Nya publikationer
Varför är självstudier så effektiva?
Senast recenserade: 01.07.2025
Allt iLive-innehåll är mediekontrollerat eller faktiskt kontrollerat för att säkerställa så mycket faktuell noggrannhet som möjligt.
Vi har strikta sourcing riktlinjer och endast länk till välrenommerade media webbplatser, akademiska forskningsinstitut och, när det är möjligt, medicinsk peer granskad studier. Observera att siffrorna inom parentes ([1], [2] etc.) är klickbara länkar till dessa studier.
Om du anser att något av vårt innehåll är felaktigt, omodernt eller på annat sätt tveksamt, välj det och tryck på Ctrl + Enter.
Under senare år har lärare börjat ägna mer uppmärksamhet åt praktiska lektioner, laboratorieexperiment och studentforskning. Detta förklaras av att eleverna lär sig material mycket bättre om de har möjlighet att självständigt kontrollera intensiteten i sitt kunskapsinhämtning.
Självstyrt lärande har visat sig vara ett positivt fenomen, men orsakerna till detta fenomen är dåligt förstådda.
Vissa forskare menar att självstyrt lärande är effektivt på grund av en persons motivation att lära sig. Experter har dock inte tillräckligt med data för att identifiera sambandet mellan självstyrt lärande och kognitiva processer, särskilt minnes- och uppmärksamhetsprocesser.
Skälen till effektiviteten hos just denna process för att studera materialet försökte undersökas av forskare från New York University, Douglas Markant och Todd Gurekis. De närmade sig studiet av denna typ av lärande ur ett beräkningsmässigt och kognitivt perspektiv.
Experter framför flera hypoteser om varför självstyrt lärande har fördelar jämfört med andra typer av lärande.
Självstyrt och oberoende lärande hjälper en person att optimera sin upplevelse och fokusera på läromedel som vi ännu inte behärskar. Dessutom möjliggör det självstyrda lärandets natur att man kan behålla inlärd information under en längre tid.
Denna typ av lärande är dock inte alltid effektiv. En person kan göra misstag när de fattar beslut om den information han eller hon ska studera. Orsaken till detta kan vara kognitiva fel.
Forskarna noterar att beräkningsmodeller som vanligtvis används inom maskininlärningsforskning skulle kunna användas för att studera hur människor utvärderar olika informationskällor och utvärderar den data de söker.
Analys med hjälp av maskininlärningsmetoder kan hjälpa till att identifiera de negativa och positiva aspekterna av självstyrt lärande.
En kombinerad studie som inkluderar en bedömning av denna typ av lärande från både kognitiva och beräkningsmässiga processer kommer att hjälpa experter att förstå de processer som ligger till grund för självständigt, självstyrt lärande.
Forskare hoppas också att genom att förstå dessa processer kommer det att vara möjligt att utveckla hjälpmetoder för oberoende studier av materialet.