Teasley and Roschelle (1993) analyz

Teasley and Roschelle (1993) analyze a long episode of collaboration between two 15-year- old boys trying to create the motion of a ball being thrown up into the air, slowing down, and then falling by the force of gravity. It was the first problem they had encountered in which the velocity and acceleration vectors pointed in opposite directions. Early in the collaboration, the two boys agreed that the velocity vector had to point up, and the acceleration vector point down. They disagreed, however, on how to figure out the lengths of the two vectors. Through their discussion of how to set the initial speed so that the ball reached the appropriate height, both boys significantly improved their understanding of the interaction of velocity and acceleration. A reading of the transcript demonstrates that neither could have completed the task as successfully alone.

This incident shows that, although software can be a critical catalyst for learning, inquiry relies on more than just software. If each of the boys had worked alone on the same problem, they both would have learned much less. The conversation between them and their teacher's guidance in choosing the problem and making carefully chosen comments as they worked allowed the potential of the software to be realized. Software designers who understand these dynamics design their tools to support collaboration by including such elements as runnable models and visible goals.

Many cognitive tools also make use of linked representations, such as the line and the coefficients in Shifty Lines. We would normally expect the line to change when the user defined new coefficients. In this case, the opposite is true: the coefficients change when the line moves. This shift allows students to experience the concept of least-squares fit from a visual perspective and to carry out "what-if" experiments by direct manipulation of a graph.

These ideas are part of a software design movement that gives growing prevalence and importance to multiple linked representations. The growth of this kind of representation is due to both theories of multiple intelligences put forth by Howard Gardner (1983) and observations of students learning with such tools. The idea is that many concepts, particularly in mathematics, have representations in different modalities, pictorial, symbolic, numerical, graphical. The relationships among these representations are an important kernel of the knowledge students need to gain about the underlying concepts, as in mathematics, for example. In mathematics programs that use multiple linked representations, a parabola might be represented in an animation, an equation that specifies slope and intercept, a table of points, and a graph; but, if the student changes one of these, all the others will change in response. This introduces new task possibilities, such as "Change the slope and intercept of a line to get a certain table of points" or "Change the animation vectors to get a certain graph of a character's speed." Even though multiple linked representations are especially common in cognitive tools, they are becoming increasingly common in tools and games, because they provide effective support for inquiry in two ways. They provide the multiple paths to understanding that we know work for different students and make accessible the relationship between representations that foster the understanding of many scientific domains.

7. Intelligent Tutors: Sources of Scaffolding

Scaffolding is an educational term that reflects the physical object for which it is named. Scaffolding is a temporary support system provided by a teacher to help students accomplish a complex task. As the student becomes more accomplished, the scaffolding "fades," just as scaffolding on a building is taken down once the construction is complete. Scaffolding can be as simple as a teacher helping students do complex computational problems in steps and keeping track of the results for them. A more complex scaffolding might involve setting out a specific strategy for completing a research task. In both cases, the student will eventually have to do the task alone, and it is the teacher's job to withdraw his or her support as the student is able to work independently or with other students.

For years, artificial intelligence researchers who have tried to make computers "smarter" have dreamed of developing intelligent tutors that could scaffold students' learning, providing help just when it was needed. To accomplish this, such a system would understand students' answers, figure out what they understand and where they are having trouble, and decide what problem to pose next and what advice to offer, all without a scowl or recrimination: in short, serve as the "perfect" teacher. One argument that has been made in favor of such intelligent tutors is that this use of technology would give students individual attention in subjects in which there may not be enough teachers to go around.

Ideally, an intelligent tutor includes the knowledge that experts have in a domain (e.g., geometry), the ability to use and explain this knowledge, the tutoring ability that guides when and how to interact with the student, and some ability to understand what the student does and does not understand at a particular moment. These systems are often based on research that seeks to find the relationship between the rules that novices use and those that experts use. Designers then develop the software to help students acquire the rules they might be missing - and the strategy to use them.

The first program in the intelligent tutor style was Buggy (Brown & Burton, 1978), which could find patterns in errors students made in subtraction and was seen primarily as a way for teachers to learn how to do this kind of pattern search on their own. Since then, several topics have been popular subjects for intelligent tutor production: math (especially geometry and algebra), computer programming, and adult industrial training such as electronics testing (Lesgold et al., 1989). An example of such software is that of Anderson, who has written several tutors for high school geometry proofs. The figure below illustrates the way these tutors may be set up (Lajoie & Derry, 1993).

