認知的負荷理論の究極のガイド

新しいスキルや概念を学ぶのに苦労することは、ほとんどの人が経験したことです。一部の人にとっては、特に情報が頭が圧倒されるような方法で提示されると、この苦労はさらに悪化します。学生の中にそのように思われる場合は、認知的負荷理論 (CLT) を調べる必要があるかもしれません。

CLTは、私たちの心がどのように情報を処理するかを説明するフレームワークであり、学習計画をどのように設計すべきかについての役立つヒントを提供します。認知的負荷が学習にどのように影響するかを理解すれば、教育実践をより効果的かつ効率的に行うことができます。

読み続けて、認知的負荷理論について知っておくべきことをすべて学びましょう。

認知的負荷理論とは

認知負荷理論（CLT）は、1980年代後半にオーストラリアの教育心理学者ジョン・スウェラーによって開発されました。この理論は、認知アーキテクチャに関する初期の研究に基づいており、作業記憶の容量は限られているとされています。実際、一度に処理できるのは7～9個の情報だけです。

一方、長期記憶には膨大な容量があります。スキーマと呼ばれる情報構造が整理されて格納されます。CLTの主な目標は、生徒が長期記憶に効果的に情報を移し、スキーマを構築できるように、生徒の作業記憶への負荷を軽減する授業を設計することです。

CLTを理解するには、まず情報処理モデルを理解する必要があります。情報処理モデルとは、情報が認知システムをどのように流れるかを説明するものです。このモデルには主に 3 つの段階があります。

• 感覚記憶: 伝えられる前に3～7単位の感覚情報（視覚や音など）を短時間保持します。
• ワーキングメモリー: ここで意識的な処理が行われます。新しい情報は一時的にここに留まるだけでなく、私たちが学んでいることを理解するために長期記憶から関連情報を取り出す場所でもあります。
• 長期記憶: これは、知識、事実、経験を無限に永続的に保存できるシステムです。

私たちのワーキングメモリは一度に限られた量の情報しか処理できないため、その容量を超えると認知的過負荷につながります。その結果、学生は新しいスキルや概念を学ぶのに苦労します。

この理論は、認知的負荷の3つの基本原理、つまり内在的負荷、外的負荷、および密接な負荷に基づいています。

CLTによると、教師は効果的な学習を実現するために、指導設計における3つの原則すべてを最適化する必要があります。スキーマの構築と自動化を促進するには、本質的な負荷は学習者の専門知識と一致し、無関係な負荷は最小限に抑え、相互の負荷を最大化する必要があります。

認知的負荷の構成要素

認知的負荷理論で扱われている3種類の認知的負荷は次のとおりです。

内因性認知負荷

本質的な認知的負荷とは、学習する内容の複雑さです。これは、学生が問題を解決するために同時に処理しなければならない要素の数と、これらの要素がどのように相互作用するかによって決まります。

ただし、本質的な負荷はタスク自体に依存するため、避けられません。そのため、本質的な負荷が高いタスクは、学習者の専門知識レベルに合わせて、より小さく管理しやすい部分に分割する必要があります。

たとえば、微積分学の問題を解く場合、複雑な方程式と複数の相互作用する変数があるため、固有の負荷が高くなる可能性があります。一方、4+4 のような単純な加算問題を解く場合、要素数が少ないため固有負荷が低くなります。どんな方程式でも、本質的な負荷を生徒の能力に合わせることで簡単にできます。

無関係な認知的負荷

このような負荷は、学習教材の設計が不十分だったり、気が散ったりすることが原因です。学習には寄与しないため、設計を改善すれば回避できます。学習教材は、情報を明確に提示し、ビジュアルを使用し、気を散らすものを取り除くべきです。

たとえば、バックグラウンドノイズを処理しながらテキストを多用するスライドから幾何学を学ぼうとする学生は、外部からの負荷が大きくなります。その結果、固有の負荷や密接な負荷を処理するのに十分なメモリ容量がなくなります。

ドイツ認知負荷

ジャーマンロードとは、長期記憶におけるスキーマの構築と自動化に費やされる精神的な労力のことです。これは「生産的な」負荷であり、実際に学習効果を高めます。

教師は、光合成などの新しい概念を植物生物学に関する事前知識に関連付けるように生徒に伝えることで、密接な関係を構築できます。「これは先週学習した内容とどのように関係しているのか？」などのプロンプトが表示されます。学習者が情報をより効率的に覚えられるようにする。

固有荷重や外来荷重とは異なり、連接荷重を制限する必要はありません。実際、特に余計な注意散漫を減らしつつ、スキーマをより効率的に構築するには、この負荷を最大化する必要があります。

異なる認知的負荷間の相互作用

認知的負荷理論を正しく実装するには、これら3種類の認知的負荷が作業記憶でどのように相互作用するかを理解する必要があります。簡単に言うと、これらは相加性です。つまり、ある時点でのワーキングメモリーの総負荷は、3 つの負荷の合計です。

インストラクショナルデザインを効果的に行うには、これらの負荷のバランスを取る必要があります。固有荷重は材料の複雑さに依存するため、直接変更することはできません。ただし、適切な指導方法 (これについては後で説明します) を使用すれば管理できます。

