คณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษาในโรงเรียนประถมศึกษา: ผลของการรบกวนต่อการเรียนรู้ตารางสูตรคูณตอนที่ 2

การยกเว้นเหล่านี้เหลือผู้เข้าร่วม 17 คนที่สำเร็จการศึกษาและมีรายงานผลลัพธ์ด้านล่าง (อายุ 6;1–7;11, ค่าเฉลี่ย=7;0, SD=0;5): สองคนในชั้นประถมศึกษาปีที่ 2 14 คนในชั้นประถมศึกษาปีที่ 1 และ 1 คนในรุ่นพี่ชั้นอนุบาล 1 คน ไม่มีใครรู้ข้อเท็จจริงเรื่องการคูณ 16 ประการที่สอนในการศึกษานี้ (ไฟล์เพิ่มเติม 1: ตาราง S7a)

เมื่อเวลาผ่านไป ความทรงจำของเราย่อมได้รับผลกระทบอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ อย่างไรก็ตาม อายุไม่ได้เป็นเพียงปัจจัยกำหนดเท่านั้น การวิจัยแสดงให้เห็นว่าด้วยการออกกำลังกายที่เหมาะสมและการรักษาทัศนคติเชิงบวก เราสามารถรักษาความทรงจำที่ดีและการทำงานของการรับรู้ได้ แม้ในวัยสูงอายุก็ตาม

เมื่อเรายังเด็ก สมองของเราจะตื่นตัวและตอบสนองมากขึ้น สาเหตุหลักมาจากเมื่อเด็กๆ เรียนรู้และสัมผัสกับสิ่งใหม่ๆ เซลล์ประสาทในสมองก็จะถูกกระตุ้นอย่างเต็มที่ การกระตุ้นนี้ส่งเสริมการเชื่อมต่อและการส่งสัญญาณระหว่างเซลล์ประสาท ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความสามารถในการเรียนรู้และความจำของเรา

อย่างไรก็ตาม เมื่อเราอายุมากขึ้น สมองของเราจะค่อยๆ สูญเสียเซลล์ประสาทและการเชื่อมต่อบางส่วน ซึ่งอาจส่งผลให้ความจำและการทำงานของการรับรู้ลดลง อย่างไรก็ตาม เราสามารถกระตุ้นเซลล์ประสาทในสมองและส่งเสริมการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทผ่านการออกกำลังกายที่เหมาะสม ซึ่งจะช่วยพัฒนาความจำและความสามารถทางปัญญาของเรา ตัวอย่างเช่น การฝึกความจำ เช่น ปริศนา ซูโดกุ ฯลฯ สามารถพัฒนาความจำและสมาธิของเราได้

นอกจากนี้ การรักษาทัศนคติเชิงบวกเป็นสิ่งสำคัญ การวิจัยแสดงให้เห็นว่าความสุขและอารมณ์เชิงบวกสามารถส่งเสริมการเชื่อมโยงระหว่างเซลล์ประสาทในสมอง ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการทำงานของการรับรู้และความจำของเรา ดังนั้นเราจึงควรรักษาอารมณ์เชิงบวกให้มากที่สุด มีปฏิสัมพันธ์กับครอบครัวและเพื่อนฝูงให้มากขึ้น และมีส่วนร่วมในกิจกรรมที่น่าสนใจเพื่อทำให้ตัวเองรู้สึกมีความสุขและพึงพอใจ

โดยสรุป อายุไม่ได้เป็นเพียงปัจจัยกำหนดความจำและการทำงานของสมองเท่านั้น ด้วยการออกกำลังกายที่เหมาะสมและการรักษาทัศนคติเชิงบวก เราสามารถรักษาความทรงจำที่ดีและการทำงานของการรับรู้ได้แม้ในวัยสูงอายุ ขอให้เราเผชิญชีวิตในแง่บวก มองโลกในแง่ดีและมีสุขภาพดี และปล่อยให้สมองของเราได้รับการกระตุ้นและออกกำลังกายอย่างเต็มที่ จะเห็นได้ว่าเราต้องปรับปรุงความจำของเรา Cistanche Deserticola สามารถปรับปรุงความจำได้อย่างมาก เนื่องจาก Cistanche Deserticola ยังสามารถควบคุมความสมดุลของสารสื่อประสาท เช่น การเพิ่มระดับอะซิติลโคลีนและปัจจัยการเจริญเติบโต สารเหล่านี้มีความสำคัญมากต่อความจำและการเรียนรู้ นอกจากนี้ เนื้อสัตว์ยังช่วยเพิ่มการไหลเวียนของเลือดและส่งเสริมการส่งออกซิเจน ซึ่งช่วยให้สมองได้รับสารอาหารและพลังงานที่เพียงพอ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความมีชีวิตชีวาและความทนทานของสมอง

