Summary

Problemløsning før undervisning (PS-I): En protokoll for vurdering og intervensjon hos studenter med ulike evner

Published: September 11, 2021
doi:

Summary

Denne protokollen veileder forskere og lærere gjennom implementering av problemløsning før instruksjonstilnærming (PS-I) i en lavere statistikkklasse. Den beskriver også en innebygd eksperimentell evaluering av denne implementeringen, der effekten av PS-I måles i form av læring og motivasjon hos studenter med ulike kognitive og affektive predisposisjoner.

Abstract

I dag er hvordan man oppmuntrer elevenes reflekterende tenkning en av de viktigste bekymringene for lærere på ulike utdanningsnivåer. Mange studenter har vanskeligheter med oppgaver som involverer høye refleksjonsnivåer, for eksempel på realfagskurs (vitenskap, teknologi, ingeniørfag og matematikk). Mange har også dypt forankret angst og demotivasjon mot slike kurs. For å overvinne disse kognitive og affektive utfordringene har forskere foreslått bruk av “Problemløsning før instruksjon” (PS-I) tilnærminger. PS-I består i å gi studentene muligheten til å generere individuelle løsninger på problemer som senere løses i klassen. Disse løsningene sammenlignes med den kanoniske løsningen i følgende instruksjonsfase, sammen med presentasjonen av leksjonsinnholdet. Det har blitt antydet at med denne tilnærmingen kan studentene øke sin konseptuelle forståelse, overføre læringen til forskjellige oppgaver og sammenhenger, bli mer oppmerksomme på hullene i kunnskapen sin og generere en personlig konstruksjon av tidligere kunnskap som kan bidra til å opprettholde motivasjonen. Til tross for fordelene har denne tilnærmingen blitt kritisert, da studentene kan bruke mye tid på målløs prøving og feiling i den første fasen av løsningsgenerering, eller de kan til og med føle seg frustrerte i denne prosessen, noe som kan være skadelig for fremtidig læring. Enda viktigere er det lite forskning på hvordan eksisterende studentkarakteristikker kan hjelpe dem til å dra nytte (eller ikke) av denne tilnærmingen. Målet med den nåværende studien er å presentere design og implementering av PS-I-tilnærmingen som brukes på statistikklæring hos studenter, samt en metodisk tilnærming som brukes til å evaluere effekten med tanke på studentenes eksisterende forskjeller.

Introduction

Et av spørsmålene som lærerne er mest opptatt av i dag, er hvordan man stimulerer elevenes refleksjon. Denne bekymringen er vanlig i kurs av matematisk karakter, for eksempel realfagskurs (vitenskap, teknologi, ingeniørfag og matematikk), der abstraksjon av mange konsepter krever en høy grad av refleksjon, men mange studenter rapporterer å nærme seg disse kursene rent gjennom minnebaserte metoder1. I tillegg viser studentene ofte overfladisk læring av begrepene1,2,3. Vanskelighetene som studentene opplever med å anvende refleksjons- og dyplæringsprosesser, er imidlertid ikke bare kognitive. Mange studenter føler angst og demotivasjon overfor disse kursene4,5. Faktisk har disse vanskelighetene en tendens til å vedvare gjennom studentenes utdanninger6. Det er derfor viktig å utforske pedagogiske strategier som motiverende og kognitivt forbereder studentene på dyp læring, uavhengig av deres forskjellige predisposisjoner.

Det er spesielt nyttig å finne strategier som utfyller typiske instruksjonsmetoder. En av de mest typiske er direkte instruksjon. Direkte undervisning betyr å veilede studentene fullt ut fra innføringen av nye konsepter med eksplisitt informasjon om disse konseptene, og deretter følge det med konsolideringsstrategier som problemløsningsaktiviteter, tilbakemeldinger, diskusjoner eller ytterligere forklaringer7,8. Direkte instruksjon kan være effektiv for enkel overføring av innhold8,9,10. Studentene reflekterer imidlertid ofte ikke over viktige aspekter, for eksempel hvordan innholdet forholder seg til deres personlige kunnskap, eller potensielle prosedyrer som kan fungere og ikke11. Det er derfor viktig å innføre komplementære strategier for å få studentene til å tenke kritisk.

