パーソナライズされたコンピューターレビューで生徒のパフォーマンスが向上
「私たちの調査によると、学習者の母集団から収集されたデータを活用して、個々の学生のレビューをパーソナライズできるため、万能のレビューよりも大きなメリットが得られます」ボルダー。
「そしてこの体系的で包括的なレビューは、実践的かつ効率的な方法で教室に統合することができます。」
彼らの調査結果は 心理学、心理学協会のジャーナル。
Lindseyらは、計算モデルを使用して、間隔を置いた学習が学習に及ぼす影響を予測することに関心を持っていましたが、実際の作業の妥当性を確認することも望んでいました。
8年生のスペイン語教師と協力して、研究者たちは1学期にわたって179人の学生からデータを収集することができました。
生徒は毎週、本の新しい章を担当し、オンラインのフラッシュカードアプリを提供して、新しい語彙やフレーズを練習したり、古い資料を復習したりすることができました。
学生には知られていませんが、レビュー資料は3種類のセットで提供されました。
一部の資料は「マス」セットになっており、質問はその週の章からのみ引用されました。もう1セットの資料は、前週の章から抜粋した「一般的に間隔を置いた」ものでした。
研究者達によると、一般的にはマスレビューが学生に好まれますが、間隔を置いたレビューは学習と記憶に関する過去の研究で推奨されています。
ただし、この調査では、以前にすでにカバーされていたすべての章から3番目のレビューセットが抽出されました。
このレビューセットは、生徒がレビューするのに最も有益な資料を予測するアルゴリズムに基づいています。
オンライン小売業者が製品を推奨するために使用するアプローチと同様に、アルゴリズムはすべての学生からのデータを組み込んで、特定の学生が実践する必要のある資料を決定しました。
リンジー氏は、教師には通常、生徒ごとに個別の質問を設定する時間はないが、テクノロジーの使用により、この個別のレビューが可能になり、有望な結果が得られたと述べています。
学期が終了してから1か月後に行われた累積試験では、個別レビューにより、一括レビューよりも16.5％、一般的な間隔のレビューよりも10％パフォーマンスが向上しました。
重要なのは、パーソナライズされたレビューが、学期の最初の数章の資料（数か月後に忘れることが最も簡単だったであろう資料）に対して最も効果的であることが判明し、学生のスコアが平均2文字の成績で向上したことです。
「比較的控えめな介入（戦略的に選択されたレビューを週に約30分）は、長期的な教育成果に大きな利益をもたらす可能性があります」とリンジー氏は述べています。
重要なことに、パーソナライズされた質問セットは、学期の最初の5つの章（数か月後に忘れがちだったはずの章）に最も効果的であることがわかりました。
これらの結果は有望であると研究者らは指摘している。なぜなら、これらの結果は、学生や教師が過去に使用した単純な学習戦略に対する個人化された実践の確かな証拠を提供するからだ。
「一般的に学生がどれほど抵抗力があるかを復習するのは驚くべきことです」とリンジーは言った。 「彼らは彼らの仕事を今週の新しい教材を学ぶことと考えており、古い教材の明示的なレビューが彼らの学習の邪魔になっていると感じています。この実験はそうではないと主張している。」
研究の結果に基づいて、スペイン語教師は、次の学期に累積的な試験に集中するために彼自身の授業計画を再構成しました。
リンジーとその同僚は、学生の長期的な成果を改善するためにどのレビュー戦略が最も効果的であるかを調査し続ける予定です。
出典：心理学協会
