Summary

Решение проблем до обучения (PS-I): протокол оценки и вмешательства у учащихся с различными способностями

Published: September 11, 2021
doi:

Summary

Этот протокол направляет исследователей и преподавателей через реализацию подхода «Решение проблем до обучения» (PS-I) в классе статистики бакалавриата. Он также описывает встроенную экспериментальную оценку этой реализации, где эффективность PS-I измеряется с точки зрения обучения и мотивации у студентов с различными когнитивными и аффективными предрасположенностями.

Abstract

В настоящее время то, как поощрять рефлексивное мышление студентов, является одной из главных задач для учителей на различных уровнях образования. Многие студенты испытывают трудности при выполнении задач, которые включают в себя высокий уровень рефлексии, например, на курсах STEM (наука, технология, инженерия и математика). Многие также имеют глубоко укоренившуюся тревогу и демотивацию по отношению к таким курсам. Чтобы преодолеть эти когнитивные и аффективные проблемы, исследователи предложили использовать подходы «Решение проблем до обучения» (PS-I). PS-I заключается в предоставлении студентам возможности генерировать индивидуальные решения проблем, которые впоследствии решаются в классе. Эти решения сравниваются с каноническим решением на следующем этапе обучения вместе с представлением содержания урока. Было высказано предположение, что с помощью этого подхода студенты могут повысить свое концептуальное понимание, перенести свое обучение на различные задачи и контексты, стать более осведомленными о пробелах в своих знаниях и создать личную конструкцию предыдущих знаний, которая может помочь сохранить их мотивацию. Несмотря на преимущества, этот подход подвергся критике, так как студенты могут тратить много времени на бесцельное пробо и ошибку на начальном этапе генерации решений или даже могут чувствовать разочарование в этом процессе, что может нанести ущерб будущему обучению. Что еще более важно, существует мало исследований о том, как уже существующие характеристики студентов могут помочь им извлечь выгоду (или нет) из этого подхода. Целью настоящего исследования является представление разработки и реализации подхода PS-I, применяемого к обучению статистике у студентов бакалавриата, а также методологического подхода, используемого для оценки его эффективности с учетом ранее существовавших различий студентов.

Introduction

Один из вопросов, который больше всего волнует учителей в настоящее время, заключается в том, как стимулировать размышления студентов. Эта проблема распространена в курсах математического характера, таких как курсы STEM (наука, технология, инженерия и математика), в которых абстракция многих понятий требует высокой степени рефлексии, но многие студенты сообщают о приближении к этим курсам исключительно с помощью методов, основанных на памяти1. Кроме того, учащиеся часто проявляют поверхностное изучение понятий1,2,3. Трудности, с которыми сталкиваются студенты, применяя процессы рефлексии и глубокого обучения, однако, являются не только когнитивными. Многие студенты испытывают тревогу и демотивацию, сталкиваясь с этими курсами4,5. На самом деле, эти трудности, как правило, сохраняются на протяжении всего образованиястудентов 6. Поэтому важно изучить образовательные стратегии, которые мотивационно и когнитивно готовят студентов к глубокому обучению, независимо от их различных предрасположенностей.

Особенно полезно найти стратегии, которые дополняют типичные учебные подходы. Одним из наиболее типичных является прямое обучение. Прямое обучение означает полное руководство студентами от введения новых концепций с явной информацией об этих концепциях, а затем с помощью стратегий консолидации, таких как действия по решению проблем, обратная связь, дискуссии или дальнейшие объяснения7,8. Прямая инструкция может быть эффективной для легкой передачи контента8,9,10. Тем не менее, студенты часто не задумываются о важных аспектах, таких как то, как содержание связано с их личными знаниями, или потенциальные процедуры, которые могли бы работать и не11. Поэтому важно внедрить дополнительные стратегии, чтобы заставить студентов мыслить критически.

Одной из таких стратегий является подход12«Решение проблем до инструкции» (PS-I), также называемый подходом11 изобретения или подходом13«Продуктивный отказ». PS-I отличается от прямого обучения в том смысле, что студенты не знакомятся непосредственно с концепциями, вместо этого существует фаза решения проблем до типичной прямой учебной деятельности, в которой студенты ищут индивидуальные решения проблем, прежде чем получить какое-либо объяснение о процедурах их решения.

В этой первоначальной задаче от студентов не ожидается полного раскрытия целевых концепций13. Студенты могут также чувствовать когнитивную перегрузку14,15,16 и даже негативно влиять на17 с неопределенностью и многими аспектами, которые следует учитывать. Тем не менее, этот опыт может быть продуктивным в долгосрочной перспективе, потому что он может облегчить критическое мышление о важных особенностях. В частности, первоначальная проблема может помочь учащимся лучше осознать пробелы в своих знаниях18,активировать предварительные знания, связанные с содержанием, охватить13,и повысить мотивацию из-за возможности основывать свое обучение на личных знаниях7,17,19.

С точки зрения обучения, эффекты PS-I обычно видны, когда результаты оцениваются с показателями глубокого обучения20,21. В целом не было обнаружено различий между учащимися, которые учились через PS-I, и теми, кто учился через прямое обучение с точки зрения процедурных знаний20,22,которые относятся к способности воспроизводить изученные процедуры. Тем не менее, студенты, которые проходят PS-I, как правило, демонстрируют высшее образование в концептуальных знаниях7,19,23,которые относятся к пониманию охватываемого содержания, и передаче7,15,19,24,которая относится к способности применять это понимание к новым ситуациям. Например, недавнее исследование в классе о статистической изменчивости показало, что студенты, которым была предоставлена возможность изобрести свои собственные решения для измерения статистической изменчивости до получения объяснений об общих концепциях и процедурах в этой теме, продемонстрировали лучшее понимание в конце урока, чем те, кто смог непосредственно изучить соответствующие концепции и процедуры, прежде чем участвовать в какой-либо деятельности по решению проблем23. Тем не менее, некоторые исследования не показали различий в обучении16,25,26 или мотивации19,26 между PS-I и альтернативами прямого обучения, или даже лучшем обучении в альтернативах прямого обучения14,26,и важно учитывать потенциальные источники изменчивости.

Конструктивные особенности, лежащие в основе реализации PS-I, являются важной особенностью20. Систематический обзор20 показал, что для PS-I было более вероятно преимущество в обучении по сравнению с альтернативами прямого обучения, когда вмешательства PS-I были реализованы по крайней мере с помощью одной из двух стратегий, либо формулируя первоначальную проблему с контрастными случаями, либо выстраивая последующую инструкцию с подробной обратной связью о решениях студентов. Контрастные случаи состоят из упрощенных примеров, которые отличаются несколькими важными характеристиками11 (см. Рисунок 1 для примера), и могут помочь учащимся определить соответствующие признаки и оценить свои собственные решения во время первоначальной задачи11,20. Вторая стратегия, предоставляющая объяснения, которые основаны на решенияхстудентов 13,состоит из объяснения канонической концепции, давая обратную связь о возможностях и ограничениях решений, генерируемых студентами, что также может помочь студентам сосредоточиться на соответствующих особенностях и оценить пробелы в их собственных знаниях20,но после завершения начальной фазы решения проблем (см. Рисунок 3 для примера строительных лесов из типичных решений студентов).

Учитывая поддержку в литературе этих двух стратегий, противопоставление кейсов и построение обучения на решениях студентов, важно учитывать их при содействии включению PS-I в реальную образовательную практику. Это первая цель нашего протокола. Протокол предоставляет материалы для вмешательства PS-I, которые включают эти два принципа. Это протокол, который, хотя и адаптируемый, он контекстуализирован для урока по статистической изменчивости, очень распространенного урока для студентов университетов и старших классов, которые, как правило, являются целевыми группами в литературе по PS-I29. Начальная фаза решения проблем состоит из изобретения мер изменчивости для распределения доходов в странах, что является спорной темой30, которая может быть знакома студентам во многих областях обучения. Затем предоставляются материалы для студентов для изучения решений этой проблемы на рабочем примере и для лекции, которая включает в себя обсуждение общих решений, созданных студентами, наряду со встроенными практическими проблемами.

