【艾金生數學化學習模式】

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【艾金生數學化學習模式】

 

Atkinson'sMathematicLearningModel

 

【辭書名稱】教育大辭書

 

艾金生(RichardC.Atkinson)為美國心理學家，以研究人類的認知記憶結構，訊息處理的思維歷程，數學化學習模式及電腦教學策略等著名。

 

他在一九六○年代已經注意到機器的控制理論(controltheory)及統計的決策理論(statisticaldecisiontheory)對研究人類認知學習的本質及教學設計應用上的潛力，而發展出數學化學習模式及電腦教學的理想設計原則。

 

艾氏曾以一簡單的數學公式說明學習環境中相關變項的關係，即E(πij)=m+ai+dj，以預測學習者的表現，式中m代表團體表現的平均數，ai代表第i個學習者的能力，dj代表第j個練習項目難度，艾氏以此公式作為一般學習策略和電腦教學策略的基礎。

 

在艾氏提出其替代性的數學化的學習模式以前，舊有模式是以單一操作數直線模式(singleoperatorlinearmodel)為主，學習被解釋為一種在重覆呈現練習題之下，學習者答錯可能率的逐漸降低過程，然而艾氏及其他一些心理學者主張全有全無學習模式(all-or-nonemodel)更能作為研究電腦教學策略的基礎，艾氏等人所發展的數學化學習模式稱為一元素模式(oneelementmodel)。

 

此種模式認為個體對某一練習題或概念的精通不是由部分的領會而至全部，而是在某一次練習時由不會的狀態而躍進完全會的狀態。

 

雖然對某一整個學習單元而言，學習進步的表現狀況仍是漸次的。

 

當某一個體不會的練習題被呈現時，個體對該題由不會轉變至完全會的可能率如以C表示，則個體在完全會的狀況下答對表現的可能率為1.0。

 

個體在不會的狀況下但給予正確反應的可能率為C。

 

艾金生在其許多電腦教學實驗上除了比較以上兩種學習理論模式外，並曾擬定了一個隨機嘗試增進模式(random-trialincrementsmodel)：當C=1時，則qn+l=xqn，此與直線式的模式相同，當C=0時，則與全有或全無的模式相同；

 

當C0時，則艾氏的公式可做為決策原則。

 

艾氏的數學化學習理論及教學策略設計的特色在於採用或然率(probability)、明確的前後步驟(algorithm)與練習的數量標準以說明學習的歷程及學習的結果。

 

 

轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary