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최근 몇 년 동안 교육자들은 실습 수업, 실험실 실험, 그리고 학생 연구에 더욱 집중하기 시작했습니다. 이는 학생들이 스스로 지식 습득의 강도를 조절할 수 있을 때 학습 내용을 훨씬 더 잘 이해하기 때문으로 설명됩니다.
자기주도학습은 긍정적인 현상으로 입증되었지만, 이 현상이 나타나는 이유는 잘 알려져 있지 않습니다.
일부 과학자들은 자기주도 학습이 개인의 학습 동기 때문에 효과적이라고 주장합니다. 그러나 전문가들은 자기주도 학습과 인지 과정, 특히 기억과 주의 과정 간의 관계를 규명할 만한 충분한 데이터를 확보하지 못했습니다.
뉴욕대학교의 더글러스 마칸트와 토드 구레키스 과학자들은 이 특정 학습 과정의 효과성을 연구하고자 했습니다. 그들은 이러한 유형의 학습을 계산적, 인지적 관점에서 접근했습니다.
전문가들은 자기주도학습이 다른 학습 유형보다 왜 이점이 있는지에 관해 몇 가지 가설을 제시했습니다.
자기 주도적이고 독립적인 학습은 학습 경험을 최적화하고 아직 익히지 못한 학습 자료에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 자기 주도 학습의 특성상 학습한 정보를 장기간 기억할 수 있습니다.
하지만 이러한 유형의 학습이 항상 효과적인 것은 아닙니다. 학습자는 학습할 정보에 대한 결정을 내리는 과정에서 실수를 할 수 있습니다. 그 이유는 인지적 오류 때문일 수 있습니다.
연구자들은 머신 러닝 연구에 일반적으로 사용되는 계산 모델을 사용하면 사람들이 다양한 정보 출처를 평가하고 찾는 데이터를 평가하는 방식을 연구할 수 있다고 지적합니다.
머신 러닝 방법을 활용한 분석은 자기주도 학습의 부정적인 측면과 긍정적인 측면을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
인지적 과정과 계산적 과정 모두에서 이러한 유형의 학습을 평가하는 종합 연구는 전문가들이 독립적이고 자기 주도적 학습의 기초가 되는 과정을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
과학자들은 또한 이러한 과정을 이해함으로써 재료에 대한 독립적인 연구를 위한 보조적인 방법을 개발할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.