Evidence Based Education
주니어 학생을 위한 현재 모범 사례는 무엇입니까?
오랜 시간 독자들은 메타 분석 없이는 교육학적 전략이나 요인의 유효성을 결정할 수 없다는 것이 내 의견이라는 것을 알게 될 것입니다. 일반적으로 메타분석 효과크기는 다음과 같은 해석으로 볼 수 있다.
그러나 연구는 항상 상황에 따라 다릅니다. 단일 메타 분석은 주제에 대해 0.45의 효과 크기를 찾을 수 있지만 반드시 해당 효과의 중요성이 중간 수준임을 의미하지는 않습니다. 우리는 그러한 요인들이 동일한 맥락 내에서 다른 요인들과 어떻게 상호 관련되는지 식별할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 최근에 동료가 검토하지 않은 파닉스에 대한 메타 분석에서 구조화된 문해력의 평균 ES가 .45로 나타났으며 이는 중간 정도의 효과입니다. 그러나 메타 분석 문헌에서 균형 잡힌 문해력과 전체 언어에서 발견된 효과보다 훨씬 높습니다. 이것들이 언어 교육에 대한 가장 인기 있는 접근 방식이기 때문에 구조적 문해력은 중간 정도의 효과 크기에도 불구하고 세 가지 중 가장 증거 기반 접근 방식이라고 말할 수 있습니다.
이러한 이유로 여러 메타 분석의 결과를 단일 메타 분석에 넣는 2차 메타 분석을 수행하여 동일한 컨텍스트 내에서 서로 다른 교수법 간의 비교를 더 잘 수행하는 것이 유용할 수 있습니다. 최근에 나는 수학 교수법과 요인의 효과 크기를 기준으로 순위를 매기기 위해 41개의 메타 분석과 연구를 살펴본 수학 수업 주제에 대한 2차 메타 분석을 수행했습니다. 사실 이 분석의 가장 큰 약점은 교육학적 요인의 영향이 연령에 따라 달라지는 경향이 있다는 사실에 있다고 생각합니다. 예를 들어, 연구에 따르면 상황적 문제가 나이든 학생보다 어린 학생에게 낮은 결과를 낳는다는 것을 보여줍니다. 이를 위해 동일한 메타 분석 데이터를 연령별로 분류하려고 노력했습니다. 이 기사에서 저는 중년(3-5학년) 학생에 대한 모든 메타 분석 연구를 단일 보조 메타 분석으로 편집했습니다.
결과:
요인 용어:
숫자 사실 지침:기본 산술, IE 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈에 대한 지침. 이 효과 크기는 2012 Scotte Methe Meta-analysis에서 가져왔습니다. 자세한 내용은 다음을 확인하세요.https://www.teachingbyscience.com/math-fact-fluency
체험 게임:“게임에서 배우고 가르치는 것은 환경을 경험하고 상호 작용함으로써 실제 문제를 해결하고 해결함으로써 배우는 것을 기반으로 합니다. 학습자는 실제 경험과 관련된 시뮬레이션된 동작에 참여하여 이해를 얻고 게임의 개체와 상호 작용하여 학습합니다. 경험 학습의 기본 기반은 환경과의 상호 작용을 통한 학습자의 적극적인 역할입니다.” (Kacmaz) 이 효과 크기는 2022 Kacmaz, et al 메타 분석에서 가져왔습니다. 자세한 내용은 다음을 확인하세요.https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math
유창성 지시:수학 유창성은 속도와 정확성으로 정의됩니다. 이에 관한 교육은 직접적인 교육과 실습을 통해 학생들의 수학 유창함을 높이려는 시도입니다. 이 효과 크기는 2019 Cason, et al 메타 분석에서 가져왔습니다. 자세한 내용은 다음을 확인하세요.https://www.teachingbyscience.com/math-fluency
DI 게임:“학습은 진도 및 즉각적인 피드백을 통해 학생 참여를 생성하는 자극-반응 조절, 빠른 속도의 훈련 또는 구조화된 수업 계획과 연결됩니다. 사실을 기계적으로 암기해야 하며 반드시 창의적 사고를 촉진하지는 않는 학습 및 교육. 게임 프레젠테이션은 질문, 답변 및 피드백을 따릅니다. 반복적인 연습을 제공합니다.” 이 효과 크기는 2022 Kacmaz, et al 메타 분석에서 가져왔습니다. 자세한 내용은 다음을 확인하세요.https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math
협력 동기:이 효과 크기는 1995년 Zhinning 메타 분석에서 가져온 협력 동기 부여 전략 대 경쟁적 동기 부여 전략을 기반으로 합니다. 자세한 내용은 다음을 확인하세요.https://www.teachingbyscience.com/cooperative-vs-competitive-education
조작:이 효과 크기는 Carbonneau 등의 메타 분석에서 가져왔습니다. 자세한 내용은 다음을 확인하세요.https://www.teachingbyscience.com/manipulatives
게임 기반 학습:이 효과 크기는 2022 Kacmaz, et al 메타 분석에서 가져왔습니다. 자세한 내용은 다음을 확인하세요.https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math
숙제:이 효과 크기는 2018 Fan, Et al 메타 분석에서 가져왔습니다. 자세한 내용은 다음을 확인하세요.https://www.teachingbyscience.com/math-homework
구성주의 게임:“학습자는 지식이 전달되기보다는 학습자에 의해 구성되는 것으로 가정되도록 자신의 학습에 적극적으로 참여합니다. 구성주의는 경험 및 발견 학습과 밀접한 관련이 있습니다. 그러나 마지막 단계로 학습자의 개인적 의미 구성을 추가합니다.” (Kacmaz) 이 효과 크기는 2022 Kacmaz, et al 메타 분석에서 가져왔습니다. 자세한 내용은 다음을 확인하세요.https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math
