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.
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방법 논문
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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.
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.
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 유용합니....
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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 학....
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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 솔루션이
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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 .......
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저자는 공개 할 것이 없습니다.
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.
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| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| SPSS Program | International Business Machines Corporation (IBM) | 일반 데이터 분석을 위한 다른 프로그램을 대신 사용할 수 있습니다 | |
| PROCESS 프로그램 | Andrew F. Hayes (Ohio State University) | 자유롭게 액세스 가능: http://www.processmacro.org. 중재, 중재 또는 조건부 프로세스 분석을 위한 다른 프로그램이 대신 사용될 수 있습니다 | |
| 대한 태도 조사의 인지 역량 척도(SATS-28) | Candace Schau (Arizona State University) | ||
| 에서 저작권을 보유한 저자에게 요청을 해야 합니다. | 사용하는 경우 저자에게 요청해야 | ||
| Regulation of Cognition Scale of the Metacognitive Awareness Inventory | Gregory Schraw (University of Nevada Las Vegas) | 경우 작성자에게 요청을 해야 합니다 |
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