認知負荷理論(CLT)は、最近、教育における”次の大きなもの”となっています。 ディラン-ウィリアムは26January2017にツイートし、”Swellerの認知負荷理論は教師が知るための最も重要なことであるという結論に達しました。「これは強調的な声明であり、その意味を考慮することが重要です。 教師として、私たちの時間には大きな要求があるので、新しい戦略を検討する際には証拠を評価することが不可欠です。
CLTは、1980年代後半にSweller(Sweller、1998)によって最初に研究され、私たちのワーキングメモリ–私たちが現在やっていることを処理する私たちの心の部分–は、一度に限られた量の情報を扱うことができるという考えに基づいています。 Reifの(Reif、2010)認知負荷の記述は非常に有用です: 「タスクに関わる認知的負荷は、このタスクを実行するために人が必要とする認知的努力(または情報処理の量)です。”CLTを説明するオンラインで自由に利用できる多くの優れたリソースがあります(Paas et al. (Paas e t a l.,2003)有用な概要のために),だから我々は唯一の記事の残りのために有用であろうここで理論の基礎に触れることになります.
理論は、認知負荷の三つの異なる形態を識別します:
- 内因性認知負荷: トピックの事前知識の影響を受けることができる材料自体の固有の難しさ、
- 無関係な認知負荷:材料が提示される方法によって生成され、学習を支援しない負荷
- Germane認知負荷:情報処理を支援し、”スキーマ”の開発に貢献する要素。
CLTは、認知負荷が処理能力を超えると、活動を正常に完了するのに苦労することを示唆しています。 CLTを要約すると、De Jong(De Jong、2010)は、”認知負荷理論は、学習タスクで作業記憶容量を超えたときに学習が妨げられると主張する”と述べている。
ワーキングメモリは短期的かつ有限と見なされるべきですが、長期的なメモリは無限と見なすことができます。 目的は、学生が新しい材料にさらされたとき、彼らはこの以前の知識に描画することができ、認知負荷が低減されるため、長期記憶に知識を移動する しかし、被験者の知識が不完全である場合、学生は長期記憶にフォールバックすることができず、作業記憶が過負荷になり、作業記憶障害につながる。 Gathercole and Alloway(Gathercole and Alloway,2007)によると、作業メモリ障害の兆候は次のとおりです。
- 不完全なリコール
- 指示に従わない
- 場所保持エラー
- 場所保持エラー
- タスクの放棄。
もちろん、CLTに関連していないこれらの理由は他にもたくさんありますが、教師はこの理論が教室にどのように適用されるかを理解していれば、認知負荷を考慮した方法でレッスンを計画することができます。
認知負荷の軽減
内因性認知負荷は、サブタスクが全体として一緒に説明される前に個別に教えられるように、件名の内容を分解し、配信 アイデアは、新しい仕事の導入に早すぎる学生を圧倒しないようにすることです。
命令が提示される方法によって、無関係の認知負荷を減らすことができます。 私たちは、既存の知識のスキーマや精神モデルを参照することによって、新しい材料の意味を作ります。 命令の明確さの欠如は、作業メモリに高すぎる負荷をかけるので、新しいスキーマ形成とは対照的に、命令の問題解決に時間がかかりすぎます。 例えば、過度の書き込みと教師が同時に話してPowerPointを使用するレッスンは、誤って過度の認知負荷を生成し、ワーキングメモリの障害につながることが Chandler and Sweller(Chandler and Sweller、1991)は、「認知負荷理論は、効果的な教材が、認知資源を学習に関連する活動に向けることによって学習を容易にすることを示唆している。’
トピック内のアイデアを紹介
Van Merrißnboer et al. (Vanmerrienboer e t a l.,2003)は、認知負荷を軽減しようとするために、単純から複雑な配列決定を使用することを推奨しています。 彼らは、解決された例(完全な解決策が示され、学生が新しい質問に適用しなければならない)から始め、完了課題(部分的な解決策が与えられ、彼ら自身で完 これは、各段階で必ずしも教師の助けを必要とせずに、学生が独立して学ぶのを助ける足場の一形態として機能します。
Renkl and Atkinson(Renkl and Atkinson,2003)は、この退色する形の足場をさらに調べた。 彼らは、学習者が以前のスキル段階で解決策を解決するために必要な知識の一部をすでに習得しているため、活動を順番に移動すると、固有の負荷 したがって、彼らの研究では、モデル(完全な例)から始め、学習者が独立して完了しなければならない完了したステップを徐々に削除し、最終的に解決すべき問題だけを残すことを推奨しています。
