미래학습을 촉진하기 위한 교육방법으로서 생산적 실패(Adv Health Sci Educ Theory Pract, 2019)
Productive failure as an instructional approach to promote future learning
Naomi Steenhof1,4 · Nicole N. Woods2,4 · Pascal W. M. Van Gerven3 · Maria Mylopoulos2,4
도입 Introduction
임상의들이 실전에 들어갈 때, 그들은 학교에서 공부한 문제들과 이전에 보지 못한 문제들의 피할 수 없는 결합을 만나게 된다. 따라서 교육생이 [알려진 일상적인 문제에 노출되는 것]과 더불어 교육은 이상적으로 교육생이 [새로운 문제와 예상되는 실제 문제]에 대한 해결책을 도출할 수 있도록 준비해야 한다(Mylopoulos et al. 2016). [새로운 정보를 배우고, 자원을 효과적이고 혁신적으로 사용하고, 문제를 해결하면서 새로운 학습전략을 고안하는 이러한 능력]은 문헌에 '미래학습 준비(PFL)'로 정의되어 있으며, 적응적 전문지식(Mylopoulos와 Woods 2017)에 필수적인 것으로 이해된다.
When clinicians enter practice, they encounter an inevitable combination of problems: ones that they have studied in school, and ones they have not seen before. It follows, therefore, that alongside exposing trainees to known, routine problems, education should ideally also prepare trainees to generate solutions to new and expected problems in practice (Mylopoulos et al. 2016). This capacity to learn new information, to use resources effectively and innovatively, and to invent new strategies for learning while solving problems is defined in the literature as ‘Preparation for Future Learning (PFL)’ and is understood to be essential for adaptive expertise (Mylopoulos and Woods 2017).
실제로 PFL을 개발하지 않은 전문가는 여전히 일상적인 문제를 해결할 수 있지만 모호성, 참신성 또는 복잡성의 상황(Mylopoulos와 Scardamalia 2008)에서는 성능이 저하될 가능성이 높다. 불행하게도, 많은 의사들이 [알려진 해결책]을 [새로운 문제]에 잘못 적용하고 있다(Mamede et al. 2010; Saposnik et al. 2016). 이것은 놀랄 일이 아니다. 현재의 보건 전문직 교육은 새로운 솔루션을 창출하거나 미래에 학습할 수 있는 능력을 평가하기 보다는 이전의 성과나 알려진 솔루션의 적용을 최적화하는 교육에 초점을 맞추고 있기 때문이다(Mylopoulos et al. 2016). 이러한 전문적 기대치와 현재 가르치고 있는 것 사이의 불일치를 감안할 때, 교육자들이 PFL을 개발하는 혁신적인 교육 및 평가 시스템을 설계하는 것이 필수적이다(Mylopoulos et al. 2016).
In practice, experts who have not developed PFL will still be able to solve routine problems, but will likely underperform in situations of ambiguity, novelty, or complexity (Mylopoulos and Scardamalia 2008). Unfortunately, many practicing clinicians incorrectly apply known solutions to new problems (Mamede et al. 2010; Saposnik et al. 2016). This is unsurprising since current health professions education frequently focuses on instruction that optimizes replication of previous performance or application of known solutions rather than assessing the ability to generate new solutions or learn in the future (Mylopoulos et al. 2016). Given this discrepancy between professional expectations and what is currently taught, it is imperative for educators to design innovative systems of instruction and assessment that develop PFL (Mylopoulos et al. 2016).
최근 인간의 인식과 학습에 관한 연구는 교육자들이 학생들이 지식과 기술의 핵심 선택을 효율적으로 숙달할 수 있도록 하는 학습 경험을 설계할 수 있는 동시에 PFL(Bransford and Schwartz 1999; Kapur 2014; Mylopoulos and Woods 2014)의 개발을 지원할 수 있다는 것을 시사한다. PFL의 개발을 지원하는 교육에 대한 접근방식은 교육생들에게 [새로운 개념을 배우거나 새로운 문제를 해결하기 위해 기존의 지식을 사용]할 뿐만 아니라 [지식을 습득하고 응용할 수 있는 기회]를 제공하는 교육 및 평가의 주기를 제공하는 것을 목표로 한다(Woods and Mylopulos 2015).
