Öğrenme süresini artırmadan bellekte kalıcılığı yükseltmenin yolu
(files.eric.ed.gov)- Uzun süreli belleği güçlendirmek için aynı içeriğe sürekli tutunmak yerine, hatasız yapabilecek düzeye ulaştıktan sonra tekrar zamanlarını bölmek daha verimli olabilir
- Aşırı öğrenme (overlearning), ölçüte ulaştıktan hemen sonra aynı materyali daha fazla tekrar etme yöntemidir; 1 hafta sonraki performansa yardımcı oldu, ancak 4 hafta sonra bu kazanç neredeyse tamamen kayboldu
- Toplam öğrenme süresi aynı olsa bile, iki oturum arasındaki oturumlar arası aralık (ISI) ile son öğrenmeden sınava kadar geçen kalıcılık aralığı (RI) uyumlu olduğunda uzun süreli bellek daha iyi oldu; deneylerde en uygun ISI, RI’nin yaklaşık %10–30’u aralığındaydı
- Matematik öğreniminde de ek problemleri topluca çözmeye dayalı aşırı öğrenme, 1 ve 4 hafta sonraki puanları artırmadı; ancak aynı sayıda problemi 1 hafta arayla bölerek çözen grup, 1 hafta sonra %74’e karşı %49 ile daha yüksek sonuç aldı
- Ders kitapları ve dersler, aynı tür problemleri tek seferde yığmak yerine, önceki içerikle haftalar ve aylar boyunca yeniden karşılaştıran ve farklı problem türlerini karıştıran bir düzenle uzun süreli belleğe daha uygundur
Aşırı öğrenme uzun süreli bellekte verimliliği düşürür
- Öğrenenler, belirli bir materyali veya beceriyi tek seferde çalışırken ne zaman duracaklarına karar vermek zorundadır
- Örneğin bir kelime listesini dolaşıp tüm tanımları birer kez doğru şekilde hatırladıktan sonra aynı listeyi yeniden tekrar edip etmeyeceğine karar vermek buna girer
- Aşırı öğrenme, hatasız performans düzeyine ulaştıktan hemen sonra da aynı materyali çalışmaya devam etme yöntemidir
- Birçok eğitimci, aşırı öğrenmenin uzun süreli belleği güçlendirdiğini düşünür
- Matematik ödevleri gibi aynı türden çok sayıda problemin yer aldığı ortamlarda öğrenciler zamanlarının önemli bir kısmını aşırı öğrenmeye harcar
- Yaklaşık 80 yıllık deney literatüründe, ölçüte ulaştıktan sonra yapılan ek öğrenmenin sonraki sınav performansını çoğu zaman artırdığı görüldü
- Ancak aşırı öğrenme çalışmalarının çoğunda sınav, öğrenmeden sonraki 1 hafta içinde; çoğu durumda ise 1 saat içinde yapıldı
- Uzun süreli kalıcılık etkisini görmek için öğrenme ile sınav arasındaki kalıcılık aralığını (RI) daha uzun tutmak gerekir
Kelime öğrenme deneylerinde görülen 1 haftalık ve 4 haftalık etki
- Bir deneyde katılımcılar
cicatrix-scargibi kelime-tanım çiftlerini, bilgi kartları gibi tekrarlı testlerle öğrendi- Uygun düzeyde öğrenme koşulunda liste 5 kez döndürüldü
- Aşırı öğrenme koşulunda liste 10 kez döndürüldü
- Uygun düzeyde öğrenenler genelde birden fazla kusursuz öğrenme turuna çıkmadı; aşırı öğrenenlerin çoğu ise en az 3 kusursuz tura ulaştı
- Sonraki sınav 1 hafta veya 4 hafta sonra yapıldı
- Aşırı öğrenme, 1 hafta sonraki sınavda belirgin bir kazanç sağladı
- 4 hafta sonra bu kazanç neredeyse tespit edilemez hale geldi
- Diğer deneylerde de aşırı öğrenmenin kazancının zamanla azaldığı bir örüntü görüldü
- Kazancın fark edilebildiği süre, prosedürün ayrıntılı koşullarına göre değişir
- Aşırı öğrenme daha fazla çalışma süresi gerektirdiğinden, aynı sürenin başka şekilde kullanıldığında yaratacağı etkiyle karşılaştırılmalıdır
