ללמוד מייצוגי מידע מגוונים : מהמעבדה לסביבת למידה אותנטית בילי עילם ויעל פויס הפקולטה לחינוך, אוניברסיטת חיפה.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Object Oriented 33 MCSD DORON AMIR
Advertisements

מבוא למדעי המחשב לתעשייה וניהול
©Silberschatz, Korth and Sudarshan4.1Database System Concepts סכימה לדוגמא.
מערכת לוידוא חוקיות הקלט של שדות טקסט חופשיים רן מור, הגר עופר מנחים : ד " ר גרא וייס, מר רפי ליפקין, מר נדב אטיאס.
Associative memory and the medial temporal lobes Andrew Mayes, Daniela Montaldi and Ellen Mig,
To Learn or to be Taught? Harnessing Technology to Enhance Self Regulated Learning.
היכרות עם אקסל 1. 2 נושאי המפגש היכרות עם אקסל – אלכסוני הקסם שימושים בהוראה: מחשבון סודי ופעילות לחנוכה שימושים נוספים: ממוצע.
קבוצת דיון מקוונת לתמיכה בתהליך הכנה למבחן בקורס "מבוא לאקולוגיה" ד"ר יעל שטימברג, יהודית רם, פרופ' עמרם אשל כנס צ'ייס לחקר טכנולוגיות למידה 1 במרץ 2006.
תמחיר תהליך. מערכת תמחיר תהליך מערכת זו נועדה לספק מידע, כמו מערכת תמחיר הזמנה, על עלות המוצרים שיוצרו בתקופה ועל עלות המוצרים שבתהליך הייצור בסוף התקופה.
רקורסיות נושאי השיעור פתרון משוואות רקורסיביות שיטת ההצבה
אפקטיביות של סביבות לימודיות עתירות טכנולוגיה בחינוך מתמטי: ניתוח-על Meta-Analysis האדם הלומד בעידן הטכנולוגי כנס צ'ייס לחקר טכנולוגיות למידה, 2006 האוניברסיטה.
חורף - תשס " ג DBMS, Design1 שימור תלויות אינטואיציה : כל תלות פונקציונלית שהתקיימה בסכמה המקורית מתקיימת גם בסכמה המפורקת. מטרה : כאשר מעדכנים.
מכון ויצמן למדע - שמוליק מתוך 8 חישוב מקבילי ומבוזר מה זה יחידה חמישית במדעי המחשב... n ענף מתקדם במדעי המחשב העוסק במערכות ממוחשבות מרובות ישויות.
הפיסיקה (והכימיה) של הפופקורן
שאלות חזרה לבחינה. שאלה דיסקים אופטיים מסוג WORM (write-once-read-many) משמשים חברות לצורך איחסון כמויות גדולות של מידע באופן קבוע ומבלי שניתן לשנותו.
Bar Ilan Library System מערך הספריות והמידע של אוניברסיטת בר אילן הספרייה המרכזית ע”ש וורצוויילר. מדור ההדרכה חיפוש מתקדם.
דפוסי שימוש ברשת וסגנונות למידה בקורס אקדמי בפקולטה להנדסה
המעבדה לבקרה ורובוטיקה 1 חקירה אמפירית של ניתוב תחרותי ברשתות תקשורת מגישים : דרור עמר & איתי ג ' ורג ' י מנחה : ישי מנשה סמסטר : חורף תשס "
חורף - תשס " ג DBMS, צורות נורמליות 1 צורה נורמלית שלישית - 3NF הגדרה : תהי R סכמה רלציונית ותהי F קבוצת תלויות פונקציונליות מעל R. R היא ב -3NF.
ספר אלקטרוני בעבודה פרפ ’ דב תאני המרכז לניהול ידע ובעזרת סטודנטים מלימודי מידע אונ ’ בר - אילן.
" לאמבטיה יש שני פתחים. הפתח הראשון מרוקן את האמבטיה כולה ב -10 דקות. הפתח השני מרוקן את האמבטיה כולה ב -4 דקות. אם שני הפתחים פתוחים, בכמה זמן תתרוקן.
יולי גרמן, רואי אנואר MCDM - Multi Attribute Utility1 תורת תועלת מרובת תכונות.
מחקר בנושא: דיאגנוסטיקה של כלי עיבוד לטיפול בשיניים
אפרת פיטרסה / האוניברסיטה הפתוחה חקר מקרה של פיתוח מערכת למידה מבוססת אינטרנט ע"י קונסורציום של בתי ספר.
עיבוד תמונות ואותות במחשב אלכסנדר ברנגולץ דואר אלקטרוני : שיטות קידוד שיטות קידוד אורך מלת קוד ואנטרופיה אורך מלת קוד ואנטרופיה קידוד.
שיתופיות, web 2.0, רשתות חברתיות מילים גדולות - מה הקשר אל הספריות ? סמדי מלמד - ספריית המכללה האקדמית כנרת בעמק הירדן מולטידע 2008 כנס קהילת המידע ה -
Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #6 appendix Statecharts vs. Raphsody 7 (theory vs. practice)
מטרה : ניבוי תחום התפוצה של מינים באמצעות מידע על הנישה האקולוגית שלהם מודלים מבוססי נישה כאמצעי לניבוי דגמי תפוצה הבעיה – מעבר ממידע נקודתי למפות תפוצה.
עקביות קצב הפעילות בלמידה מקוונת ארנון הרשקוביץ ורפי נחמיאס בית הספר לחינוך, אוניברסיטת תל-אביב {arnonher,
Questions are the Answer Penick&all H ISTORY R ELATIOINSHIPS A PPLICATION S PECULATION E XPLANATION.
משחק מכף לכף כבסיס לסיעור מוחין משותף אביגיל אורן תמי זייפרט דוד מיודוסר
רישום חומרי למידה והסטנדרט הישראלי: ISRACORE יהודית בר אילן, אוניברסיטת בר-אילן אלי שמואלי, מיט"ל.
The Subjective Feelings of Comprehension and Remembering Accompanying Text Learning On-Screen Rakefet Ackerman (University of Haifa)
טיב פני שטח (טפ"ש) טיב פני שטח- רמת החלקות של המשטח.
Galileo Navigation System Software Systems lab Software Systems lab סמסטר חורף תשס " ט סמסטר חורף תשס " ט מנחה: ולדימיר זדורנוב משה חיות מבצעים: גליה סימנובסקי.
Data Structures, CS, TAU, Perfect Hashing 1 Perfect Hashing בעיה : נתונה קבוצה S של n מפתחות מתחום U השוואה ל - Hash : * טבלה קבועה (Hash רגיל - דינאמי.
1 Data Structures, CS, TAU, Perfect Hashing בעיה: נתונה קבוצה S של n מפתחות מתחום U השוואה ל- Hash : * טבלה קבועה (Hash רגיל - דינאמי) * רוצים זמן קבוע.
עקרון ההכלה וההדחה.
by Sagiv Frankel & Ayana Wiener, Advised by Dr. Chen Keasar Advised by Dr. Chen Keasar & Mr. Ran Yahalom & Mr. Ran Yahalom.
תחשיב היחסים (הפרדיקטים)
מבוא למדעי המחשב, סמסטר א ', תשע " א תרגול מס ' 1 נושאים  הכרת הקורס  פסאודו - קוד / אלגוריתם 1.
Markov Decision Processes (MDP) תומר באום Based on ch. 14 in “Probabilistic Robotics” By Thrun et al. ב"הב"ה.
שיטות מחקר איכותניות שיעור מס' 5. שאלות המחקר האיכותני, עיצוב המחקר: השאלה הגדולה התשתית התיאורטית השאלה הממוקדת סדר 1 " הדברים כמו שהם " סדר 2 תיאור.
תקשוב מערכת החינוך בישראל : בין שמרנות לקידמה ללמוד מאחרים? טכנולוגיות למידה בעולם העסקי והשפעותיה האפשרויות על העולם החינוכי.