Recent research in human cognition and learning suggests that educators can design learning experiences that allow students to efficiently master a core selection of knowledge and skills, while also supporting development of PFL (Bransford and Schwartz 1999; Kapur 2014; Mylopoulos and Woods 2014). Approaches to education that support development of PFL aim to provide trainees with cycles of instruction and assessment that offer opportunities for both acquiring and applying knowledge as well as using existing knowledge to learn new concepts or solve novel problems (Woods and Mylopoulos 2015).
예를 들어, 교실 강의에 대한 연구는 발견 학습 경험(예: 대조적인 사례, 발명 활동)과 후속 강의의 조합으로 볼 때, 학생들은 다음에 지식이 풍부한 환경에 놓일 때 관련되지만 새로운 자료에 대한 개선된 학습을 증명한다는 것을 발견했다(Bransford and Schwartz 1999; Mylopulos e).t. al. 2016). 이러한 유형의 교육 개입은 '유도 발견'(Bruner 1960)이라고 불린다. 한 연구에서, 기억 실험에 관한 데이터 세트를 탐구하고 도표를 만든 학생들은 새로운 실험의 결과를 더 잘 예측할 수 있었지만, 이후에 이 주제에 대한 강의를 들어야 했다(브랜스포드와 슈워츠 1999). 문제를 통해 고군분투하는 것은 먼저 학습자들이 전문가 해결책의 중요성을 파악할 수 있도록 준비한다(Schwartz and Bransford 1998). 특히 이러한 개입의 디자인은 하이브리드 문제 기반 학습이나 플립 교실, 또는 사례 기반 학습 설계와는 다른데, 이는 학생들이 고군분투하고, 전문가의 솔루션을 보여주고, 개념을 배운 후에야 새로운 문제를 가진 지식이 풍부한 환경에 놓이기 때문이다. 그런 다음 평가는 학생이 새로운 문제를 해결하는 데 필요한 지식을 습득하기 위한 조치를 취할 수 있는지에 초점을 맞춘다.
For example, studies of classroom instruction have found that, given a combination of discovery learning experiences (e.g., contrasting cases, invention activities) and subsequent instruction, students demonstrate improved learning of related yet new material when next placed in knowledge-rich environments (Bransford and Schwartz 1999; Mylopoulos et al. 2016). These types of instructional interventions have been termed ‘guided discovery’ (Bruner 1960). In one study, students who explored and charted data sets on memory experiments were better able to predict the results of a novel experiment, but only if they heard a lecture on the topic afterwards (Bransford and Schwartz 1999). Struggling through the problem first prepares learners to grasp the significance of the expert solution (Schwartz and Bransford 1998). Notably, the design of these interventions are different than hybrid problem-based learning, flipped classroom, or case-based learning designs because students are placed in a knowledge-rich environment with a new problem only after they have struggled, been shown an expert solution, and learned the concept. Assessment then focuses on whether the student is able to take action to acquire the knowledge they need to solve a new problem.
비판적으로, (지식의 복제와 적용을 강조하는 표준화된 평가에 대한 학생들의 수행 능력이 향상되지 않기 때문에) 유도 발견을 장려하는 지침은 처음에는 비생산적으로 보일 수 있다(Schwartz와 Martin 2004). 유도 발견에 종사하는 학생들은 비정상적이거나 부정확한 해결책을 도출할 수 있으며, 놀랄 것도 없이, 표준 평가에 대한 학생들의 수행이 저조하다는 것을 여러 연구에서 입증했다(Kapur and Lummel 2012; Schwartz et al. 따라서 2009년). 따라서 유도 발견 지침 설계 전략의 유효성을 평가하려면 시험의 경우 지식 습득 및 적용 측정 이상의 것을 요구하고 있으며(여기에 대해서는 효과가 없을 수 있기 때문에), 향후 학습 능력에 대해서도 학생을 평가해야 한다(Woods 및 Mylopoulos 2015).
