Rozwiązywanie problemów przed rozpoczęciem nauki (PS-I): Protokół oceny i interwencji u uczniów o różnych zdolnościach
September 11th, 2021
Ten protokół prowadzi badaczy i nauczycieli przez implementację podejścia Rozwiązywanie problemów przed instrukcją (PS-I) na zajęciach ze statystyki na studiach licencjackich. Opisano w nim również wbudowaną eksperymentalną ocenę tej implementacji, w której skuteczność PS-I jest mierzona pod względem uczenia się i motywacji u uczniów o różnych predyspozycjach poznawczych i afektywnych.
Duża część studentów znajduje problemy z nauką i motywacją na kursach, które wymagają krytycznego myślenia. Protokół ten jest istotny, ponieważ zapewnia nauczycielom i badaczom wytyczne do wdrożenia podejścia, które może być skuteczne w obliczu tego wyzwania, podejścia polegającego na rozwiązywaniu problemów przed instrukcją. Podejście to polega na: wyjaśnieniu koncepcji w klasie, dając uczniom możliwość wymyślenia osobistych rozwiązań w odniesieniu do tej koncepcji.
Protokół ten jest również istotny, ponieważ umożliwia dostępną i eksperymentalną ocenę skuteczności rozwiązywania problemów przed rozpoczęciem nauki, integrując tę ocenę z rzeczywistą praktyką edukacyjną i zwracając uwagę na zmienność ucznia pod względem zdolności i predyspozycji motywacyjnych. Protokół jest ujęty w kontekście statystycznej klasy zmienności. Konkretnie, warunek rozwiązywania problemów przed rozpoczęciem nauki polega na tym, że uczniowie muszą wynaleźć miary zmienności, zanim otrzymają instrukcje na ten temat.
Jednym z powodów, dla których uważamy, że ważne jest, aby podejście polegające na rozwiązywaniu problemów przed instrukcją było dostępne w praktyce edukacyjnej, jest to, że może ono pomóc w promowaniu krytycznego myślenia. Jest to okazja dla uczniów do zmierzenia się z nowymi problemami i podjęcia próby znalezienia kreatywnych rozwiązań tych problemów. Innym powodem jest to, że to doświadczenie jest zgodne z nauczaniem treści w klasie.
W szczególności kilka badań sugeruje, że wymyślanie osobistych rozwiązań w tych seriach problemów może pomóc uczniom aktywować wcześniejszą wiedzę, stać się bardziej świadomymi luk w wiedzy, poczuć się bardziej zmotywowanym i wreszcie stwierdzić lepsze zrozumienie omawianych treści i być w stanie przenieść to zrozumienie do różnych sytuacji. Niemniej jednak bardzo ważne jest, abyśmy kontynuowali badania nad skutecznością rozwiązywania problemów przed rozpoczęciem zajęć, zwłaszcza że jego wdrożenie może wywołać negatywne reakcje u niektórych uczniów. Na przykład niektórzy uczniowie mogą czuć się zbyt wymagający, a nawet sfrustrowani różnymi opcjami do rozważenia w tym pierwszym zadaniu dotyczącym wynalazku.
Szczególnie ważne jest, abyśmy ocenili, w jaki sposób nasi uczniowie o różnych predyspozycjach poznawczych i motywacyjnych mogą odnieść mniejsze lub większe korzyści z tego podejścia. Protokół może być po prostu używany jako przewodnik do wdrażania podejścia polegającego na rozwiązywaniu problemów przed instrukcją. Jeśli jednak użytkownik jest również zainteresowany oceną eksperymentu przed wdrożeniem protokołu, należy wyjaśnić studentom kwestie etyczne.
Ważne jest, aby zagwarantować ich dobrowolną zgodę na udział, wyjaśniając im, że jeśli nie chcą uczestniczyć w dochodzeniu, mogą wykonać ćwiczenia edukacyjne z ich przekazaniem. Informuj o względach etycznych ustnie i za pisemną świadomą zgodą, umożliwiając uczniom zachowanie kopii świadomej zgody. Jeśli uczniowie nie są pełnoletni, należy poprosić o świadomą zgodę rodziców.