En slik strategi er problemløsning før instruksjon (PS-I) tilnærming12, også referert til som Oppfinnelse tilnærming11 eller Produktiv feil tilnærming13. PS-I er forskjellig fra direkte undervisning i den forstand at studentene ikke blir direkte introdusert til konseptene, i stedet er det en problemløsningsfase før de typiske direkte instruksjonsaktivitetene der studentene søker individuelle løsninger på problemer før de får noen forklaring på prosedyrer for å løse dem.

I dette første problemet forventes det ikke at studentene fullt ut oppdager målkonseptene13. Studentene kan også føle kognitiv overbelastning14,15,16 og til og med negativ innvirkning17 med usikkerheten og de mange aspektene å vurdere. Denne opplevelsen kan imidlertid være produktiv på lang sikt fordi den kan lette kritisk tenkning om viktige funksjoner. Spesielt kan det første problemet hjelpe elevene til å bli mer oppmerksomme på hullene i kunnskapensin 18, aktivere forkunnskaper relatert til innholdet for å dekke13, og øke motivasjonen på grunn av muligheten til å basere læringen på personlig kunnskap7,17,19.

Når det gjelder læring, blir effekten av PS-I generelt sett når resultatene evalueres med dype læringsindikatorer20,21. Generelt er det ikke funnet noen forskjeller mellom studenter som lærte gjennom PS-I og de som lærte gjennom direkte instruksjon når det gjelder prosedyrekunnskap20,22, som refererer til evnen til å reprodusere lærde prosedyrer. Imidlertid viser studenter som går gjennom PS-I generelt høyere læring i konseptuell kunnskap7,19,23, som refererer til å forstå innholdet som dekkes, og overføre7,15,19,24, som refererer til kapasitet til å anvende denne forståelsen på nye situasjoner. For eksempel viste en nylig studie i en klasse om statistisk variasjon at studenter som fikk muligheten til å finne opp sine egne løsninger for å måle statistisk variasjon før de fikk forklaringer om de generelle konseptene og prosedyrene i dette emnet, demostrerte bedre forståelse på slutten av klassen enn de som var i stand til å studere de relevante konseptene og prosedyrene direkte før de ble involvert i noen problemløsningsaktivitet23. Noen studier har imidlertid ikke vist noen forskjeller i læring16,25,26 eller motivasjon19,26 mellom PS-I og direkte instruksjonsalternativer, eller enda bedre læring i direkte instruksjonsalternativer14,26, og det er viktig å vurdere potensielle kilder til variasjon.

Designfunksjonene som ligger til grunn for implementeringen av PS-I er en viktig funksjon20. En systematisk oversikt20 fant at det var mer sannsynlig at det var en læringsfordel for PS-I over direkte instruksjonsalternativer da PS-I-intervensjonene ble implementert med minst en av to strategier, enten formulerer det første problemet med kontrasterende tilfeller, eller bygger den påfølgende instruksjonen med detaljerte tilbakemeldinger om studentenes løsninger. Kontrasterende tilfeller består av forenklede eksempler som varierer i noen viktige egenskaper11 (se figur 1 for eksempel), og kan hjelpe studentene med å identifisere relevante funksjoner og evaluere sine egne løsninger i løpet av det første problemet11,20. Den andre strategien, som gir forklaringer som bygger på studentenes løsninger13, består i å forklare det kanoniske konseptet samtidig som de gir tilbakemeldinger om rådene og begrensningene til løsninger generert av studenter, som også kan hjelpe studentene med å fokusere på relevante funksjoner og evaluere hullene i egen kunnskap20, men etter at den første problemløsningsfasen er fullført (se figur 3 for et eksempel på stillaset fra studentenes typiske løsninger).

