Nye publikasjoner
Hvorfor er selvstudier så effektivt?
Sist anmeldt: 01.07.2025
Alt iLive-innhold blir gjennomgått med medisin eller faktisk kontrollert for å sikre så mye faktuell nøyaktighet som mulig.
Vi har strenge retningslinjer for innkjøp og kun kobling til anerkjente medieområder, akademiske forskningsinstitusjoner og, når det er mulig, medisinsk peer-evaluerte studier. Merk at tallene i parenteser ([1], [2], etc.) er klikkbare koblinger til disse studiene.
Hvis du føler at noe av innholdet vårt er unøyaktig, utdatert eller ellers tvilsomt, velg det og trykk Ctrl + Enter.
I de senere årene har lærere begynt å legge mer vekt på praktiske timer, laboratorieeksperimenter og studentforskning. Dette forklares med at elevene lærer stoff mye bedre hvis de har muligheten til å kontrollere intensiteten i kunnskapsinnhentingen selvstendig.
Selvstyrt læring har vist seg å være et positivt fenomen, men årsakene til dette fenomenet er dårlig forstått.
Noen forskere antyder at selvstyrt læring er effektiv på grunn av en persons motivasjon til å lære. Eksperter har imidlertid ikke nok data til å identifisere forholdet mellom selvstyrt læring og kognitive prosesser, spesielt hukommelses- og oppmerksomhetsprosesser.
Årsakene til effektiviteten til denne spesifikke prosessen med å studere materialet ble forsøkt undersøkt av forskere fra New York University, Douglas Markant og Todd Gurekis. De nærmet seg studiet av denne typen læring fra et beregningsmessig og kognitivt synspunkt.
Eksperter fremmer flere hypoteser om hvorfor selvstyrt læring har fordeler fremfor andre typer læring.
Selvstyrt og uavhengig læring hjelper en person med å optimalisere opplevelsen sin og fokusere på læringsmateriell som vi ennå ikke har mestret. I tillegg tillater selvstyrt lærings natur at man husker lært informasjon over lengre tid.
Denne typen læring er imidlertid ikke alltid effektiv. En person kan gjøre feil når de tar avgjørelser om informasjonen han eller hun skal studere. Årsaken til dette kan være kognitive feil.
Forskerne bemerker at beregningsmodeller som ofte brukes i maskinlæringsforskning, kan brukes til å studere hvordan folk evaluerer ulike informasjonskilder og dataene de søker.
Analyse ved hjelp av maskinlæringsmetoder kan bidra til å identifisere de negative og positive aspektene ved selvstyrt læring.
En kombinert studie som inkluderer en vurdering av denne typen læring fra både kognitive og beregningsmessige prosesser, vil hjelpe eksperter med å forstå prosessene som ligger til grunn for uavhengig, selvstyrt læring.
Forskere håper også at ved å forstå disse prosessene, vil det være mulig å utvikle hjelpemetoder for uavhengig studie av materialet.