Aby zagwarantować anonimowość danych, losowo przypisz uczniom dowolny numer identyfikacyjny. Poproś uczniów, aby wypełnili różne narzędzia oceny, aby zmierzyć predyspozycje poznawcze i motywacyjne. Ocena ta zapobiegnie interesowi badacza.
Niemniej jednak w protokole opisano propozycję pomiaru predyspozycji dotychczasowej wiedzy akademickiej, celów motywacyjnych, poczucia kompetencji, zdolności myślenia dywergencyjnego i zdolności regulacji metapoznawczej. Po tej ocenie uczniowie zostaną przydzieleni do dwóch warunków uczenia się, warunku rozwiązywania problemów przed instrukcją, w którym rozwiązują problem w odniesieniu do koncepcji docelowej przed otrzymaniem instrukcji. Pod warunkiem bezpośredniego instruktażu, w którym rozwiązują problem dopiero po otrzymaniu kilku instrukcji.
Przygotuj odpowiednio zeszyty zadań, zawierające materiały dla tych dwóch warunków. W tym protokole książka zadań dla warunku rozwiązywania problemów przed instrukcją zawiera dwa działania. Po pierwsze, problem polegający na tym, że studenci wymyślają miary zmienności.
Po drugie, próbka robocza dostarczająca instrukcji dotyczących miar zmienności w kontekście tego problemu. Zeszyt zadań dla warunku instrukcji bezpośredniej zawiera również dwa ćwiczenia. Po pierwsze, instruktaż poprzez przykład pracy.
Po drugie, zadanie praktyczne, w którym uczniowie stosowali poznane treści. Aby uczniowie nie widzieli treści drugiego ćwiczenia podczas wykonywania pierwszego ćwiczenia, dołącz do siebie kartki odpowiadające drugiemu ćwiczeniu. Losowo przydziel dwa zeszyty zadań uczniom w klasie.
Zadania nie powinny zależeć od tego, jak siedzą uczniowie. Po tym, jak uczniowie poproszą ich o 15 minut pracy nad pierwszym przydzielonym im zadaniem, daj im kolejne 15 minut na pracę nad drugim przydzielonym im zadaniem. Wszystkie instrukcje są zapisane w zeszytach zadań.
Zaleca się, aby nauczyciel był dostępny, aby poprowadzić uczniów. Ważne jest jednak, aby w fazie wynalazku nauczyciel nie dawał uczniom żadnych wskazówek na temat konwencjonalnego rozwiązania, ponieważ może to skrócić rozwój ich osobistych pomysłów. Aby pomóc uczniom zbadać problem od ich głębokich pomysłów, problem został zaprojektowany w oparciu o technikę kontrastujących przypadków.
Oznacza to, że dane programu są prezentowane z kilkoma wyrafinowanymi przykładami, które uczniowie mogą łatwo porównać obok siebie w taki sposób, że każde porównanie różni się tylko jedną lub kilkoma istotnymi cechami. Jeśli uczniowie potrzebują pomocy, nauczyciel może poprowadzić ich przez podpowiedzi metapoznawcze, takie jak poproszenie ich o wyjaśnienie, jakiego rodzaju rozwiązanie próbują zrobić. Pomagając im zidentyfikować cel programu, dostarczając im przykładów, jak wygenerować ogólną procedurę.
Aby uzupełnić naukę w obu warunkach uczenia się, udziel instrukcji podczas wykładu. Dla szczegółowego kontekstu tego protokołu istnieje dokument zawierający animacje i instrukcje zaproponowane do tego wykładu. Na koniec lekcji poproś uczniów, aby wypełnili ocenę dla interesujących ich zmiennych zależnych.
W protokole znajduje się propozycja pomiaru ciekawości zaszczepianej przez uczniów oraz trzech rodzajów wykonywania wiedzy: wiedza proceduralna, wiedza pojęciowa i zadanie za wiedzę. Kod określający ostateczny wynik w każdej ocenie. W odniesieniu do ocen proponowanych w niniejszym protokole wytyczne znajdują się w sekcji dotyczącej kodowania danych.