- Hemen az önce öğrenilen içeriği çalışmaya devam etmektense, birkaç hafta, birkaç ay ya da birkaç yıl önce çalışılmış içeriği tekrar etmek genelde daha büyük fayda sağlayabilir
- Bu, çalışma süresini azaltmak gerektiği anlamına da gelmez; tekrarlı alıştırmanın kendisini reddetmek anlamına da gelmez
- Sorun, hatasız performans düzeyine ulaştıktan hemen sonra aynı materyalle çalışmaya devam etmenin verimliliğidir
- Aşırı öğrenmenin uygun olduğu durumlar da vardır
- Hedef uzun süreli bellek değil de kısa vadeli performanssa yararlı olabilir
- Pilotlar, askerler ve hemşirelerin acil durum prosedürleri gibi, hata veya gecikmiş tepkinin ciddi sonuçlar doğurabileceği durumlarda istenen ya da gerekli bir yöntem olabilir
Aralık etkisi, aynı sürenin daha uzun süre kalmasını sağlar
- Öğrenme süresi dağılımı araştırmalarında genellikle sabit bir toplam çalışma süresi iki oturuma bölünür ve iki oturum arasındaki oturumlar arası aralık (ISI) ayarlanır
- ISI 0 ise bu, toplu öğrenme olarak kabul edilir
- Kalıcılık aralığı (RI) her zaman ikinci öğrenme oturumundan sınava kadar geçen süre olarak ölçülür
- Sonraki sınav performansı genel olarak, toplu çalışmaya kıyasla aralıklı çalışmada çok daha iyidir
- Bu sonuç aralık etkisi (spacing effect) olarak adlandırılır
- Aralık etkisini açıklayan çeşitli teoriler vardır, ancak bu tartışma araştırmanın kapsamı dışındadır
- Uzun süreli bellek için iki öğrenme oturumunun birbirinden ne kadar uzak olması gerektiği daha az bilinen bir soruydu
- Deneyler, uzun kalıcılık aralıkları kullanarak bu soruyu ele aldı
En uygun aralık, sınava kalan süreye göre değişir
- İlk aralık deneyinde Svahili-İngilizce kelime çiftleri öğrenildi
- ISI 5 dakikadan 14 güne kadardı
- RI 10 gün olarak sabitlendi
- Nihai hatırlama ISI’den büyük ölçüde etkilendi ve 1 günlük ISI ile en iyi oldu
- İkinci deneyde, pek bilinmeyen nesnelerin adları öğrenildi
- RI 6 aydı
- ISI 5 dakikadan 6 aya kadardı
- Etki ilk deneydekinden daha büyüktü ve en uygun ISI yaklaşık 1 aydı
- Her iki deneyde de en uygun ISI, RI’nin yaklaşık %10–20 düzeyindeydi
- 10 günlük RI’de 1 günlük ISI en uygundu; bu, RI’nin %10’udur
- 6 aylık RI’de 1 aylık ISI en uygundu; bu, RI’nin %17’sidir
- Yaklaşık 1.300 kişiyle yürütülen web tabanlı bir deneyin ön sonuçları da aynı yönde
- ISI en fazla 15 haftaya, RI ise en fazla 50 haftaya kadar birlikte değiştirildi
- En uygun ISI, RI’ye göre değişti ve yaklaşık olarak RI’nin %10–30 aralığında yer aldı
- Bu ilişki üç örüntüyle özetlenebilir
- ISI hangi değerde olursa olsun, RI uzadıkça sınav puanı düşer
- RI sabitken ISI uzadıkça puan önce yükselir, sonra yeniden düşer
- RI uzadıkça en uygun ISI de birlikte uzar
Ders, kitap ve yazılım tasarımına getirdiği değişim
- Aralık etkisi, gerçek eğitim sürelerine karşılık gelen uzun zaman ölçeklerinde de güçlü biçimde görülür
- Çok kısa aralıklar, aşırı uzun aralıklardan daha kötü performansa yol açabilir
- Uzun süreli belleğe bakıldıkça aralık etkisi küçülmek yerine büyüme eğilimindedir
- İlk ve ortaöğretim derslerinde her hafta farklı yazım ya da kelime listeleri sunmak yerine, aynı materyali aylar boyunca seyrek şekilde dağıtmak öğrenciler için daha avantajlı olabilir
- Üniversite derslerinde kümülatif final sınavı yoksa, önceki materyali yeniden çalışma motivasyonu azalır