คลิกรู้วิธีปรับปรุงการทำงานของสมอง

สิ่งกระตุ้น

เด็กแต่ละคนเรียนรู้ข้อเท็จจริงเรื่องการคูณ 16 ข้อที่เหมือนกัน โดยตัวถูกดำเนินการทั้งสองอยู่ระหว่าง 3 ถึง 9 ไม่มีความสัมพันธ์กัน (N×N) ตัวถูกดำเนินการตัวเล็กปรากฏขึ้นก่อน ข้อเท็จจริงทั้ง 16 ข้อถูกจัดกลุ่มออกเป็น 4 ชุด โดยแต่ละชุดมีข้อเท็จจริง 4 ชุด ได้แก่ ชุดสองชุดที่มีความคล้ายคลึงกันระหว่างข้อเท็จจริงต่ำ และชุดสองชุดที่มีความคล้ายคลึงกันสูง (กล่าวคือ ระดับของความคล้ายคลึงถูกจัดการภายในผู้เข้าร่วม)

เด็กทุกคนเรียนรู้ข้อเท็จจริง 16 ข้อเหมือนกัน แต่การจัดกลุ่มข้อเท็จจริงออกเป็น 4 ชุดจะแตกต่างกันไปสำหรับเด็กแต่ละคน (ไฟล์เพิ่มเติม 1: ตารางที่ S4) การจัดกลุ่มต่อเด็กเป็นการสุ่มและได้รับการออกแบบเพื่อเพิ่มความแตกต่างระหว่างชุดความคล้ายคลึงต่ำและชุดที่มีความคล้ายคลึงกันสูง นอกจากนี้เรายังรับประกันว่าความคล้ายคลึงกันจะไม่ถูกรบกวนด้วยขนาดของปัญหา กล่าวคือ ชุดความคล้ายคลึงต่ำนั้นไม่ได้ง่ายกว่าอย่างสม่ำเสมอเนื่องจากมีตัวถูกดำเนินการที่เล็กกว่า .

ขนาดตัวถูกดำเนินการโดยเฉลี่ยในชุดที่มีความคล้ายคลึงกันต่ำจะสูงกว่าชุดที่มีความคล้ายคลึงกันสูงเล็กน้อย (ตารางที่ 1 สำหรับผู้เข้าร่วมที่ถูกแยกออก มีขนาดปัญหาแตกต่างกันเล็กน้อย ไฟล์เพิ่มเติม 1: ตาราง S5) ผู้เข้าร่วมไม่ได้รับการบอกเล่าเกี่ยวกับการจัดการความคล้ายคลึงกัน ผู้ทดลองรู้เกี่ยวกับการบิดเบือนแต่ไม่ได้รับการบอกกล่าวในแต่ละสัปดาห์ ไม่ว่าจะเป็นความคล้ายคลึงสูงหรือความคล้ายคลึงต่ำ

ความคล้ายคลึงกันของคอมพิวเตอร์

มีหลายวิธีที่เป็นไปได้ในการคำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่างข้อเท็จจริงในชุดที่กำหนด วิธีการที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับสมมติฐานทางทฤษฎีที่แตกต่างกันเกี่ยวกับประเด็นต่างๆ เช่น ดัชนีความคล้ายคลึงควรสะท้อนถึงความคล้ายคลึงกันระหว่างตัวเลขหรือระหว่างคำ ไม่ว่าดัชนีควรจะมีความอ่อนไหวต่อบทบาทของตัวเลข/คำเฉพาะในฐานะตัวถูกดำเนินการหรือผลลัพธ์ เป็นต้น (เปรียบเทียบ ภาคผนวกของ Dotan & Friedmann, 2019)

ในกรณีที่ไม่มีการเปรียบเทียบอย่างเป็นระบบระหว่างวิธีคำนวณความคล้ายคลึงต่างๆ เราใช้วิธีการง่ายๆ ที่การศึกษาก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่ามีประสิทธิภาพ (De Visscher & Noël, 2013, 2014a,2014b; Dotan & Friedmann, 2019) ประการแรก ความคล้ายคลึงกันระหว่างข้อเท็จจริงทั้งสองถูกกำหนดให้เป็นจำนวนคู่ตัวเลขที่ปรากฏในข้อเท็จจริงทั้งสอง โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งของตัวเลขในข้อเท็จจริงและบทบาทเป็นตัวถูกดำเนินการหรือผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่น ข้อเท็จจริง 8×7=56 และ 8 ×3=24 มีคู่หลักที่ไม่ธรรมดา (เฉพาะเลข 8 เท่านั้นที่ปรากฏทั้งคู่) ดังนั้นความคล้ายคลึงกันคือ 0 ข้อเท็จจริง 3×4=12 และ 3×{7=21 มีคู่หลักร่วม 3 หลัก (1–2 , 2–3 และ 1–3) ดังนั้นความคล้ายคลึงกันคือ 3

