Vượt qua các hệ thống hướng dẫn thông minh: Sử dụng máy tính như là công cụ siêu nhận thức để cải thiện việc học?

Instructional Science - 2002
Roger Azevedo1
1Department of Human Development, University of Maryland, College of Education, College Park, USA

Tóm tắt

Được khung bằng các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm hiện có về các hệ thống hướng dẫn nhận thức và thông minh (ITSs), bài bình luận này khám phá hai lĩnh vực chưa được Akhras và Self (số này) đề cập một cách trực tiếp hoặc mở rộng. Lĩnh vực đầu tiên tập trung vào sự thiếu rõ ràng về khái niệm của quan điểm xây dựng được đề xuất và các cấu trúc liên quan (ví dụ, affordances, tình huống). Cụ thể, cần phải khẳng định rằng việc phân định rõ ràng khái niệm của quan điểm xây dựng mới là cần thiết trước khi tiến hành đánh giá đề xuất đầy tham vọng của họ nhằm mô hình hóa tình huống một cách tính toán trong các môi trường học tập thông minh (ILEs). Lĩnh vực thứ hai khám phá mối tương đồng giữa quan điểm được đề xuất và các phương pháp hiện có được ghi nhận trong tài liệu về nhận thức, tính toán giáo dục và AI trong giáo dục. Tôi tin rằng các tác giả đang đứng trước ngã ba đường, và rằng bài viết của họ trình bày một khái niệm ban đầu về một vấn đề quan trọng liên quan đến một cách tiếp cận dựa trên xây dựng đối với việc mô hình hóa tình huống trong ILEs. Tuy nhiên, sự rõ ràng về khái niệm là điều kiện cần thiết để phương pháp của họ có thể được đánh giá đầy đủ và được sử dụng để thông tin cho thiết kế của ILEs. Do đó, tôi mời các tác giả tái khái niệm khung lý thuyết của họ bằng cách xem xét cách mà quan điểm xây dựng của họ có thể được sử dụng để giải quyết một chương trình nghiên cứu cụ thể liên quan đến việc sử dụng máy tính như những công cụ siêu nhận thức để nâng cao việc học.

Từ khóa

#hệ thống hướng dẫn thông minh #công cụ siêu nhận thức #môi trường học tập thông minh #mô hình hóa tình huống #giáo dục #nhận thức.

Tài liệu tham khảo

Anderson, J.R. (1983). The Architecture of Cognition. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Anderson, J.R. (1993). Rules of the Mind. Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Anderson, J.R., Corbett, A.T., Koedinger, K.R. & Pelletier, R. (1995). Cognitive tutors: Lessons learned. The Journal of the Learning Sciences 4(2): 167–207.

Anderson, J.R. & Lebiere, C. (1998). The Atomic Components of Thought. Mahwah, NJ: Erlbaum.

Azevedo, R., Guthrie, J.T., Seibert, D. & Wang, H. (in prep.). The Role of Learner-generated Goals in Regulating Learning from Hypermedia. Manuscript in preparation.

Azevedo, R., Guthrie, J.T., Wang, H. & Mulhern, J. (2001). Do Different Instructional Interventions Facilitate Students' Ability to Shift to more Sophisticated Mental Models of Complex Systems? Paper to be presented at the Annual Conference of the American Educational Research Association, Seattle, WA.

Azevedo, R. & Lajoie, S.P. (1998). The cognitive basis for the design of a mammography interpretation tutor. International Journal of Artificial Intelligence in Education 9(1/2): 32–44.

Azevedo, R., Verona, M.E. & Cromley, J.G. (2001, May). Fostering Students' Collaborative Problem Solving with RiverWeb. Paper to be presented at the 10th International conference on Artificial intelligence in Education, San Antonio, TX.

Boekaerts, M., Pintrich, P, & Zeidner, M. (2000). Handbook of Self-regulation. San Diego, CA: Academic Press.

Chi, M.T.H. (2000). Self-explaining: The dual processes of generating inference and repairing mental models. In R. Glaser, ed., Advances in Instructional Psychology: Educational Design and Cognitive Science (vol. 5), pp. 161–238. Mawah, NJ: Erlbaum.

Cromley, J.G. (2001, May). Effective Human Tutoring in Reading: Precursor to the Design of an ITS. Paper to be presented at the 10th International Conference in Artificial Intelligence on Education, San Antonio, TX.

Derry, S.J. & Lajoie, S.P. (1993). A middle camp for (un)intelligent instructional computing: An introduction. In S.P. Lajoie & S.J. Derry, eds, Computers as Cognitive Tools, pp. 1–11. Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Du Boulay, B., Luckin, R. & del Soldato, T. (1999). The plausibility problem: Human teaching tactics in the “Hands” of a machine. In S.P. Lajoie & M. Vivet, eds., Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. Open Learning Environments: New Computational Technologies to Support Learning, Eploration and Collaboration, pp. 225–232. Amsterdam: IOS Press.

