Tot conținutul iLive este revizuit din punct de vedere medical sau verificat pentru a vă asigura cât mai multă precizie de fapt.
Avem linii directoare de aprovizionare stricte și legătura numai cu site-uri cu reputație media, instituții de cercetare academică și, ori de câte ori este posibil, studii medicale revizuite de experți. Rețineți că numerele din paranteze ([1], [2], etc.) sunt link-uri clickabile la aceste studii.
Dacă considerați că oricare dintre conținuturile noastre este inexactă, depășită sau îndoielnică, selectați-o și apăsați pe Ctrl + Enter.
De ce este studiul individual atât de eficient?
Ultima examinare: 01.07.2025
În ultimii ani, educatorii au început să acorde mai multă atenție orelor practice, experimentelor de laborator și cercetărilor studenților. Acest lucru se explică prin faptul că studenții învață mult mai bine dacă au posibilitatea de a controla independent intensitatea achiziției de cunoștințe.
Învățarea autodirijată s-a dovedit a fi un fenomen pozitiv, dar motivele acestui fenomen sunt puțin înțelese.
Unii oameni de știință sugerează că învățarea autodirijată este eficientă datorită motivației unei persoane de a învăța. Cu toate acestea, experții nu au suficiente date pentru a identifica relația dintre învățarea autodirijată și procesele cognitive, în special procesele de memorie și atenție.
Motivele eficacității acestui proces particular de studiere a materialului au fost încercate să fie investigate de oamenii de știință de la Universitatea din New York, Douglas Markant și Todd Gurekis. Aceștia au abordat studiul acestui tip de învățare dintr-un punct de vedere computațional și cognitiv.
Experții au lansat mai multe ipoteze cu privire la motivele pentru care învățarea autodirijată are avantaje față de alte tipuri de învățare.
Învățarea autodirijată și independentă ajută o persoană să își optimizeze experiența și să se concentreze asupra materialelor de învățare pe care nu le stăpânește încă. În plus, natura învățării autodirijate permite reținerea informațiilor învățate pe o perioadă lungă de timp.
Totuși, acest tip de învățare nu este întotdeauna eficient. O persoană poate face greșeli în luarea deciziilor cu privire la informațiile pe care urmează să le studieze. Motivul pentru aceasta poate fi reprezentat de erorile cognitive.
Cercetătorii observă că modelele computaționale utilizate în mod obișnuit în cercetarea învățării automate ar putea fi folosite pentru a studia modul în care oamenii evaluează diferite surse de informații și datele pe care le caută.
Analiza folosind metode de învățare automată poate ajuta la identificarea aspectelor negative și pozitive ale învățării autodirijate.
Un studiu combinat care include o evaluare a acestui tip de învățare atât din punct de vedere cognitiv, cât și computațional, va ajuta experții să înțeleagă procesele care stau la baza învățării independente și autodirijate.
Oamenii de știință speră, de asemenea, că prin înțelegerea acestor procese va fi posibilă dezvoltarea unor metode auxiliare pentru studiul independent al materialului.