จากนั้นจึงคำนวณดัชนีความคล้ายคลึงของชุดข้อเท็จจริงทั้ง 4 ชุดโดยการรวมความคล้ายคลึงกันแบบคู่ของคู่ข้อเท็จจริงทั้ง 6 คู่ในชุด สำหรับตารางการคูณจนถึง 9×9 ดัชนีความคล้ายคลึงนี้สะท้อนถึงการทับซ้อนกันระหว่างตัวเลขของข้อเท็จจริงทั้งสอง (ตัวถูกดำเนินการและการตอบกลับ) โดยไม่มีการลงโทษสำหรับตัวเลขที่ทับซ้อนกันเพียงตัวเลขเดียว และการลงโทษแบบไม่เชิงเส้นสำหรับตัวเลขที่ทับซ้อนกันเพิ่มเติม

ขั้นตอน

เซสชั่นการทดลองจัดขึ้นในช่วงการแพร่ระบาดของโควิด-19 ซึ่งทำให้ไม่สามารถประชุมแบบเห็นหน้ากันได้ ดังนั้นจึงทำในการประชุมทางวิดีโอออนไลน์แบบตัวต่อตัวด้วยเสียงผ่านโทรศัพท์ เพื่อลดผลกระทบของความแตกต่างระหว่างแต่ละบุคคล การออกแบบจึงเกิดขึ้นจากผู้เข้าร่วมทั้งหมด กล่าวคือ เด็กทุกคนต้องเข้ารับการดำเนินการแบบเดียวกัน การทดลองเริ่มต้นด้วยการทดสอบก่อนการทดลองหนึ่งสัปดาห์ (สัปดาห์ที่ 1; รูปที่ 1)

ในเวลานี้เด็กๆ ยังไม่ได้เริ่มเรียนรู้ เห็นได้ชัดว่าพวกเขาแทบจะตอบไปว่า "ไม่รู้" เสมอๆ การทดสอบก่อนการทดลองมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อตรวจสอบว่าผู้เข้าร่วมไม่มีความรู้เรื่องการคูณมาก่อน การฝึกอบรมสี่สัปดาห์ตามมาทันที (สัปดาห์ที่ 2–5) หลังจากล่าช้าไปหนึ่งสัปดาห์ มีการทดสอบหลังการทดลอง (สัปดาห์ที่ 7) และการทดสอบหลังการทดลองอีกครั้งหลังจากล่าช้าเพิ่มเติมอีก 4 สัปดาห์ (สัปดาห์ที่ 12) สัปดาห์การทดสอบไม่สอดคล้องกับวันธรรมดาในปฏิทิน

เพื่อเพิ่มความเกี่ยวข้องกับสถานการณ์การเรียนรู้ในโรงเรียน เรามุ่งเป้าที่จะตรวจสอบผลกระทบเฉพาะของความคล้ายคลึงต่อการเรียนรู้ (ตรงข้ามกับผลกระทบต่อการทดสอบ/การสืบค้น ดังใน Campbell, 1987) ดังนั้นเราจึงใช้การจัดการความคล้ายคลึงระหว่างช่วงการเรียนรู้ แต่ไม่ใช่ในระหว่างการทดสอบ เซสชัน ในช่วงทดสอบ มีการผสมข้อเท็จจริงที่คล้ายคลึงและไม่เหมือนกัน

ระยะเวลาการฝึกอบรม (สัปดาห์ที่ 2–5)

สัปดาห์การฝึกอบรมแต่ละสัปดาห์ประกอบด้วย 5 เซสชั่น ซึ่งจัดขึ้นใน 5 วันที่แตกต่างกัน: 4 เซสชั่น (ประมาณ 20 นาทีในแต่ละครั้ง) โดยมีการซักซ้อมข้อเท็จจริง 4 ประการของสัปดาห์นั้น ตามด้วยช่วงทดสอบรายสัปดาห์ โดยมีช่องว่างอย่างน้อยหนึ่งวัน การฝึกอบรมแต่ละครั้ง ประกอบด้วยการทดสอบก่อนเซสชั่น รอบการฝึกอบรม 4 รอบ และการทดสอบหลังเซสชั่น

รอบการฝึกซ้อม

การฝึกอบรมแต่ละครั้งมี 4 รอบ ซึ่งเป็นหัวใจหลักของการเรียนรู้ แต่ละรอบเริ่มต้นด้วยผู้ทดลองพูดข้อเท็จจริงแต่ละข้อและผู้เข้าอบรมพูดซ้ำ ข้อผิดพลาดได้รับการแก้ไขทันที จากนั้นผู้เข้าร่วมจึงดึงข้อเท็จจริงทั้งหมดที่พวกเขาจำได้ (แบบฝึกหัดและผลลัพธ์) และผู้ทดลองแก้ไขข้อผิดพลาด สุดท้าย ผู้ทดลองถามเกี่ยวกับข้อเท็จจริงใดๆ ที่เด็กไม่ได้ดึงข้อมูล พร้อมแก้ไขข้อผิดพลาดทันที ทุกครั้งที่แก้ไขข้อผิดพลาด ผู้เข้าร่วมก็ย้ำข้อเท็จจริงที่ถูกต้อง (แบบฝึกหัดและผลลัพธ์) จนพูดถูก ลำดับการนำเสนอข้อเท็จจริงเป็นแบบสุ่มและแตกต่างกันไปในการนำเสนอข้อเท็จจริงทั้ง 4 ประการ (ถ่วงดุลภายในผู้เข้าร่วม)

การทดสอบก่อนและหลังเซสชันในเซสชันการฝึกอบรม

การทดสอบเหล่านี้จัดขึ้นในช่วงเริ่มต้นและสิ้นสุดเซสชันการฝึกอบรมแต่ละครั้ง เซสชั่นการฝึกอบรมแรกของสัปดาห์ไม่รวมการทดสอบก่อนเซสชั่น เนื่องจากเด็กยังไม่ได้เริ่มเรียนรู้ข้อเท็จจริงของสัปดาห์นั้น การทดสอบทั้งสองมีโครงสร้างเดียวกัน: เด็กได้รับการทดสอบหนึ่งครั้งในแต่ละสัปดาห์ด้วยข้อเท็จจริง 4 ข้อ โดยถามว่า "X คูณ Y เท่ากับเท่าใด" หลังจากที่เด็กตอบข้อเท็จจริงทั้ง 4 ข้อแล้ว ข้อผิดพลาดก็ได้รับการแก้ไข โดยแต่ละข้อเท็จจริงที่เด็กทำผิดหรือไม่ทราบคำตอบ ผู้ทดลองกล่าวว่าแบบฝึกหัดและวิธีแก้ปัญหา จากนั้นเด็กก็ทำซ้ำ หากเด็กพูดซ้ำไม่ถูกต้อง ผู้ทดลองขอให้พูดข้อเท็จจริงซ้ำแล้วซ้ำเล่าจนกว่าจะพูดซ้ำได้อย่างถูกต้อง

การทดสอบรายสัปดาห์ในช่วงระยะเวลาการฝึกอบรม

ในช่วงสุดท้ายของแต่ละสัปดาห์ เด็กจะได้รับการทดสอบข้อเท็จจริงหนึ่งข้อที่ได้เรียนรู้ในสัปดาห์ปัจจุบันและสัปดาห์ก่อนๆ ได้แก่ ข้อเท็จจริง 4 ข้อเมื่อสิ้นสุดสัปดาห์การฝึกอบรมแรก และข้อเท็จจริงทั้งหมด 16 ข้อเมื่อสิ้นสุดสัปดาห์การฝึกอบรมที่ 4 . การทดสอบรายสัปดาห์นี้มี 2 รอบ โดยแต่ละรอบนำเสนอข้อเท็จจริงที่ทดสอบทั้งหมดแบบสุ่ม (เรียงลำดับต่างกันในแต่ละรอบ) โดยมีข้อจำกัดว่าข้อเท็จจริง 4 รายการในสัปดาห์ปัจจุบันเป็นรายการแรกในแต่ละรอบ ไม่มีการตอบรับใดๆ เว้นแต่เป็นการให้กำลังใจโดยทั่วไป ในการทดสอบรายสัปดาห์และการทดสอบก่อนการทดลองและหลังการทดลอง (อธิบายไว้ด้านล่าง) แบบฝึกหัดที่มีความคล้ายคลึงกันต่ำและมีความคล้ายคลึงสูงผสมกันในเซสชั่นเดียวกัน

จากการทดสอบรายสัปดาห์เหล่านี้ เราได้วิเคราะห์เฉพาะคำตอบที่เชื่อถือได้มากที่สุดเท่านั้น เพื่อพิจารณาว่าคำตอบแต่ละอย่างมีความน่าเชื่อถือเพียงใดในแง่ของการแจ้งเกี่ยวกับผลกระทบของความคล้ายคลึงกัน จำเป็นต้องพิจารณาปัจจัยหลักสองประการ ขั้นแรก ในแต่ละสัปดาห์ ผู้เข้าร่วมจะถูกทดสอบข้อเท็จจริงที่เรียนรู้ในสัปดาห์ปัจจุบันและสัปดาห์ก่อนหน้า แต่เราวิเคราะห์เฉพาะการตอบสนองต่อข้อเท็จจริงของสัปดาห์ปัจจุบันเท่านั้น เพื่อหลีกเลี่ยงความสับสนกับเวลาที่ผ่านไปนับตั้งแต่การเรียนรู้ ประการที่สอง ในแต่ละช่วงการทดสอบรายสัปดาห์ ผู้เข้าร่วมจะได้รับการทดสอบตามข้อเท็จจริงแต่ละข้อสองครั้ง โดยแบ่งเป็นสองรอบ