Gitt støtten i litteraturen til disse to strategiene, kontrasterende saker og byggeundervisning om studentenes løsninger, er det viktig å vurdere dem når de fremmer inkludering av PS-I i reell pedagogisk praksis. Dette er det første målet i vår protokoll. Protokollen gir materialer for en PS-I-intervensjon som inneholder disse to prinsippene. Det er en protokoll som, selv om den er tilpasningsdyktig, kontekstualiseres for en leksjon om statistisk variasjon, en svært vanlig leksjon for universitets- og videregåendeelever, som generelt er målpopulasjonene i litteraturen om PS-I29. Den første problemløsningsfasen består i å oppfinne variasjonstiltak for inntektsfordelinger i land, som er et kontroversielt tema30 som kan være kjent for studenter på mange læringsområder. Deretter gis det materialer for studenter å studere løsninger på dette problemet i et arbeidseksempel, og for et foredrag som inkorporerer diskusjon av vanlige løsninger produsert av studenter sammen med innebygde praksisproblemer.

Det andre målet med protokollen vår er å gjøre den eksperimentelle evalueringen av PS-I tilgjengelig for lærere og forskere, noe som kan lette undersøkelsen av PS-I fra et større utvalg av perspektiver samtidig som noen forhold holdes konstante på tvers av litteraturen. Likevel er betingelsene for denne eksperimentelle evalueringen fleksible for modifikasjoner. Den eksperimentelle evalueringen som er beskrevet i protokollen, kan brukes i ordinære leksjoner, siden studenter i en enkelt klasse kan tildeles materialene for PS-I-tilstanden eller materialene for en direkte instruksjonsbetingelse samtidig (Figur 4). Denne direkte undervisningsbetingelsen er også tilpasningsdyktig til forsknings- og utdanningsbehov, men som opprinnelig beskrevet i protokollen starter studentene med å få de første forklaringene om målkonseptet med arbeidseksemplet, og deretter konsolidere denne kunnskapen med et praksisproblem (bare presentert i denne tilstanden for å kompensere for tiden PS-I-studenter bruker på det opprinnelige problemet), og med forelesningen23. Potensielle tilpasninger inkluderer å starte med forelesningen og deretter ha studenter til å gjøre problemløsningsaktiviteten, som er en typisk kontrollbetingelse for å sammenligne PS-I som ofte har ført til bedre læring for PS-I-tilstanden7,13,19,26. Alternativt kan kontrollbetingelsen reduseres til utforskning av et arbeidseksempel etterfulgt av forelesningsfasen, som, selv om en mer forenklet versjon av direkte instruksjonsmetoder enn opprinnelig foreslått, er mer vanlig i litteraturen og har ført til varierte resultater, med noen studier som indikerer bedre læring i PS-I15,24, og andre som indikerer bedre læring fra denne typen direkte undervisningsbetingelse14,26.

Til slutt er et tredje mål med protokollen å gi ressurser til å evaluere hvordan studenter med forskjellige predisposisjoner og kognitive evner kan dra nytte av PS-I15. Evalueringen av disse predisposisjonene er spesielt viktig hvis vi vurderer de negative predisposisjonene som noen studenter ofte har med realfagskurs, og det faktum at PS-I fortsatt kan produsere negative reaksjoner i noen tilfeller14. Det er imidlertid lite forskning på dette.

På den ene siden, siden PS-I letter foreningen av læring med individuelle ideer, i stedet for bare formell kunnskap, kan PS-jeg hypoteses som å kunne bidra til å motivere studenter fra lave akademiske nivåer, de som har lave følelser av kompetanse, eller lav motivasjon om emnet13,27. En studie viste at studenter med lav mestringsorientering, det vil si færre mål knyttet til personlig læring, hadde mer nytte av PS-I enn de med høyere motivasjon til å lære27. På den annen side kan studenter med andre profiler støte på vanskeligheter når de er involvert i PS-I. Mer spesifikt spiller metakognisjon en viktig rolle i PS-I31, og studenter med lave metakognisjonsferdigheter drar kanskje ikke nytte av PS-I på grunn av vanskeligheter med å være klar over kunnskapshullene eller kresne relevant innhold15. I tillegg, ettersom den første fasen av PS-I er basert på produksjon av individuelle løsninger, kan studenter med lave avvikende evner, vanskeligheter med å generere en rekke svar i en gitt situasjon, ha mindre nytte av PS-I enn andre studenter. Protokollen presenterer pålitelige instrumenter for å vurdere for disse predisposisjonene (tabell 1) selv om andre kan vurderes.