Critically, instruction that encourages guided discovery may initially appear unproductive because student performance on standard assessments, which emphasize replication and application of knowledge, does not improve (Schwartz and Martin 2004). Students engaged in guided discovery may generate atypical or incorrect solutions and, not surprisingly, several studies have demonstrated that students’ performance on standard assessments is poor (Kapur and Rummel 2012; Schwartz et al. 2009). Therefore, assessing the efficacy of guided discovery instructional design strategies requires that testing go beyond measuring acquisition and application (because there may be no impact), and also assess students on their ability to learn in the future (Woods and Mylopoulos 2015).
'생산적 실패'는 우선 문제 해결에 학생들을 참여시킨 다음 문제와 관련된 중심 개념과 절차를 가르쳐 미래 학습을 극대화하는 유도 발견 교육 설계 전략의 예다(Branspord and Schwartz 1999; Kapur 2014). 학습자는 일반적으로 초기 문제해결 단계에서 확립된 솔루션을 생성하지 못하지만, 교육 단계에서는
(a) 자신이 무엇을 하고 있었는지 생각할 수 있고,
(b) 생성된 솔루션의 한계를 인식하고,
(c) 지식을 확립된 솔루션으로 통합할 수 있다(Kapur 2016).
‘Productive Failure’ is an example of a guided discovery instructional design strategy that maximizes future learning by first engaging students in problem solving, and then teaching the central concept and procedures associated with the problem (Bransford and Schwartz 1999; Kapur 2014). Learners typically fail to generate the established solution in the initial problem-solving stage, but during the instruction phase the learners can
(a) think about what they were doing,
(b) recognize the limitations of their generated solutions, and
(c) consolidate their knowledge into the established solution (Kapur 2016).
연구자들은 [해결책을 생성generating solution]하는 것이 문제해결 단계에서 관련 사전지식을 활성화하고 차별화할 수 있으며, 학습자가 사전지식의 한계를 알아채는 데 도움이 될 수 있다고 가설을 세운다(Kapur 2014; Kapur and Lummel 2012). 예를 들어, 생산적 실패에 대한 초기 연구는 지원 구조를 제공하지 않고 뉴턴 운동학에서 개념을 적용하도록 요구하는 복잡하고 잘못된 문제에 학생들을 참여시키는 것이 생산적일 수 있다는 것을 보여주었다(Kapur 2008). 이후 연구에서 직접적인 가르침과 달리 [생산적인 실패 교육]을 받은 학생들은 분산 개념을 중심으로 한 개념 이해와 학습 전달에서 학생들보다 우수했다(Kapur 2014). 현재까지 작업을 바탕으로 카푸르는 생산적인 실패의 이점을 평가하기 위한 몇 가지 핵심 설계 특징을 제안한다:
(a) 초기 문제 해결 과제는 학습자를 탐구에 참여시킬 수 있을 만큼 충분히 도전적이어야 하지만, 학습자가 포기하도록 너무 도전적이어서는 안 된다.
(b) 문제 해결 과제는 여러가지 해결책, 전략 및 표현을 수용해야 한다. 즉, 탐색을 위한 충분한 문제와 해결책 공간을 제공해야 한다.
(c) 문제 해결은 문제를 해결하기 위해 학습자의 사전 지식(공식적 및 직관적)을 활성화해야 한다.
(d) 전문가는 학생이 만든 솔루션을 올바른 솔루션과 비교 및 대조하여 구축해야 한다(Kapur 2016).
Researchers hypothesize that generating solutions may activate and differentiate relevant prior knowledge during the problem-solving phase, and may help learners notice the limits of their prior knowledge (Kapur 2014; Kapur and Rummel 2012). For example, early work on productive failure showed that engaging students in complex, ill-structured problems requiring them to apply concepts in Newtonian kinematics without providing support structures could be productive (Kapur 2008). In a later study, students who received productive failure instruction—as opposed to direct instruction— outperformed students on conceptual understanding and transfer of learning around the concept of variance (Kapur 2014). Based on work to date, Kapur suggests several key design features for the benefits of productive failure to be appreciated:
(a) the initial problem-solving task should be challenging enough to engage the learner in the exploration, but not so challenging that the learner gives up,
(b) the problem-solving task must admit multiple solutions, strategies, and representations, that is, afford sufficient problem and solution spaces for exploration,
(c) problem solving must activate learner’s prior knowledge—formal as well as intuitive— to solve the problem, and
(d) an expert should build upon the student-generated solutions by comparing and contrasting them with the correct solution (Kapur 2016).
