Os seres humanos têm uma capacidade incrível de aprender, adaptar e desenvolver conhecimentos em vários campos, incluindo tecnologia, música e assuntos acadêmicos, como leitura, escrita, matemática, ciências e segundas línguas. No entanto, entender como os humanos aprendem em cursos acadêmicos é de particular importância, pois é uma característica distinta da espécie humana e pode ser usada para melhorar a educação.
As novas tecnologias revolucionaram a forma como abordamos o aprendizado acadêmico, fornecendo volumes de dados sem precedentes. Aproveitando esses dados, os pesquisadores desenvolveram modelos cognitivos e estatísticos de aquisição de habilidades para entender as semelhanças e diferenças entre os alunos. Os resultados desta pesquisa foram publicados em um estudo recente, que fornece informações sobre quanta prática os alunos precisam para atingir o domínio, o quanto os alunos variam em seu desempenho inicial e, o mais surpreendente, como os alunos são semelhantes em sua taxa de aprendizado.
Objetivos e Metodologia do LearnLab
LearnLab é uma organização que foi criada para identificar as unidades mentais de aprendizagem em cursos acadêmicos, usando essas percepções para projetar e demonstrar instrução aprimorada em experimentos controlados randomizados incorporados em cursos e modelos de construção de alunos que revelam semelhanças e diferenças significativas entre os alunos. Para conseguir isso, os pesquisadores desenvolveram modelos cognitivos das unidades mentais que os alunos adquirem em cursos acadêmicos, que foram usados para redesenhar as unidades curriculares. Experimentos de campo de atribuição aleatória comparando o uso do redesenho (tratamento) pelo aluno com o projeto original (controle) demonstraram melhores resultados de aprendizagem.
Os modelos cognitivos foram usados para decompor o aprendizado em unidades discretas, ou componentes de conhecimento, que produziram previsões que poderiam ser testadas em relação aos dados de desempenho do aluno em diferentes contextos e em diferentes momentos. As investigações em vários conjuntos de dados apoiaram essa hipótese do componente de conhecimento.
As principais questões de pesquisa do estudo foram entender quantas oportunidades de prática os alunos precisam para atingir um nível de domínio de 80% de correção, o quanto os alunos variam em seu desempenho inicial e o quanto eles variam em sua taxa de aprendizado. Modelos estatísticos de crescimento e modelos cognitivos de aquisição de habilidades foram usados para modelar dados do desempenho do aluno em grupos de tarefas que avaliam o componente exato da habilidade e fornecem instruções de acompanhamento sobre os erros do aluno.
Os pesquisadores aplicaram seus modelos a 1.3 milhão de observações em 27 conjuntos de dados de interações de alunos com sistemas de prática on-line no contexto de cursos elementares a universitários em matemática, ciências e linguagem. Os conjuntos de dados foram produzidos por alunos usando tecnologia educacional em contextos naturais de cursos acadêmicos, envolvendo formas comuns de instrução, como palestras e leituras atribuídas, que normalmente precedem a prática do aluno dentro da tecnologia educacional.
Os pesquisadores descobriram que, apesar da disponibilidade de instrução verbal inicial, como palestras e leituras, os alunos demonstraram desempenho inicial modesto na pré-prática com cerca de 65% de precisão. Apesar de estarem no mesmo curso, o desempenho inicial dos alunos variou substancialmente de cerca de 55% de acertos para os da metade inferior a 75% para os da metade superior.
A descoberta mais surpreendente foi que os alunos eram surpreendentemente semelhantes em sua taxa de aprendizado estimada, geralmente aumentando em cerca de 0.1 log de chances ou 2.5% em precisão por oportunidade. Esta descoberta desafia as teorias de aprendizagem para explicar a estranha combinação de variações significativas no desempenho inicial do aluno e regularidade impressionante na taxa de aprendizagem do aluno.
No entanto, os pesquisadores encontraram uma variação substancial nas oportunidades de aprendizagem necessárias para dominar um componente de conhecimento típico entre os alunos. Isso sugere que as diferenças no aprendizado dos alunos se devem mais a diferenças nas oportunidades de aprendizado do que a diferenças inerentes ao ritmo de aprendizado do aluno.