1 Spring Semester 2007, Dept. of Computer Science, Technion Internet Networking recitation #3 Internet Control Message Protocol (ICMP)
Safari On-line books. מה זה ספארי ספארי זו ספריה וירטואלית בנושא מחשבים היא כוללת יותר מ כותרים כל הספרים הם בטקסט מלא ניתן לחפש ספר בנושא מסוים.
Points on a perimeter (Convex Hull) קורס – מבוא לעבוד מקבילי מבצעים – אריאל פנדלר יאיר ברעם.
Text to speech In Mobile Phones איתי לוי. הקדמה שימוש בהודעות טקסט על המכשירים הסלולארים היא דרך תקשורת מאוד פופולארית בימינו אשר משתמשים בה למטרות רבות,
שיטות מחקר איכותניות שיעור מס' 2. קיימת מציאות אובייקטיביתהמציאות שאנו תופסים תמיד מתווכת. מטרת המחקר : פירוק המציאות למרכיביה. גילוי חוקיות וקשרים סיבתיים.
יום עיון –פרויקט חקר מדעי במסגרת תחרות שישים שנות תעשייה כימית בישראל ד"ר מירי קסנר ברוכים הבאים 1 ביולי 2008 מכון ויצמן למדע, רחובות.
Interpolation Functions in Matlab By Dmitriy Katsif.
הטכניון – המכון טכנולוגי לישראל המחלקה להוראת טכנולוגיה ומדעים ניסוי בקרת רובוט קטפולטה בלימודי תנועה בליסטית וטכנולוגיה איגור ורנר אירינה רוטניצקי.
הבחנה בין קולות רחרוח וקולות הלחתה של כלבים 1 אופיר אזולאי גיל בלוך מנחה : ד " ר יזהר לבנר.
1 ׃1998 Morgan Kaufmann Publishers פקודת ה- jump 4 bits 26 bits 2 bits 00 : כתובת קפיצה במילים : כתובת קפיצה בבתים … …
מטא-מודלים Metamodels. מטא-מודל - דגשים לפתרון לקרוא את הכל – זה ארוך אבל הכל נמצא בפנים ! להסתכל על התרשימים הויזואליים ולראות מה מזהים. לקשר בין התמונה.
פיתוח מערכות מידע Class diagrams Aggregation, Composition and Generalization.
Methods public class Demonstrate { public static void main (String argv[]) { public static void main (String argv[]) { int script = 6, acting = 9, directing.
תכנות אסינכרוני, תקשורת ופיתוח אפליקציות ל- Windows 8.1 ואפליקציות ל- Windows Phone 8 Control (Part II)
1. Association Association JM Last: A dictionary of epidemiology 2 Statistical dependence between 2 or more events, characteristics, or other variables.
שיאון שחוריMilOSS-il מוטיבציה  python זה קל ו C זה מהיר. למה לא לשלב?  יש כבר קוד קיים ב C. אנחנו רוצים להשתמש בו, ולבסס מעליו קוד חדש ב python.
קצת היסטוריה 1981דיווח ראשון על תסמונת כשל חיסוני נרכש בקרב מספר הומוסקסואלים. 1981דיווח על ביטויים שונים של איידס בקרב מזריקי סמים, חולי המופיליה, מקבלי.
Human Wayfinding in Information Networks
שימוש בשיטה א-פרמטרית להשוואת תוחלות של שתי אוכלוסיות.
פרוקטוז, C6H12O6 , חד-סוכר מיוחד
משימת חקר מכוון ללמידה משמעותית
הנעה חשמלית.
השפעת ויסות עצמי על למידת טקסטים המוצגים על מסך המחשב
למה.
מבוא למערכות מידע פרק 1.
השפעת התרגול המגוון על ביצוע של מיומנויות יסוד בקרב ילדים בגילאי 8-7
Presentation transcript:

