Обсудим, как измеряется еще один эффект — учебный контроль и самоконтроль.
Что эффективнее — когда процесс учения контролируется учителем или учеником? Исследования и метаанализы, изучающие обучение с применением компьютеров, позволили прийти к такому выводу: результаты обучения выше, если школьник берет в свои руки контроль над распределением времени, темпом своей работы, выбором заданий и упражнений и последующим анализом. Такое обучение признано более эффективным. Это подтверждено исследователями Niemiec, Sikorski, Walberg и Ф. Абрами.
Также были произведены замеры эффекта в случае осуществления контроля за обучением самим учеником и компьютером. В первом случае размер эффекта составил 0,41, во втором он был и просто отрицательным -0,02.
Контроль ученика за темпом обучения показал d=0,49, если же это делал учитель или инструктор — 0,34.
Если ребенок контролировал пошаговое продвижение, размер эффекта был равен 0,60, а если нет — 0,20.
Приведем такой пример ученического самоконтроля: работа с текстовыми редакторами. Когда ученик набирает текст на компьютере, он всегда получается больше, чем текст, написанный от руки. Также отмечается лучшее качество этого текста. И это вполне закономерно — между объемом текста и его качеством есть устойчивая связь. Исследователи отметили также более высокую мотивацию к учению у детей, которые учились писать с помощью компьютерных программ. У детей, начинавших писать от руки, она ниже. Размер эффекта по таким параметрам, как объем и качество текста, составил 0,40 (напомним, что показатели более 0,40 – выше среднего улучшения, то есть дают ощутимый прирост и не могут быть списаны на «эффект новизны»)
Итак, доверяйте ученикам САМОСТОЯТЕЛЬНО контролировать распределение времени, регулирование темпа работы, последовательность подачи материала, выбор упражнений, анализ.
И интересный вывод о более высокой эффективности самостоятельного контроля учеником своего обучения, вместо компьютерного контроля обучения, хотя и опирается на данные середины 90-х- начала 2000-х и не учитывает новые подходы к созданию адаптивных систем на основе больших данных и машинного обучения, что может быть важно для создателей адаптивных программ и требует дополнительного исследования.
Если у Вас есть данные о новых исследованиях в этой области или вы хотите рассказать про учебный самоконтроль, присылайте их в Центр смешанного обучения — blended.learning.russia@gmail.com
Подробнее о размерах эффектов читайте здесь