Как лучше учить: сначала дать теорию, потом задачу, или наоборот?

Дать студентам учебный материал можно по-разному: сначала объяснить теорию, а уже потом дать задачу для решения, либо наоборот — сначала дать задачу, чтобы студенты хорошенько поломали над ней голову, а уже потом объяснить теорию. В каждый из этих вариантов можно встроить ещё этап — демонстрацию примера решения похожей задачи. Какой из вариантов работает эффективнее?

Это, с одной стороны, может зависеть от когнитивной нагрузки, которую мозг учащегося испытывает при том или ином варианте (чем она выше, тем труднее даётся решение). Но с другой стороны, это зависит и от успешности решения задачи. Не факт, что самый мягкий и комфортный с точки зрения когнитивной нагрузки вариант окажется самым продуктивным с точки зрения решения — может быть, побольше поломав голову, человек и пользы получит больше. Так как же лучше?

Преподавательница и стажёр-исследователь Лаборатории исследований студенческого опыта Института образования НИУ ВШЭ Анна Горбунова рассказала о научной работе, призванной прояснить эти вопросы. Результаты Анна представила в докладе «Педагогическая поддержка при решении задач и последовательность учебных заданий: влияние на когнитивную нагрузку и результаты обучения» на XIII Международной российской конференции исследователей высшего образования (ИВО). Само исследование ещё готовится к публикации.

Из чего складывается когнитивная нагрузка

Чтобы выводы исследования были понятнее, сначала поясним кое-что про когнитивную нагрузку.

Человеческую память принято делить на кратковременную и долговременную. Кратковременная, которую также называют оперативной или рабочей памятью, обрабатывает новую информацию и хранит её очень недолго. Объём этого вида памяти также очень ограничен.

Когнитивной нагрузкой называют как раз ту информацию, которая обрабатывается в конкретный момент. Если её слишком много, то мозг не сможет эффективно перенести данные из оперативной памяти в долговременную — туда, где хранится весь багаж опыта, накопленного человеком в течение жизни. Следовательно, чтобы человек чему-то научился, когнитивную нагрузку нужно оптимизировать.

Всего исследователи выделяют три типа когнитивной нагрузки:

• Внутренняя когнитивная нагрузка. Она зависит от сложности материала, который получает учащийся. На уровень внутренней нагрузки влияет объективная сложность самой информации (например, законы Ньютона понять легче, чем квантовую механику), а также то, насколько она сложна для восприятия конкретного человека (эксперту материал может показаться простым, а новичку в теме — трудным для понимания).
• Внешняя когнитивная нагрузка. Она связана не с самим учебным материалом, а с любыми дополнительными факторами, которые мешают усвоению информации. Например, если во время занятия всё время слышны посторонние звуки — это внешняя когнитивная нагрузка, она забирает ментальные ресурсы человека, которые нужны ему для обучения. Неудобное расписание, неудобный порядок подачи учебного материала тоже могут стать такими факторами.
• Релевантная когнитивная нагрузка. А этот тип нагрузки — полезный, он направлен на то, чтобы человек использовал ресурсы мозга как можно эффективнее. Чёткая структура материала, дополнительные примеры или алгоритмы, нужные для решения задачи, — всё это помогает мозгу обрабатывать информацию и встраивать её в долговременную память.

Более подробно о теории когнитивной нагрузки мы рассказывали в этой статье.

Как можно оптимизировать когнитивную нагрузку

Чтобы обучение было успешным, внутренняя и внешняя когнитивная нагрузка должны быть поменьше, а вот релевантная нагрузка — побольше. Поэтому рекомендуется сократить количество отвлекающих факторов и помочь учащимся сфокусироваться на внутренних познавательных процессах.

Читайте также:

Как построить курс, который приведёт новичка-студента к профессиональному мастерству

Анна Горбунова рассказала, что в контексте решения задач (именно этот аспект обучения интересовал авторов исследования) можно применить два способа оптимизации нагрузки.

Первый — педагогическая поддержка. «Встроенная» поддержка работает на уровне структуры задачи. То есть педагог выбирает такие виды задач, которые лучше всего подойдут для темы обучения и целевой аудитории, — например, с открытыми или закрытыми вопросами. А внешняя поддержка — это подсказки, рабочие листы с указаниями, алгоритм решения.

Второй — выбор максимально эффективной для целевой аудитории учащихся последовательности, в которой подаются материалы. Здесь выделяют два метода:

• Дедуктивный — традиционный и самый распространённый. Сначала учащийся знакомится с теоретическим объяснением, смотрит пример решения задачи, а затем самостоятельно решает задачу, опираясь на пример. То есть от обобщённой информации переходит к частным вопросам.
• Индуктивный метод обычно ассоциируют с проблемно-ориентированным обучением. Он подразумевает, что учащийся сразу приступает к вопросу или задаче, пробует поразмышлять самостоятельно и найти ответ, наталкивается на сложности, а уже затем получает теоретическое объяснение.