카푸르 등의 작품이 성공했다는 것은 생산적인 실패가 보건직 임상교육 강화의 유망한 전략이 될 수 있음을 시사한다. 그러나 생산적인 실패는 주로 문제와 개념이 비교적 간단한 초등교육에서 연구되어 왔다. 지금까지, 생산적인 실패는 건강직업 교육의 맥락에서 탐구되지 않았다. 여기서 학생들은 다양한 학문(예: 수학, 생물학, 생리학, 화학)을 그리고 이러한 원칙들을 복잡한 문제에 적용해야 한다.
The success of the work of Kapur and others suggests that productive failure might be a promising strategy for enhancing clinical education for health professions. However, productive failure has largely been studied in elementary education, where the problems and concepts are relatively simple. To date, productive failure has not been explored in the context of health professions education, where students are expected to draw on multiple disciplines (e.g., math, biology, physiology, chemistry) and apply these principles to complex problems.
보건직 교육의 생산적인 실패를 이용하여 탐구하기 시작하는데, 현재 연구의 목적은 다음과 같다.
(a) 새로운 개념의 획득 및 적용에 대한 직접적인 지시와 관련된 생산적 실패의 효과를 비교한다.
(b) 학생의 미래 학습 준비를 시험하는 평가에 대한 직접 지도와 비교한 생산적 실패의 효과 비교.
To begin to explore using productive failure in health professions education, the objectives of the current study were
(a) to compare the effectiveness of productive failure relative to direct instruction on acquisition and application of a novel concept, and
(b) to compare the effectiveness of productive failure relative to direct instruction on an assessment which tests students’ preparation for future learning.
우리는 취득 및 적용 시험에서 직접 지시 또는 생산적인 고장 자료를 사용하여 학습하는 참가자들 사이에 성능 차이가 없을 것이라는 가설을 세웠다. 단, 생산적 실패 조건의 참가자가 PFL 평가에서 직접 지시 조건의 참가자를 능가할 것으로 예상하였다.
We hypothesized that on the acquisition and application tests there would be no performance difference between participants who learn using direct instruction or productive failure materials. However, we expected that the participants in the productive failure condition would outperform those in the direct instruction condition on the PFL assessment.
방법 Methods
참여자 Participants
자료 개발 Material development
학습과 평가 자료 Learning and assessment materials
직접 지도와 생산적인 실패 학습 자료는 모두 저자들에 의해 개발되었다. 본 연구에서 가르치고 평가할 내용 영역을 결정할 때, 카푸르의 생산적 실패 연구의 설계 원리(Kapur 2016)에서 지침을 취하였다. 크레아티닌 청소를 이해하는 것은 어려운 문제지만 참가자가 참여하지 못할 정도로 어려운 문제는 아니다. 전문가들이 수용하는 여러 해법과 접근법이 있다. 참가자들은 수학, 생물학, 생리학, 화학에 대한 사전 지식을 가지고 있는데, 이것은 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 활성화될 수 있지만, 개념을 적절하게 적용하기에는 불충분하다.
Both the direct instruction and productive failure learning materials were developed by the authors. When deciding what content area to teach and assess in this study, guidance was taken from the design principles of Kapur’s productive failure studies (Kapur 2016). Understanding creatinine clearance is a challenging problem, but not so challenging that participants are not able to engage. There are multiple solutions and approaches that are accepted by experts. Participants have prior knowledge in maths, biology, physiology, and chemistry, which could be activated to help them solve the problem, but is insufficient for the appropriate application of the concept.
설계 Design
학습 단계 Learning phase
연구의 모든 단계는 약 2시간 동안 지속되는 단일 실험 세션 내에서 발생했다. 모든 참가자들은 먼저 신장 기능에 기초한 크레아티닌 간극 추정의 동일한 개념을 연구하라는 40분 학습 단계를 완료했다(그림 1). 이 단계의 자료는 참가자가 등록 중 임의로 배정된 학습 조건에 따라 달랐다. [직접 지시 학습 조건]의 참가자들에게 크레아티닌의 혈청 농도를 바탕으로 크레아티닌 간극을 추정하는 문제에 대한 설명을 들은 다음, 이 문제에 대한 잠재적 해결책으로 Cockcroft-Gault 방정식을 제공했다.
All phases of the study occurred within a single experimental session lasting approximately 2 h. All participants first completed a 40-min learning phase in which they were asked to study the same concepts of estimating creatinine clearance based on kidney function (Fig. 1). The materials in this phase were different depending on which learning condition the participant was randomly assigned to during enrollment. The participants in the direct instruction learning condition were told about the problem of estimating creatinine clearance based on serum concentrations of creatinine, and then they were given the Cockcroft–Gault equation, as a potential solution to this problem.
[생산적 실패 학습 조건]의 참가자들은 크레아티닌 간극 추정의 동일한 문제에 대해 들었으나, Cockcroft-Gault 방정식을 받는 대신, 원래의 Cockcroft와 Gault 연구로부터 원시 데이터를 제공받았으며, 크레아티닌 간극에 가장 근사치를 나타내는 공식을 발명해 달라고 요청하였다. 참가자들에게는 일부 변수들 사이의 연관성을 평가하는 데 도움이 되는 그래프 용지가 제공되었다(예: 소변에서 나이와 크레아티닌 농도). 학습자에게 최소 15분(또는 학습 단계가 완료될 때까지) 동안 최대한 많은 시도를 하도록 지시했으며, 이 단계가 끝날 때 모든 자료를 수집했다.
The participants in the productive failure learning condition were told about the same problem of estimating creatinine clearance, but instead of being given the Cockcroft–Gault equation, they were given raw data from the original Cockcroft and Gault study, and asked to invent a formula that would best approximate creatinine clearance. The participants were supplied with graph paper to assist them in evaluating the association between some of the variables (e.g., age and creatinine concentration in the urine). The learners were instructed to make as many attempts as they could for at least 15 min (or until the learning phase was complete) and all materials were collected at the end of this phase.
교육 및 연습 단계 Instruction and practice phase
평가 단계 Assessment phase
모든 참가자들은 지식 습득, 지식 응용, PFL을 평가하기 위해 고안된 16개의 객관식 질문으로 구성된 40분 시리즈를 완성했다. 습득의 예로는 적절한 변수가 주어졌을 때 학습자가 크레아티닌 간극을 결정하는 과제를 수행할 때 연습하는 지식이 있다. 적용의 예는 사례 기반 예에서 방정식을 직접 사용하는 것이다. PFL 평가 항목에는 학생들이 질문에 성공적으로 답하기 위해 배워야 하는 각 객관식 질문(예: 급성 신장 손상 환자의 항생제 투여)의 줄기에 작성된 새로운 내용이 포함되었다(표 1 참조).
All participants completed a 40-min series of sixteen multiple-choice questions designed to assess knowledge acquisition, knowledge application, and PFL. An example of acquisition is the knowledge the learners exercise in performing the task of determining creatinine clearance when given the appropriate variables. An example of application, is direct use of the equation in a case-based example. The PFL assessment items contained new content written in the stem of each multiple-choice question (example: antibiotic dosing in a patient with acute kidney injury) that students would have to learn in order to successfully answer the question (see Table 1 for sample questions).
분석 Analysis
결과 Results
교육 및 연습 단계 Instruction and practice phase
지도·실습 단계에서 진행된 리콜 퀴즈에서는 직접지도단 참여자가 생산 실패단 참여자를 앞질렀다. 리콜 퀴즈의 평균 점수는 직접 지시 조건의 학습자는 0.87점, 생산적인 고장 조건의 학습자는 0.81점이었다.
On the recall quiz, which took place during the instruction and practice phase, the participants in the direct instruction group outperformed those in the productive failure group. The mean score on the recall quiz was .87 for learners in the direct instruction condition and .81 for learners in the productive failure condition.