As descobertas do estudo desafiam as teorias de aprendizagem atuais para explicar a notável regularidade nas taxas de aprendizagem dos alunos, apesar da variação significativa no desempenho inicial do aluno. Também destaca a importância das oportunidades de aprendizado em ambientes acadêmicos, pois os alunos exigem prática extensiva para alcançar o domínio. A regularidade na taxa de aprendizado do aluno sugere que as diferenças no desempenho do aluno são mais prováveis devido a diferenças nas oportunidades de aprendizado do que diferenças inerentes na capacidade de aprendizado. Isso tem implicações importantes para a educação, enfatizando a necessidade de instrução de alta qualidade e oportunidades de aprendizagem personalizadas para garantir que todos os alunos tenham a oportunidade de ter sucesso.
A importância das oportunidades de aprendizagem
Esta pesquisa representa um desafio crítico para as teorias atuais de aprendizagem. A prática e a repetição são componentes essenciais do processo de aprendizagem. Os alunos exigem prática extensiva para atingir um nível de domínio. No entanto, a espantosa regularidade nas taxas de aprendizagem dos alunos sugere que as diferenças no desempenho dos alunos não se devem a diferenças inerentes na capacidade de aprendizagem. Em vez disso, eles são mais prováveis devido a diferenças nas oportunidades de aprendizado.
Isso tem implicações importantes para a educação. Se pudermos fornecer a todos os alunos acesso à mesma qualidade e quantidade de oportunidades de aprendizado, poderemos fechar as atuais lacunas de desempenho. Isso significa garantir que todos os alunos possam acessar instruções de alta qualidade e tecnologias educacionais que forneçam feedback e apoiem seu aprendizado. Também significa fornecer recursos adicionais aos alunos que precisam de ajuda ou suporte extra.
Esta pesquisa também destaca a importância da aprendizagem personalizada. As tecnologias educacionais que fornecem feedback e instrução personalizados podem ajudar a garantir que todos os alunos recebam as oportunidades de aprendizado de que precisam para ter sucesso. Ao adaptar o ensino às necessidades individuais do aluno, podemos ajudar a garantir que cada aluno tenha a oportunidade de atingir seu pleno potencial.
Esta pesquisa fornece informações importantes sobre o processo de aprendizagem. Sugere que a prática extensiva e a repetição são essenciais para o processo de aprendizagem. Ainda assim, as diferenças no desempenho dos alunos são mais prováveis devido a diferenças nas oportunidades de aprendizagem do que diferenças inerentes na capacidade de aprendizagem. Isso tem implicações educacionais importantes, destacando a necessidade de instrução de alta qualidade e oportunidades de aprendizagem personalizadas para garantir que todos os alunos alcancem seu pleno potencial.
À medida que continuamos a explorar a ciência do aprendizado, é importante lembrar que cada aluno é único. Ao entender as necessidades individuais de cada aluno e fornecer a eles as oportunidades de aprendizado de que precisam, podemos ajudar a garantir que todos os alunos tenham a oportunidade de ter sucesso. Isso é importante não apenas para o sucesso futuro de cada aluno, mas também para o sucesso de nossa sociedade como um todo. Ao investir em educação e oferecer a cada aluno a oportunidade de atingir todo o seu potencial, podemos criar um futuro melhor para todos.
Você pode ler o estudo original Aqui.
Sobre o autor
Robert Jennings é co-editor de InnerSelf.com com sua esposa Marie T Russell. Ele frequentou a University of Florida, o Southern Technical Institute e a University of Central Florida com estudos em imóveis, desenvolvimento urbano, finanças, engenharia arquitetônica e ensino fundamental. Ele era membro do Corpo de Fuzileiros Navais dos EUA e do Exército dos EUA, tendo comandado uma bateria de artilharia de campo na Alemanha. Ele trabalhou em finanças imobiliárias, construção e desenvolvimento por 25 anos antes de fundar a InnerSelf.com em 1996.
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Este artigo está licenciado sob uma Licença 4.0 da Creative Commons Attribution-Share Alike. Atribuir o autor Robert Jennings, InnerSelf.com. Link de volta para o artigo Este artigo foi publicado originalmente em InnerSelf.com
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