これらの原則は、モデルの答えから始まり、多くの情報を含む書き込みフレーム/構造を提供し、続いて情報の少ない書き込みフレーム/構造を提供し、最終的に学習者が書き込みフレームなしで独立して完了しなければならない質問を提供することによって、教室で容易に適用することができます。 しかし、Kalyugaらによって示唆された”専門知識の逆転効果”を認識する価値があります。 (Kalyuga e t a l.,2003),これにより、専門家のための解決された例を提供し続ける場合,その有用性が大幅に削減されます. 認知負荷理論家は、これが解決された例には、専門家が自分自身で解決できる情報が含まれているため、有用なgermane認知負荷ではなく、冗長であり、したがって無関係な認知負荷を作るためであると示唆している。
認知負荷を最小限に抑えるための情報を提示する
Chandler and Sweller(Chandler and Sweller、1992)は、分割注意効果の証拠を発見した。 これは、同じトピックを議論するさまざまな情報源が、その隣に別のテキストに対応するキーを持つ図など、時間または空間で区切られている場合に このようにして情報が提示されると、それを融合しようとすることは学習者に委ねられ、それは無関係の認知負荷を生成する。 したがって、ソースのいずれかが新しいものを追加しない場合は、それを排除することをお勧めします。 ただし、両方のソースを含めることが不可欠な場合は、理想的には物理的に統合する必要があります(テキストと図を組み合わせた場合など)。 このようにして、無関係の認知負荷が低減され、代わりに内因性認知負荷およびゲルマン認知負荷にワーキングメモリ容量を使用することができる。
注意の言葉
もちろん、CLTには問題があります。 Reif(Reif、2010)は、認知負荷があまりにも軽減されると、「学習プロセス全体があまりにも多くの小さなステップで構成され、過度に断片化されて長くなる」と書 また、仮説が検証不可能であることに関係する問題もあります。 Doug Holton(Holton、2009)は、認知負荷を測定することは困難であり、したがって理論を証明するための証拠を生成することは困難であると指摘している。 重要な質問は、しかし、それは教室で有用であるかどうかです。
重要な質問は、しかし、それは教室で有用であるかどうかです。 Ashman(Ashman、2017)は、CLTの理解が彼の数学の教えを変えたと説明し、次の4つの例を提供しています:
- スライドを読まない–口頭とテキストの同時プレゼンテーションを避ける
- それを分解し、さらに–個々の問題タイプ間の練習のために一時停止する(これは3番に直接つながる)
- 例-問題のペア–ほぼ同じ質問と一緒に働いた例を与える
- 例–問題のペア-ほぼ同じ質問と一緒に働いた例を与える
- 五分後に停止-宿題の問題を解決しようとしている五分以上を費やすことはありません学生に助言
だから、cltはaのための単一の最 先生は知っていますか? おそらくそうではありません–それは大胆な主張です。 しかし、正しく使用すれば、複雑な教室環境で重要な変数である教師の指示を改善することができます。
キーテイクアウト
- 新しいトピックを紹介するときに主題の内容を分解し、理解を確認するために定期的に一時停止します。
- 同時にあまりにも多くの情報源を使用せずに明確に指示を提示します。
- 認知負荷をあまり減らすことに注意してください–学習プロセスは管理しやすいはずですが、過度に断片化されることはありません。
ドミニク-シブリはハートフォードシャー大学教育学部の上級講師です。 それ以前は、彼はNorth Herts Teaching Allianceの科学とSLEの責任者でした。
レイチェル-ウェストは心理学の学士号を取得し、三年間心理学を教えてきました。 彼女は心理学的理論が教育実践に適用することができる方法の意識を高めることに興味があります。Ashman G(2017)4つの方法認知負荷理論は私の教えを変えました。 https://gregashman.wordpress.com/2017/05/13/four-ways-cognitive-load-theory-has-changed-my-teaching%EF%BB%BF/で利用可能です(2017年7月25日アクセス)。
div 教育科学38(2):105-134。
https://edtechdev.wordpress.com/2009/11/16/cognitive-load-theory-failure/で利用可能です(2017年7月25日アクセス)。