სწავლის საფუძვლები: რა გვეხმარება ვისწავლოთ?

2024 ავტორი: Seth Attwood | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-16 16:09

როგორ ვსწავლობთ წიგნის ავტორმა, სტანისლას დინმა, გამოავლინა სწავლის ოთხი საყრდენი. ეს მოიცავს ყურადღებას, აქტიურ ჩართულობას, უკუკავშირს და კონსოლიდაციას. ჩვენ ხელახლა წავიკითხეთ წიგნი და უფრო დეტალურად განვიხილეთ ეს თვისებები და რა გვეხმარება მათ განმტკიცებაში.

ყურადღება

ყურადღება აგვარებს ერთ საერთო პრობლემას: ინფორმაციის გადატვირთვას. გრძნობები ყოველ წამს გადასცემს მილიონობით ბიტ ინფორმაციას. პირველ ეტაპზე ამ შეტყობინებებს ამუშავებენ ნეირონები, მაგრამ უფრო ღრმა ანალიზი შეუძლებელია. ყურადღების მექანიზმების პირამიდა იძულებულია შეასრულოს შერჩევითი დახარისხება. თითოეულ ეტაპზე ტვინი წყვეტს რამდენად მნიშვნელოვანია კონკრეტული გზავნილი და გამოყოფს რესურსებს მის დასამუშავებლად. სწორი შერჩევა ფუნდამენტურია წარმატებული სწავლისთვის.

მასწავლებლის ამოცანაა მუდმივად წარმართოს და მიიპყროს მოსწავლეთა ყურადღება. როდესაც ყურადღებას აქცევთ მასწავლებლის მიერ წარმოთქმულ უცხო სიტყვას, ის თქვენს მეხსიერებაში ფიქსირდება. არაცნობიერი სიტყვები რჩება სენსორული სისტემების დონეზე.

ამერიკელი ფსიქოლოგი მაიკლ პოზნერი გამოყოფს ყურადღების სამ ძირითად სისტემას:

1. განგაშის და აქტივაციის სისტემა, რომელიც განსაზღვრავს როდის უნდა მივაქციოთ ყურადღება;

2. ორიენტაციის სისტემა, რომელიც გეუბნებათ, რა უნდა მოძებნოთ;
3. საკონტროლო ყურადღების სისტემა, რომელიც განსაზღვრავს, თუ როგორ უნდა დამუშავდეს მიღებული ინფორმაცია.

ყურადღების მართვა შეიძლება ასოცირებული იყოს „ფოკუსირებასთან“(კონცენტრაციასთან) ან „თვითკონტროლთან“. აღმასრულებელი კონტროლი ვითარდება როგორც პრეფრონტალური ქერქის ფორმირება და მომწიფება ჩვენი ცხოვრების პირველი ოცი წლის განმავლობაში. მისი პლასტიურობის გამო, ეს სისტემა შეიძლება გაუმჯობესდეს, მაგალითად, შემეცნებითი ამოცანების, კონკურენტული ტექნიკის, თამაშების დახმარებით.

ჩართულობა

პასიური ორგანიზმი ცოტას ან საერთოდ არ სწავლობს. ეფექტური სწავლა გულისხმობს ჩართულობას, ცნობისმოყვარეობას და აქტიურ ჰიპოთეზას და ტესტირებას.

აქტიური ჩართულობის ერთ-ერთი საფუძველია ცნობისმოყვარეობა - იგივე ცოდნის წყურვილი. ცნობისმოყვარეობა ითვლება სხეულის ფუნდამენტურ მამოძრავებელ ძალად: მამოძრავებელ ძალას, რომელიც ამოძრავებს მოქმედებას, როგორიცაა შიმშილი ან უსაფრთხოების მოთხოვნილება.

ფსიქოლოგები, უილიამ ჯეიმსიდან ჟან პიაჟემდე და დონალდ ჰებამდე, დაფიქრდნენ ცნობისმოყვარეობის ალგორითმებზე. მათი აზრით, ცნობისმოყვარეობა არის „ბავშვის სურვილის პირდაპირი გამოვლინება, გაეცნოს სამყაროს და შექმნას მისი მოდელი“.

ცნობისმოყვარეობა ჩნდება როგორც კი ჩვენი ტვინი აღმოაჩენს შეუსაბამობას იმას, რაც უკვე ვიცით და რისი ცოდნაც გვსურს.

ცნობისმოყვარეობის საშუალებით ადამიანი ცდილობს აირჩიოს ქმედებები, რომლებიც შეავსებს ცოდნის ამ ხარვეზს. საპირისპიროა მოწყენილობა, რომელიც სწრაფად კარგავს ინტერესს და ხდება პასიური.

