Warum ist das Selbststudium so effektiv?
Zuletzt überprüft: 16.10.2021
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In den letzten Jahren haben die Lehrer mehr auf praktische Übungen, Laborexperimente und Studentenforschung geachtet. Dies liegt an der Tatsache, dass die Schüler das Material viel besser lernen, wenn sie die Fähigkeit haben, die Intensität des Wissens unabhängig voneinander zu kontrollieren.
Selbstgesteuertes Training hatte Zeit, sich von der positiven Seite zu bewähren, die Gründe für dieses Phänomen sind jedoch wenig bekannt.
Einige Wissenschaftler schlagen vor, dass selbstgesteuertes Lernen aufgrund der Lernmotivation der Person effektiv ist. Um jedoch den Zusammenhang zwischen selbstgesteuertem Lernen und kognitiven Prozessen, insbesondere Gedächtnis- und Aufmerksamkeitsprozessen, zu identifizieren, reichen Daten von Spezialisten nicht aus.
Douglas Markant und Todd Gurekis, Wissenschaftler der New York University, versuchten, die Gründe für die Effektivität dieses Prozesses der Materialuntersuchung zu untersuchen. Sie lernten diese Art des Lernens aus rechnerischer und kognitiver Sicht kennen.
Spezialisten stellen mehrere Hypothesen auf, warum selbstgesteuertes Lernen Vorteile gegenüber anderen Arten der Materialbearbeitung hat.
Ein selbstgesteuertes und unabhängiges Verständnis von Informationen hilft einer Person, ihre Erfahrung zu optimieren und sich auf das Studium von Materialien zu konzentrieren, die wir noch nicht erfasst haben. Darüber hinaus ermöglicht die Art des selbstgesteuerten Lernens, dass Sie die Informationen, die Sie studiert haben, für eine lange Zeit behalten.
Diese Art von Training ist jedoch nicht immer effektiv. Eine Person kann Fehler machen, wenn sie eine Entscheidung über die Informationen trifft, die sie studieren wird. Der Grund dafür können kognitive Fehler sein.
Forscher stellen fest, dass die Grundlage für die Untersuchung, wie Menschen verschiedene Informationsquellen bewerten und die gesuchten Daten bewerten, die Computermodelle sein können, die üblicherweise in maschinellen Lernstudien verwendet werden.
Eine Analyse mittels maschineller Lerntechniken kann helfen, die negativen und positiven Momente des selbstgesteuerten Lernens zu bestimmen.
Eine gemeinsame Studie, die eine Bewertung dieser Art des Verständnisses von Information in Bezug auf kognitive und rechnerische Prozesse beinhaltet, wird Experten helfen, das Wesen der Prozesse zu verstehen, die die Grundlage für unabhängiges, selbstgesteuertes Lernen bilden.
Außerdem hoffen die Wissenschaftler, dass durch das Verständnis dieser Prozesse Hilfsmethoden für das unabhängige Studium des Materials entwickelt werden können.