จากทั้งสองรอบนี้ เราถือว่ารอบแรกมีความน่าเชื่อถือมากกว่า เพราะสันนิษฐานว่ารอบนี้สะท้อนความรู้ระยะยาวของผู้เข้าร่วมได้ดีกว่ารอบที่สอง (ด้านล่าง เราจะเห็นผลลัพธ์ที่บ่งชี้ว่าเป็นกรณีนี้จริงๆ) คำตอบในรอบที่สองอาจทำให้สับสนโดยผลกระทบในท้องถิ่น - เช่น ผู้เข้าร่วมอาจเพียงแค่ตอบซ้ำจากรอบแรก ดังนั้น ตลอดทั้งส่วนผลลัพธ์ การวิเคราะห์การทดสอบรายสัปดาห์จึงอ้างอิงถึงการตอบกลับรอบแรกเท่านั้น เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่นอย่างชัดเจน

การทดสอบก่อนการทดลอง (สัปดาห์ที่ 1)

สัปดาห์ที่ 1 มีเซสชันการทดสอบ 4 ครั้ง ซึ่งจัดขึ้นแยกกัน 4 วัน ในช่วงแรก เด็กได้รับการทดสอบเกี่ยวกับการบวกเลขหลักเดียว 10 หลักและการลบ 7 หลักด้วยการลบเลขหลักเดียวและผลลัพธ์ ผลลัพธ์ของการทดสอบการบวก/การลบเหล่านี้ถูกรายงานไว้ในไฟล์เพิ่มเติม 1: ตาราง S5 และ S6 ในแต่ละช่วงของ 3 ช่วงถัดไป เด็กจะได้รับการทดสอบบนข้อเท็จจริงการคูณ 43 รายการ (แต่ละข้อเท็จจริงหนึ่งครั้งต่อเซสชัน เช่น 3 ครั้งในสัปดาห์): คู่ตัวถูกดำเนินการทั้งหมดระหว่าง 2×2 และ 9×9 (36 ข้อเท็จจริง ตัวถูกดำเนินการที่ใหญ่กว่าปรากฏเป็นอันดับสอง) และข้อเท็จจริง 7 รายการโดยมี 0 หรือ 1 เป็นตัวถูกดำเนินการ คำถามคือ "X คูณ Y เป็นเท่าใด" ไม่มีการตอบรับใดๆ เว้นแต่เป็นการให้กำลังใจทั่วไป

การทดสอบหลังการทดลอง (สัปดาห์ที่ 7 และ 12)

แต่ละสัปดาห์ในสองสัปดาห์นี้รวมเซสชันการทดสอบ 4 ครั้ง ซึ่งจัดขึ้นใน 4 วันที่แตกต่างกัน 3 เซสชันแรกทดสอบความรู้เรื่องข้อเท็จจริงการคูณเช่นเดียวกับในการทดสอบก่อนการทดลอง เซสชั่นที่ 4 เป็นการทดสอบแบบบังคับทางเลือกแบบสองทาง สิ่งที่เบี่ยงเบนความสนใจข้อเท็จจริงนั้นเป็นผลมาจากข้อเท็จจริงอีกประการหนึ่งจาก 4-ชุดข้อเท็จจริงเดียวกัน ในสัปดาห์ที่ 7 การทดสอบแบบบังคับเลือกจะรวมรอบเดียวโดยมีคำถาม 16 ข้อ—ข้อเท็จจริงแต่ละข้อที่ผ่านการฝึกอบรมปรากฏเพียงครั้งเดียว

ในสัปดาห์ที่ 12 มีการทดสอบสองรอบ แต่ละรอบจะถามหนึ่งครั้งเกี่ยวกับข้อเท็จจริงที่ได้รับการฝึกอบรมทั้ง 16 ข้อ ข้อเท็จจริงที่ไม่ได้รับการฝึกอบรมไม่ได้ถูกนำเสนอในการทดสอบแบบบังคับเลือก ไม่มีการตอบรับใด ๆ เว้นแต่เป็นการให้กำลังใจโดยทั่วไป

การวิเคราะห์ทางสถิติ

สำหรับข้อเท็จจริงแต่ละข้อ เราได้กำหนดการวัดสองแบบที่สะท้อนถึงความคล้ายคลึงกับข้อเท็จจริงอีก 3 ข้อในชุดเดียวกัน ความคล้ายคลึงกันเชิงตัวเลขคือความคล้ายคลึงโดยเฉลี่ยของข้อเท็จจริงเฉพาะกับข้อเท็จจริงอื่น ๆ อีก 3 รายการในชุด และระดับความคล้ายคลึงกันคือการจำแนกชุดของความคล้ายคลึงต่ำหรือความคล้ายคลึงกันสูง การจัดกลุ่มข้อเท็จจริงเป็นชุดแตกต่างกันไปสำหรับเด็กแต่ละคน ดังนั้นจึงมีการคำนวณพารามิเตอร์เหล่านี้สำหรับเด็กแต่ละคน

เพื่อตรวจสอบผลกระทบของความคล้ายคลึงกับความแม่นยำของผู้เข้าร่วม เราได้ส่งความแม่นยำต่อข้อเท็จจริง (ถูกต้อง/ไม่ถูกต้อง) ไปยังแบบจำลองผสมเชิงเส้นลอจิสติก (LLMM) โดยมีผู้เข้าร่วมและข้อเท็จจริงเป็นปัจจัยสุ่ม ปัจจัยที่สำคัญภายในผู้เข้าร่วมคือความคล้ายคลึงกัน ตัวทำนายความคล้ายคลึงกันเฉพาะคือความคล้ายคลึงกันเชิงตัวเลข (ปัจจัยเชิงตัวเลข) หรือระดับความคล้ายคลึงกัน LLMM เหล่านี้ยังรวมตัวแปรร่วมภายในผู้เข้าร่วมสองตัวที่คำนึงถึงขนาดของปัญหา: ค่าเฉลี่ยและผลคูณของตัวถูกดำเนินการ (แต่ในการวิเคราะห์ที่สำคัญทั้งหมด ผลลัพธ์จะเหมือนกันโดยพื้นฐานแล้วเมื่อลบปัจจัยขนาดปัญหาทั้งสองออก และเมื่อลบปัจจัยสุ่มของข้อเท็จจริงเพิ่มเติมด้วย ). การกำหนดค่า LLMM อื่นๆ มีรายละเอียดด้านล่าง

ในบางกรณีที่ LLMM ไปถึงฟุตเอกพจน์ ซึ่งอาจเป็นผลมาจากการฟิตติ้งมากเกินไปหรือไม่มาบรรจบกัน อันดับแรกเราจะลองใช้ z-score แต่ละตัวทำนาย หากไม่ได้ผล เราจะลบปัจจัยสุ่มข้อเท็จจริงออก (ได้ผลลัพธ์ที่คล้ายกันเมื่อคงปัจจัยนี้ไว้) เพื่อตรวจสอบความสำคัญของปัจจัยหรือการโต้ตอบโดยเฉพาะ เราใช้การทดสอบอัตราส่วนบันทึกความน่าจะเป็นและเปรียบเทียบ LLMM แบบเต็มกับแบบจำลองที่ปัจจัย/ปฏิสัมพันธ์นั้นถูกลบออก สำหรับการเปรียบเทียบเหล่านี้ เรารายงานสถิติการทดสอบ 2 (LL1− LL0) ซึ่งตามหลังการแจกแจง χ2 (LL0 และ LL1 แสดงถึงความน่าจะเป็นของบันทึกของแบบจำลองที่ลดลงและแบบจำลองเต็ม) และ ค่า p ที่สอดคล้องกัน

ผลลัพธ์

การเรียนรู้ข้อเท็จจริงที่ไม่เหมือนกันนั้นง่ายกว่า

ในการทดสอบช่วงปลายสัปดาห์ ตามที่คาดการณ์ไว้ ความแม่นยำในสัปดาห์ที่มีความคล้ายคลึงกันต่ำนั้นสูงกว่าในสัปดาห์ที่มีข้อเท็จจริงคล้ายกันที่ 13.7% (รูปที่ 2a) กล่าวคือ คูณด้วย 1.25 เพื่อตรวจสอบผลกระทบที่คล้ายคลึงกันในเชิงสถิติ เราใช้แบบจำลองผสมเชิงเส้นเชิงศาสนศาสตร์ที่อธิบายไว้ในวิธีการ ตัวแปรตามคือความถูกต้องต่อข้อเท็จจริง ผู้เข้าร่วมและข้อเท็จจริงเป็นปัจจัยสุ่ม และมี 3 ปัจจัยภายในเรื่อง ได้แก่ ความคล้ายคลึงกัน (ความคล้ายคลึงกันของตัวเลขหรือระดับความคล้ายคลึงกัน ในการวิเคราะห์แยกกัน 2 ครั้ง) และปัจจัยขนาดปัญหา 2 รายการเป็นตัวแปรร่วม (ผลรวม และผลคูณของตัวถูกดำเนินการ)

ผลของความคล้ายคลึงมีนัยสำคัญ (ด้วยปัจจัยระดับความคล้ายคลึง: χ2(1)=7.34,p=0.007, อัตราต่อรอง=0.41, รูปที่ 2a; ด้วยปัจจัยความคล้ายคลึงกันที่เป็นตัวเลข : χ2(1)=10.47, p=0.001, อัตราต่อรอง=0.43,รูปที่ 2b; LLMM โดยละเอียดให้ผลลัพธ์ในไฟล์เพิ่มเติม 1:ตาราง S10a, b) เนื่องจากจำนวนผู้เข้าร่วมไม่มาก เราจึงตรวจสอบได้ว่าผลของความคล้ายคลึงกันมีนัยสำคัญเช่นกัน เมื่อเปรียบเทียบชุดความคล้ายคลึงสูงและต่ำโดยใช้เครื่องมือทางสถิติที่ง่ายกว่าโมเดลผสมเชิงเส้น—paired t-test (t(16){{24} }.90, one-tailed p=0.04, Cohen's d=0.48) และ Wilcoxon Signed Rank test (W=91, one-tailed p=0.04 ).

พบผลกระทบของความคล้ายคลึงกันในหมู่ผู้เข้าร่วมที่ถูกแยกออก (โดยเฉพาะสำหรับผู้เข้าร่วม 6 คนซึ่งมีปริมาณข้อมูลเพียงพอที่จะทดสอบเอฟเฟกต์ความคล้ายคลึงกัน ไฟล์เพิ่มเติม 1: รูปที่ S2) ดังนั้นตามที่คาดการณ์ไว้ เด็กจะเรียนรู้ข้อเท็จจริงที่คล้ายคลึงกันได้ยากขึ้น และง่ายกว่าสำหรับพวกเขาที่จะเรียนรู้ข้อเท็จจริงที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ข้างต้นอ้างอิงถึงคำตอบรอบแรกของผู้เข้าร่วมในแต่ละช่วงการทดสอบรายสัปดาห์ เนื่องจากเราพิจารณาคำตอบในรอบนี้เพื่อสะท้อนความรู้ระยะยาวของผู้เข้าร่วมอย่างน่าเชื่อถือมากกว่าคำตอบในรอบการทดสอบที่สอง ถึงกระนั้น เอฟเฟกต์ความคล้ายคลึงก็ถูกสังเกตเช่นกันในรอบที่สอง (LLMM เดียวกัน เอฟเฟกต์ความคล้ายคลึงกันเชิงตัวเลข: χ2(1)=6.72, p=0.01, อัตราต่อรอง=0.49; แต่ ผลกระทบไม่มีนัยสำคัญเมื่อใช้ปัจจัยระดับความคล้ายคลึง χ2(1)=2.48, p=0.12; ไฟล์เพิ่มเติม 1: รูปที่ S3, ตาราง S11) ผลกระทบจากความคล้ายคลึงในการตอบกลับรอบที่สองนั้นน้อยกว่าการตอบกลับรอบแรก ซึ่งสอดคล้องกับสมมติฐานของเราที่ว่ารอบแรกเป็นการสะท้อนการเรียนรู้และผลกระทบจากความคล้ายคลึงได้ดีกว่า

ผลกระทบจากความคล้ายคลึงกันนั้นเกิดขึ้นจากการเรียนรู้ที่เกิดขึ้นในระหว่างการทดลอง และไม่สามารถเทียบเคียงกับความรู้ที่มีอยู่แล้วได้ ในการทดสอบก่อนการทดลองเกี่ยวกับข้อเท็จจริงการคูณ (ในสัปดาห์ที่ 1) ความแม่นยำโดยเฉลี่ยของข้อเท็จจริงที่จะได้รับการฝึกอบรมแทบจะเป็นศูนย์ โดยไม่มีที่ว่างสำหรับเอฟเฟกต์ความคล้ายคลึง: 2.7% ในชุดความคล้ายคลึงกันต่ำ และ 2.5% ในชุดความคล้ายคลึงกันต่ำ ชุดที่มีความคล้ายคลึงกันสูง ความแตกต่าง 0.2% ระหว่างชุดความคล้ายคลึงกันต่ำและสูงไม่มีนัยสำคัญ (แบบจำลองผสมเชิงเส้นโลจิสติกไม่ได้มาบรรจบกัน ดังนั้นเราจึงใช้การทดสอบทีแบบคู่: t(16)=0.32 , one-tailedp=0.37)

Contrary to findings with older children (De Visscher & Noël, 2014a), the participant's sensitivity to similarity (hereby StS, Fig. 2a) did not predict their overall accuracy. To examine this, we entered the per-participant overall accuracy as the dependent variable in multiple linear regression. The critical predictor was the participant's StS, defined as Δaccuracy between low- and high-similarity sets (Δaccuracy>0 หมายถึงความไวที่สูงกว่า)