Вторая цель нашего протокола состоит в том, чтобы сделать экспериментальную оценку PS-I доступной для преподавателей и исследователей, что может облегчить исследование PS-I с более разнообразных точек зрения, сохраняя при этом некоторые условия постоянными во всей литературе. Тем не менее, условия этой экспериментальной оценки являются гибкими к модификациям. Экспериментальная оценка, описанная в протоколе, может быть применена на обычных уроках, так как учащимся в одном классе могут быть назначены материалы для условия PS-I или материалы для условия прямого обучения одновременно(рисунок 4). Это условие прямого обучения также адаптируется к потребностям исследований и образования, но, как первоначально описано в протоколе, студенты начинают с получения первоначальных объяснений о целевой концепции с отработанным примером, а затем консолидируют эти знания с практической задачей (представленной только в этом состоянии, чтобы компенсировать время, которое студенты PS-I тратят на начальную задачу), и с лекцией23. Потенциальные адаптации включают в себя начало с лекции, а затем получение студентами деятельности по решению проблем, что является типичным контрольным условием для сравнения PS-I, которое часто приводило к лучшему обучению для условий PS-I7,13,19,26. Альтернативно, контрольное условие может быть сведено к исследованию рабочего примера, за которым следует фаза лекции, которая, хотя и является более упрощенной версией подходов к прямому обучению, чем первоначально предложено, более распространена в литературе и привела к различным результатам, причем некоторые исследования указывают на лучшее обучение в PS-I15,24,а другие указывают на лучшее обучение из этого типа условия прямого обучения14,26.

Наконец, третья цель протокола заключается в предоставлении ресурсов для оценки того, как учащиеся с различными предрасположенностями и когнитивными способностями могут извлечь выгоду из PS-I15. Оценка этих предрасположенностей особенно важна, если учесть негативные предрасположенности, которые некоторые студенты часто имеют с курсами STEM, и тот факт, что PS-I все еще может вызывать негативные реакции в некоторых случаях14. Однако исследований по этому вопросу мало.

С одной стороны, поскольку PS-I облегчает ассоциацию обучения с индивидуальными идеями, а не просто формальными знаниями, PS-I можно предположить как способное помочь мотивировать студентов с низким академическим уровнем, тех, кто имеет низкое чувство компетентности или низкую мотивацию по предмету13,27. Одно исследование показало, что студенты с низкой ориентацией на мастерство, то есть с меньшим количеством целей, связанных с личным обучением, получили больше пользы от PS-I, чем те, у кого была более высокая мотивация к обучению27. С другой стороны, учащиеся с другими профилями могут столкнуться с трудностями при участии в PS-I. Более конкретно, метапознание играет важную роль в PS-I31,и учащиеся с низкими навыками метапознания могут не извлечь выгоду из PS-I из-за трудностей в осознаниях их пробелов в знаниях или распознавании соответствующего контента15. Кроме того, поскольку начальная фаза PS-I основана на производстве индивидуальных решений, учащиеся с низкими дивергентными способностями, трудностями, порождающими различные ответы в данной ситуации, могут извлечь из PS-I меньше пользы, чем другие студенты. В протоколе представлены надежные инструменты для оценки этих предрасположенностей(таблица 1),хотя могут быть рассмотрены и другие.

Таким образом, этот протокол направлен на то, чтобы сделать реализацию вмешательства PS-I, которое следует принятым принципам в литературе PS-I, доступным для преподавателей и исследователей. Кроме того, протоколы обеспечивают экспериментальную оценку этого вмешательства и облегчают оценку когнитивных и мотивационных предрасположенностей студентов. Это протокол, который не требует доступа к новым технологиям или конкретным ресурсам, и который может быть изменен на основе исследовательских и образовательных потребностей.

Protocol

Этот протокол следует Хельсинкской декларации этических принципов исследований с людьми, но применяет эти принципы к дополнительным трудностям интеграции исследований в реальных условиях в образовании32. В частности, ни определение условий обучения, ни решение об участи?…

Representative Results

Этот протокол был удовлетворительно реализован в предыдущем исследовании23,за исключением показателей предрасположенности студентов с точки зрения их чувства компетентности, целей подхода к мастерству, метапознания и дивергентного мышления. Для устранен?…

Discussion

Цель этого протокола состоит в том, чтобы направлять исследователей и преподавателей в реализации и оценке подхода PS-I в реальных условиях класса. Согласно некоторым предыдущим опытам, PS-I может помочь в продвижении глубокого обучения и мотивации у студентов19,<sup class="xr…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Эта работа была поддержана проектом Княжества Астурия (FC-GRUPIN-IDI/2018/000199) и преддокторским грантом Министерства образования, культуры и спорта Испании (FPU16/05802). Мы хотели бы поблагодарить Стефани Джун за ее помощь в редактировании английского языка в учебных материалах.

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

References

  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).

Play Video

Cite This Article
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