기술:이 효과 크기는 기술의 일반화 가능한 영향을 기반으로 하며 2022 Ran, Et al 메타 분석에서 가져왔습니다. 더 많은 정보를 확인하려면https://www.teachingbyscience.com/technology-and-math
계산기:이 효과 크기는 학생들에게 계산기를 제공하는 효과를 기반으로 하며 Aimee Ellington 2003 메타 분석에서 가져왔습니다. 자세한 내용은 다음을 확인하세요.https://www.teachingbyscience.com/calculator
발견 기반 게임:“학습은 학생들이 레벨을 통해 개념을 스스로 발견할 때 발생합니다. 발견 학습은 기존 지식을 바탕으로 새로운 것을 발견하고 학습자는 탐구 기반 추론을 적용하고 문제 해결을 수행하고 결정을 내리고 전략을 적용합니다. 학생들은 물체를 탐색하고 조작하거나 실험을 수행하여 게임과 상호 작용합니다.” 이 효과 크기는 2022 Kacmaz, et al 메타 분석에서 가져왔습니다. 자세한 내용은 다음을 확인하세요.https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math
토론:
이 연구는 몇 가지 한계가 있다고 생각합니다. 첫 번째이자 가장 중요한 것은 이 분야에 대한 연구가 충분하지 않다는 것입니다. 메타 분석이 중요하지만 데이터가 종종 매우 연령에 따라 달라질 수 있다고 주장합니다. 그러나 우리는 중학생에 대한 메타 분석 데이터가 많지 않습니다. 이 데이터는 이 나이에 유창한 교육이 매우 중요함을 시사하지만, 저는 이 시점에서 두 가지 제한 사항이 있다고 주장합니다. 첫째, 2012년 Scotte Methe 메타 분석(이 ES의 소스)은 결과의 신뢰성을 제한하는 단일 사례 메타 분석이었습니다. 게다가, 이 메타 분석 데이터 중 개념적 또는 응용 기반 수업에 대한 데이터가 거의 없기 때문에 이 연령대에서 개념적 수업과 절차적 수업의 가치를 비교하고 대조하기가 어렵습니다.
즉, 우리는 이 연령 범위에서 가장 높은 조작 결과를 볼 수 있으며, 아마도 조작을 사용하기에 가장 좋은 시기는 주니어 학년임을 보여줍니다. 더욱이, 이 학년에서 수학 사실 교육에 대한 매우 높은 결과를 볼 수 있지만, 자릿수와 같은 수리 기술을 가르치는 데 대한 낮은 결과를 봅니다. 나에게 이것은 아마도 수리 능력이 초등 학년에서 가장 중요하게 개발되는 반면, 우리는 중학교에서 그것을 가르칠 때 약간의 수익이 감소하기 시작한다는 것을 암시할 수 있습니다.
면책 조항을 제쳐두고, 우리는 이 시대에 유창한 교육, 수학 사실 유창한 교육, 직접적인 교육/체험 게임에 대한 강력한 증거를 볼 수 있다고 생각합니다. 나는 또한 우리가 이 시대에 조작과 협력적 동기에 대한 중간 정도의 증거를 본다고 생각합니다.
나다니엘 핸스포드가 각본을 맡은 작품
최종 수정 2022-04-29
참조:
카마즈. (2022). 교육 게임에서 수학 지식의 교육학적 접근 및 유형 검토: 메타 분석 및 비판적 검토. 교육 연구 검토, 35, N.PAG.
덩크. (2018). 효과적인 분화 관행: 초등 교육에서 분화 관행의 인지 효과에 대한 연구의 체계적인 검토 및 메타 분석. 교육 연구 검토, 24, 31–54.
E, Emanet, et al.(2021). 수학 과목에서 사용하는 학생 중심 교수법이 수학 성취도, 태도 및 불안에 미치는 영향: 메타분석 연구. 참여 교육 연구. 8(2), PP. 240-259.
Carbonneau, KJ, Marley, SC, & Selig, JP(2013). 구체적인 조작으로 수학을 가르치는 효과에 대한 메타 분석. 교육 심리학 저널, 105(2), 380-400. 도이:http://dx.doi.org/10.1037/a0031084
Qin, Z., Johnson, DW, & Johnson, RT(1995). 협력 대 경쟁 노력 및 문제 해결. 교육 연구 검토, 65(2), 129–143. https://doi.org/10.3102/00346543065002129
팬. (2017). 수학 및 과학에서 숙제와 학생들의 성취: 30년 메타 분석, 1986–2015. 교육 연구 검토, 20, 35–54.
란. (2022). 기술의 기능과 역할이 K-12 교실에서 학생들의 수학 성취도에 미치는 영향에 대한 메타 분석. 컴퓨터 지원 학습 저널., 38(1), 258–284.
Ellington, AJ (2003). 대학 예비 수학 수업에서 계산기가 학생의 성취도 및 태도 수준에 미치는 영향에 대한 메타 분석. 수학 교육 연구 저널, 34, 433.
Methe, S., Kilgus, S., Neiman, C., & Chris Riley-Tillman, T. (2012). 단일 사례 연구에서 기초 수학 계산을 위한 중재의 메타 분석. 행동 교육 저널, 21(3), 230–253. https://doi-org.ezproxy.lakeheadu.ca/10.1007/s10864-012-9161-1
Cason, M., Young, J., & Kuehnert, E. (2019). 수치 능력 개발이 성취에 미치는 영향에 대한 메타 분석: 수학 교육자를 위한 권장 사항. 수학 학습의 조사, 11(2), 134–147. https://doi.org/10.1080/19477503.2018.1425591