신경교육은 개인이 학습할 때 뇌에서 일어나는 활동과 관련된 연구 분야입니다.
신경 과학, 심리학, 인지 과학 및 교육을 포함한 다양한 분야의 실습과 지식을 혼합합니다.
교육자와 신경과학자 간의 협력은 교실 환경이나 커리큘럼 설계에 적용할 수 있는 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다.
그들은 두뇌가 학습, 작업 기억, 지능, 창의적 사고 등을 가능하게 하는 방법에 대한 동료 검토 연구를 사용하여 교수법을 개선하는 것을 목표로 합니다.
신경 교육의 주요 목표 중 하나는 연구자와 교육자 간의 격차를 해소하는 것입니다. 이 직접적인 연결은 두뇌 기반 학습 산업의 소위 "중간 남자"를 방지합니다.
이러한 중개인은 뇌가 작동하는 방식에 대한 잘못된 정보를 통해 이익을 얻습니다. 이러한 통념에는 "좌뇌 대 우뇌 사고"와 같은 개념과 "우리는 뇌의 10%만 사용한다"는 통념이 포함됩니다.
신경 교육의 주요 발견
신경 교육은 학습과 신경 과학의 다양한 측면을 다룹니다.
다음은 신경 교육에서 수행된 연구의 몇 가지 주요 결과입니다.
메모리
기억은 학습의 중요한 측면입니다. 인지 심리학 연구는 기억력을 가장 잘 향상시키는 방법에 대한 통찰력을 제공했습니다. 청크 또는 간격 반복과 같은 기술은 마음이 정보를 처리하는 방법을 활용하여 학습자가 더 빠르고 효율적으로 암기할 수 있도록 합니다.
다음과 같은 소프트웨어 Anki SRS(Spaced-Repetition System)를 사용하여 더 쉽게 기억할 수 있습니다.
효율성 때문에 Anki는 언어 학습 및 교실 환경에서 사용됩니다. 2015년 연구에 따르면 의학 교육 설문조사에 응답한 학생의 31%가 Anki를 연구 자원.
주의
모든 학습 경험에 주의가 필수적이라고 말하는 것은 과소 평가입니다. 신경 교육의 많은 목표 중 하나는 다양한 학습 기술이 주의력에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것입니다.
예를 들어, 연구 인터넷과 소셜 미디어의 보급이 어린이의 주의력에 영향을 미친다는 일부 증거가 있음을 보여줍니다. 연구는 또한 디지털 환경에서 멀티태스킹의 부정적인 영향을 보여줍니다.
교육자는 이러한 결과를 사용하여 이미 스마트폰과 인터넷의 영향을 받는 학생들에게 접근할 수 있는 방법을 결정할 수 있습니다.
멀티모달리티
신경 교육 연구는 다양성이 학습의 핵심임을 보여줍니다. 아이디어를 표현하기 위해 다양한 접근 방식과 매체를 사용하면 학생들의 주의력과 기억력이 향상됩니다.
교육자는 고유한 방식으로 정보를 제시하거나 학생들에게 솔루션에 도달하기 위한 다양한 방법을 가르칠 수 있습니다.
이 다중 모드 접근 방식은 디지털 학습 플랫폼을 사용하여 달성할 수 있습니다.
예를 들어 언어 학습 앱 Duolingo 시각적, 텍스트 및 청각적 요소를 사용하여 어휘 단어에 대해 사용자를 테스트합니다.
신경 영양
신경학적 연구는 학습 장애 및 ADHD 및 난독증과 같은 학습 문제가 있는 학생들을 도울 것입니다.
학습의 신경생물학과 장애 사이의 상호 작용을 살펴보면 학습 문제가 있는 어린이를 식별하고 지원하는 방법에 큰 영향을 미칠 것입니다.
난독증 연구 특히, 교육 신경 과학의 중심 분야였습니다. 연구자들은 성공적인 읽기 중재가 읽기에 어떤 영향을 미치고 신경 영상이 읽기 수행을 예측하는 데 어떻게 도움이 되는지에 관심이 있습니다.
메타인지
신경과학자와 심리학자들의 연구는 다음의 중요성을 보여줍니다. 메타인지, 교육에서 학습하는 동안 자신의 생각에 대한 인식.
예를 들어, "성장 마인드셋"에 대한 인식을 갖는 것은 학생의 결과를 향상시킵니다.
올바른 질문을 하고 시험 결과를 반영하는 것은 메타인지를 학생들이 더 잘 수행할 수 있는 도구로 사용할 수 있는 여러 방법 중 하나입니다.
신경 교육 어플리케이션
기술을 사용해야 하는 신경 교육의 많은 가능한 응용 프로그램이 있습니다. 여기 예시들이 있습니다 :
적응형 교육 시스템
적응 학습은 컴퓨터 알고리즘과 인공 지능 각 학습자에게 고유한 학습 경험을 생성합니다. 신경 과학 연구는 적응 학습 기술을 알려줍니다.
예를 들어, 회사 DreamBox 학습 K-8 수학 학생들에게 지능형 적응 학습 기술을 제공합니다. DreamBox는 각 학생에게 맞춤형 학습 경험을 제공합니다.
이 프로그램은 학생들이 다양한 문제와 상호 작용하는 방식을 추적하고 난이도, 힌트 수, 속도 등을 즉시 조정합니다. 이 기술을 통해 학생들은 자신에게 가장 유리한 속도로 수업을 진행할 수 있습니다.
컴퓨터 프로그래밍
컴퓨터 프로그래밍 및 코드 작성에 중점을 둔 수많은 연구 뇌 영상 기술.
연구원들은 코딩과 쓰기 사이의 관계를 발견했으며 다음을 사용하여 프로그래밍 경험을 개선하는 방법을 개발하고 있습니다. 기계 학습 기법.
추가 연구 컴퓨터 코드를 읽는 데 언어 처리에 필요한 뇌 영역이 필요하지 않음을 나타냅니다. 코드를 읽는 것은 수학 문제나 낱말 퍼즐을 푸는 것과 비슷합니다.
이러한 발견은 컴퓨터 과학 교육자들에게 코딩을 가장 효과적으로 가르치는 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
비디오 게임
연구에 따르면 과거에 비디오 게임을 했던 외과의가 오류 32% 감소 시험 중. 비디오 게임 이전에는 교실 환경에서 볼 수 없었던 방식으로 플레이어를 참여시킬 수 있습니다.
뇌의 보상 시스템에 대한 현재 연구는 교육용 비디오 게임을 교실에 추가할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 이러한 학습의 게임화는 게임 디자인의 관행을 통해 알 수 있습니다.
Khan Academy와 같은 웹사이트는 레벨과 배지의 개념을 사용하여 학습을 장려하고 학생들에게 진도와 성취감을 줍니다.
비판
미시적 신경 과정을 교실에서의 거시적 행동과 결합하려는 노력에도 불구하고 연구에는 여전히 격차가 있습니다.
신경 교육의 비평가 뇌-행동 연구는 교실에서의 실생활 실천적 학습 전략과 너무 동떨어져 있다고 주장한다.
교육용 비디오 게임과 같은 새로운 기술도 일부 어린이에게는 문제가 될 수 있습니다.
비디오 게임의 보상 시스템은 매력적일 수 있지만 아이가 콘텐츠 자체보다 보상에 집중하도록 하여 주의를 산만하게 할 수도 있습니다.
결론
신경 교육의 부상은 특히 오늘날의 아이들이 부모와 크게 다른 세상에서 자라기 때문에 주의해야 할 사항입니다.
사용 가능한 정보의 양, 기술을 사용하여 가르칠 수 있는 다양한 대화식 방법은 교실에서 탐구할 가치가 있습니다.
아이들이 실험실이 아닌 교실에서 배우기 때문에 신경과학을 위한 데이터 수집은 항상 어려운 작업이었습니다.
학습에는 단순히 시험에 답하는 것 이상의 의미가 있습니다. 주의, 관심, 동기 부여 등이 포함됩니다.
교육자와 신경 과학자가 협력하면 둘 다 혜택을 볼 수 있습니다. 교육자는 데이터로 뒷받침되는 커리큘럼과 학습 활동을 만듭니다.
연구원들은 이제 자신의 연구가 실제 세계에 적용된 효과를 볼 수 있습니다.
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