一方、余分な負荷は可能な限り減らすことができますし、またそうすべきです。それは、効果的な学習の妨げになるからです。

最後に、私たちは、学習と専門知識の開発に実際に寄与する負荷である密接な負荷を最大化したいと考えています。

学習とインストラクショナルデザインへの影響

私たちの心がさまざまな種類の認知的負荷にどのように対処するかを理解することで、教師やデザイナーは特定のテクニックを使って学習をより効率的にすることができます。認知的負荷理論を学習と指導設計に組み込む方法は次のとおりです。

固有負荷の管理

本質的な負荷を生徒の能力に適応させる際に留意すべき基本原則は次のとおりです。

• 動作した効果例： 問題に対する段階的な解決策を提供することは、学習者が同様の問題を自分で解決する方法を理解するのに役立ちます。
• 完了問題の影響: 教師は段階的なアプローチで生徒の問題解決能力を向上させることもできます。いくつかのステップがすでに解決されている問題から始めて、生徒にそのギャップを埋めてもらいましょう。その後、生徒の能力が向上するにつれて、さらにステップを削除していきます。
• セグメンテーション: 複雑な情報を管理しやすい小さな部分に分割して、認知的負担を軽減し、理解しやすくします。
• 事前トレーニング: 複雑な教材を紹介する前に、学生が特定のトピックに関する基本的な知識を持っていることを確認してください。

余計な負荷の軽減

無関係な負荷を軽減する際に留意すべき基本原則は次のとおりです。

• スプリットアテンション効果: この効果は、学習者が複数の情報源（図と個別の説明文など）に注意を向けなければならない場合に発生します。テキストを別々に表示するよりも、図にテキストを組み込むほうが適切です。
• 冗長効果: 同一のテキストやナレーションなどの情報を不必要に繰り返すと、付加価値を与えることなく学生の作業記憶が過負荷になる可能性があります。
• コヒーレンス原理: 核となるトピックから注意をそらすような無関係な画像、音声、詳細を削除することで、レッスンの一貫性を高めることができます。
• シグナリング原理: 視覚信号または聴覚信号（太字、矢印、またはハイライト）を使用して、重要なポイントに生徒の注意を向けさせます。 最近の研究 シグナリングが生徒の理解力を大幅に向上させることができることを示しました。
• 空間的および時間的連続性の原則: これらの原則によれば、関連情報は空間で密接に提示されるべきです。 そして 時間。
• モダリティ原理: 視覚チャネルと聴覚チャネルの両方（デュアルモダリティ）を使用すると、1つのチャネルだけに頼る場合と比較して、認知的負荷を軽減できます。

ドイツ人負荷の増加

ここでは、ジャーネ負荷を最大化する際に留意すべきヒントをいくつか紹介します。

• 自己説明: 学習者が学んだことを自分の言葉で要約するように促します。また、さまざまな情報がどのように関連しているかを学習者に説明してもらうプロンプトを使用することもできます。
• アクティブリコールと検索: 能動的な想起と検索とは、単に情報を読み直すのではなく、記憶から積極的に記憶することです。これは、クイズや間隔を空けて繰り返すことで促すことができます。A) 最近のメタアナリシス 検索の実践により、学習成果が平均効果量0.70向上することがわかりました。
• 質問テクニック: 自由形式の質問をしたり、仲間とのディスカッションを促したりすることで、学習者に教材について批判的に考えるよう促すことができます。

コースボックスとCLTの統合

本当の問題は、実際の教育シナリオで認知的負荷理論を実際に使用するにはどうすればよいかということです。次のようなツールを使って コースボックス、CLTをさまざまな学習環境に簡単に適用できます。

何よりもまず、Courseboxはコンテンツ配信を効果的に合理化し、余分な負荷を軽減できます。ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えているため、気を散らすものが最小限に抑えられます。つまり、学習者は複雑なレイアウトに煩わされることなく、学習教材に集中できます。

さらに、Courseboxでは教師が次のことを行えます 体系的でセグメント化されたコースの作成。これにより、インストラクターは複雑なトピックを小さく管理しやすい塊に分解できます。これは、理解力と定着力を向上させるCLT手法です。

コースボックスサポート マルチメディア統合。つまり、教師はビジュアルとナレーションを統合して生徒の作業記憶をより効率的に使用することで、モダリティの原則に従うことができるということです。

最後に、Courseboxには次のようなインタラクティブな要素がたくさんあります。 クイズ、ディスカッション掲示板、およびゲーム化されたアクティビティ。講師はこれを利用して、学習者が積極的に教材に取り組むよう促し、学習者に積極的に教材に取り組むよう促すことができます。

結論

認知的負荷理論から学べるものがあるとすれば、それはこれです。新しいスキルや概念を学ぶ場合、私たちの脳の帯域幅は限られているということです。だからこそ、効果的な学習にはスマートなインストラクショナル・デザインが非常に重要です。

これらの原則を適用して効果的な学習体験を提供したいと考えている人のために、Courseboxにはプロセスを合理化するためのツール一式が用意されています。Courseboxは、外部負荷の軽減、内在的負荷の管理、相互負荷の最大化を目的とした機能を備えているため、魅力的で脳に優しいコースの作成に役立ちます。今すぐ始めましょう！