Kaikki iLive-sisältö tarkistetaan lääketieteellisesti tai se tarkistetaan tosiasiallisen tarkkuuden varmistamiseksi.
Meillä on tiukat hankintaohjeet ja vain linkki hyvämaineisiin mediasivustoihin, akateemisiin tutkimuslaitoksiin ja mahdollisuuksien mukaan lääketieteellisesti vertaisarvioituihin tutkimuksiin. Huomaa, että suluissa ([1], [2] jne.) Olevat numerot ovat napsautettavia linkkejä näihin tutkimuksiin.
Jos sinusta tuntuu, että jokin sisältö on virheellinen, vanhentunut tai muuten kyseenalainen, valitse se ja paina Ctrl + Enter.
Miksi itseopiskelu on niin tehokasta?
Viimeksi tarkistettu: 01.07.2025
Viime vuosina kouluttajat ovat alkaneet kiinnittää enemmän huomiota käytännön tunneille, laboratoriokokeisiin ja opiskelijoiden tutkimukseen. Tämä selittyy sillä, että opiskelijat oppivat materiaalia paljon paremmin, jos heillä on mahdollisuus hallita tiedonhankinnan intensiteettiä itsenäisesti.
Itseohjautuva oppiminen on osoittautunut myönteiseksi ilmiöksi, mutta tämän ilmiön syitä ymmärretään huonosti.
Jotkut tiedemiehet väittävät, että itseohjautuva oppiminen on tehokasta henkilön oppimismotivaation ansiosta. Asiantuntijoilla ei kuitenkaan ole riittävästi tietoa itseohjautuvan oppimisen ja kognitiivisten prosessien, erityisesti muistin ja tarkkaavaisuuden prosessien, välisen suhteen tunnistamiseksi.
New Yorkin yliopiston tutkijat Douglas Markant ja Todd Gurekis yrittivät selvittää tämän tietyn materiaalin opiskelumenetelmän tehokkuuden syitä. He lähestyivät tämän tyyppisen oppimisen tutkimusta laskennallisesta ja kognitiivisesta näkökulmasta.
Asiantuntijat esittävät useita hypoteeseja siitä, miksi itseohjautuvalla oppimisella on etuja muihin oppimistyyppeihin verrattuna.
Itseohjautuva ja itsenäinen oppiminen auttaa ihmistä optimoimaan kokemustaan ja keskittymään oppimateriaaleihin, joita emme ole vielä hallinneet. Lisäksi itseohjautuvan oppimisen luonne mahdollistaa opitun tiedon säilyttämisen pitkän ajan kuluessa.
Tämäntyyppinen oppiminen ei kuitenkaan ole aina tehokasta. Ihminen voi tehdä virheitä tehdessään päätöksiä opiskeltavasta tiedosta. Syynä tähän voivat olla kognitiiviset virheet.
Tutkijat huomauttavat, että koneoppimistutkimuksessa yleisesti käytettyjä laskennallisia malleja voitaisiin käyttää tutkimaan, miten ihmiset arvioivat eri tietolähteitä ja arvioivat etsimäänsä dataa.
Koneoppimismenetelmiä hyödyntävä analyysi voi auttaa tunnistamaan itseohjautuvan oppimisen negatiiviset ja positiiviset puolet.
Yhdistetty tutkimus, joka sisältää sekä kognitiivisten että laskennallisten prosessien arvioinnin tämän tyyppisestä oppimisesta, auttaa asiantuntijoita ymmärtämään itsenäisen, itseohjautuvan oppimisen taustalla olevia prosesseja.
Tutkijat toivovat myös, että ymmärtämällä näitä prosesseja on mahdollista kehittää apumenetelmiä materiaalin itsenäiseen tutkimukseen.