Анна Горбунова и её коллеги решили выяснить, как на когнитивную нагрузку и образовательные результаты влияет каждый из этих подходов, а также внешняя поддержка от преподавателя в виде предложения студентам алгоритма решения задачи.

Как проходило исследование

В исследовании участвовали 254 студента — бакалавры и магистры с юридического направления. Исследователи случайным образом разделили испытуемых на три группы и предложили им самостоятельно оценить свои знания по определённой теме — основам аргументации и критического мышления.

Затем группам испытуемых дали один и тот же учебный материал, но в разной последовательности.

• Дедуктивная последовательность: сначала студенты прослушали лекцию 1, получили пример с алгоритмом решения 1, затем послушали лекцию 2 и получили пример с алгоритмом решения 2, и только потом студентам предложили самостоятельно решить задачи 1 и 2.
• Индуктивная последовательность без педагогической поддержки: студентам сразу предложили самостоятельно решить задачи 1 и 2 и только потом дали послушать лекцию 1, предложили пример с алгоритмом решения 1, затем последовали лекция 2 и пример с алгоритмом решения 2.
• Индуктивная последовательность с педагогической поддержкой: здесь студентам сначала дали пример с алгоритмом решения и задачу 1, потом лекцию 1, затем предложили пример с алгоритмом решения и задачу 2, потом лекцию 2.

Проще говоря, в первом варианте к самостоятельному решению задач студенты приступали только после ознакомления с теоретическим материалом и алгоритмами. Во втором — сначала пытались решить задачи, а уже после получали объяснение и алгоритмы. А в третьем варианте задачи для самостоятельной работы сразу сопровождались алгоритмами решения, после чего следовала теоретическая часть.

Как пояснила Анна Горбунова, под алгоритмом решения имеется в виду похожий пример, на котором разбирается, каким образом решается задача. Например, студентам по условиям задачи нужно из некоего аргумента вычленить посылки и выводы, и в качестве алгоритма им показывали пример разбора какого-то аргумента: «Это посылка, это вывод».

В процессе исследователи измеряли у испытуемых когнитивную нагрузку всех трёх видов с помощью опроса: «Насколько сложным вам показался этот материал?», «Было ли вам удобно изучать его?», «Как часто вы отвлекались во время его изучения?» и так далее.

Как заметила Анна, есть и другой метод измерения когнитивной нагрузки — по физиологическим показателям, по сердцебиению или движениям глаз. Однако для него требуется дорогостоящее оборудование, к тому же, по её словам, недавние исследования подтверждают, что у метода опросов валидность выше.

Читайте также:

Нейронауки об образовании: что это такое и зачем они тем, кто учит?

После того как студенты изучили материал и выполнили задания, исследователи оценили их результаты.

Какие гипотезы выдвигали исследователи

Перед началом исследования учёные выдвинули несколько гипотез:

• Самая высокая когнитивная нагрузка, как внутренняя так и внешняя, должна быть при индуктивной последовательности без поддержки. А самая низкая — при дедуктивной (потому что там всё «разжёвывают»). То есть сложнее всего для студентов окажется решение задач без подготовки и алгоритмов решения, а проще всего — традиционная последовательность, где самостоятельная работа над задачей следует за объяснением.
• Уровень релевантной нагрузки и образовательные результаты в дедуктивном методе должны быть выше, чем в индуктивном с поддержкой. А в индуктивном методе без поддержки релевантная когнитивная нагрузка и результаты студентов ниже всего.

Однако эксперимент подтвердил эти гипотезы лишь частично.

Какие результаты получились

Как показал эксперимент, внутренняя когнитивная нагрузка — то, насколько учебный материал кажется сложным, — от изменения последовательности его подачи не зависит. Исследователи не нашли статистически значимой разницы по этому показателю среди трёх групп. Значит, предположили они, внутренняя когнитивная нагрузка зависит от качества изложения учебного материала (насколько он понятно сформулирован), а не от его вида.

Что касается внешней когнитивной нагрузки, то решение задач без подготовки и поддержки действительно далось студентам труднее. Они больше фокусировались на том, чтобы как-то справиться с заданием, чем на том, чтобы понять и запомнить новый материал. А вот у дедуктивной последовательности и индуктивной с поддержкой этот показатель внешней когнитивной нагрузки оказался на одном уровне.

Иными словами, для сложности неважно, как давать материал — в дедуктивной последовательности или в индуктивной с поддержкой.

