了解组件显示理论 (CDT):有效课程设计指南
组件显示理论 (CDT) 帮助培训提供者设计吸引和留住学员的课程。立即点击深入探索!
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每一次精彩的学习体验都始于有效 教学设计。对于培训提供者和课程创建者来说,设计既能吸引学员又能提供正确内容的课程是一项日常工作。当专注于另一个方面时,偏离一个方面是很自然的。
一种有助于实现内容和绩效之间平衡的教学设计模型是 组件显示理论 (CDT)。CDT 由 M. David Merrill 在 20 世纪 70 年代开发,为展示内容和设计学习活动提供了一个清晰的框架,以最大限度地提高学习者的理解和留存率。
借助 CDT,您可以创建交互式课程,激励学员每天登录在线培训课程。在本指南中,我们将深入探讨CDT的两个维度,以帮助您设计有效的培训课程。
组件显示理论是 规范性教学设计模型 它指导课程创建者如何根据内容类型和学习者需要如何最好地提供信息并组织学习活动。
该理论建立在这样的理念之上,即教学应根据两个主要因素进行量身定制:所教内容的性质和学习者期望的认知表现类型。
像其他模型一样,CDT 不适用于 “一刀切” 的方法。相反,它鼓励将演示方法和活动与特定的学习目标相匹配,以确保效率和有效性。
CDT 包括两个相互关联的维度:

内容维度将学习材料分为四种类型:
绩效维度与学习者需要对内容做什么有关:
作为培训提供者,您应该了解这两个维度才能选择合适的内容 教学策略 针对内容类型和学员预期动作的每种组合。

CDT 确定了四种主要的教学形式来呈现内容和有效吸引学习者:
例如,教授诸如呼叫处理之类的程序将涉及规则(描述步骤)和练习(模拟通话)。同时,可以通过规则和回忆练习来传授事实。
除了主要的教学内容外,CDT还重点介绍了其他辅助学习的支持:
这些辅助形式可增强学习者的参与度,减少挫折感并提高留存率。
要使用组件显示理论进行课程设计,您需要先分析您的学习目标,然后量身定制教学策略,以匹配您对学习者的期望内容类型和表现。
以下是分步指南,可帮助您实现此学习模型以创建课程:
首先,通过对学习者需要知道和做的事情进行分类来分解您的课程目标。假设你正在为新的软件开发人员设计一门在线课程,以帮助他们学习编程语言。在这种情况下,内容和预期性能可能是:
此步骤将为您的课程设计奠定完美的基础。
现在,使用CDT的四种主要形式、规则、示例、回忆和练习,将相应的策略与每种内容表现对应的策略相匹配。
以我们的软件开发人员课程为例,该过程应如下所示:
请记住,这些只是有效课程设计的建议。你可以随心所欲地加减东西。
不要忘记为您的软件开发人员课程添加辅助支持。其中包括但不限于:

现在是学习活动的组织。确保所有内容的结构都符合逻辑,从基本事实和概念开始,然后再转到程序和原则。
例如,首先介绍语法和术语(事实 + 规则和回忆)。然后,使用概念解释和示例代码介绍数据结构。完成后,添加一些编程练习,应用程序来指导学员。
你还应该用以下方法来介绍原则 案例研究 以及帮助学习者加深掌握情况的解决问题活动。

积极的学习者参与至关重要。将信息性内容与交互式元素混合在一起,例如备用阅读材料或视频(规则/示例), 测验、编程实验室和项目(召回/练习)。
保持内容清晰简洁,避免认知过载。
通过使教学策略与内容和学员行动精确地保持一致,您可以确保学员不仅能获得信息,而且还能积极处理、应用和内化信息。对于软件开发人员来说,这意味着他们了解关键概念,可以有效地编写、调试和优化代码。这直接反映了CDT框架的目标,即使教学具有针对性和以性能为导向。
Component Display Theory 提供了一个永恒而实用的框架,可帮助课程设计人员创建完全适合学习目标和内容性质的内容。作为培训提供商,您可以为员工或学习者提供引人入胜且赋予权力的课程。
你甚至可以将这些原则与Coursebox等高级平台结合起来,作为一种简单的出路。
Coursebox 的人工智能驱动培训平台使实现 CDT 原则变得容易。它的功能可以通过识别内容类型和建议一致的教学策略来帮助组织课程。
例如, 自动生成测验和评估 与召回和练习部分相对应。这个 AI 聊天机器人 提供实时帮助和个性化反馈,以增强学员支持。
此外,Coursebox 的富媒体选项,例如视频、抽认卡、讨论和 SCORM 集成,允许培训师通过不同的小学和中学教学形式呈现内容。
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Component Display Theory 是一个完善的教学设计框架,可帮助课程创建者根据信息类型和所需的学习者行为来确定如何有效地呈现内容。通过对内容进行分类并将其与适当的交付方法进行匹配,CDT确保学习者能够有效地吸收、应用和发现知识。这使得课程更有针对性,更以学习者为中心。
CDT 将内容分为四种类型:事实(基本数据或术语)、概念(具有共同属性的类别或类别)、程序(分步方法)和原则(因果规则或一般准则)。了解这些类别有助于教学设计师选择最佳的教学方法和强化每种类型,从而确保更清晰的学习路径。
CDT 考虑三个绩效级别:记住(回忆信息)、使用(将知识应用于熟悉的情况)和发现(解决新的或不熟悉的问题)。教学策略是针对这些水平量身定制的,以促进适当的理解深度和技能发展,使学习既全面又符合情境。
要将CDT原则应用于课程设计,首先要从CDT的内容和绩效维度来分析您的学习目标。然后,使用规则、示例、回忆练习和练习活动来建立一个序列,为学员从基本理解到精通提供支持。不要忽视辅助支持,例如明确的目标、反馈和提示,以便在整个课程过程中有效地指导学员。
Coursebox 的人工智能平台通过根据内容类型和学习目标自动化课程结构,与 CDT 完美结合。它生成与回忆和练习策略相一致的测验和练习题,并通过提供反馈和指导的人工智能聊天机器人提供实时帮助。这使得旨在提供引人入胜的个性化学习体验的创作者更容易、更快捷且可扩展地应用 CDT。