Numer identyfikacyjny będzie używany do połączenia wszystkich ocen należących do każdego ucznia. Wykonaj analizę zainteresowania. W sekcji analizy danych w tym protokole znajdują się różne wytyczne dla programów, SPSS i PROCESS.
Obrazy te pokazują typowe reakcje na problem wynalazku rozwiązany przez uczniów w warunku rozwiązywania problemów przed instrukcją. Żadne z tych rozwiązań nie odpowiada docelowej koncepcji odchylenia standardowego. Są to jednak rozwiązania cząstkowe i skłaniają do refleksji nad ważnymi aspektami koncepcyjnymi.
W przeciwieństwie do tego, rozwiązania w praktycznych problemach warunku bezpośredniego nauczania są bardziej jednorodne i zgodne z kanoniczną koncepcją odchylenia standardowego, ponieważ studenci rozwiązali ten problem po otrzymaniu instrukcji na opracowanym przykładzie. Interesującym wynikiem eksperymentalnej oceny protokołu jest porównanie między warunkiem rozwiązywania problemów przed instrukcją a bezpośrednim warunkiem instrukcji dla każdej rozważanej zmiennej zależnej. Może dostarczyć informacji o ogólnej skuteczności rozwiązywania problemów przed instruktażem.
Interesujące może być również zbadanie procesu, który może pośredniczyć w efekcie rozwiązywania problemów przed instrukcją lub nauką lub moderującą rolą uczniów z predyspozycjami do tych efektów. Na przykład, potencjalnym wynikiem moderacji może być to, że skuteczność rozwiązywania problemów przed rozpoczęciem nauki zależy od zdolności metapoznawczych uczniów. Zgodnie z tym wykresem, uczniowie, którzy mają wysokie umiejętności metapoznawcze, odnoszą większe korzyści z rozwiązywania problemów przed instrukcją, podczas gdy uczniowie o niskich umiejętnościach metapoznawczych odnoszą większe korzyści z bezpośredniego nauczania.
Podsumowując, protokół ten może być przydatny, aby podejście oparte na rozwiązywaniu problemów przed instrukcją i ocenie eksperymentalnej było bardziej dostępne dla nauczycieli i badaczy. Protokół ten ma trzy ważne zalety. Przede wszystkim jego elastyczność w dostosowywaniu do różnych zainteresowań edukacyjnych i badawczych.
Po drugie, łatwa integracja z normalną praktyką edukacyjną, a po trzecie, ocena eksperymentalna uwzględnia zmienność uczniów o różnych profilach poznawczych i motywacyjnych. Rozwiązywanie problemów przed instruktażem to technika, która może pomóc w promowaniu krytycznego myślenia, motywacji i głębokiego uczenia się. Badanie jego skuteczności u różnych typów uczniów może pomóc nauczycielom w podejmowaniu użytecznych decyzji dotyczących jego ogólnego wdrożenia w praktyce edukacyjnej.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Przegląd
Ten protokół prowadzi nauczycieli w implementacji podejścia Rozwiązywanie Problemów przed Instrukcją (PS-I) w zajęciach z podstaw statystyki. Ocenia skuteczność PS-I w poprawianiu uczenia się i motywacji wśród studentów o różnych predyspozycjach poznawczych i emocjonalnych.
Kluczowe komponenty badania
Dziedzina nauki
- Edukacja
- Statystyka
- Psychologia
Tło
- Wielu studentów ma trudności z uczeniem się i motywacją na zajęciach z myślenia krytycznego.
- Podejście PS-I pozwala studentom tworzyć własne rozwiązania przed formalną instrukcją.
- Metoda ta ma na celu radzenie sobie z zmiennością w możliwościach i motywacji studentów.
- Protokół jest specjalnie kontekstualizowany w zajęciach z statystyki skoncentrowanych na zmienności.
Cel badania
- Aby dostarczyć nauczycielom wytycznych dotyczących implementacji podejścia PS-I.
- Aby eksperymentalnie ocenić skuteczność PS-I na wyniki uczenia się studentów.
- Aby wziąć pod uwagę różnorodne poznawcze i emocjonalne predyspozycje studentów.