Kết quả (Việt) 1:

Teasley và Roschelle (1993) phân tích một tập phim dài của sự hợp tác giữa hai 15 tuổi con trai cố gắng để tạo ra chuyển động của một quả bóng được ném vào không khí, làm chậm, và sau đó rơi xuống bởi lực lượng của lực hấp dẫn. Đó là vấn đề đầu tiên họ đã gặp phải trong đó các vectơ vận tốc và gia tốc chỉ ở hướng đối diện. Sớm trong sự hợp tác, hai chàng trai đã đồng ý rằng vector vận tốc phải chỉ mặc, và vector gia tốc điểm xuống. Họ không đồng ý, Tuy nhiên, làm thế nào để tìm ra độ dài của hai vectơ. Thông qua thảo luận của họ như thế nào để thiết lập tốc độ ban đầu để bóng đạt tới chiều cao thích hợp, cả hai con trai cải thiện đáng kể sự hiểu biết của họ về sự tương tác của vận tốc và gia tốc. Một đọc của bảng điểm cho thấy rằng không có thể đã hoàn thành nhiệm vụ như thành công một mình.Sự cố này cho thấy rằng, mặc dù phần mềm có thể là một chất xúc tác quan trọng cho việc học tập, yêu cầu thông dựa trên nhiều hơn là chỉ phần mềm. Nếu mỗi người trong số các cậu bé đã làm việc một mình trên cùng một vấn đề, họ cả hai sẽ đã học được ít hơn nhiều. Cuộc nói chuyện giữa họ và của giáo viên hướng dẫn trong việc lựa chọn vấn đề và đưa ra ý kiến được lựa chọn cẩn thận như họ đã làm việc cho phép tiềm năng của phần mềm được thực hiện. Phần mềm thiết kế những người hiểu những động lực học thiết kế công cụ của họ để hỗ trợ nghiên cứu khoa học bằng cách bao gồm các yếu tố như runnable mô hình và có thể nhìn thấy mục tiêu.Nhiều công cụ nhận thức cũng làm cho việc sử dụng liên kết đại diện, chẳng hạn như dòng và hệ số tại các gian xảo. Chúng tôi thường mong chờ dòng để thay đổi khi người dùng xác định hệ số mới. Trong trường hợp này, đối diện là đúng sự thật: các hệ số thay đổi khi dòng di chuyển. Sự thay đổi này cho phép học sinh để trải nghiệm các khái niệm về thiểu phù hợp từ một cái nhìn trực quan và thực hiện thí nghiệm "những gì nếu" bởi các thao tác trực tiếp của đồ thị.Những ý tưởng là một phần của một phong trào thiết kế phần mềm cung cấp cho ngày càng tăng phổ biến và tầm quan trọng để nhiều đại diện liên kết. Sự phát triển của hình thức này của đại diện là do cả hai lý thuyết của nhiều trí tuệ đưa ra bởi Howard Gardner (1983) và các quan sát của sinh viên học tập với các công cụ. Ý tưởng là nhiều khái niệm, đặc biệt là trong toán học, có đại diện trong các phương thức khác nhau, hình ảnh, biểu tượng, số, đồ họa. Mối quan hệ giữa các đại diện là một hạt nhân quan trọng của kiến thức học sinh cần phải đạt được về các khái niệm cơ bản, như trong toán học, ví dụ. Trong toán học chương trình sử dụng nhiều đại diện liên kết, một parabol có thể được biểu diễn trong một phim hoạt hình, một phương trình xác định độ dốc và đánh chặn, một bảng điểm, và một đồ thị; Tuy nhiên, nếu học sinh thay đổi một trong số này, tất cả những người khác sẽ thay đổi trong phản ứng. Điều này giới thiệu khả năng công việc mới, chẳng hạn như "Thay đổi độ dốc và đánh chặn của một dòng để có được một bảng điểm" hoặc "Thay đổi vector hình ảnh động để có được một đồ thị nhất định của tốc độ của nhân vật." Mặc dù nhiều đại diện liên kết đặc biệt phổ biến trong các công cụ nhận thức, họ đang trở nên ngày càng phổ biến trong các công cụ và trò chơi, bởi vì họ cung cấp hỗ trợ hiệu quả