ללמוד מייצוגי מידע מגוונים : מהמעבדה לסביבת למידה אותנטית בילי עילם ויעל פויס הפקולטה לחינוך, אוניברסיטת חיפה

מטרת המחקר לבדוק את תוצרי תהליך הלמידה ממיצג עשיר ברפרזנטציות מגוונות, בסביבת למידה אותנטית – בהשוואה לתוצרי תהליך הלמידה ממיצג טקסטואלי המכיל מידע זהה והמתקיים באותם תנאים.

רציונאל ידע מחקרי רב קיים בהווה לגבי יתרונות הלמידה מייצוגי מידע מגוונים סטטיים ודינאמיים ולגבי הקשיים שהם מציבים בפני הלומד. מידע זה ברובו נבנה על בסיס מחקרים מבוקרים בתנאי מעבדה. מחקרים אלו מאופיינים ע " י : א. מספר מצומצם של ייצוגים ; ב. התמקדות בד " כ בשני סוגי ייצוגים ; ג. נושא המיצג מוגדר ותחום ; ד. בדיקת זכירתם של גופי הידע שנבנו נערכה בסמוך למועד הלימוד.

תרומת המחקר הנוכחי הרחבת הידע הקיים אל מעבר לגבולות המעבדה אל מצבי למידה אותנטיים כמו לימוד פרקים מספר לימוד או הכנת שיעורי בית. במצבי למידה מעין אלו : א. מעורבים ייצוגים רבים ; ב. הייצוגים מגוונים מבחינת סוגיהם ; ג. נושא המיצג רחב וכולל מספר תת - נושאים ; ד. בדיקת זכירתם של גופי הידע שנבנו במהלך הלמידה מתקיימת רק לאחר זמן רב וללא הודעה מוקדמת.

השערות המחקר - 1 הלמידה ממיצג רב - ייצוגי ( מר " י ) תביא : להשגת ביצוע טוב יותר של משימות הלימוד על בסיס : תיאוריות הלמידה ממולטי - מדיה ( כאשר הלמידה מתחשבת בקשיי הלומדים למפות בין הייצוגים המגוונים ) (Ainsworth, 1999 ; Mayer & Gallini, 1990; Mayer & Moreno, 1998; Schnotz & Kulhavy, 1994; Yerushalmy, 1991 ) תיאוריות לגבי האינטראקציה המתרחשת בין המודלים המנטאליים של הייצוג הטקסטואלי, של הייצוג הויזואלי, ולבין הידע קודם (Mayer, 2003; Schnotz & Bannert, 2003).

השערות המחקר - 2 למידה ממיצג רב - ייצוגי ( מר " י ) תביא : לזכירה טובה יותר של הידע הנרכש כפי שבא לידי ביטוי בציון הכולל של המבחן. על בסיס : תיאורית הקידוד הכפול (Clark & Paivio, 1991 ; Levin, Anglin, & Carney, 1987 )

ל יכולת העברה טובה יותר של הידע הנרכש כפי שיימצא בציון על שאלות העברה במבחן. על בסיס : ממצאי מחקר לגבי שיפור יכולת העברה בעת הלמידה ממולטי מדיה (Mayer & Gallini, 1990; Mayer & Moreno, 1998; Schnotz & Kulhavy, 1994) השערות המחקר - 3 למידה ממיצג רב - ייצוגי ( מר " י ) תביא :

השערות המחקר - 4 למידה ממיצג רב - ייצוגי ( מר " י ) תביא : לקורלציה בין מספר מקורות המידע בהם השתמשו הלומדים בעת ביצוע משימות למידה, לבין טיב ביצוע המשימות. על בסיס : הידע המצטבר לגבי למידה באמצעות מניפולציה של ידע ובחינתו מנקודות ראות שונות המאפשרות העמקת ההבנה.

המחקר – משתתפים 150 סטודנטים לחינוך, 118 נשים ו -32 גברים. קבוצת ניסוי – למידה במר " י – 82 משתתפים. קבוצת בקרה – למידה מטקסט – 68 משתתפים.

