複数の知能と子供の学習
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人工知能って何がすごいのか?わかりやすい解説。Deep Learning、neural networkのすごさ。 (十一月 2024)
「学習スタイル」という言葉を聞いたことがあれば、子供がどのように学習するのかを記述したこともあります。そのような特徴付けの問題は、すべての子供がさまざまな方法(視力、触れ合いなど)で学習し、ある子供が1つのアプローチでより良い情報を吸収できる一方、同じ子供が別のアプローチで別の状況。子供に1つの「スタイル」や他のものを覚えているとラベル付けすることは、不正確であり、限定的である。
子供が学ぶ方法の個性を理解するもっと良い方法は、「複数の知性」として定義されているものを適用することです。 Hobbsの認知と教育の教授であるHoward Gardnerによって定義されています。ハーバード大学教育大学院、マルチインテリジェンス、またはMIは、私たちが生まれたIQテストなどの測定可能な単一のインテリジェンスがあり、このインテリジェンスは変更できないという考えに異議を唱えています。ガードナーによると、少なくとも8つの異なる人間の知性があり、すべての人間はこれらのすべてのMIで生まれています。
ガードナーのMIの理論はまた、人々は、異なる生物学的および環境的要因によって形成される独特で独特な知見プロファイルを有することを主張している。例えば、ある子供は音楽知能と数学的知性が強く、別の子どもはより強い言語学的知識や対人関係の知性を持つかもしれません。これらの異なるMIプロファイルは、個人の経験や遺伝的多様性のために非常に異なっています。 ガードナー博士が定義したMIの種類は次のとおりです。 親は子供にはユニークな能力と興味があり、兄弟姉妹でさえも非常に異なる自然のスキルと好き嫌いがあることを知っています。ある子供は本を食べ、踊るのが好きで、もう1人は動物を愛し、もう1人の子供は音楽や数学を愛するかもしれません。それは人間の美しさです。私たちはとても興味深く、違った生き物です。子供を見た親は誰もが魅力的で興味深いものを持っています。 しかし、私たちが自然の利益と才能が子供の中に生まれるのを見ている限り、子供を何か別のものにすることを覚えておくことは重要です。 「私たちはIQテストなど、子供にラベルを付ける傾向があります。そうした場合、流動性には注意を払う傾向があります」と、教育政策研究部のMindy L. Kornhaber副教授は言います。ペンシルベニア州立大学。例えば、子供が自分の手で働いて最高の学習をすると言うとき、私たちはすべての子供がさまざまな方法で学ぶという事実を無視しているだけでなく、彼らがどのようにベストを学ぶか、 。 親は子供のMIを養うことができます: 各個人には独自の情報プロファイルがあるため、教師は情報を提示し、学習した内容をさまざまな方法で示すことができます。例えば、先生は、クラスの前でそれについて話すだけでなく、それについての映画を演奏することによって、または子供がモデルを作成したり、彼らが学んだことを示すために演技することによって、子供たちに、例えば水循環について教えることができます。 「教師は、さまざまな学習者のアクセスポイントについて考えることができます」とKornhaber氏は言います。 "子供が読書をスピードアップしていない場合、彼は彼が興味を持っているものについて考えることができます。 彼が機械を好きなら、子供に機械を引っ張って部品にラベルを付け、それがどのように使用されているか、どのように動作しているかを話すことができます。彼はおそらくマシンについて読むことができます。 彼女はまた、科学の先生と社会科の先生が地元の現場で真の考古学的な掘り出し物を実際に開発した小学校の例を挙げています。 "彼らはサイトの地図を作成し、その地域の歴史を調査し、地元の考古学者から掘り出し物の世話をする方法を学び、オブジェクトを特定するための調査を行い、実際の博物館の展示品です」とKornhaber氏は述べています。 「教師は、思慮深いカリキュラムのデザインや指導の実践を通して、さまざまな強みを生かすことができる多くの方法があります。 テーマをさまざまな形で提示することは、生徒に物質を理解する機会を増やす(いくつかの子供はそれについて読むことによって、他の人は物語を演出することによって、同時に、さまざまな方法で考えることができ、より豊かな学習体験をもたらし、さまざまな方法で何かについて考えることができるようになり、すべての生徒が資料をより完全かつ深く理解するのに役立ちます。彼らは主題を習得する。 MIを理解することは、教師や保護者が子どもたちに豊かな学習体験を与えるだけでなく、学習をより楽しくし、彼らにとって有益なものにするのに役立ちます。 複数の知能は何ですか?
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