ตัวทำนายตัวที่สองควบคุมความจริงที่ว่าเด็กแต่ละคนเรียนรู้ข้อเท็จจริงเรื่องการคูณในกลุ่มต่างๆ โดยมีระดับความคล้ายคลึงกันที่แตกต่างกัน ตัวทำนายนี้ถูกกำหนดให้เป็นความคล้ายคลึงกัน=SimH − SimL โดย SimHand SimL แสดงถึงความคล้ายคลึงกันภายในชุดตัวเลขโดยเฉลี่ยของผู้เข้าร่วมของชุดที่มีความคล้ายคลึงกันสูงสองชุด และชุดที่มีความคล้ายคลึงกันต่ำสองชุด ตามลำดับ

หาก StS ของผู้เข้าร่วมส่งผลต่อความแม่นยำโดยรวม ตัวทำนาย St ควรมีผลเสียอย่างมีนัยสำคัญ นี่ไม่ใช่กรณี: ตัวทำนายทั้งสองไม่มีผลกระทบที่มีนัยสำคัญ (StS:b{{0}}−0.55, one-tailed p=0.21; Δsimilarity: b{{ 6}}−0.12,p หางเดียว{{10}}.30) ถึงกระนั้น สิ่งสำคัญอย่างยิ่งคือความไวต่อความคล้ายคลึงกันที่มีความไวสูงทำนายประสิทธิภาพต่ำในชุดที่มีความคล้ายคลึงกันสูง: ในการถดถอยที่คล้ายกัน ซึ่งตัวแปรตามมีความแม่นยำในชุดที่มีความคล้ายคลึงกันสูง ตัวทำนายของ St มีผลเสียอย่างมีนัยสำคัญ (b= −0.61, one-tailed p=0.006) โดยไม่มีผลกระทบของ Δsimilarity(b=−0.57, one-tailed p=0.20)

ไม่พบผลกระทบของ StS ดังกล่าวเมื่อตัวแปรตามมีความแม่นยำในชุดที่มีความคล้ายคลึงกันต่ำ (StS: b=0.39 กล่าวคือ ตรงกันข้ามกับทิศทางที่คาดการณ์ไว้ Δsimilarity: b=−{{4} }.57, one-tailedp=0.20) โดยรวมแล้ว ความไวต่อความคล้ายคลึงกันขัดขวางการเรียนรู้โดยเฉพาะในสภาวะที่มีความคล้ายคลึงกันสูง

ข้อค้นพบข้างต้นแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าการเรียนรู้ข้อเท็จจริงที่ไม่เหมือนกันได้ง่ายกว่าข้อเท็จจริงที่คล้ายคลึงกัน ในส่วนต่อๆ ไป เราจะพิจารณาว่าเหตุใดจึงเป็นเช่นนั้น

ความคล้ายคลึงกันเกิดขึ้นโดยเฉพาะจากการจัดกลุ่มข้อเท็จจริงในการฝึกอบรม

ความคล้ายคลึงกันมีต้นกำเนิดมาจากอะไร? สมมติฐานของเราที่นำเสนอในบทนำคือเอฟเฟกต์ความคล้ายคลึงเกิดขึ้นจากการจัดกลุ่มข้อเท็จจริงที่เฉพาะเจาะจงเป็นชุดรายสัปดาห์ในช่วงเวลาการเรียนรู้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราสันนิษฐานว่าความคล้ายคลึงกันสูงระหว่างข้อเท็จจริงในสัปดาห์ที่เลวร้าย (ในที่นี้เรียกว่า "ความคล้ายคลึงภายในชุด") จะขัดขวางการเรียนรู้ ในทำนองเดียวกัน ดัชนีความคล้ายคลึงที่เรากำหนดจะจับความคล้ายคลึงกันระหว่างข้อเท็จจริงแต่ละข้อกับข้อเท็จจริงอื่น ๆ อีก 3 ข้อในสัปดาห์เดียวกัน

อีกมุมมองหนึ่งคือการเรียนรู้ถูกรบกวนเนื่องจากความคล้ายคลึงกันระหว่างข้อเท็จจริงของสัปดาห์ปัจจุบันกับข้อเท็จจริงที่เรียนรู้ในสัปดาห์ก่อนๆ

สิ่งนี้คล้ายกับแนวคิดที่เสนอโดยเดอ วิสเชอร์ และโนเอล (2014b) พวกเขาสันนิษฐานว่าข้อเท็จจริงการคูณนั้นเรียนรู้ตามลำดับที่แน่นอน และการเรียนรู้นั้นถูกปรับตามความคล้ายคลึงกันระหว่างข้อเท็จจริงแต่ละข้อกับข้อเท็จจริงก่อนหน้านี้ทั้งหมดใน "รายการการเรียนรู้" นี้ ดัชนีความคล้ายคลึงที่สะท้อนถึงมุมมองทางเลือกนี้ควรจับความคล้ายคลึงกันระหว่างข้อเท็จจริงแต่ละข้อกับข้อเท็จจริงทั้งหมดในสัปดาห์ก่อนๆ

For more information:1950477648nn@gmail.com