이전 학술 지식 | 이 프로토콜에서 다루는 특정 내용에 적응하기 위해 학습 사전 테스트는 이전 연구 7에서사용되는 신뢰할 수 있는(α=.75) 사전 테스트에서 적응(부록 C)을 조정하였다. 가변성 내용의 동화와 관련된 중앙 경향 대책에 대해 학생들에게 묻는 5가지 항목으로 구성되어 있습니다. | ||
표 1: 학생들의 소인을 평가하기 위한 제안된 구성 및 조치. PS-I의 효능에 대한 중재자로 평가될 것으로 제안된다. 각 구문에 대해 제안된 측정값은 항목 수, 항목 설명 및 유효성 및 신뢰성에 대한 증거에 대해 설명합니다.
| 건설하다 | 측정 및 설명 | ||
| 호기심 | 에피스테틱 관련 감정 설문지40의 호기심 척도를 사용할 수 있습니다(부록 F). 그것은 학생들이 호기심, 관심, 호기심을 느끼는 강도를 평가하도록 요청하는 세 가지 항목으로 구성되어 있습니다. 내부 및 예측 타당성, 높은 신뢰성(α = .88)40을나타내었다. | ||
| 학습(절차적, 개념적 및 이전) | 이 프로토콜에서 다루는 특정 가변성 내용에 대한 학습을 평가하기 위해 학습 후 테스트(부록 G)는 이전 연구에서 사용된 신뢰할 수 있는(α =.84) 사후 테스트에서 적용되었다7. 절차 학습에 언급된 3개 항목(예: 표준 편차를 계산해야 하는 항목 1), 개념 학습에 언급된 6개 항목(예: 표준 편차 공식의 구성 요소에 대해 추론해야 하는 항목 4), 편입에 언급된 항목 3개(예: 학생이 다른 절차와 비교하여 추론해야 하는 항목 10개)로 구성됩니다. | ||
표 2: PS-I의 효능을 평가하기 위한 제안된 구성 및 조치. 호기심과 세 가지 유형의 학습(절차적, 개념적 및 전송)을 측정하는 제안 된 도구는 항목 수에 대한 정보, 항목에 대한 설명 및 유효성 및 신뢰성에 대한 증거를 포함하여 설명됩니다.
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Discussion
이 프로토콜의 목적은 실제 교실 컨텍스트에서 PS-I 접근 방식의 구현 및 평가에서 연구원과 교육자에게 안내하는 것입니다. 일부 이전 경험에 따르면, PS-I는 학생들의 딥 러닝과 동기 부여를 촉진 할 수 있습니다19,21,24,하지만 다른 능력과 동기 부여 소인을 가진 학생의 효능에 대한 더 많은 연구가 필요합니다14,27. 보다 구체적으로, 이 문서를 사용하여, 교육자는 PS-I 문학11,13,20,50 (단계 6-7)에서 가장 널리 인정되는 원칙에 따라 설계된 통계 클래스에 대한 PS-I 구현프로토콜을따를 수 있습니다. 또한, 교육자와 연구원은 다른 동기 부여 및 인지 소인 (모든 단계)을 가진 학생에서이 구현의 효능에 대한 내장 된 실험 평가를 따를 수 있습니다. 이 실험은 기회의 평등의 교육 원칙과 충돌하지 않습니다, 참여에 대한 자유로운 동의, 또는 학생의 기밀을 존중, 도 새로운 기술을 사용할 필요가 없습니다.
프로토콜은 유연하며 새로운 연구 또는 교육 요구에 따라 수정되거나 적용될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이 문서에서 설명한 바와 같이, 이 프로토콜은 개념적 지식 및 지식 전달과 같은 딥 러닝을 요구하는 학습 측정뿐만 아니라 절차적 지식과 같은 딥 러닝을 반드시 필요로 하지 않는 학습 측정을 포함하여 호기심과 다양한 유형의 학습 측면에서 PS-I의 효능을 평가할 수 있게 합니다. 동기 부여와 딥 러닝 은 모든 강사에게 중요한 관심사입니다. STEM 코스 디자이너는 특히 학생들의 큰 비율이 그 과정을 이해하는 데어려움이있기 때문에 이러한 주제에 관심이1,2,3 다양한 동기 부여 문제를 경험4,5. 이 프로토콜은 또한 STEM 교육의 관심사인 일부 인지 및/또는 동기 부여 소인의 관점에서 학생의 PS-I 효능 평가와 PS-I의 상대적 효능에 대한 지침을 제공합니다. 프로토콜에 제안된 소인에는 이전의 학문적 지식, 숙달 접근법 목표, 주제를 배우는 능력 의식, 메타코그니션 및 다양한 사고가 포함됩니다.
