74 подписчика
💭 Коллеги, в своё время делился с вами опытом проведения занятий в Академии Digital Leaning. На программе я вёл тему, которая посвящена целеполаганию при проектировании образовательного продукта с заказчиком.
Тогда обнаружил довольно занимательный инсайт при проверке домашнего задания, которое было представлено в виде учебных кейсов («case-study»).
Хотел бы поделиться наблюдением.
Дело в том, что для мотивированных и опытных студентов я всегда завышаю планку, когда даю обратную связь по домашнему заданию. Да, именно завышаю. Так как понимаю, что они всё равно дойдут до результата.
Инсайт по своей идее довольно близок к «зоне ближайшего развития» Выготского, так как контент подаётся в зависимости от готовности его принять. Но здесь не рассматривается следствие становления высших психических функций, а лишь прогнозируется сложность дополнительных вопросов к домашнему заданию в виде учебных кейсов в зависимости от факторов предыдущего опыта и учебной мотивации.
▪️Про и мотивацию и опыт обучающихся
Важно вспомнить про один из эффектов когнитивной нагрузки — эффект обращения опыта («The Expertise Reversal Effect»).
В нём сказано, что для обучающихся с более глубокими знаниями нужно использовать меньше инструкций (т.е. поддержки) в обучении, чтобы добиться более высокой производительности.
Как вы уже поняли, вопрос мотивации здесь вовсе не рассматривается, а в своих наблюдениях я его добавляю как решающий фактор.
Соответственно, чтобы добиваться более высоких образовательных результатов и сохранять при этом оптимальную когнитивную нагрузку среди высокомотивированных и опытных студентов необходимо не только снижать количество подсказок, но и расширять поле для размышлений по теме путём дополнительных вопросов. Даже несмотря на достигнутый образовательный результат.
▪️Про «поведенческие маркеры»
Как же всё-таки определить мотивированного и опытного студента при выполнении домашнего задания на открытых вопросах учебных кейсов, если под рукой отсутствуют сложные инструменты (например, в виде данных о цифровом следе)?
Приведём самый простой пример.
На вашем курсе даётся обратная связь для обучающихся в Гугл.Пространстве, например, в Гугл.Документах. На мой взгляд, можно воспользоваться, как бы я их называл, «поведенческими маркерами», которые и дадут вам подсказку.
Будьте наблюдательны, друзья, наблюдение — это научный метод.
Маркеры предыдущего опыта студента:
• Приводит во время ответов примеры из личного опыта.
• Во время ответов опирается на исследования, статистические факты, научные данные и иные доказательства по теме учебного кейса.
• Использует во время ответов сравнение своего опыта с решаемым кейсом.
Маркеры учебной мотивации студента:
• После второй итерации доработок продолжает давать аргументированные ответы, опираясь на личный опыт/учебный материал курса.
• Самостоятельно инициирует доработку учебного кейса. Например, напоминая на учебном портале или в сообщениях студенческого чата.
• Запрашивает дополнительные материалы для более углубленного решения учебного кейса.
▪️Про мифы
Некоторым может показаться, что такие действия приведут к снижению COR (индекс «доходимости»). Так как будет велика вероятность невыполнения следующих домашних заданий в виде учебных кейсов.
Нет.
Подобные действия приведут к более высокому образовательному результату, несмотря на то, что дополнительные вопросы задаются уже после достигнутых образовательных результатов.
Эта гипотеза ни раз подтверждалась на курсах. Причём мало того, что студенты мне писали в личные сообщения с просьбой проверить домашнее задание, так ещё и оставались благодарны за то, что я не сразу принял работу и каждый раз давал новые и более сложные комментарии.
Кстати, о кейсах. В методической мастерской «ФреймЛаб» мы уже запустили второй поток, который посвящён алгоритму создания учебных кейсов («case-study»).
Если было полезно, ставьте 👍🏼
Михаил Осипов и Команда сообщества Digital Learning
3 минуты
14 ноября 2023