המחקר - חומרים סט של 18 כרטיסי טקסט תאומים – מכילים מידע זהה לכרטיסי מר " י. סט של 18 כרטיסי מר " י – להקטנת אפקט פיצול תשומת הלב ( Chandler & Sweller, 1991) והגדלת אפקט הסמיכות (Mayer, 2003). הכרטיסים מכילים מינימום טקסט. בכל כרטיס סוג ייצוג בודד – ויזואלי או טקסט.

חומרים – דוגמא לכרטיסים תאומים קרינהקרינה מרחק במטרים מעמוד האנטנה במרחק של עד 60 מטרים מהאנטנה המשדרת, עצמת הקרינה נמוכה. במרחק רב יותר מהאנטנה עולה עוצמת הקרינה באופן חד והיא מכסימאלית במרחק מאה מטרים מהאנטנה. ירידת עוצמת הקרינה היא הדרגתית, עד לעוצמה בינונית במרחק של כ מטרים מהאנטנה. עוצמת הקרינה היא נמוכה מאד במרחק של 800 מטרים מהאנטנה. במרחק של מעל 1400 מטרים מהאנטנה ניתן לומר שעצמת הקרינה כמעט אפסית.

חומרים – דוגמא לכרטיסים תאומים בשנה אחת דווחו האירועים הבאים לגבי טלפונים סלולאריים : 2.9 מיליון טלפונים סלולארים נשברו ; 1.6 מיליון טלפונים סלולאריים אבדו ; 1.3 מיליון נגנבו ; 1.3 מיליון משתמשים חייגו בטעות למספר 999 ( חרום ); 0.6 מיליון טלפונים סלולאריים נפלו לשירותים ; 0.4 מיליון נפלו לתוך כוס משקה ; 0.2 מיליון אחרים כובסו במכונת הכביסה. מכשירים שבורים מכשירים אבודים מכשירים גנובים חיוג שגוי למספר חרום 999 נפילת מכשיר לשירותים נפילת מכשיר לכוס משקה כביסת מכשיר במכונת כביסה

חומרים נושא כולל – הטלפון הסלולרי תת נושאים : היסטוריה, טכנולוגיה, אזורי כיסוי, פונקציות, מאפייני מכשיר, מאפייני משתמשים, נזקים. כרטיסים ממוספרים – לשם זיהוי מקור המידע בו השתמש הלומד.

סביבה אותנטית : ביצוע משימות כשיעורי בית 3 משימות מרכזיות : משימה 1 – ארבע שאלות פתוחות משימה 2 – 9 היגדים שיש לאשר או לדחות משימה 3 – 18 שאלות שכל אחת דורשת שימוש בכרטיס אחד או בכמה, ומכאן בייצוג אחד או בכמה. השאלות ביקשו ציון מידע ספציפי, אינטגרציה של מידע, ציון קשרים, תיאור תופעה וכד '.

מבחן זכירה 32 שאלות רב - ברירתיות מתוכן : 12 שאלות בוחנות זכירת מידע ספציפי 20 שאלות בוחנות יכולת העברה המבחן ניתן ללא הודעה מוקדמת שבועיים מתום ביצוע המשימות ולאחר החזרת כרטיסי המידע.

הליך חלוקה אקראית של משתתפים לקבוצת ניסוי ובקרה. הסבר לנבדקים : כלל המידע הנדרש לביצוע המשימות נמצא בכרטיסים. התחייבות של הנבדקים לעבודה עצמית בבית ומתן קרדיט. איסוף תוצרי כל משימה עם סיומה ( שבוע ) ומסירת המשימה הבאה.

עיבוד מידע קידוד תוצרי המשימות על פי הקריטריונים הבאים : א. דיוק – i נכון / לא נכון, ii תשובה מלאה / חלקית ב. מספר הכרטיסים ששימשו למתן כל תשובה. מהימנות קידוד – 93% שימוש ב - t-test ובפירסון.

