スポーツベット おすすめ
この研究は国立科学財団 (NSF) からの助成金によって後援されています, 心理科学科とスポーツベット おすすめ科の連携が含まれます. スポーツベット おすすめ科の同僚は 博士. N. サンジェイ・スポーツベット おすすめ スポーツベット おすすめ エイミー・ルアンファー. スポーツベット おすすめ の資金提供について説明した記事が見つかります ここ、スポーツベット おすすめ スポーツベット おすすめの詳細については、こちらをご覧ください.
生徒が新しい内容を学習したり、スポーツベット おすすめを理解しようとしているとき, 画像は学習を促進し、スポーツベット おすすめを理解しやすくする上で重要な役割を果たします. しかし, これらの画像は一貫性があり、生徒を支援できるように適切にデザインされている必要があります, 不適切なデザインの画像は混乱を招き誤解を招くだけかもしれません.
このプロジェクトは認知心理学の分野を組み合わせたものです, 特に視覚的な合図と目の動き, そして物理教育. このプロジェクトは、科学の学生のスポーツベット おすすめ解決能力を向上させる上での視覚的な手がかりとフィードバックの役割を調査します, テクノロジー, 数学, およびエンジニアリング (STEM) 分野, そして、転移可能な学習のためにそのようなキューイングの効果を最適化する方法. 元の研究では、物理学の専門家と初心者の両方に物理図を提示しました, そして、物理学のスポーツベット おすすめを解決するために図の情報を使用するときの目の動きと推論の違いを調べました (スポーツベット おすすめら., 2010; スポーツベット おすすめら、2012). これらの研究では、物理学の専門家が図の関連領域の調査により多くの時間を費やしていることが判明, 初心者は、スポーツベット おすすめを解決する際によくある誤解に関連する無関係な領域により注意を向けました. これは次のことを示唆しています トップダウン処理 (これまでの知識と経験) はスポーツベット おすすめ解決における注意を導くのに役立ちます. 追跡調査 (スポーツベット おすすめら、2013) 初心者の注意を無関係な領域から物理図の重要な部分に向けることで、初心者の推論を改善しようとしました, 視覚的なキューイングを使用する. 手がかりのある図を表示した後, 生徒はジェット コースターに関する 1 つのスポーツベット おすすめに正解する可能性が高かった (上の写真). 目の動きを分析したところ、視覚的な合図をよく観察した生徒は、視覚的な合図にあまり注意を払わなかった生徒よりもジェットコースタースポーツベット おすすめの成績が良かったことが判明しました. 転がるボールを特徴とする 1 つの図 (上の図), 何らかの学習の兆候が見つかりました; ボール図の手がかりを与えられた生徒は、手がかりなしの同様のスポーツベット おすすめでより良い成績を収めました, 特定のスポーツベット おすすめについての正しい推論が将来のスポーツベット おすすめに移行する可能性があることを示唆する.
最近の仕事 (スポーツベット おすすめら., 2014) は、正しさのフィードバックと視覚的な手がかりの両方を組み合わせると、, 正しさのフィードバックのみまたは視覚的な手掛かりのみを使用する場合よりも、より多くの転移可能な学習が発生します. さらに, いくつかの同様のスポーツベット おすすめがその方法で解決された後, 視覚的な手がかりと正しさのフィードバックの両方を受け取った学習者は、同じ概念を共有する転移スポーツベット おすすめを解決するために必要な関連情報を自動的に取得する能力が向上したことが示されました, ただし形式が異なります. 視覚的な手がかりを受け取っていなかった生徒たちは、関連する情報を自動的に抽出する能力をあまり獲得していませんでした, 転送のスポーツベット おすすめを正しく解決できたとしても. 概念的なスポーツベット おすすめ解決における視覚的手がかりのモデルの観点から、正しさフィードバックと視覚的手がかりの両方の役割を説明します, 正しさのフィードバックにより、誤解を持った学習者が「行き詰まり」（スポーツベット おすすめの解決方法がわからない）に追い込まれる, 視覚的な手がかりが注意を引き、スポーツベット おすすめの表現を再構成するために必要な追加情報を提供することができます, これにより、正しい解決策の発見が容易になります.
この研究はスポーツベット おすすめに焦点を当てていますが, その影響はさらに広範囲に応用できる可能性があります. スポーツベット おすすめに役立つ関連する視覚的手がかりが見つかった場合, これらのアイデアは、視覚的表現が重要な役割を果たす他の学術分野にも応用できるかもしれません. これは、生徒を指導し、学習を促進するより効率的な方法につながる可能性があります, 特にコンピュータ支援指導 (CAI) において. しかし, 視覚的な手がかりの仕組みをより深く理解するには、このアイデアについてさらに研究する必要があります, 正確さのフィードバックとともに, 問題解決とそこからの学習を改善できる. 私たちは現在、これらのプロセスを説明する理論を開発中.
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関連するスポーツベット おすすめファレンス プレゼンテーション
マドセン, A., スポーツベット おすすめ, A.、ロシキー、LC、 & レベロ, N. S. (2012, 3月). スキャンマッチ スコアを使用して、物理スポーツベット おすすめの正しいソルバーと間違ったソルバーの間の目の動きの違いを理解する. 視線追跡研究に関する第7回隔年シンポジウムでの講演 & アプリケーション, サンタバーバラ, カナダ.
マドセン, A., スポーツベット おすすめ, A. M.、ロシキー、LC、 & レベロ, N. S. (2011, 7月). 物理スポーツベット おすすめにおける目の動きと推論に影響を与える視覚的手がかり. 米国物理教師協会の夏期会議で発表された論文, オマハ, 北東.
スティーブンス, T., カーマイケル, A., スポーツベット おすすめ, A. M., ギレ, E.、ロシキー、LC、 & レベロ, N. S. (2011, 4月). 物理学における初心者のスポーツベット おすすめ解決者に対する視覚的注意喚起の効果. 全米科学教育研究協会年次総会で発表された論文, オーランド, フロリダ州.
カーマイケル, A., スポーツベット おすすめ, A., ギレ, E., ロシュキー, L., & レベロ, S. (2010, 7月). 物理学のスポーツベット おすすめを解く際の専門家と初心者の目の動きの比較. 米国物理教師協会夏期会議での講演, ポートランド, または.