Erickson, J. & Lehrer, R. (2000). What' in a link? Student conceptions of the rhetoric of association in hypermedia composition. In S.P. Lajoie, ed., Computers as cognitive Tools II: No more Walls: Theory Change, Paradigm Shifts and Their Influence on the Use of Computers for Instructional Purposes, pp. 197–226. Mawah, NJ: Erlbaum.

Jacobson, M.J. & Kozma, R.B. (2000). Innovations in Science and Mathematics Education: Advanced Designs for Technologies of Learning. Mahwah, NJ: Erlbaum.

Jonassen, D. (2000). Computers as Mindtools for Schools: Engaging Critical Thinking (2nd ed.). Englewood Cliffs, N.J.: Merrill.

Jonassen, D. & Land, S.M. (Eds). (2000). Theoretical Foundations of Learning Environments. Mahwah, NJ: Erlbaum.

Koedinger, K.R. & Anderson, J.R. (1997). Intelligent tutoring goes to school. International Journal of Artificial Intelligence in Education 8: 30–43.

Koedinger, K.R. & Anderson, J.R. (1998). Illustrating principled design: The early evolution of a cognitive tutor for algebra symbolization. Interactive Learning Environments 5: 161–179.

Kozma, R., Chin, E., Russell, J. & Marx, N. (2000). The roles of representations and tools in the chemistry laboratory and their implications for chemistry learning. Journal of the Learning Sciences 9(2): 105–144.

Lajoie, S.P. (1993). Computer environments as cognitive tools for enhancing learning. In S.P. Lajoie & S.J. Derry, eds, Computers as Cognitive Tools, pp. 261–288. Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Lajoie, S.P. (2000). Computers as Cognitive Tools II: No more Walls: Theory Change, Paradigm Shifts and Their Influence on the Use of Computers for Instructional Purposes. Mahwah, NJ: Erlbaum.

Lajoie, S.P. & Azevedo, R. (2000). Cognitive tools for medical informatics. In S.P. Lajoie, ed., Computers as Cognitive Tools II: No more Walls: Theory Change, Paradigm Shifts and Their Influence on the Use of Computers for Instructional Purposes, pp. 247–271. Mahwah, NJ: Erlbaum.

Lajoie, S.P., Azevedo, R. & Fleiszer, D.M. (1998). Cognitive tools for assessment and learning in a high flow information environment. Journal of Educational Computing Research 18(3): 203–233.

Lajoie, S.P. & Derry, S.J. (1993). Computers as Cognitive Tools. Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Lepper, M., Woolverton, M., Mumme, D. & Gurtner, J. (1993). Motivational techniques of expert human tutors: Lessons for the design of computer-based tutors. In S. Lajoie & S. Derry, eds, Computers as Cognitive Tools, pp. 75–105. Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Mayer, R.E. & Wittrock, M.C. (1996). Problem solving transfer. In D. Berliner & R. Calfee, eds, Handbook of Educational Psychology, pp. 45–61. New York: Macmillan.

Newell, A. (1989). Putting it all together. In D. Klahr & K. Kovosky, eds., Complex Information Processing: The Impact of Herbert A. Simon, pp. 399–440. Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Newell, A. & Simon, H.A. (1972). Human Problem Solving. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

Pintrich, P.R. (2000). The role of goal orientation in self-regulated learning. In M. Boekaerts, P. Pintrich & M. Zeidner, eds, Handbook of Self-regulation, pp. 451–502. San Diego, CA: Academic Press.

Schunk, D. & Zimmerman, B. (1994).Self-regulation of Learning and Performance: Issues and Educational Applications. Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Shute, V. & Psotka, J. (1996). Intelligent tutoring system: Past, present, and future. In D. Jonassen, ed., Handbook of Research for Educational Communications and Technology, pp. 570–600. New York: Macmillan.

Winne, P. (1998). Experimenting to bootstrap self-regulated learning. Journal of Educational Psychology 89: 397–410.

Winne, P.H. & Perry, N.E. (2000). Measuring self-regulated learning. In M. Boekaerts, P. Pintrich & M. Zeidner, eds., Handbook of Self-regulation, pp. 531–566. San Diego, CA: Academic Press.

Zimmerman, B. (2000). Attaining self-regulation: A social-cognitive perspective. In M. Boekaerts, P. Pintrich & M. Zeidner, eds, Handbook of Self-regulation, pp. 13–35. San Diego, CA: Academic Press.

Thông tin
Thông tin xuất bản

Instructional Science

Thông tin tác giả