- Kümülatif sınavlar, önceki içeriğin yeniden öğrenilmesini teşvik edebilir
- Yoğun yabancı dil programları, kısa süreleri nedeniyle yeterli aralık oluşturmayı zorlaştırır
- İlk öğrenme düzeyi yüksek görünebilir, ancak sonrasında hızlı unutmaya yol açabilir
- Matematik öğreniminde de aynı örüntü gözlemlenir
- Permütasyon görevini öğrenen öğrencilere 3 problem veya 9 problem verilen bir deneyde, ek 6 problem güçlü bir aşırı öğrenme yarattı; ancak 1 ve 4 hafta sonraki puan artışı tespit edilmedi
- Aynı görevin başka bir deneyinde, 4 problemi 1 hafta arayla iki oturuma bölerek çözen grup, hepsini tek oturumda çözen gruba kıyasla 1 hafta sonraki sınavda %74’e karşı %49 ile daha yüksek sonuç aldı
- Tek oturumda 4 problem çözen grup, bunun yarısını çözen gruptan güvenilir biçimde daha yüksek değildi; puanlar %49’a karşı %46 idi
- Matematik ders kitaplarının çoğu, hemen önceki üniteyle ilgili problemleri tek bir problem setinde yoğunlaştırır; bu da toplu öğrenme ile aşırı öğrenmeyi aynı anda teşvik eder
- Alternatif, bir ünitenin alıştırmalarını ders kitabının kalan bölümlerinin tamamına dağıtan karıştırılmış formattır
- Örneğin parabol ünitesinin hemen ardından parabol problemlerinin yalnızca bir kısmı bırakılıp, kalan parabol problemleri sonraki alıştırma setlerine yerleştirilebilir
- Problem türlerini karıştırmak, zaman aralığının yanı sıra ayırt etme öğrenmesi de yaratır
- Standart formatta, tek örneklem t-test ünitesinden sonra yalnızca tek örneklem t-test problemleri gelir; bu da hangi problem özelliğinin hangi prosedür seçimine işaret ettiğini ayırt etme pratiğini sınırlı bırakır
- Karıştırılmış formatta problem türleri karışık olduğundan öğrenci her problem için uygun stratejiyi bulmak zorundadır
- Bu kazanç, zamansal aralık etkisinden bağımsız görünmektedir
- Sınav hazırlığında, cevabı görmeden önce kendi kendine hatırlamaya çalışmak olan geri çağırma pratiği genellikle iyi bir stratejidir
- Hata yaptıktan sonra doğru cevap geri bildirimi alınmalıdır
- Bilgisayar tabanlı eğitim zaten çokça geri çağırma pratiği ve hızlı geri bildirim sağlıyor; ancak öğrenme oturumlarını uzun süreli belleği en iyi hale getirecek şekilde yerleştirme fırsatları henüz yeterince kullanılmıyor
- Eğitim uygulamaları, gelenek ve modadan çok ampirik kanıtlara yaklaşabilir
2 yorum
Hacker News yorumları
Bu çalışmanın kendisine yönelik bir eleştiri değil ama özellikle “optimizasyon”dan söz ederken tüm bağlamı akılda tutmak gerekiyor.
Gecikmeli sınav anında bilgi kalıcılığını en üst düzeye çıkaracak şekilde “öğrenme, kalıcılık süresi, sınav”ı optimize etmek ile öğrenilen bilginin değerini en üst düzeye çıkarmak farklı şeyler.
Öğrenmenin değerini artırmak için hemen kullanılabilecek ve doğrudan başka öğrenmelere entegre edilebilecek şeyleri öğrenmek daha iyi. Ne kadar erken ve ne kadar çok kullanırsanız değeri de artar, kalıcılığı da.
Kısa vadede kullanılmayacak önemli bir bilgiyi, örneğin nadir bir beyin cerrahisi komplikasyonuna nasıl müdahale edileceğini öğrenmeniz gerekiyorsa, o bilgiyi kullanmanın bir yolunu yaratmalısınız. “Kalıcılık süresi” boyunca yeniden bakacağınız faydalı bir proje oluşturmak ve nadir durumlara müdahale özetini sürekli güncellemek gibi şeyler yapılabilir.