Полезная релевантная нагрузка оказалась выше всего у группы, работавшей по индуктивному методу с поддержкой. В группах, где применили дедуктивную последовательность, а также индуктивную без поддержки в решении задач, этот показатель был примерно одинаковым.

Результаты решения, как и ожидали исследователи, оказались лучше всего у студентов, которые работали с дедуктивной последовательностью — сначала послушали лекцию и рассмотрели пример, а потом самостоятельно решали задачи. Чуть менее низкие результаты показала группа, которая занималась по индуктивному методу с поддержкой (сначала алгоритм решения задачи и сама задача, а потом лекция). Самые низкие результаты были у группы, которая решала задачи без подготовки и примеров.

Читайте также:

Что такое кривая забывания и как помочь студентам запомнить информацию надолго

Какие выводы сделали учёные

По словам Анны Горбуновой, результаты подтверждают, что чёткие инструкции и подробные объяснения помогают оперативной памяти обрабатывать новую информацию. Очень важно при проектировании обучения учитывать уровень знаний учащихся — это поможет структурировать материал таким образом, чтобы минимизировать внешнюю нагрузку. А предоставление учащимся алгоритма решения задач — действительно хороший инструмент. Поэтому Анна порекомендовала в проблемно-ориентированном обучении не оставлять студента один на один с новыми для него задачами, а всё же давать им алгоритм решения.

Так что же получается: лучше вообще не использовать вариант, когда сразу даётся задача без алгоритма решения и уже потом — теоретическая часть с объяснением, как решать? Нет, при некоторых условиях такой вариант тоже неплохо работает. Подробнее об этом — в следующем разделе статьи.

Когда работает подход «сначала задача, потом объяснение»

Учёные из Швейцарской высшей технической школы Цюриха Танмай Синха и Ману Капур ранее изучили результаты 53 научных работ на тему того, какая последовательность подачи учебного материала более эффективна. Исследователи рассматривали два варианта: когда объяснение следует за решением задачи и когда учащийся, наоборот, сначала решает задачу, а потом получает объяснение.

Сторонники первого подхода считают, что без подготовки учащиеся тратят много времени и усилий на ошибочные попытки и это перегружает их оперативную память и затрудняет обучение. А их оппоненты утверждают, что учащимся полезно дать время для свободного поиска решений, позволить им использовать имеющиеся знания и опыт, чтобы найти хотя бы приблизительный ответ.

Важная часть этого подхода — понятие «продуктивной неудачи» (англ. productive failure). Его суть в том, что в программу обучения намеренно закладывается высокая вероятность ошибок на этапе знакомства с новой задачей или проблемой. На этой стадии учащиеся исследуют возможные пути решения, применяют интуицию и предлагают свои идеи. Так как они ещё не знакомы с теоретическим материалом, их предложения чаще всего оказываются ошибочными. А педагог затем выстраивает объяснение так, чтобы разобрать эти ошибки и ответить на возникшие вопросы. Как отмечают Синха и Капур, поскольку ученикам позволяют ошибиться в самом начале, этот подход минимизирует вероятность ошибок на более поздних этапах обучения.

Так вот, метаанализ, проведённый учёными, показал, что подход «сначала задача, потом объяснение» зачастую более эффективен, чем обратный вариант. Правда, есть несколько нюансов.

Так, лучше всего эта стратегия показала себя в передаче декларативного знания — то есть объяснения какой-либо концепции, связей между объектами и явлениями. Чаще всего этот вид знания встречается в гуманитарных и социальных науках. А в освоении процедурного знания («как это сделать»), характерного, например, для технических дисциплин, оба этих подхода оказались эффективны примерно одинаково.

Ещё оказалось важным, предусматривает ли программа обучения концепцию «продуктивной неудачи». Синха и Капур называют её главные составляющие:

• групповая работа над первичным решением задачи и генерация идей;
• объяснение на основе гипотез учащихся;
• взаимодействие педагога с учащимися в форме диалога, а не лекции (даже на этапе объяснения).

Если всё это присутствует, то обучение, начинающееся с решения задачи или проблемы, будет успешным.

Кроме того, на успех этой педагогической стратегии влияет возраст учеников. Исследователи обнаружили, что для школьников со второго по пятый класс эффект варианта «сначала задача, потом объяснение» скорее негативный. Вероятно, это связано с тем, что они ещё плохо владеют когнитивными стратегиями, которые позволяют задействовать имеющиеся знания, генерировать решения и оценивать их правильность. Поэтому, как добавляют Синха и Капур, стоит применять скаффолдинг, давая детям новые задачи.

Учёные отмечают, что окончательные выводы пока делать очень рано, и предлагают направления для дальнейших исследований. Например, пока существует мало научных работ по этой теме, в которых рассматривается обучение взрослых людей.