在电子学习中使用四组件教学设计模型 (4C/ID) 的指南
了解四部分教学设计模型 (4C/ID) 背后的原则及其在提高电子学习效率和吸引力方面的用例。
有效的学习体验势在必行,尤其是对于复杂的技能而言,仅仅够通过学习水平的测试是不够的。对于这样的话题,你必须做的不仅仅是将内容分成小块。
四组件教学设计模型 (4C/ID) 提供了一种以现实世界问题解决为中心的教学设计的方法。该模型不仅仅强调孤立的知识,还包含 “整个” 任务,这些任务代表了学习者在现实生活中将遇到的问题类型。
下面,我们将详细讨论四部分教学设计模型(4C/ID)。该指南还将解释如何使用它 创建在线课程 适用于任何学科。
领先的教育心理学家 Jeroen J.G. van Merriènboer 开发了 四部分教学设计模型 (4C/ID) 在 1997 年。它是一种全面的教学设计模型,通过将复杂的技能分解为四个组成部分来提供全面的学习方法:
这四个组成部分共同为设计有效的学习体验提供了一种结构化和实用的方法。该模型的基础是,学习者不会通过学习孤立的信息片段来获得复杂的技能。相反,他们必须练习这些片段并将它们整合到有意义的任务中。
让我们分解一下这个教学设计模型的四个组成部分。
学习任务是四部分教学设计(4C/ID)模型的基石。它们帮助学习者积累实际应用所需的知识和技能。这些任务在现实生活环境(如工作场所)和模拟环境(如在线课程场景)中架起了理论和实践的桥梁。
学习任务可以采取多种形式,例如项目、案例研究、角色扮演活动或问题解决练习。在所有这些活动中,学习者必须运用批判性思维来应对现实世界中的挑战。
例如,在在线医学课程中,学习任务可能会要求学生使用案例研究中提供的症状来诊断患者。该任务可以从书面场景开始,然后发展为交互式患者模拟,以获得更身临其境的体验。
学习任务背后的关键思想是可变性。它们应该彼此不同,就像现实世界中的问题一样。这样,教育工作者可以确保学习者不只是记住解决方案,还能培养灵活的思维方式。
但是,这并不意味着立即完成复杂的任务会让学习者不知所措。相反,你应该从更简单的任务版本开始,然后让学员逐步完成更高级的挑战。
以飞行员培训计划为例。新学员可以先阅读有关飞行紧急情况的案例研究。然后,他们继续进行低保真飞行模拟,最后在高科技飞行模拟器上训练,然后再操作真正的飞机。
但是,如果没有教师的帮助,学员就无法完成这些任务。他们从一开始就得到结构化的指导,随着他们对自己的知识和技能变得更加自信,这种指导就会减少。这个过程被称为脚手架,它会逐渐让学生为现实生活中的情况做好准备。
支持性信息充当幕后知识,可帮助学习者完成需要推理和解决问题的复杂任务。你也可以称之为 “理论”,因为它来自书籍和讲座。
当学习者必须完成一项新任务时,他们必须首先了解其结构和导航。支持信息为该步骤提供了资源。
在此阶段,学生还会制定认知策略,这些策略是指导他们行为的心理蓝图。例如,网络安全专家遵循特定的协议来修复技术问题。
支持性信息将现有知识与新知识联系起来。学习者可以通过以下两种方式之一获得它:
程序性信息涉及任务的例行方面,即分步指令,使某项任务没有错误且高效。它也被称为 “准时” 信息,因为在学习者执行任务时最容易收到信息。
教育工作者可以以操作指南、演示、实时反馈和模拟的形式传授程序性信息。假设仓库地板上的工人正在学习如何操作机器。
他们可能会从教师那里获得有关按下按钮的实时指示。培训师可以像助手一样行事,看着他们的肩膀,确保他们正确地完成所有步骤。
当学生对程序信息不熟悉时,他们会自觉地执行这些步骤。但是,经过练习,这些步骤变成了肌肉记忆或第二本性。
它们形成 认知规则 这会触发自动响应。就像这样,如果你已经开车多年,只要你坐在驾驶员座位上,你的身体就会知道该怎么做。
最初,学习者会以指示和指导的形式获得教育工作者的大量支持。随着他们获得更多经验,监督就会降低。
不同技能所需的 “自动化” 级别因其复杂性而异。对于某些技能,学习者需要额外的强化才能达到这个级别。部分任务练习可以帮助他们通过反复钻研特定步骤或子任务来实现目标。
但是,并非每项技能都需要兼职练习。只有在必须以最高精度执行技能(例如手术中的步骤),或者仅靠学习任务无法提供足够的重复性以发展自动性时,才有必要。
部分任务练习的一个简单例子是小学数学。学生不仅要记住乘法表,还要用它们来解决现实世界的数学问题。医学培训是实践领域的另一个很好的例子,在实践领域,医生必须反复练习手术以保持精度。
教育工作者应首先在情境中引入兼职实践。简而言之,让学员先了解一项技能如何应用于实际任务,然后再让他们练习该技能。您还应在整个学习过程中提供程序性信息(分步指导),随着学习者自动化的发展,这些信息会逐渐减少。
以下最佳实践有助于将这种教学设计模型应用于创建在线课程和学习资源。
在创建全任务学习体验时,请确保它们反映现实生活中的挑战。不要将内容分解为孤立的因素。取而代之的是,创建模拟和场景,让学员设定思维上限。在在线课程中,这可能意味着基于项目的评估或角色扮演练习。
为了让学生将推理应用于任务,他们必须有足够的信息。您可以通过信息图表、视频、互动指南和专家访谈等多媒体内容传授这些知识。
整理这些信息,以便学员可以在需要时轻松访问这些信息。 课程箱是一款人工智能辅助课程构建器,允许您创建资源库以供学员在整个课程中参考,从而实现这一目标。
它还有一个根据你的课程材料进行训练的人工智能聊天机器人。如果学员在课程期间需要支持信息,他们只需向聊天机器人寻求实时帮助即可。Coursebox 还支持 AI 测验生成和评分,以帮助您测试学员的知识。
在整个课程中以工具提示的形式为学员提供 “操作方法” 指导 教程视频,以及分步说明。再说一遍, Coursebox 的人工智能导 可以通过详细解释任务步骤或重复对学员的指示来提供帮助。
适用于需要自动化的技能,例如软件命令或医疗程序,集成的有针对性的训练或练习。例如,您可以使用定时挑战来提高打字速度,也可以使用交互式模拟来练习使用软件进行练习。在你研究的时候,提供反馈并解释为什么特定的方法是正确或不正确的。
尽管有许多教学设计模型可供选择,但事实证明,四部分教学设计模型(4C/ID)在学习者必须掌握知识和技能组合的领域非常有效。
该模型支持提供全面知识、积极练习和增强技能的学习体验。将其原理与 Coursebox 的人工智能驱动功能相结合,您可以设计一门课程,强化新获得的技能,并在整个学习过程中为学习者提供支持。