Zakaj je samoupravljanje tako učinkovito?
Zadnji pregled: 16.10.2021
Vsa vsebina iLive je pregledana ali preverjena, da se zagotovi čim večja dejanska natančnost.
Imamo stroge smernice za pridobivanje virov in samo povezave do uglednih medijskih strani, akademskih raziskovalnih institucij in, kadar je to mogoče, medicinsko pregledanih študij. Upoštevajte, da so številke v oklepajih ([1], [2] itd.) Povezave, ki jih je mogoče klikniti na te študije.
Če menite, da je katera koli naša vsebina netočna, zastarela ali drugače vprašljiva, jo izberite in pritisnite Ctrl + Enter.
V zadnjih letih so učitelji namenili več pozornosti praktičnim vajam, laboratorijskim poskusom in študentskim raziskavam. To je posledica dejstva, da učenci učijo material veliko boljši, če imajo sposobnost samostojno nadzirati intenzivnost pridobivanja znanja.
Samozaposleni trening je imel čas, da se izkaže s pozitivne strani, vendar pa so razlogi za ta pojav slabo razumljeni.
Nekateri znanstveniki nakazujejo, da je samouresničeno učenje učinkovito zaradi motivacije osebe za učenje. Vendar pa za ugotavljanje povezave med samoupravnim učenjem in kognitivnimi procesi, zlasti s procesi spomina in pozornosti, podatki strokovnjakov niso dovolj.
Douglas Markant in Todd Gurekis, znanstveniki na univerzi v New Yorku, so poskušali raziskati razloge za učinkovitost tega procesa preučevanja gradiva. Priučili so se o tej vrsti učenja z računskega in kognitivnega vidika.
Strokovnjaki so navedli več hipotez, zakaj ima samouresničeno učenje prednosti pred drugimi vrstami materializacije.
Samosmerno in neodvisno razumevanje informacij pomaga osebi, da optimizira svoje izkušnje in se osredotoči na študij gradiva, ki ga še nismo razumeli. Poleg tega narava samoupravnega učenja vam omogoča, da informacije, ki ste jih preučevali, dolgo časa hranite.
Vendar tovrstno usposabljanje ni vedno učinkovito. Oseba lahko naredi napake pri odločanju o podatkih, ki jih bo študiral. Razlog za to so lahko kognitivne napake.
Raziskovalci ugotavljajo, da so lahko osnova za preučevanje, kako ljudje ovrednotijo različne vire informacij in ocenijo podatke, ki jih iščejo, računalniški modeli, ki se pogosto uporabljajo v študijah strojnega učenja.
Analiza z uporabo tehnik strojnega učenja lahko pomaga pri določanju negativnih in pozitivnih momentov samoupravnega učenja.
Skupna študija, ki vključuje oceno te vrste razumevanja informacij v smislu kognitivnih in računskih procesov, bo pomagala strokovnjakom, da razumejo bistvo procesov, ki so osnova za samostojno, samostojno učenje.
Znanstveniki tudi upajo, da bo z razumevanjem teh procesov mogoče razviti pomožne metode za neodvisno preučevanje gradiva.