Oppsummert tar denne protokollen sikte på å gjøre en implementering av en PS-I-intervensjon som følger aksepterte prinsipper i PS-I-litteraturen tilgjengelig for lærere og forskere. I tillegg gir protokollene en eksperimentell evaluering av denne intervensjonen, og legger til rette for evaluering av studentenes kognitive og motiverende predisposisjoner. Det er en protokoll som ikke krever tilgang til ny teknologi eller spesifikke ressurser, og en som kan endres basert på forskning og pedagogiske behov.

Protocol

Denne protokollen følger Helsinki-erklæringen om etiske prinsipper for forskning med mennesker, men anvender disse prinsippene på de ekstra vanskelighetene med å integrere forskning innenfor virkelige omgivelser i utdanning32. Spesielt kan verken oppgaven med læringsbetingelser eller beslutningen om å delta få konsekvenser for studentenes læringsmuligheter. I tillegg opprettholdes konfidensialitet og anonymitet av studenter selv når det er lærerne som har ansvaret for evalueringen. Proto…

Representative Results

Denne protokollen ble tilfredsstillende implementert i en tidligere studie23, med unntak av tiltakene for studentenes predisposisjoner når det gjelder deres følelse av kompetanse, mestringstilnærmingsmål, metakognisjon og divergerende tenkning. For å løse disse predisposisjonene inneholder denne protokollen mål som tidligere er validert, og som har vist høye pålitelighetsnivåer (tabell 1). Typiske løsninger generer…

Discussion

Målet med denne protokollen er å veilede forskere og lærere i implementeringen og evalueringen av PS-I-tilnærmingen i virkelige klasseromskontekster. Ifølge noen tidligere erfaringer kan PS-I bidra til å fremme dyp læring og motivasjon hos studenter19,21,24, men det er behov for mer forskning om effektiviteten hos studenter med forskjellige evner og motiverende predisposisjoner14,<sup cl…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Dette arbeidet ble støttet av et prosjekt av Fyrstedømmet Asturias (FC-GRUPIN-IDI/2018/000199) og et predoktorstipend fra Kunnskapsdepartementet, Kultur og Sport i Spania (FPU16/05802). Vi vil takke Stephanie Jun for hennes hjelp til å redigere engelskmennene i læringsmateriellet.

Materials

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 whold 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

