[論文レビュー] Preparing Unprepared Students For Future Learning

Mark Abdelshiheed, Mehak Maniktala+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 18, 2023

Advanced Text Analysis Techniques被引用数 7

ひとこと要約

研究は、 Worked Examples および prompts を用いた明示的な BC（Backward Chaining）戦略指導が、Rote および Dabbler 学習者を、ロジックと確率の両分野で Selective 学習者に追いつかせるのを助け、効果は6週間後まで持続することを示した。

ABSTRACT

Based on strategy-awareness (knowing which problem-solving strategy to use) and time-awareness (knowing when to use it), students are categorized into Rote (neither type of awareness), Dabbler (strategy-aware only) or Selective (both types of awareness). It was shown that Selective is often significantly more prepared for future learning than Rote and Dabbler (Abdelshiheed et al., 2020). In this work, we explore the impact of explicit strategy instruction on Rote and Dabbler students across two domains: logic and probability. During the logic instruction, our logic tutor handles both Forward-Chaining (FC) and Backward-Chaining (BC) strategies, with FC being the default; the Experimental condition is taught how to use BC via worked examples and when to use it via prompts. Six weeks later, all students are trained on a probability tutor that supports BC only. Our results show that Experimental significantly outperforms Control in both domains, and Experimental Rote catches up with Selective.

研究の動機と目的

• 戦略認識が低い学習者の問題解決戦略をいつ使うかに関する明示的な指導が学習効果を高めるかを検討する。
• 戦略認識と時間認識の訓練が、2つの演繹ドメイン（ロジックと確率）でのパフォーマンスに与える影響を検討する。
• 介入後、Rote および Dabbler グループが Selective 学習者とのギャップを縮められるかを評価する。
• 別のドメインで別のチューターを用いて、6週間後の長期効果を分析する。
• 訓練前後の戦略切替行動を特徴づけ、メタ認知の変化を理解する。

提案手法

• 2人の ITS チューターを使用：ロジック・チューターは Forward-Chaining（FC）および Backward-Chaining（BC）をサポートし、BC は Worked Examples と prompts によって明示的に教示；確率チューターは BC のみをサポート。
• 実験群は BC の Worked Examples と適切に切替る prompts を受け取り、対照群は戦略指導を受けず。
• 参加者は NC State の CS 学部生；メタ認知グループは事前テストの解法パターンに基づくランダムフォレスト分類器で予測され；グループは Rote Exp、Dabbler Exp、Rote Ctrl、Dabbler Ctrl、Selective。
• ロジック訓練の6週間後、全参加者は確率チューターで訓練を受け、ポステストを実施。
• アウトカムには、プレテスト/ポストテストのスコア、同型のポストテスト、正規化学習利得（NLG）、戦略切替指標を含む。
• 統計解析には、共変量としてプレテストスコアを用いたANOVAおよびANCOVAを含み、条件とメタ認知グループ効果を評価。

(a) Forward Chaining

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 明示的な BC 戦略指導と Worked Examples および時間ベースの prompts は、Rote および Dabbler 学習者の演繹分野での学習を改善するか。
• RQ2 ロジック分野の改善が6週間後に確率分野へ転移するか。
• RQ3 介入から Rote 学習者は Dabbler や Selective 学習者より恩恵を受けるか。
• RQ4 介入は Rote および Dabbler グループが分野横断で Selective 学習者に追いつくのを可能にするか。
• RQ5 訓練に関連する早期/遅期の戦略切替行動はどう観察されるか。

主な発見

• 実験群はロジックと確率の両分野で対照を有意に上回った。
• 介入を受けた Rote 学習者が最も恩恵を受け、ポストテストおよびNLG の改善が Selective 学習者に近づく、あるいは同等になる傾向を示した。
• Dabbler 学習者はロジックのポストテストと確率のポストテストで利得を示したが、指標間でよりニュアンスが見られた。
• 6週間後の確率分野への転移は、実験群の持続的優位性を対照群より示した。
• 戦略切替分析は、実験的 Rote が訓練中およびポストテスト時に Early Switching で Selective に匹敵したことを示し、メタ認知の整合が成功した可能性を示唆する。
• Selective 学習者は一般に対照を上回り、実験的 Rote はロジックのポストテストで Selective を超えることもあった。

(b) Backward Chaining