문헌에서 제안된 아이디어에 기초한 프로토콜수정의 예로는조건(15)의문제 수를 늘리고, 학생들에게 문제탐색(44)에더 많은 시간을 주고, 중재 학습 과정을 고려하기 위해 다른 변수를 포함하는 것이 포함된다14,15,24. 또한 프로토콜은 다른 클래스 세션에 대해 서로 다른 단계의 적용에 대해 서도 유연합니다. 각 단계는 이전 단계와 동일한 수업 기간에 수행 될 수 있으며 연구원과 교육자는 자신의 편의를 위해 단계를 구성하는 방법을 결정할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 평가의 중요한 요소는 학생들이 평가 규칙을 존중하기 위해 협력한다는 것입니다. 예를 들어, 일부 단계에서는 그들 간의 가능한 상호 작용이 결과를 오염시키지 않도록 개별적으로 작동해야 합니다. 이를 달성하기 위해서는, 학생들이 절차에 대해 통보하고, 프로토콜의 1단계에서 설명된 바와 같이 실험 평가에 참여할지 여부에 관계없이 학습활동에 동등하게 참여하는 것이 중요하다. 개별 적인 작업이 필요한 활동에 대해서는 학생 사이에 공간이 남아 있는지 확인하는 것이 좋습니다.
요약하면, 이 프로토콜은 PS-I와 실험 평가를 교육자와 연구원이 보다 쉽게 접근할 수 있게 하고, 재료와 지침을 제공하고, 연구 및 교육 적 요구에 따라 적용할 수 있는 유연성을 제공하고, 다양한 샘플 크기에 맞는 분석 옵션을 제안하는 데 유용할 수 있습니다. 그러나 학생 소인에 대한 설문지 및 시험을 완료하는 데 필요한 시간일 수 있습니다. 사용자가 이러한 소인을 평가하는 데 관심이 있지만 수업 중에 사용할 수 있는 시간이 없는 경우 이러한 설문지는 클래스 외부 할당으로 완료될 수 있습니다. 두 번째 제한은 가변성 측정을 배우는 데 구체적으로 맥락화되지 않은 일부 제안 된 소인 측정값의 잠재적 측정 오류이며, 오히려 일반적인 학습 (메타시그니션 및 발산 사고) 또는 일반 통계 학습 (숙달 접근 목표 및 능력 의 감각). 이 오류는 이 프로토콜을 통해 수행된 모든 연구의 잠재적 제한으로 간주되어야 합니다. 최종 제한은 구현의 내용이 매우 구체적이고 검증된 측정을 사용할 수 없기 때문에 이전 지식 사전 테스트 및 학습 후 테스트가 이전 문헌에서 검증되지 않는다는 것입니다. 그러나 이 프로토콜의 향후 구현은 유효성 검사를 진행할 것으로 예상됩니다.
유사한 라인에서 프로토콜의 향후 적용은 새로운 연구 요구 사항과 적용할 새로운 변형을 정의합니다. 일반적인 소스로 프로토콜을 갖는 것은 다른 연구 전반에 걸쳐 특정 체계적인 구조를 제공하는 데 기여할 수 있습니다. 또한, 교육자가 교육 관행과 호환되는 이 프로토콜의 실험적 평가를 발견하는 한, 이 프로토콜은 연구 프로세스에서 보다 광범위한 전문적인 관점과 샘플32에대한 더 나은 접근을 의미하는 PS-I 연구에 대한 교육자의 참여를 장려할 수 있다.
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Disclosures
저자는 공개 할 것이 없습니다.
Acknowledgments
이 작품은 아스투리아스 공국(FC-GRUPIN-IDI/2018/000199)과 스페인 교육문화체육부(FPU16/05802)의 박사 전 보조금으로 지원되었다. 우리는 그녀의 학습 자료에서 영어를 편집 하는 데 도움이 스테파니 준 감사 하 고 싶습니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| SPSS Program | International Business Machines Corporation (IBM) | Other programs for general data analysis might be used instead | |
| PROCESS program | Andrew F. Hayes (Ohio State University) | Freely accesible at: http://www.processmacro.org. Other programs for mediation, moderation, or conditional process analyses might be used instead | |
| Cognitive Competence Scale in the Survey of Attitudes towards Statistics (SATS-28) | Candace Schau (Arizona State University) | In case it is used, request should be requested from the author, who holds the copyright | |
| Mastery Approach Scale in the Achievement Goal Questionnaire-Revised | Andrew J. Elliot (University of Rochester) | In case it is used, request should be requested from the author | |
| Regulation of Cognition Scale of the Metacognitive Awareness Inventory | Gregory Schraw (University of Nevada Las Vegas) | In case it is used, request should be requested from the creator |
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