Model Etkileri

Model Etkileri

Öğrencinin bir çiftçi rolünü oynadığı ve farklı jeofiziksel özelliklere sahip on arazinin nasıl kullanılacağına dair kararlar verdiği bir simülasyon oyunundan ekolojik ilkelerin öğrenilmesi değerlendirildi. Oyunda verilen kararlar, tarımsal karı ve buna bağlı olarak ailenin hayatta kalma yeteneğini belirler.

Her oyun turu bir yılı simüle eder. Simülasyon modeli, uygun bir arazi kullanım stratejisi olmadan açlığın yalnızca birkaç yıl içinde sonuçlanacağı şekilde ayarlanmıştır. Leutner, oyun performansının yanı sıra erozyonun ne olduğu, erozyonu yönetmenin yolları vb. gibi ekolojik bilgileri de ölçtü.

Bazı katılımcılar herhangi bir destek olmaksızın simülasyonu keşfetmekte özgürdü. Diğerleri seçimlerine göre geri bildirim aldı. Örneğin, “Çok fazla su kuyusu kazarsanız yer altı su seviyesi çökebilir” denildi.

Açıklayıcı geri bildirim, alan testindeki puanları iyileştirdi, ancak oyun performansını düşürdü. Buna karşılık, geri bildirim almayan katılımcılar oyunu daha etkili bir şekilde oynamayı öğrendiler, ancak alan bilgisinde daha düşük puan aldılar. Oyunu etkili bir şekilde oynamayı öğrenmenin, sözlü bilgiye dönüşmeyen örtük bilgiyi oluşturduğu görülüyor.

Şu sonuca varıyor: “Keşfederek öğrenmenin amacı, simüle edilmiş gerçeklik alanının kavramları, olguları, kuralları ve ilkeleri ile ilgili sözlü bilginin edinilmesini teşvik etmekse, o zaman üstü kapalı olarak bilgi parçaları yapmak çok yararlıdır. sistemde mevcut, sistem araştırması sırasında uygun öğretim desteğiyle açıkça görülüyor.” Başka bir deyişle, oyun oynamadaki başarı, mutlaka açıkça ifade edilebilecek bilgi ve becerilere yol açmaz. Açıklama biçimindeki ek destek, bu boşluğu doldurabilir.

 Fizik Oyununa Gömülü Açıklamalar

Öğrencilerin bir topa vurarak ekrandaki bir hedefe konumlandırmak için tıkladıkları bir oyundan hareket yasalarının öğrenilmesi değerlendirildi. Oyun skoru, hedefe ulaşmak için gereken süreye dayanıyordu. Ekip şunları ölçtü: fizik ilkelerinin anlaşılmasını, oyun puanlarını ve kullanıcı hayal kırıklığı derecelerini değerlendiren çoktan seçmeli bir testteki puanlar.

Bazı katılımcılar, oyun turları arasında şu tür ipuçları aldı: “Bu simülasyon, Newton’un hareket yasalarına dayanmaktadır. Newton’un ikinci yasası, bir cismin hızının ona etki eden kuvvetin büyüklüğüne bağlı olduğunu söyler. Bu nedenle, sağa iki kez vurulan bir cisim, yalnızca bir kez vurulan bir topun iki katı hızla hareket edecektir”. İpucu alanların ortalama ön test-son test kazancı, ipucu almayanların 13 puanına kıyasla 32 puandı.

Bir simülasyon içinde Keşif yoluyla öğrenmenin öğrenciler için çok verimsiz, etkisiz ve sinir bozucu olabileceği, ancak öğrencilere tam zamanında kısa açıklamalar sağlamanın bu sınırlamaları giderebileceği sonucuna varın.

Bir simülasyona dahil edilen kısa ve özlü bir öğretim açıklaması, öğrenmeyi geliştirebilir ve aynı zamanda oyun deneyiminden uzaklaşmaz.

Birlikte ele alındığında, bu çalışmalar kısa eğitici açıklamaları bir oyuna veya simülasyona yerleştirmenin faydalarına işaret etmektedir. Açıklamalar, öğrenci yanıtlarına geri bildirim şeklinde olabilir veya simülasyon turları arasına ipuçları olarak yerleştirilebilir. Açıklamalar programdan, eğitmenden veya eylemlerin simülasyon sonrası gözden geçirilmesi yoluyla gelebilir. Farklı öğrenme hedefleri için etkili açıklamaların en iyi zamanlamasını, biçimini, kaynağını ve yerleşimini bize söyleyecek ek araştırmalara ihtiyacımız var.