Referenzen

  1. Silver, E. A., Kenney, P. A. Results from the seventh mathematics assessment of the National Assessment of Educational Progress. Council of Teachers of Mathematics. , (2000).
  2. OECD. Results (Volume I): Excellence and Equity in Education. PISA, OECD. , (2016).
  3. Mallart Solaz, A. . La resolución de problemas en la prueba de Matemáticas de acceso a la universidad: procesos y errores. , (2014).
  4. García, T., Rodríguez, C., Betts, L., Areces, D., González-Castro, P. How affective-motivational variables and approaches to learning predict mathematics achievement in upper elementary levels. Learning and Individual Differences. 49, 25-31 (2016).
  5. Lai, Y., Zhu, X., Chen, Y., Li, Y. Effects of mathematics anxiety and mathematical metacognition on word problem solving in children with and without mathematical learning difficulties. PloS one. 10 (6), 0130570 (2015).
  6. Ma, X., Xu, J. The causal ordering of mathematics anxiety and mathematics achievement: a longitudinal panel analysis. Journal of Adolescence. 27 (2), 165-179 (2004).
  7. Kapur, M. Productive Failure in Learning Math. Cognitive science. 38 (5), 1008-1022 (2014).
  8. Kirschner, P. A., Sweller, J., Clark, R. E. Why Minimal Guidance During Instruction Does Not Work: An Analysis of the Failure of Constructivist, Discovery, Problem-Based, Experiential, and Inquiry-Based Teaching. Educational Psychologist. 41 (2), 75-86 (2006).
  9. Stockard, J., Wood, T. W., Coughlin, C., Khoury, C. R. The Effectiveness of Direct Instruction Curricula: A Meta-Analysis of a Half Century of Research. Review of educational research. 88 (4), 479-507 (2018).
  10. Clark, R., Kirschner, P. A., Sweller, J. Putting students on the path to learning: The case for fully guided instruction. American Educator. , (2012).
  11. Schwartz, D. L., Martin, T. Inventing to prepare for future learning: The hidden efficiency of encouraging original student production in statistics instruction. Cognition and instruction. 22 (2), 129-184 (2004).
  12. Loibl, K., Rummel, N. The impact of guidance during problem-solving prior to instruction on students’ inventions and learning outcomes. Instructional Science. 42 (3), 305-326 (2014).
  13. Kapur, M., Bielaczyc, K. Designing for Productive Failure. Journal of the Learning Sciences. 21 (1), 45-83 (2012).
  14. Glogger-Frey, I., Fleischer, C., Grueny, L., Kappich, J., Renkl, A. Inventing a solution and studying a worked solution prepare differently for learning from direct instruction. Learning and Instruction. 39, 72-87 (2015).
  15. Glogger-Frey, I., Gaus, K., Renkl, A. Learning from direct instruction: Best prepared by several self-regulated or guided invention activities. Learning and Instruction. 51, 26-35 (2017).
  16. Likourezos, V., Kalyuga, S. Instruction-first and problem-solving-first approaches: alternative pathways to learning complex tasks. Instructional Science. 45 (2), 195-219 (2017).
  17. Lamnina, M., Chase, C. C. Developing a thirst for knowledge: How uncertainty in the classroom influences curiosity, affect, learning, and transfer. Contemporary educational psychology. 59, 101785 (2019).
  18. Loibl, K., Rummel, N. Knowing what you don’t know makes failure productive. Learning and Instruction. 34, 74-85 (2014).
  19. Weaver, J. P., Chastain, R. J., DeCaro, D. A., DeCaro, M. S. Reverse the routine: Problem solving before instruction improves conceptual knowledge in undergraduate physics. Contemporary educational psychology. 52, 36-47 (2018).
  20. Loibl, K., Roll, I., Rummel, N. Towards a Theory of When and How Problem Solving Followed by Instruction Supports Learning. Educational psychology review. 29 (4), 693-715 (2017).
  21. Darabi, A., Arrington, T. L., Sayilir, E. Learning from failure: a meta-analysis of the empirical studies. Etr&D-Educational Technology Research and Development. 66 (5), 1101-1118 (2018).
  22. Chen, O. H., Kalyuga, S. Exploring factors influencing the effectiveness of explicit instruction first and problem-solving first approaches. European Journal of Psychology of Education. , (2019).
  23. González-Cabañes, E., García, T., Rodríguez, C., Cuesta, M., Núñez, J. C. Learning and Emotional Outcomes after the Application of Invention Activities in a Sample of University Students. Sustainability. 12 (18), 7306 (2020).
  24. Schwartz, D. L., Chase, C. C., Oppezzo, M. A., Chin, D. B. Practicing Versus Inventing With Contrasting Cases: The Effects of Telling First on Learning and Transfer. Journal of educational psychology. 103 (4), 759-775 (2011).