평가 단계 Assessment phase
획득: 획득 단계의 평균 점수는 직접 지시 조건의 학습자는 1점, 생산적 고장 조건(범위 = 0.67–1)의 학습자는 0.98점이었다.
Acquisition: The mean score on the acquisition phase was 1 for learners in the direct instruction condition and 0.98 for learners in the productive failure condition (range = 0.67–1).
응용: 적용 시기 문제의 평균 점수는 직접 지시 조건의 학습자는 0.91점, 생산적인 고장 조건의 학습자는 0.98점이었다. (범위 = 0.67–1) 두 가지 학습 조건을 비교하기 위해 독립 표본 t-테스트를 실시했고 차이가 크지 않았다. t(1,38) = 1.9, p =
Application: The mean score on the application phase was 0.91 for learners in the direct instruction condition and 0.98 for learners in the productive failure condition. (range = 0.67–1). An independent-samples t-test was conducted to compare the two learning conditions and the difference was not significant, t(1,38) = 1.9, p =
향후 학습 준비: 생산적 고장 조건의 참가자가 PFL 평가에서 직접 지시 조건의 참가자를 능가했다. 직접 지시 조건의 참가자는 평균 점수 0.67을 얻었고 생산적 고장 조건의 평균 점수 0.75(범위 = .3–.9)를 얻었다.
Preparation for future learning: Participants in the productive failure condition outperformed those in the direct instruction condition on the PFL assessment. Participants in the direct instruction condition obtained a mean score of 0.67 and the productive failure condition a mean score of 0.75 (range = .3–.9).
고찰 Discussion
본 연구는 보건직 교육의 직접적 교육에 대한 교육적 접근방식으로서 생산적 실패의 효과를 조사했다. 구체적인 목표는 지식 습득, 지식 응용 및 PFL 평가에 대한 직접적인 지침과 생산적 실패의 효과를 비교하는 것이었다. 생산적 실패 조건의 참가자는 [지식 습득 및 지식 응용 평가]의 성과를 훼손하지 않고 [PFL 평가]에서 직접 지시 조건의 참가자를 크게 능가했다.
This study investigated the effectiveness of productive failure as an instructional approach relative to direct instruction in health professions education. The specific objectives were to compare the effectiveness of productive failure with direct instruction on knowledge acquisition, knowledge application, and PFL assessments. Participants in the productive failure condition significantly outperformed those in the direct instruction condition on the PFL assessment without compromising performance on the knowledge acquisition and knowledge application assessments.
흥미롭게도, 직접 교육 조건의 참가자들은 교육 및 실습 단계에서 리콜 퀴즈에서 생산적인 실패 학습 조건의 참가자들을 능가했다. 만약 생산적 실패 자료가 단순히 우수한 자료였다면, 생산적 실패 조건의 참가자는 교육 및 실습 단계에서 리콜 퀴즈에 대한 직접 지침 조건의 참가자와 동일하거나 더 우수했을 것이다. 그러나 그 결과로 나타난 교차점은 이것이 그렇지 않았음을 암시한다. 학습 단계에서는 생산적 실패 학습 조건의 참가자 중 크레아티닌 간극을 정확하게 추정하는 공식을 생성할 수 없었다. 따라서, PFL 평가에서 그들의 우수한 성과는 [선행 지식 활성화와 학습 단계에서의 차별화] 때문에 발생할 수 있으며, 이는 교육 및 실습 단계에서 개념적 이해를 발전시킬 수 있는 기회를 만들었을 수 있다. 비판적으로, 이러한 개념적 이해의 증가는 참여자들이 학습 단계에서 확립된 해결책을 도출하지 못함에도 불구하고 발생했다.
Interestingly, participants in the direct instruction condition outperformed participants in the productive failure learning condition on the recall quiz during the instruction and practice phase. If the productive failure materials were simply superior materials, then the participants in the productive failure condition would have performed the same (or better) than those in the direct instruction condition on the recall quiz during the instruction and practice phase. However, the resulting crossover suggests that this was not the case. During the learning phase, none of the participants in the productive failure learning condition were able to generate a formula that accurately estimated creatinine clearance. So, their superior performance on the PFL assessment could be due to prior knowledge activation and differentiation during the learning phase, which may have created the opportunity to develop conceptual understanding in the instruction and practice phase. Critically, these gains in conceptual understanding occurred despite productive failure participants failing to generate an established solution during the learning phase.
우리의 결과는 잘 설계된 문제 해결 단계를 강의에 앞서 배치하는 것이 학습자들이 개념의 중요한 특징들을 더 잘 인식하고 이해하는 데 도움이 될 수 있다는 카푸르의 가설을 뒷받침한다(DeCaro and Rittle-Johnson 2012; Kapur 2014; Schwartz et al. 2011). 학습자들이 해결책을 찾기 위해 고군분투할 때, 다음과 같은 것들이 시작된다고 제안되었다.
(a) 전문가 이론 또는 모델을 초래한 문제를 이해한다.
(b) 정해진 솔루션이 제시되었을 때 솔루션의 한계를 이해한다 (Bjork 및 Bjork 2014; Schwartz 등). 2009).
Our results support Kapur’s hypothesis that placing a well-designed problem-solving phase prior to instruction may help learners to better notice and attend to the critical features of the concept (DeCaro and Rittle-Johnson 2012; Kapur 2014; Schwartz et al. 2011). It has been suggested that when learners struggle to discover solutions, they begin to
(a) understand the problems that led to the expert theory or model, and
(b) comprehend the limitations of the established solution once it is presented to them (Bjork and Bjork 2014; Schwartz et al. 2009).
Cockcroft-Gault 공식을 사용해 크레아티닌 간극 추정의 제약조건과 한계에 대한 보다 깊은 개념적 이해를 개발하는 것이 목표라면 문제해결 단계에서 발생하는 투쟁과 발명이 중요할 수 있다. 교육 및 실습 단계는 지식을 확립된 솔루션으로 통합하고 지식 풍부한 환경에서 미래의 문제 해결을 위한 학습자를 준비했다(Schwartz and Bransford 1998).
The struggle and invention that occurs in the problem-solving phase may be crucial if the goal is to develop deeper conceptual understanding of the constraints and limitations of estimating creatinine clearance using the Cockcroft–Gault formula. The instruction and practice phase consolidated their knowledge into the established solution and prepared learners for future problem solving in a knowledge-rich environment (Schwartz and Bransford 1998).
취득 및 적용 평가에서 유사한 수행 패턴은 [전통적인 평가를 사용했으며, 유도된 발견 활동을 직접 지시와 비교했을 때 결과의 차이를 발견하지 못한 이전의 연구]와 일치한다. [(생산적 실패 처럼) 지시적 교육 후의 구조화된 생성 활동]은 [복제와 적용을 강조하는 표준적 평가]를 사용할 경우 비생산적으로 보일 수 있다(Schwartz와 Martin 2004). 우리의 결과는 지도와 평가 방법의 정렬의 중요성을 강조한다(Mylopoulos와 Woods 2014). 본 연구에서는 PFL 측정치를 통해 학습 중 전문가다운 수행(Woods 및 Mylopoulos 2015)을 요구하는 것이 아니라, 학습자가 자신의 지식을 나중 학습에 활용할 수 있도록 준비하는 것을 강조할 수 있었다.
The similar patterns of performance on the acquisition and application assessments is consistent with previous studies that used traditional assessment and found no difference in outcomes when comparing guided discovery activities with direct instruction. Structured generation activities followed by instruction (such as productive failure) can appear unproductive if standard assessments, which emphasize replication and application, are used (Schwartz and Martin 2004). Our results emphasize the importance of aligning instruction and assessment methods (Mylopoulos and Woods 2014). In this study, the PFL measure allowed us to emphasize the preparation of learners to use their knowledge for later learning, as opposed to demanding expert-like performance during learning (Woods and Mylopoulos 2015).
이 연구의 결과는 교육자들에게 몇 가지 시사점을 보여준다.
첫째, 생산적인 실패와 같은 방법을 사용하여 커리큘럼 초기에 복잡한 주제를 가르치는 것은 세 가지 유형의 수행인 취득, 적용, PFL을 서포트할 수 있다.
둘째, 생산적 실패는 (임상적 발현이나 대조적인 사례와 기초 과학 메커니즘을 통합하는 지침과 같은 다른 지침적 접근법과 함께) 새로운 학습을 지원하는 지식의 습득을 촉진할 것으로 보인다(Woods and Mylopoulos 2015).
보건 전문가들이 정기적으로 새로운 지식을 계발하여 실습의 적응과 발전을 보장해야 한다는 점을 고려할 때, 이러한 교육 및 평가 모델은 모든 커리큘럼에 귀중한 추가가 될 수 있다(Mylopoulos et al. 2018).
The results of this study reveal several implications for educators.
First, teaching complex topics earlier in the curriculum using methods like productive failure may support three types of performance—acquisition, application, and PFL.
Second, productive failure— along with other instructional approaches, such as instruction that integrates basic science mechanisms with clinical manifestations or contrasting cases—appears to foster the acquisition of knowledge that supports new learning (Woods and Mylopoulos 2015).
Given that health professionals must regularly develop new knowledge to ensure that they adapt and advance their practice, these models of teaching and assessment could be a valuable addition to any curriculum (Mylopoulos et al. 2018).
본 연구의 결과는 [학습 중 struggle의 가치를 강조]하고 [관련 영역에서 새로운 지식을 배우기 위해 초보자 준비 시] 직접 지시보다 사전 문제 해결이 더 효과적일 수 있다는 이론을 뒷받침한다. [단기적으로 성과를 극대화하는 교수 전략]이 [장기적으로 학습을 극대화하는 전략]은 아닐 수 있다(Kapur 및 Bielaczyc 2012; Schmidt와 Bjork 1992). 이 연구는 학생들을 능력 밖의 문제 해결에 참여시키는 것이 실패했을 때 생산적인 운동이 될 수 있다는 생각을 뒷받침한다.
The results of this study emphasize the value of struggle during learning and support the theory that problem solving prior to instruction may be more effective than direct instruction when preparing novices to learn new knowledge in a related domain. Teaching strategies that maximize performance in the short term may not necessarily be the ones that maximize learning in the longer term (Kapur and Bielaczyc 2012; Schmidt and Bjork 1992). This study supports the idea that engaging students in solving problems that are beyond their abilities can be a productive exercise in failure.
Mylopoulos, M., Brydges, R., Woods, N. N., Manzone, J., & Schwartz, D. L. (2016). Preparation for future learning: A missing competency in health professions education? Medical Education, 50, 115–123. https ://doi.org/10.1111/medu.12893
Mylopoulos, M., & Woods, N. N. (2017). When I say … adaptive expertise. Medical Education, 51(7), 685–686. https ://doi.org/10.1111/medu.13247
Productive failure as an instructional approach to promote future learning
- PMID: 31089856
- DOI: 10.1007/s10459-019-09895-4
Abstract
Productive failure is an instructional approach that requires learners to struggle as they attempt to generate solutions to problems before, rather than after, receiving direct instruction on a targeted concept. Studies demonstrate that productive failure prepares students for later learning of new, related knowledge. Our study explored the effectiveness of productive failure as an instructional intervention in health professions education with respect to (a) acquisition and application of a novel concept, and (b) learners' preparation for future learning of new, related content. Forty year-one students enrolled in the Doctor of Pharmacy program at the University of Toronto were randomly assigned to a productive failure (i.e. attempt to generate solutions before receiving instruction) or direct instruction only learning condition. After a practice phase, participants completed a series of tests designed to measure knowledge acquisition, knowledge application, and preparation for future learning (new learning is required for successful problem solving). As expected, no difference in performance was seen between participants on the acquisition and application tests. However, participants in the productive failure condition outperformed those in the direct instruction condition on the preparation for future learning test. These results emphasize the role of struggle in learning and support the theory that engaging students in solving problems that are beyond their abilities can be a productive exercise in failure. The results suggest that productive failure assists learners in acquiring the conceptual knowledge needed to facilitate learning in the future.
Keywords: Adaptive expertise; Clinical reasoning; Innovation; Pharmacy education; Preparation for future learning; Productive failure.
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