Bu yüzden toplam öğrenme değeri için konu seçimini, konu ilerleyişini ve “öğrenme, seçmeli sınav, kullanım, kullanım, kullanım”ı optimize etmek gerekir. “Kullanım”; motivasyon, sınav, tekrar ve değerin hayata geçirilmesinin birleşimidir.
Çocuklar için çarpım tablosunu yoğun şekilde ezberlemek mantıklı olabilir.
Ders kitabı içeriklerinden ziyade ilgi duyulan ana dil materyallerinde, bağlam içinde yeni kelimeler öğrenmeye yönlendiriyor ve gerçekten karşılaşılan cümlelerden kişisel bir korpus oluşturmayı sağlıyor.
Yakında web ve epub’ın yanı sıra YouTube, manga, HDMI girişi, oyun emülatörleri gibi daha fazla ortama da genişlemeyi planlıyoruz.
Başkalarının hazırladığı flashcard’ları içe aktarsanız bile, ilginizi çekebilecek özgün materyallerde veya kendi korpusunuzda ilgili cümleleri daha kolay bulmanızı sağlayan araçlar sunuyor. Kelime ve kanji düzeyinde daha fazla izleme analizi de eklenecek; ayrıca offline-first ve gizlilik dostu.
[Modlar: Bu makalenin 2007’de yazıldığını etiketlemek faydalı olabilir]
Bu makale, öğrenme için aralıklı tekrar fikrini ortaya koyan bir yazı gibi görünüyor; günümüz üretkenlik ve öğrenme kültüründe de Ali Abdaal gibi örneklerde görüldüğü üzere oldukça popülerleşmiş durumda.
“Matematik ders kitapları da aralıklandırmayı teşvik eden bir biçimi kolayca benimseyebilir” kısmı, ortaokul matematiği özel dersi verirken gördüğüm kadarıyla ders kitaplarında zaten uygulanıyor. Her bölümün sonunda genel bir bölüm tekrar sınavı var, ardından önceki bölümlerin konularını tekrar eden “Cumulative Practice” geliyor.
Makalenin vurguladığı gibi, bu tür bir yapı öğrencilerin ilgili konuyu uzun süreli bellekte tutmasına özellikle yardımcı oluyor.
Bilgisayar tabanlı eğitimin, öğrenme oturumlarını uzun vadeli kalıcılığı optimize edecek şekilde yerleştirme fırsatını hâlâ yeterince kullanamadığı kısmına gelince; Anki adlı çok popüler bir yazılım tam da bu “aralıklı tekrar” protokolünü uyguluyor.
Anki’nin veri modeli oldukça kendine özgü; bu esneklikle de ilişkili ama beklenmedik dezavantajları ve tuzakları da var.
Backend’i Rust ile yeniden yazmak yerine, biraz daha net bir felsefeye sahip bir aralıklı tekrar aracı ve biraz daha cilalı bir UI olsa iyi olurdu.
Kişisel olarak, “kendimin daha iyi öğrenmek istediği şeyi başkalarına öğretmek” en iyi uzun vadeli kalıcılık stratejisiydi.
Dışarıdan bakınca makul ve akıllıca gerekçeler gibi duyuluyor ama asıl neden bilginin laneti. Sistemin içindeki kişi, o sistemi dışarıdan göremez. Varsayımlarda bulunur, opak hatta yanlış anlamaya yol açan terimler kullanır ve döngüsel mantık yürütür.
Yeni gelen kişi o terimleri veya döngüsel mantığı bilmediği için, onun yazdığı açıklama bir sonraki işe başlayan kişiye benim anlattığımdan daha anlaşılır gelir. Ayrıca böyle yazılmış dokümantasyon bana da sistemi yeni bir bakış açısından gösterir. Belki de böyle çalışması şart değildir.
Asistan öğrenciye şöyle der: “Bak, sana o kadar uzun anlattım ki ben bile anladım!”
İlginç ama daha fazla kanıt beklerdim. Makale, materyalleri karıştırıp aralıklar oluşturarak yeniden maruz bırakmaya yönelik bir shuffle yönteminden söz ediyor; ancak bunun gerçekten kalıcılığı artırdığı kısmı daha çok görüş gibi duruyor.