cho yêu cầu thông tin theo hai cách. Họ cung cấp nhiều đường dẫn đến sự hiểu biết rằng chúng tôi biết làm việc cho các học sinh khác nhau và làm cho có thể truy cập mối quan hệ giữa đại diện thúc đẩy sự hiểu biết về nhiều lĩnh vực khoa học.7. thông minh dạy: Nguồn của giàn giáoGiàn giáo là một thuật ngữ giáo dục phản ánh đối tượng vật lý mà nó được đặt tên. Giàn giáo là một hệ thống hỗ trợ tạm thời được cung cấp bởi một giáo viên để giúp học sinh thực hiện một nhiệm vụ phức tạp. Khi học sinh trở nên thêm hoàn thành, giàn giáo "fades," cũng như các giàn giáo xây dựng một là đưa xuống một khi xây dựng xong. Giàn giáo có thể như đơn giản như là một giáo viên giúp đỡ sinh viên làm phức tạp vấn đề tính toán trong bước và theo dõi các kết quả cho họ. Một giàn giáo phức tạp hơn có thể liên quan đến thiết lập ra một chiến lược cụ thể để hoàn thành một nhiệm vụ nghiên cứu. Trong cả hai trường hợp, học sinh cuối cùng sẽ phải làm nhiệm vụ một mình, và nó là công việc của giáo viên để rút của mình hoặc hỗ trợ như là học sinh có thể làm việc một cách độc lập hoặc với các sinh viên khác.Trong nhiều năm qua, các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo người đã cố gắng làm cho máy tính "thông minh hơn" đã mơ ước của việc phát triển gia sư thông minh có thể scaffold học sinh học, cung cấp giúp đỡ chỉ khi nó cần thiết. Để thực hiện việc này, như một hệ thống sẽ hiểu câu trả lời của học sinh, tìm ra những gì họ hiểu và nơi họ đang gặp rắc rối, và quyết định những gì vấn đề để đưa ra tiếp theo và lời khuyên để cung cấp tất cả mà không có một scowl hoặc recrimination: trong ngắn hạn, phục vụ như là giáo viên "hoàn hảo". Một đối số đã được thực hiện trong lợi của gia sư thông minh như vậy là rằng điều này sử dụng công nghệ sẽ cung cấp cho sinh viên quan tâm cá nhân trong các môn học trong đó có thể không là giáo viên đủ để đi xung quanh.Lý tưởng nhất, một gia sư thông minh bao gồm những kiến thức mà các chuyên gia có trong một tên miền (ví dụ như, hình học), khả năng sử dụng và giải thích kiến thức này, khả năng dạy kèm hướng dẫn khi và làm thế nào để tương tác với học sinh, và một số có thể hiểu những gì học sinh nào và không hiểu tại một thời điểm cụ thể. Các hệ thống này thường được dựa trên nghiên cứu nhằm tìm mối quan hệ giữa các quy tắc mà người mới sử dụng và những người sử dụng các chuyên gia. Nhà thiết kế sau đó phát triển phần mềm để giúp sinh viên có được các quy tắc mà họ có thể là mất tích - và chiến lược để sử dụng chúng.Chương trình đầu tiên theo phong cách gia sư thông minh đã là Buggy (Brown & Burton, 1978), mà có thể tìm thấy mẫu trong lỗi sinh viên thực hiện tại trừ và được nhìn thấy chủ yếu như là một cách cho các giáo viên để tìm hiểu làm thế nào để làm điều này loại mô hình tìm kiếm trên riêng của họ. Kể từ đó, một số chủ đề đã là các đối tượng phổ biến sản xuất gia sư thông minh: dành cho người lớn luyện công nghiệp chẳng hạn như điện tử thử nghiệm (Lesgold và ctv., 1989), lập trình máy tính và toán học (đặc biệt là hình học và đại số). Một ví dụ về phần mềm như vậy là rằng của Anderson, người đã viết một số giáo viên dạy kèm cho học hình học chứng minh. Hình dưới đây minh hoạ cách các giáo viên dạy kèm có thể được thiết lập (Lajoie & Derry, 1993).

Kết quả (Việt) 2:

Teasley và Roschelle (1993) phân tích một tập phim dài của sự hợp tác giữa hai chàng trai tuổi 15 năm- cố gắng để tạo ra các chuyển động của một quả bóng được ném lên không trung, làm chậm lại, và sau đó rơi xuống bởi lực hấp dẫn. Đó là vấn đề đầu tiên họ gặp phải trong đó vận tốc và gia tốc vectơ chỉ theo hướng ngược nhau. Sớm trong sự hợp tác, hai chàng trai đồng ý rằng các vector vận tốc phải điểm lên, và vectơ gia tốc trỏ xuống. Họ không đồng ý, tuy nhiên, làm thế nào để tìm ra các độ dài của hai vectơ. Thông qua thảo luận của họ như thế nào để thiết lập tốc độ ban đầu để bóng đạt đến độ cao thích hợp, cả hai chàng trai cải thiện đáng kể sự hiểu biết của họ về sự tương tác của vận tốc và gia tốc. Một đọc của bảng điểm chứng minh rằng không có thể hoàn thành các nhiệm vụ như thành công một mình. Biến cố này cho thấy rằng, mặc dù phần mềm có thể là một chất xúc tác quan trọng cho việc học tập, nghiên cứu dựa trên nhiều hơn là chỉ phần mềm. Nếu mỗi người trong số các chàng trai đã làm việc một mình trên cùng một vấn đề, ​​cả hai đều đã học được ít nhiều. Cuộc nói chuyện giữa họ và hướng dẫn giáo viên của họ trong việc lựa chọn các vấn đề và làm cho ý kiến chọn lựa cẩn thận khi họ làm việc cho phép các tiềm năng của các phần mềm được thực hiện. Thiết kế phần mềm, những người hiểu những động lực thiết kế các công cụ của họ để hỗ trợ hợp tác bằng cách bao gồm các yếu tố như mô hình Runnable và mục tiêu rõ ràng. Nhiều công cụ nhận thức cũng sử dụng các đại diện liên quan, chẳng hạn như các đường dây và các hệ số trong gian xảo Lines. Chúng tôi thường mong chờ dòng để thay đổi khi người dùng xác định hệ số mới. Trong trường hợp này, ngược lại là đúng: các hệ số thay đổi khi đường di chuyển. Sự thay đổi này cho phép sinh viên trải nghiệm các khái niệm về bình phương nhỏ nhất phù hợp từ một góc nhìn trực quan và thực hiện "nếu-thì" thí nghiệm bằng cách thao tác trực tiếp của một đồ thị. Những ý tưởng này là một phần của một phong trào thiết kế phần mềm cho phép tăng tỷ lệ và trọng nhiều đại diện liên kết. Sự phát triển của loại hình này đại diện là do cả hai lý thuyết của đa trí tuệ đưa ra bởi Howard Gardner (1983) và quan sát của sinh viên học tập với các công cụ như vậy. Ý tưởng là rất nhiều khái niệm, đặc biệt trong toán học, có đại diện trong các hình thức khác nhau, tranh ảnh, biểu tượng, số, đồ họa. Các mối quan hệ giữa các cơ quan đại diện là một hạt nhân quan trọng của kiến thức học sinh cần phải đạt được về các khái niệm cơ bản, như trong toán học, ví dụ. Trong chương trình toán học mà sử dụng nhiều đại diện liên kết, một parabol có thể được biểu diễn trong một phim hoạt hình, một phương trình mà xác định độ dốc và đánh chặn, một bảng điểm, và một đồ thị; nhưng, nếu học sinh thay đổi một trong những, tất cả những người khác sẽ thay đổi trong phản ứng. Điều này giới thiệu khả năng nhiệm vụ mới, chẳng hạn như "Thay đổi độ dốc và đánh chặn của một dòng để có được một bảng điểm nhất định" hoặc "Thay đổi các vector hoạt hình để có được một đồ thị nhất định tốc độ của một nhân vật." Mặc dù nhiều đại diện liên kết đặc biệt phổ biến trong các công cụ nhận thức, họ đang trở nên ngày càng phổ biến trong các công cụ và các trò chơi, bởi vì họ cung cấp hỗ trợ hiệu