近年、教師は実際の演習、実験室実験、学生の研究にもっと注意を払っています。これは、知識を得ることの強さを独立して制御する能力があれば、学生は材料をもっとよく学習するからです。
自主的な訓練には積極的な側面があると証明する時間がありましたが、この現象の理由はあまり理解されていません。
いくつかの科学者は、自己指向学習は、その人の学習意欲のために効果的であると示唆している。しかし、自己指向学習と認知プロセス、特に記憶と注意プロセスとの関係を特定するためには、専門家のデータでは不十分である。
ニューヨーク大学のダグラス・マーカントとトッド・グレキスは、材料を研究するこのプロセスの有効性の理由を調査しようとしました。彼らは計算と認知の観点からこの種の学習の研究に着手した。
スペシャリストは、自己指向学習が他のタイプの教材作成より優れている理由についていくつかの仮説を立てています。
自主的で独立した情報の理解は、自分の経験を最適化し、まだ把握していない資料の学習に集中するのに役立ちます。さらに、自己指向学習の性質は、あなたが長期間学習した情報を保持することを可能にします。
しかし、この種のトレーニングは必ずしも効果的というわけではありません。人は彼が勉強しようとしている情報について間違いを犯すことができます。この理由は、認知的誤りである可能性がある。
研究者は、人々がさまざまな情報源を評価し、探しているデータを評価する方法を研究するための基礎は、機械学習の研究でよく使用される計算モデルであることに注意してください。
機械学習技術を用いた分析は、自己指向学習の否定的かつ積極的な瞬間を決定するのに役立つ。
共同研究では、この種の情報の認知と計算プロセスの評価を含めて、専門家が独立した自己指向の学習の基礎であるプロセスの本質を理解するのに役立ちます。
また、科学者は、これらのプロセスの理解を通じて、材料の独立した研究のための補助的な方法を開発することが可能になることを願っています。