Ayrıca “ISI ile RI arasındaki varsayımsal etkileşim” tam olarak ne demek, bilmiyorum. Yeterince deney yapıp gerçekten çizmek gerekmez mi? Varsayımsal etkileşim grafiğini herkes çizebilir.
Bu yazının içeriğiyle ya da öğrenmeyi öğrenme konusuyla ilgileniyorsanız, gönderenin blogunu okumanızı şiddetle öneririm: https://www.justinmath.com/blog/
Aralıklı tekrar, interleaving (konuları karıştırarak çalışma), aktif hatırlama gibi basit girdi tabanlı otomatik aralıklı tekrar uygulamalarıyla mümkün olanların yanı sıra, görsel öğelerle başka öğeleri karıştıran çift kodlama veya serbest hatırlama gibi ayrıntılandırma alıştırmaları da dahil
Bu unsurları ve öğrencinin motivasyonunu, ilerlemesini, tespit edilmiş “blindspot” yanlış kavramalarını anlamasını sağlayan unsurları uygulamak için, GPT-3 öncesinden beri psikoloji yüksek lisans programıyla birlikte Revision.ai’ı geliştiriyoruz
https://www.justinmath.com/why-is-the-edtech-industry-so-dam...
Bu yalnızca belirli bir aralıklı öğrenme stratejisi hakkında 4 sayfalık bir yazı. Gerçekten çığır açıcı da değil, tekniklerin kapsamlı bir derlemesi de değil
“İnsanlar öğrendiklerinin önemli bir kısmını unuttuğu için, öğrenciler kalıcı bilgi sağlayan öğrenme stratejilerinden yararlanabilir. Ancak uzun vadeli kalıcılığa en verimli şekilde nasıl ulaşılacağı şaşırtıcı derecede az biliniyor” kısmı hakkında, asıl meselenin her zaman bilginin ilgililiği olduğunu düşünmüşümdür
İnsanların, yapay saçma sapan sınavların ötesinde bir şeyi hatırlamak için pratik bir nedene ihtiyacı var. Verimli teknikler güzel, ama “öğren çünkü öğrenmen gerekiyor” dışında öğrenmek için bir neden olmadığında motivasyonu kıran çok az şey var
Gerçekten ilgilendiğiniz bir şeyi öğrenirken flashcard, devasa notlar veya ileri teknikler aramanıza gerek kalmaz. Neredeyse anında, çaba harcamadan hatırlanır
Bilginin ilgililiğini bilinçdışı olarak ölçen ve özümseme düzeyini fiziksel olarak ayarlayan bir mekanizma var gibi. Bir bakıma bir tür “öğrenme oranı”
“En iyilerin en iyisi” sayılan öğrencilere ders verirken keyif kelimesini kullanmak epey acı verici, ama yine de keyif önemli ve en azından dönemin büyük bölümünde öğrenciler üzerinde etkililikten daha büyük bir etki yaratıyor. Çünkü sadece “öğrenmeleri söylendiği” için oradalar
Temelde dönemin %70’i boyunca çoğu öğrenci 40 saat çalışmıyor. Gerçek çalışma yaklaşık 30 saat, etkili olarak belki yalnızca 15 saat. İlginin doğal olmadığı derslerde onları ilgilendirecek veya motive edecek bir köprü olmadığı için
2021’de GPT-3 ile flashcard uygulaması Revision.ai’a “bir kavramı neden öğrenmelisiniz” motivasyon kartları üretip eklemeye başladık. Üçüncü maddede okuyabilirsiniz: https://www.revision.ai/articles/20ThingsRevisionAIDoesForBe...