ამავდროულად, ცნობისმოყვარეობასა და სიახლეს შორის პირდაპირი კავშირი არ არსებობს – შეიძლება არ ვიხიბლოთ ახალი საგნებით, მაგრამ ისეთები გვხიბლავს, რომლებსაც შეუძლიათ შეავსონ ცოდნის ხარვეზები. ზედმეტად რთული ცნებები ასევე შეიძლება იყოს დამაშინებელი. ტვინი მუდმივად აფასებს სწავლის სიჩქარეს; თუ ის აღმოაჩენს, რომ პროგრესი ნელია, ინტერესი იკარგება. ცნობისმოყვარეობა გიბიძგებთ ყველაზე ხელმისაწვდომ სფეროებში, ხოლო მათი მიმზიდველობის ხარისხი სასწავლო პროცესის განვითარებასთან ერთად იცვლება. რაც უფრო მკაფიოა ერთი თემა, მით უფრო დიდია მეორის პოვნის საჭიროება.

ცნობისმოყვარეობის მექანიზმის გასააქტიურებლად, თქვენ უნდა იცოდეთ ის, რაც უკვე არ იცით. ეს არის მეტაკოგნიტური უნარი. იყო ცნობისმოყვარე ნიშნავს გინდოდეს იცოდე, თუ გინდა იცოდე, მაშინ იცი ის, რაც ჯერ არ იცი.

კავშირი

სტანისლას დინის თქმით, რამდენად სწრაფად ვსწავლობთ, დამოკიდებულია ჩვენს მიერ მიღებული გამოხმაურების ხარისხსა და სიზუსტეზე. ამ პროცესში შეცდომები მუდმივად ხდება - და ეს აბსოლუტურად ბუნებრივია.

მოსწავლე ცდილობს, თუნდაც ეს მცდელობა წარუმატებლად იყოს განწირული, შემდეგ კი, შეცდომის სიდიდიდან გამომდინარე, ფიქრობს, როგორ გააუმჯობესოს შედეგი. შეცდომის ანალიზის ამ ეტაპზე კი სწორი გამოხმაურებაა საჭირო, რომელსაც ხშირად სასჯელში აგრევენ. ამის გამო ხდება სწავლაზე უარის თქმა და საერთოდ რაიმეს ცდაზე უარის თქმა, რადგან მოსწავლემ იცის, რომ ნებისმიერი შეცდომისთვის დაისჯება.

ორმა ამერიკელმა მკვლევარმა, რობერტ რესკორლამ და ალან ვაგნერმა გასული საუკუნის 70-იან წლებში წამოაყენეს ჰიპოთეზა: ტვინი სწავლობს მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ ხედავს უფსკრული იმას, რასაც წინასწარმეტყველებს და რასაც იღებს. და შეცდომა მიუთითებს ზუსტად სად არ დაემთხვა მოლოდინი და რეალობა.

ეს იდეა აიხსნება რესკორლა-ვაგნერის თეორიით. პავლოვის ექსპერიმენტებში ძაღლს ესმის ზარის რეკვა, რომელიც თავდაპირველად ნეიტრალური და არაეფექტური სტიმულია. შემდეგ ეს ზარი იწვევს პირობით რეფლექსს. ძაღლმა ახლა იცის, რომ ხმა წინ უსწრებს საკვებს. შესაბამისად იწყება უხვი ნერწყვდენა. რესკორლა-ვაგნერის წესი ვარაუდობს, რომ ტვინი იყენებს სენსორულ სიგნალებს (ზარის მიერ წარმოქმნილი შეგრძნებები) შემდგომი სტიმულის (საკვების) ალბათობის პროგნოზირებისთვის. სისტემა მუშაობს შემდეგნაირად:

• ტვინი წინასწარმეტყველებს შემომავალი სენსორული სიგნალების რაოდენობის გამოთვლით.
• ტვინი აღმოაჩენს განსხვავებას პროგნოზსა და რეალურ სტიმულს შორის; პროგნოზის შეცდომა ზომავს გაკვირვების ხარისხს, რომელიც დაკავშირებულია თითოეულ სტიმულთან.
• ტვინი იყენებს სიგნალს, შეცდომას, რათა გამოასწოროს მისი შინაგანი წარმოდგენა. შემდეგი პროგნოზი უფრო ახლოს იქნება რეალობასთან.

ეს თეორია აერთიანებს სწავლის საყრდენებს: სწავლა ხდება მაშინ, როდესაც ტვინი იღებს სენსორულ სიგნალებს (ყურადღების საშუალებით), იყენებს მათ წინასწარმეტყველებისთვის (აქტიური ჩართულობა) და აფასებს ამ წინასწარმეტყველების სიზუსტეს (უკუკავშირი).

შეცდომებზე მკაფიო უკუკავშირის მიწოდებით მასწავლებელი ხელმძღვანელობს მოსწავლეს და ამას არაფერი აქვს საერთო დასჯასთან.

უთხარი სტუდენტებს, რომ მათ ეს უნდა გაეკეთებინათ და არა სხვაგვარად, არ არის იგივე, რაც ეთქვათ: „თქვენ ცდებით“. თუ მოსწავლე აირჩევს არასწორ პასუხს A-ს, მაშინ გამოხმაურების მიცემა ფორმაში: „სწორი პასუხი არის B“იგივეა, რაც თქვა: „შენ ცდებოდი“. დეტალურად უნდა ავხსნათ, რატომ არის B ვარიანტი სასურველი A-ზე, ამიტომ თავად მოსწავლე მივა იმ დასკვნამდე, რომ შეცდა, მაგრამ ამავე დროს არ ექნება მჩაგვრელი გრძნობები და მით უმეტეს შიში.

კონსოლიდაცია

მიუხედავად იმისა, ვსწავლობთ კლავიატურაზე აკრეფას, ფორტეპიანოზე დაკვრას თუ მანქანის მართვას, ჩვენს მოძრაობებს თავდაპირველად წინაფრონტალური ქერქი აკონტროლებს. მაგრამ განმეორებით ჩვენ სულ უფრო ნაკლებ ძალისხმევას ვხარჯავთ და შეგვიძლია გავაკეთოთ ეს ქმედებები სხვაზე ფიქრის დროს. კონსოლიდაციის პროცესი გაგებულია, როგორც გადასვლა ნელი, ცნობიერი ინფორმაციის დამუშავებიდან სწრაფ და არაცნობიერ ავტომატიზაციაზე. მაშინაც კი, როდესაც უნარს დაეუფლება, ის საჭიროებს მხარდაჭერას და გაძლიერებას, სანამ ის ავტომატურად არ გახდება. მუდმივი პრაქტიკით საკონტროლო ფუნქციები გადადის საავტომობილო ქერქში, სადაც ფიქსირდება ავტომატური ქცევა.

ავტომატიზაცია ათავისუფლებს ტვინის რესურსებს

პრეფრონტალურ ქერქს არ ძალუძს მრავალფუნქციური სამუშაოები. სანამ ჩვენი ტვინის ცენტრალური აღმასრულებელი ორგანო ორიენტირებულია დავალებაზე, ყველა სხვა პროცესი გადაიდო. სანამ გარკვეული ოპერაცია ავტომატიზირებულია, ამას ძალისხმევა სჭირდება. კონსოლიდაცია საშუალებას გვაძლევს გავატაროთ ჩვენი ძვირფასი ტვინის რესურსები სხვა საკითხებში. აქ ძილი გვეხმარება: ყოველ ღამე ჩვენი ტვინი აერთებს იმას, რაც მიიღო დღის განმავლობაში. ძილი არ არის უმოქმედობის პერიოდი, არამედ აქტიური მუშაობა. ის იწყებს სპეციალურ ალგორითმს, რომელიც ასახავს გასული დღის მოვლენებს და გადასცემს მათ ჩვენი მეხსიერების განყოფილებაში.

როცა გვძინავს, ვაგრძელებთ სწავლას.ძილის შემდეგ კი კოგნიტური მოქმედება უმჯობესდება. 1994 წელს ისრაელელმა მეცნიერებმა ჩაატარეს ექსპერიმენტი, რომელმაც ეს დაადასტურა. „დღის განმავლობაში მოხალისეებმა ისწავლეს ბადურის კონკრეტულ წერტილში ზოლის აღმოჩენა. დავალების შესრულება ნელ-ნელა იზრდებოდა, სანამ არ მიაღწია პლატოს. თუმცა, როგორც კი მეცნიერებმა გამოაგზავნეს სუბიექტები დასაძინებლად, მათ სიურპრიზი შეემთხვათ: როდესაც ისინი გაიღვიძეს მეორე დილით, მათი პროდუქტიულობა მკვეთრად გაიზარდა და ამ დონეზე დარჩა მომდევნო რამდენიმე დღის განმავლობაში,”- თქვა სტანისლალ დინმა. ამის თქმით, როდესაც მკვლევარებმა გააღვიძეს მონაწილეები REM ძილის დროს, გაუმჯობესება არ მომხდარა. აქედან გამომდინარეობს, რომ ღრმა ძილი ხელს უწყობს კონსოლიდაციას, ხოლო REM ძილი ხელს უწყობს აღქმისა და მოტორული უნარების განვითარებას.

ამრიგად, სწავლა დგას ოთხ საყრდენზე:

• ყურადღება, ინფორმაციის გაძლიერების უზრუნველყოფა, რომელზეც ის არის მიმართული;
• აქტიური ჩართულობა - ალგორითმი, რომელიც ტვინს უბიძგებს ახალი ჰიპოთეზების გამოცდაზე;
• უკუკავშირი, რაც შესაძლებელს ხდის პროგნოზების რეალობასთან შედარებას;
• კონსოლიდაცია ავტომატიზაციისთვის, რაც ვისწავლეთ.