quả cho các cuộc điều tra trong hai cách. Họ cung cấp nhiều đường dẫn đến sự hiểu biết mà chúng ta biết việc cho sinh viên khác nhau và làm cho truy cập các mối quan hệ giữa các cơ quan đại diện đó thúc đẩy sự hiểu biết về nhiều lĩnh vực khoa học. 7. Tutors minh: Nguồn Giàn giáo Giàn giáo là một thuật ngữ giáo dục phản ánh các đối tượng vật lý mà nó được đặt tên. Giàn giáo là một hệ thống hỗ trợ tạm thời được cung cấp bởi một giáo viên để giúp học sinh hoàn thành một nhiệm vụ phức tạp. Khi học sinh trở nên được nhiều hơn, các giàn giáo "mất dần," giống như giàn giáo trên một tòa nhà được lấy xuống một khi xây dựng hoàn tất. Giàn giáo có thể đơn giản là một giáo viên giúp học sinh làm các bài toán phức tạp trong các bước và theo dõi các kết quả cho họ. Một giàn giáo phức tạp hơn có thể liên quan đến việc thiết lập ra một chiến lược cụ thể để hoàn thành một nhiệm vụ nghiên cứu. Trong cả hai trường hợp, học sinh cuối cùng sẽ phải làm nhiệm vụ một mình, và đó là công việc của giáo viên để rút hỗ trợ của mình như các sinh viên có thể làm việc độc lập hoặc với các sinh viên khác. Trong nhiều năm, các nhà nghiên cứu trí thông minh nhân tạo, những người đã cố gắng làm cho máy tính "thông minh hơn" đã mơ ước phát triển gia sư thông minh có thể giàn giáo học tập của học sinh, cung cấp trợ giúp chỉ khi nó là cần thiết. Để thực hiện điều này, một hệ thống như vậy sẽ hiểu câu trả lời của học sinh, tìm ra những gì họ hiểu và nơi họ đang gặp khó khăn, và quyết định những vấn đề đặt ra tiếp theo và những lời khuyên để cung cấp, tất cả mà không có một cái cau mày hoặc bị trả đũa: trong ngắn hạn, phục vụ như là "hoàn hảo" giáo viên. Một lập luận rằng đã đạt được trong việc ủng hộ các gia sư thông minh như là việc sử dụng công nghệ này sẽ cung cấp cho các sinh viên quan tâm cá nhân trong các môn học, trong đó có thể không có đủ giáo viên để đi xung quanh. Lý tưởng nhất, một gia sư thông minh bao gồm những kiến thức mà các chuyên gia có trong một miền (ví dụ, hình học), khả năng sử dụng và giải thích những kiến thức này, khả năng dạy học này mà hướng dẫn khi nào và như thế nào để tương tác với các sinh viên, và một số khả năng để hiểu những gì học sinh làm và không hiểu tại một thời điểm cụ thể. Các hệ thống này thường được dựa trên nghiên cứu nhằm tìm kiếm các mối quan hệ giữa các quy tắc mà người mới sử dụng và những người mà các chuyên gia sử dụng. Nhà thiết kế sau đó phát triển các phần mềm để giúp học sinh có được các quy tắc họ có thể bị mất tích -. Và chiến lược để sử dụng chúng Chương trình đầu tiên theo phong cách gia sư thông minh là Buggy (Brown & Burton, 1978), trong đó có thể tìm thấy các mẫu trong các lỗi sinh viên thực hiện trong trừ và được nhìn thấy chủ yếu như là một cách để giáo viên tìm hiểu làm thế nào để làm điều này là tìm kiếm mô hình riêng của họ. Kể từ đó, một số chủ đề đã được các đối tượng phổ biến cho sản xuất thông minh gia sư: toán (đặc biệt là hình học và đại số), lập trình máy tính, và đào tạo công nghiệp lớn như thử nghiệm thiết bị điện tử (Lesgold et al., 1989). Một ví dụ của phần mềm đó là của Anderson, người đã viết một số giáo viên dạy kèm cho các chứng minh hình học trung học. Hình dưới đây minh họa cách các gia sư có thể được thiết lập (Lajoie & Derry, 1993).