  25. Chase, C. C., Klahr, D. Invention Versus Direct Instruction: For Some Content, It’s a Tie. Journal of Science Education and Technology. 26 (6), 582-596 (2017).
  26. Newman, P. M., DeCaro, M. S. Learning by exploring: How much guidance is optimal. Learning and Instruction. 62, 49-63 (2019).
  27. Belenky, D. M., Nokes-Malach, T. J. Motivation and Transfer: The Role of Mastery-Approach Goals in Preparation for Future Learning. Journal of the Learning Sciences. 21 (3), 399-432 (2012).
  28. Bergold, S., Steinmayr, R. The relation over time between achievement motivation and intelligence in young elementary school children: A latent cross-lagged analysis. Contemporary educational psychology. 46, 228-240 (2016).
  29. Mazziotti, C., Rummel, N., Deiglmayr, A., Loibl, K. Probing boundary conditions of Productive Failure and analyzing the role of young students’ collaboration. NPJ science of learning. 4, 2 (2019).
  30. Stiglitz, J. E. Las limitaciones del PIB. Investigacion y ciencia. (529), 26-33 (2020).
  31. Holmes, N. G., Day, J., Park, A. H., Bonn, D., Roll, I. Making the failure more productive: scaffolding the invention process to improve inquiry behaviors and outcomes in invention activities. Instructional Science. 42 (4), 523-538 (2014).
  32. Herreras, E. B. La docencia a través de la investigación-acción. Revista Iberoamericana de Educación. 35 (1), 1-9 (2004).
  33. Schau, C., Stevens, J., Dauphinee, T. L., Delvecchio, A. The development and validation of the survey of attitudes toward statistics. Educational and Psychological Measurement. 55 (5), 868-875 (1995).
  34. Elliot, A. J., Murayama, K. On the measurement of achievement goals: Critique, illustration, and application. Journal of educational psychology. 100 (3), 613-628 (2008).
  35. Schraw, G., Dennison, R. S. Assessing metacogntive awareness. Contemporary educational psychology. 19 (4), 460-475 (1994).
  36. Guilford, J. P. . The nature of human intelligence. , (1967).
  37. Zmigrod, L., Rentfrow, P. J., Zmigrod, S., Robbins, T. W. Cognitive flexibility and religious disbelief. Psychological Research-Psychologische Forschung. 83 (8), 1749-1759 (2019).
  38. Wilson, S. Divergent thinking in the grasslands: thinking about object function in the context of a grassland survival scenario elicits more alternate uses than control scenarios. Journal of Cognitive Psychology. 28 (5), 618-630 (2016).
  39. Autin, F., Croizet, J. -. C. Improving working memory efficiency by reframing metacognitive interpretation of task difficulty. Journal of experimental psychology: General. 141 (4), 610 (2012).
  40. Pekrun, R., Vogl, E., Muis, K. R., Sinatra, G. M. Measuring emotions during epistemic activities: the Epistemically-Related Emotion Scales. Cognition and Emotion. 31 (6), 1268-1276 (2017).
  41. Pallant, J. Statistical techniques to compare groups. SPSS survival manual. , 211 (2013).
  42. Pallant, J. Statistical techniques to explore relationships among variables. SPSS survival manual. , 125-149 (2013).
  43. Hayes, A. F. . Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach. , (2017).
  44. Kapur, M. Productive failure in learning the concept of variance. Instructional Science. 40 (4), 651-672 (2012).
  45. Nolan, M. M., Beran, T., Hecker, K. G. Surveys Assessing Students’ Attitudes Toward Statistics: A Systematic Review of Validity and Reliability. Statistics Education Research Journal. 11 (2), (2012).
  46. Schraw, G., Dennison, R. S. Assessing metacognitive awareness. Contemporary educational psychology. 19 (4), 460-475 (1994).
  47. Dumas, D., Dunbar, K. N. Understanding Fluency and Originality: A latent variable perspective. Thinking Skills and Creativity. 14, 56-67 (2014).
  48. Roberts, R., et al. An fMRI investigation of the relationship between future imagination and cognitive flexibility. Neuropsychologia. 95, 156-172 (2017).
  49. Chamorro-Premuzic, T. Creativity versus conscientiousness: Which is a better predictor of student performance. Applied Cognitive Psychology: The Official Journal of the Society for Applied Research in Memory and Cognition. 20 (4), 521-531 (2006).
  50. Kapur, M. Examining productive failure, productive success, unproductive failure, and unproductive success in learning. Educational Psychologist. 51 (2), 289-299 (2016).
check_url/de/62138?article_type=t

Play Video

Diesen Artikel zitieren
González-Cabañes, E., García, T., Núñez, J. C., Rodríguez, C. Problem-Solving Before Instruction (PS-I): A Protocol for Assessment and Intervention in Students with Different Abilities. J. Vis. Exp. (175), e62138, doi:10.3791/62138 (2021).

View Video