Stosowane metody
- Implementacja podejścia PS-I na zajęciach z statystyki.
- Studenci wymyślają miary zmienności przed otrzymaniem instrukcji.
- Ocenienie uczenia się i motywacji poprzez eksperymentalną ocenę.
- Integracja oceny z rzeczywistymi praktykami edukacyjnymi.
Główne wyniki
- Podejście PS-I pokazuje potencjał w poprawianiu zaangażowania studentów.
- Zmienność w reakcjach studentów podkreśla potrzebę dostosowanych metod nauczania.
- Eksperymentalna ocena dostarcza wglądu w skuteczność PS-I.
- Studenci wykazywali zwiększoną motywację podczas zaangażowania w aktywności rozwiązywania problemów.
Wnioski
- Podejście PS-I może być skuteczną strategią w nauczaniu statystyki.
- Rozwiązanie zmienności studentów jest kluczowe dla poprawy wyników uczenia się.
- Potrzebne są dalsze badania, aby zbadać długoterminowe efekty PS-I.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Systematic hypothesis testing and quantitative assessment of intervention efficacy are foundational for robust target validation in biopharma R&D. The PS-I protocol's structured approach to isolating independent variables and measuring dependent outcomes mirrors critical discovery-stage requirements for predictive confidence and mechanistic de-risking. Integrating such methodologies supports risk-adjusted decision-making and portfolio advancement across early discovery and translational research.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables rigorous null hypothesis testing to clarify intervention effects on learning outcomes.
- Supports mechanistic de-risking by isolating cognitive and motivational variables influencing response to interventions.
- Facilitates predictive confidence through quantitative measurement of conceptual and procedural knowledge gains.
- Informs portfolio triage by identifying subpopulations with differential benefit from specific strategies.
Screening & Assay Development
- Establishes validated assessment tools for reproducible measurement of dependent variables such as knowledge transfer and curiosity.
- Standardizes experimental conditions to ensure comparability across intervention arms.
- Enables scalable data collection and analysis for screening intervention efficacy in diverse cohorts.
- Provides a framework for assay readiness and cross-study reproducibility.
Translational & Preclinical Research
- Aligns with translational biomarker strategies by quantifying individual variability in response to interventions.
- Supports continuity from discovery through preclinical validation by integrating mechanistic and outcome-based assessments.
- Enables risk-adjusted advancement decisions based on stratified efficacy data.
- Facilitates predictive de-risking for downstream implementation in broader populations.
Pipeline & Workflow Integration
The protocol positions experimental assessment of intervention efficacy at the intersection of early discovery and translational research, supporting lead identification and mechanistic validation.
- Discovery Biology: Provides a controlled framework for hypothesis testing and pathway clarification through independent variable isolation.
- Screening: Delivers standardized, quantitative outputs for reliable comparison of intervention arms.
- Analytics: Enables robust statistical analysis of dependent variables, supporting data-driven decision-making.
- Translational Research: Connects individual variability assessment to preclinical model selection and biomarker alignment.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable protocol adaptable to diverse experimental and educational contexts.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in intervention assessment.
- Operational Value: Promotes standardization, reproducibility, and scalability of experimental workflows.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions and capital-efficient portfolio management.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of validated interventions.
Implementation Considerations
- Requires expertise in experimental design, statistical analysis, and assessment tool development.
- Needs infrastructure for anonymized data collection and secure management of participant information.
- Demands cross-team standardization of protocols and assessment instruments.
- Must be adaptable to different model systems and population subgroups.
- Considers ethical requirements for informed consent and participant autonomy.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:00
Introduction
1:10
Why Problem Solving before Intstruction?
2:39
Protocol for Intervention and Evaluation
3:26
Protocol: Administration of Measures about Predispositions
3:55
Protocol: Administration of the Two Learning Conditions
5:27
Protocol: Specific Support During the Invention Problem
6:35
Protocol: Administration of the Lecture
6:51
Protocol: Assessment of Dependent Variables
7:12
Protocol: Coding and Analyses Procedures
7:40
Representative Results
9:11
Conclusion