Bu kartları devre dışı bırakmamızın nedeni basitti. Öğrenciye ihtiyaç duyduğu anda gösterme zamanlamasını bir türlü tutturamadık. Uygulama kapalıysa motivasyonu olmadığı için kartı görmüyor; öğrenme oturumunun ortasında gösterirsek kart veya yapay zeka tarafından üretilen örnek akışı bozuyordu [https://www.instagram.com/p/CVVlIuVg31W/]
İlgili kısa veya orta uzunlukta YouTube videoları önerip bunları görsel materyal ya da aşırı yüklenmeli öğrenmeye bir “mola” olarak kullanmayı da denedik, ama öğrenci performansını artırmadı. Sonuçta hâlâ öğrenmeye doğal biçimde akıp gitmek yerine, yaptırılan bir şeymiş hissini çözememiş gibiyiz
Öğrencilerin ilgisini artıracak teknik veya kavramsal fikirleriniz varsa duymak isterim. Ders slaytlarını net görsel öğeleri olan alıştırma setlerine dönüştürmenin [https://www.instagram.com/p/C5ByftwiJ00/] içeriği parçalara ayırmanın ve ilerlemeyi göstermenin öğrencileri daha fazla çalışmaya motive ettiğini gördük. İlgili makalede bunun sınav kaygısı ve gerginliği de azaltma olasılığı vardı
Motive olunan konu pratik yapılabilir bir şeyse, bizzat yaparak daha iyi hatırlayabilirsiniz. Bu da bir tür aralıklı tekrar gibi çalışır. Ama astrofizik veya makroekonomi gibi alanlarda bunu yapmak zordur
Motivasyonunuz varsa aynı konudaki başka bir kitabı elinize alma olasılığınız da artar; bu da aralıklı tekrarın başka bir biçimidir
Aşırı öğrenmenin yaygın olmasının nedeni, bireye faydalı olmasından çok, öğretmenin çok sayıda öğrenciyi aynı anda idare etme yöntemi olması olabilir
Tam doğru öğrenme miktarını ölçmek için öğretmenin her öğrenciyle bire bir çalışması ve yeni oluşan bilginin niteliğine göre alıştırma soruları vermesi gerekir
Ancak sistem çoğunlukla öğretmenin etkisini büyütmeye yönelik kitlesel eğitim için ayarlanmış durumda
Japoncayı okuyarak öğrenmeye yönelik iOS/macOS aracı Manabi Reader’ı tam zamanlı olarak geliştiriyorum: https://reader.manabi.io
Okuma ile flashcard’ları birleştirerek okuduğunuz ve öğrendiğiniz tüm kelimeleri ve kanjileri takip ediyor. Buna dayanarak, belirli bir metni okumak veya JLPT hedefinize ulaşmak için neleri öğrenmeniz gerektiğini analiz ediyor; metinde bilmediğiniz ve öğrenmekte olduğunuz kelimeleri vurguluyor
Flashcard tarafındaki bir sonraki iş, SM2 algoritmasını FSRS ile değiştirmek ve yalnızca içerik okuyarak bile flashcard’ların pasif olarak tekrar edilmesini sağlamak
Flashcard’ları saatlerce tek tek tekrar etme yönteminin öğrenme hızı açısından bazı şeyleri kaçırdığını düşünüyorum. Okuma sırasında flashcard’ları pasif biçimde tekrar etmenin yanı sıra, bir sayfalık kelime dağarcığını ve gizlenebilir cevapları tek seferde görmek gibi başka tekrar tekniklerini de deneyeceğim
Zihnimiz, görüş alanının çevresinden ve aynı anda çok miktarda bilgiyi tarayıp içeri alma sürecinden de öğreniyor. Unutma eğrisi araştırmalarına dayalı öğrenme uygulamalarının nihai biçiminin mevcut flashcard UI olduğundan emin değilim
Manga, PDF, YouTube ve oyun emülatörü gibi Reader özellikleri ile tüm dillere genişleme üzerinde de çalışıyorum
Benzer araştırmalar ilginizi çekiyorsa https://supermemo.guru bakmaya değer. Biraz gizli kalmış “about” sayfası https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_Guru:About adresinde
Yazarı, uygulama geliştirme de dahil olmak üzere bu konuya ve tarihçesine epey zaman ayırmış biri
https://supermemo.guru/wiki/School_damages_your_brain
Nörobilim alanında makale yayımlayan biri olarak bakarsam, bu tamamen çöp
Eskiden nasıl çalışmanın daha iyi olacağı üzerine araştırma yapmıştım; o sırada öğrendiğim spacing learning ile ilgili makale bu. Bu tür çalışmaları özlü biçimde bir araya getiren bir kitap da var; ilgilenenler bir göz atarsa iyi olabilir.
Çeviri: Nasıl Çalışmalı
Orijinal eser: Make It Stick
https://www.yes24.com/Product/Goods/15341766