Model Olma örnekleri
Model olma yöntemi nedir
Model olma nedir
Etkiler Hiyerarşisi Teorisi
Rol model örnekleri
Etkiler Hiyerarşisi Modeli
Etkiler Hiyerarşisi Modeli aşamaları
Marka hiyerarşisi sıralaması

Doğru Yanıtlar Üzerinde Düşünmeyi Teşvik Edin

Bir oyunun amacına ulaşmak veya bir simülasyonda ustalaşmaya çalışmak, oyundan öğrenilen dersleri soyutlamak için gerekli olan derinlemesine düşünmeyi engelleyebilir. Bir eğitim simülasyonunun deneyimsel doğası çok çekicidir, kullanıcılar genellikle bir video oyunu oynama deneyimine benzer şekilde çok aktif hale gelir ve bir simülasyonla meşgul olurlar.

Bununla birlikte, birçok simülasyonun yoğun ve zorlu etkileşimi, kullanıcının simülasyon tarafından modellenen ilkeler üzerinde dikkatli bir şekilde düşünmesi için yeterli zamanı sağlamayabilir. Simülasyonlardan ve oyunlardan öğrenmenin, öğrencilerin doğru tepkileri aktif olarak açıklama fırsatlarına sahip olduklarında daha iyi olacağını belirtir.

Doğru Yanıtların Yansıtılmasına İlişkin Kanıtlar

Design-A-Plant oyununun kullanılmış versiyonları, tümü eğitici açıklamalar sağlamaya ilişkin 3. İlkemize dayalı olarak açıklayıcı geri bildirim sağladı. Bazı versiyonlarda, bir öğrenme aracısı tarafından görüntülenen doğru cevabı gördükten sonra öğrencilerden cevap için bir açıklama yapmaları istendi.

Alternatif versiyonlarda, öğrencilerden kendi çözümlerini açıklamaları istenmiştir. Programın doğru çözümleri üzerinde düşünmeleri istenen öğrenciler, bir transfer testinde .80’lik bir etki büyüklüğü ile önemli ölçüde daha yüksek puan aldı.

Ancak, (bazıları yanlış olan) kendi cevapları üzerine düşünmek, iyi bir öğrenme olarak sonuç vermedi. Başka bir deyişle, derinlemesine düşünmenin etkili olması için öğrencilerden yanlış değil doğru seçimleri açıklamalarını istediğinizden emin olun. Bu nedenle, “doğru bilgilere dayanmadığı sürece, tek başına yansıtma daha derin öğrenmeyi teşvik etmez.

Karmaşıklığı Yönetme

Bu çalışma boyunca, zihinsel aşırı yüklenmeyi önlemek için tasarlanmış multimedya tasarım ilkelerini tanımladık. Örneğin, eğitim içeriğini bölümlere ayırmanın ve sıralamanın bilişsel yükü azaltabileceğini ve öğrenmeyi iyileştirebileceğini gösteren kanıtları inceledik.

Aynı şekilde, öğrencilerin oyunlarda zihinsel yüklerini yönetmelerine yardımcı olacak birçok yol vardır. Bunlar, simülasyonun veya oyun hedefinin karmaşıklığını yönetmeyi, arayüzün karmaşıklığını optimize etmeyi ve ayrıca hafıza yardımcıları veya aktivite rehberliği şeklinde öğretim desteği sağlamayı içerir.

Bu bölümde, simülasyonlarda ve oyunlarda karmaşıklık yönetimine yönelik şu yaklaşımları özetliyoruz: (1) hedef ilerlemesi, (2) arayüz tasarımı, (3) eğitim tekerlekleri, (4) soluk çalışılmış örnekler, (5) ilerleme hızı ve (6) çeşitli öğretim desteği biçimleridir.

Nispeten düşük zorlukta bir görev veya hedefle bir oyuna veya simülasyona başlayın ve kademeli olarak daha karmaşık ortamlara geçin. Örneğin, gösterilen genetik simülasyonda, oyunun zorluğu, test ejderini hedef ejderle eşleştirmek için gereken gen sayısı değiştirilerek veya belirli bir eşleşmeyi elde etmek için gereken genetik ilişkilerin karmaşıklığıyla ayarlanabilir.

Oyun karmaşıklığı, öğrencilerden ilgili deneyimlerine dayalı olarak bir oyun zorluk seviyesi seçmeleri istenerek veya oyun sırasındaki yanıtların doğruluğuna dayalı olarak oyun karmaşıklığını dinamik olarak uyarlayarak kontrol edilebilir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör