テクノロジーが将来どのように教室を形作るか

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インタラクティブな学習ソフトウェアは、テストのスコアをどの程度改善しますか？

それ自体—意味のないもの 社会的つながり 継続的な強化— 教育用ソフトウェア 通常、持続的なような長期的な結果にはつながりません テストスコアの改善.

ソフトウェアの直前と直後に、トピックの理解度やタスクを実行する能力、または知識を適用する能力を測定する場合 介入（介入は、通常は行わないいくつかの異なる手順の派手な診断用語です）、被験者の堅実な部分 テストグループでは、多くの場合、適切に設計された魅力的なソフトウェアを想定すると、介入が行われた対照グループの被験者よりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。 発生しません。

ただし、1回の介入で効果が持続する可能性はほとんどありません。 多くの補強が必要です。 強化とは、繰り返しのセッションが長期間にわたってプログラムに継続的に関与することを意味し、それは通常、社会的相互作用を意味します。 ソフトウェアエージェントと物理的なロボットを巻き込む研究努力、私はまだ日常的に実行されているマシンが人間の教師が社会的相互作用のレベルを提供するのを見たことがありません できる。

未就学児 少し違うケースです。 キッズ 2〜4歳からは、エンゲージメント手法としてコールアンドレスポンスを使用するよくできたテレビ番組にエンゲージします。

プログラムされたシステムの無限の忍耐力と、学習者が望む回数だけ何かを繰り返す準備ができていることも資産です。 その時代の利点は非常に現実的ですが、制限も同様です。 学習者の感情的な認識に加えて、完全に独立した教育システムには、空間的な認識が必要であり、部屋の視覚的および音響的コンテキストを有意義に処理できる必要があります。

それは子供がインタラクティブな運動から集められた情報を適用するのを助けることができる必要があります。 垂直に接続された2本の平行線の2つのセットを持つページまたは画面上の四辺形が「長方形」と呼ばれることを未就学児に学ばせることができるのは1つのことです。 それは別です ページや画面の向こう側にある部屋を見回してもらい、周囲の他の長方形を識別させたり、部屋のドアの形を次のように識別させたりすること。 矩形。 このようなエンゲージメントは現在、高度に管理された部屋で実行可能ですが、未就学児がいる部屋は滞在する傾向がありません 高度に制御されており、センサーとソフトウェアを配置するまでに、人間を雇うこともできます。 教師。

今のところ、それはです。 教育用ソフトウェアやその他のテクノロジーの経験は、強力な学習支援を生み出す可能性があります。そのようなシステムがすべての人に自分で教えることができる日が来るでしょう。 そしてその日、私たちは人類について答えるためにいくつかのはるかに大きな質問をするつもりです 単に指導のコストを削減し、改善する方法を理解するよりも、機械との関係 テストのスコア。

Ian McCulloughは、消費者向けテクノロジーの専門家であり、ForbesとThe HuffingtonPostから出版されたフリーランスのライターでもあります。 ここで彼のQuoraの投稿をもっと見る：