תוצאות ודיון : ציון למידה ממר " י גבוה יותר למשימה השלמה ולכל משימה בנפרד Mean Accuracy Score for the MR and SR Groups on the Three Homework Tasks _________________________________________________________________ GroupAccuracy score All 3 tasks combined Task 1 Task 2 Task 3 M SD M SD M SD M SD _________________________________________________________________ MR Group SR Group t-test – t(148) 12.10** 5.30*** 4.58*** 3.62*** Effect size of d _________________________________________________________________ * indicates significant at p <.05; **p <.01; ***p <.001.

מספר כרטיסי המידע בהם השתמשו נבדקי מר " י היה גבוה יותר לגבי כלל המשימות ולכל אחת מהן בנפרד Mean NIC Score for the MR and SR Groups on the Three Homework Tasks _______________________________________________________________________ GroupNIC score All 3 tasks combined Task 1 Task 2 Task 3 M SD M SD M SD M SD _______________________________________________________________________ MR Group n/a SR Group n/a t-test – t(148) 3.04** 1.88* n/a 2.64** Effect size of d n/a 0.43 _______________________________________________________________________ * indicates significant at p <.05; **p <.01;

הציון הכולל במבחן הזכירה של הלומדים ממר " י גבוה יותר Mean Posttest Score (KRPQ) for the MR and SR Groups _____________________________________________ Group All items (n = 32) M SD _____________________________________________ MR Group SR Group t-test – t(148) 13.10*** Effect size of d 2.12 ______________________________________________ *** indicates significant at p <.001.

ציון על שאלות זכירה ושאלות העברה במבחן הזכירה ללומדים ממר " י גבוה יותר Mean Posttest Score (KRPQ) for the MR and SR Groups _______________________________________________________________ GroupRetention items (n = 12)Transfer items (n = 20) MSDMSD _______________________________________________________________ MR Group SR Group t-test – t(148) 2.01* 3.86*** Effect size of d _______________________________________________________________ * indicates significant at p <.05; ***p <.001.

דיוק התשובות ומספר הכרטיסים היה במתאם עם ציוני המבחן כמעט רק עבור לומדי מר " י Pearson Correlations between Scores on the Homework Tasks and Scores on the Posttest ______________________________________________________________________ Homework task scorePosttest score MR Group SR Group ______________________________________________________________________ Accuracy Total score on KRPQ.74*ns Accuracy Retention score on KRPQ.53*ns Accuracy Transfer score on KRPQ.68*ns NIC Total score on KRPQ.39*ns NIC Retention score on KRPQ nsns NIC Transfer score on KRPQ.39*ns _______________________________________________________________________ * indicates significant at p <.05. The presented pattern of results is consistent לומדים שנעזרו ביותר כרטיסים ( מניפולציה של המידע ) השיגו ציון גבוה יותר ; לומדי מר " י הבחינו טוב יותר בין פיסות המידע בכרטיסים השונים בזכות הויזואליזציה.

מסקנות : ריבוי ייצוגים כמארגן חיצוני של מידע המחקר הנוכחי אישר ממצאים קודמים לגבי למידה ממולטי - מדיה בתנאי מעבדה מבוקרים למרות השוני בתנאי המחקר. קבוצת הניסוי – לומדי מר " י – הצליחו טוב יותר גם בביצוע המשימות וגם בסוגים השונים של שאלות המבחן. השונות הגבוהה של הייצוגים אפשרה ללומדים לזהות פרטי מידע במיצג הכולל ובכך קידמה שימוש ומניפולציה של מידע רב יותר ומסוגים מגוונים. זאת בהשוואה ללומדי הטקסט שהתקשו לזהות מידע ספציפי ברצף הטקסט.

זיהוי אסטרטגיות למידה מיוחדות 1. עבור לומדי הטקסט שימוש ב " מילות עוגן " לזיהוי מידע. 2. עבור לומדי מר " י : קושי באינטגרציה של ייצוגי מידע פחות מוכרים.