什么是认知学徒教学模式及其在电子学习中的应用
认知学徒制教学模式使用现实世界的任务和活动来促进学习。探索其在电子学习和在线教学中的潜力。
你有没有看过专家,想知道他们是如何让一项艰巨的任务变得如此简单的?这不仅仅是天赋,还有他们的学习方式。认知学徒模式是一种教学方法,通过直接向经验丰富的导师学习来帮助学生发展专业知识。
虽然大多数传统模式侧重于通过记忆和重复来学习,但认知学徒教学模式强调实践和从经验中学习。在医学和软件开发等领域,这种方法更为突出。
以下文章详细介绍了教学的认知学徒模式。它还解释了教育工作者如何使用它来创造有影响力的学习体验。
认知学徒制教学模式是一种强调通过引导式体验进行学习的方法,类似于传统的学徒制,但侧重于认知和元认知技能。它由艾伦·柯林斯、约翰·西利·布朗和苏珊·纽曼于1989年开发。
该模型旨在让学习者看到专业思维,使他们能够在现实世界中观察、练习和完善自己的技能。在这种教学模式中,关键组成部分包括建模, 教练、脚手架、表达、反思和探索。
这个模型的一个例子是 阅读中的互惠教学,由 Annemarie Sullivan Palincsar 和 Ann L. Brown 于 1984 年开发。学生和教师轮流主持有关文本片段的讨论。他们专注于提问、总结、澄清和预测等策略。研究表明,这种方法可以提高阅读理解能力。
虽然两种方法的学徒基础是相同的,但传统和 认知模型 在某些方面有所不同。让我们来讨论一下。
传统的学徒制是动手实践,通常侧重于发展身体技能。例如,厨师的学徒可以掌握刀具技巧。专家展示技能,学徒会练习直到他们完善。
同时,认知学徒训练认知和元认知技能,这些技能是专家表现背后的思维过程。不仅仅是看专家,而是指导学员如何解决问题。然后,他们可以分析信息并做出决策。
例如,在医学培训计划中,传统学徒观察医生进行手术并逐步提供协助。在认知模型中,学徒还将参与有关诊断推理、决策策略和患者评估技术的讨论,从而明确专家的思维过程。
传统学徒制主要涉及隐性学习。简而言之,随着时间的推移,学徒们会观察和模仿专家。大师可能无法解释每一个步骤,期望学徒通过重复和经验掌握技巧。
认知学徒采用了不同的方法。它包括明确的教学,专家分解他们的思维过程和解决问题的方法,使他们对学习者可见。
在上面的例子中,医生将明确解释每个决定背后的原因。学习者知道将来如何处理类似的情况。
传统的学徒制通常是非正式的。根据手头的任务,根据需要进行学习,没有结构化的课程。
在认知学徒制中,有计划的学习经历有助于培养学习者的技能。学徒必须完成适当的课程或课程。医学培训计划将就所有评估技术和决策策略举办专门的课程。
我们在上面提到了认知学徒教学模式的六个组成部分。以下是这些组件的详细概述。
在此步骤中,学生通过观看专家来学习。讲师演示技能,同时向学员解释技能,学员观察专家如何完成任务。由于讲师在大声思考,因此学习者可以清楚地了解其思维过程。
假设你正在教一门数据分析课程。讲师浏览数据集并解释他们如何识别趋势和应用统计模型。他们讲述自己的思维过程,说诸如此类的话, “首先,我检查缺失的值,因为不完整的数据会歪曲结果。”
然后,学生在教师的指导下开始练习该技能。在此过程中,教师监控学员的进度并向他们提供反馈。
在数据分析课程中,教师可以为学生提供一组数据供他们自己清理。他们还会审查学员的作业,并帮助他们完善方法。
脚手架为学习者提供结构化支持,帮助他们完成无法单独完成的任务。当他们对自己的能力充满信心时,教师可以慢慢取消帮助,直到学员能够独立工作。
首先,教师提供分析数据集的分步清单。随着时间的推移,他们删除了清单的一部分,鼓励学生制定自己的工作流程。最终,学生必须在没有外部指导的情况下完成分析。
教师将让学员口头表达他们的推理和决策过程,这有助于加强他们的理解。学生们阐明了他们做出选择的原因。
例如,学生向全班展示他们的数据分析。他们解释了为什么他们选择了特定的算法和工作流程来分析数据。然后,教师和同学提出问题并提供反馈以提高学生的理解。
在此步骤中,学员将自己的工作与专家的方法进行比较或与同行讨论。这种做法背后的想法是评估他们的工作。例如,在数据分析课程中,学生可以与教师一起复习他们的版本,以发现差异。
在这个阶段,学生通过测试不同的方法和培养解决问题的能力,将所学知识应用到新的和不熟悉的挑战中。在课程中,最后的作业可能要求学生在没有教师指导的情况下分析新的数据集。他们现在必须选择适当的方法并提出他们的发现。
如果你正在创建在线课程,你可以通过以下方式将认知学徒制教学模式应用于该课程。
在课程中,展示技能或概念,同时展示专家的思维方式。基本上,不要只是在屏幕上放文字然后称之为一天。取而代之的是,创建视频讲座,让教师在解决问题时大声思考,或者使用屏幕录像引导学生完成任务。您还可以提供带注释的案例研究,以展示专家决策的实际情况。
不要等到课程结束才向学员提供反馈。取而代之的是,让学生参加评估和测验,将其撒在整个课程中。
当你使用时 课程箱,一个 AI 课程构建器,这变得非常简单。它的 AI 测验生成器会根据您的课程内容自动创建测验。然后,AI 评分员对这些测验进行标记,为学员提供即时反馈。
课程箱 AI 聊天机器人 在整个课程中还为学生提供提示和指导。它会根据您的课程内容进行培训,因此可以为学生的问题提供相关且有用的答案,以促进学习。
您还可以将讨论论坛集成到课程中,以允许学生提问和接收同龄人的反馈。
首先要确保学员有足够的支持来掌握你正在教的概念。然后,在引导他们走向精通时减少该支援。
例如,从指导性练习开始,然后过渡到自导项目。在前两个或三个测验中,你可以提供清单或词汇表。但是在以后的评估中,把这些资源拿走。你也可以使用 自适应学习路径,根据考试成绩,指导学员复习特定内容。
学生必须解释自己的想法,并将自己的工作与其他人进行比较,以巩固他们的理解。为此,你可以要求他们录制简短的视频解释他们的工作。
同样,鼓励学生参加讨论论坛并与同龄人分享他们的思维过程。你也可以在他们的任务中加入自我反省提示,以推动他们走向元认知。
最后,让您的学生在现实场景中应用他们的技能。您可以为他们分配具有多种可能解决方案的开放式项目,也可以让他们访问真实的案例研究。
例如,如果你在教一个 销售培训课程,你可以为学生提供来自企业的真实数据,并要求他们根据这些数据制定销售策略。这不仅可以增强他们的技能,还可以让他们体验到他们在行业中的期望。
如你所见,认知学徒模式与传统的教学模式相对不同。它更具互动性,旨在提供更好的学习成果。但是,要使它起作用,你必须正确地做。
你不仅应该教导学员如何做某事,还应该教会你为什么采取这种方法或使用你所用的方法以及这些策略何时合适。简而言之,不要只教技能,还要教其背后的思想。
Coursebox 可以通过让你,进一步促进这一点 添加测验 以及用于测试学员学习时知识水平的评估。然后,你可以自己向他们提供反馈,也可以让 AI 评分者代表你这样做。