1.3. GUIDED DISCOVERY LEARNING AND SIMULATION
Some of the interventions in this study are based on discovery learning, This style of learning is based on the idea that knowledge find for themselves has more value than knowledge that has been merely explained (Klahr & Nigam, 2004). The aim of discovery learning is to engage students in activities that lead them to "discover" a principle. It has been found, however, that students do not always notice the principle the instructor intended them to discover.This may be because students may not notice regularities in the data. In addition, students may not change previously held beliefs even if the data contradict these beliefs (de Jong & van Jooligen, 1998; Mills. 2002), It has been suggested, therefore, that either guided discovery learning or a combination of guided discovery learning and direct instruction is needed (delMas, Garfield, & Chance, 1999; Lane & Peres, 2006). With guided discovery learning students are given a series of questions or activities that lead them to predetermined goal (Lane & Peres, 2006).
One way guided discovery learning may be achieved in statistics classes is with the use of computer simulation. Computer simulation allows the drawing of a large number of samples from hypothetical population or from a data set quickly. In addition, computer simulation can be used to model NHT procedures. Erickson (2006) demonstrates how this can be carried out for a 2-sample t-test for the difference in means. Once the difference in means is calculated, the data can be randomly jumbled into two groups of the same size as before. This jumbling can be repeated many times. The distribution of the difference in means can then be compared to the test statistic when the data divided by the characteristic in question. Using this technique, the students can get a subjective feel for the likelihood of the test statistic under specific conditions compared to the statistic when groups are formed at random.
Computer simulation does not, however, automatically lead to the desired learning outcomes because students may not make the links that the instructor intended. Lipson (2002) found that students failed to make the link between a simulation and the theory, even after these students had appeared to carry out the simulation successfully. Also, delMas, Garfield, and Chance (1999) confirms that student may appear to carry out computer simulations successfully but still demonstrate a lack of understanding afterwards. Lane and Peres (2006) suggest that knowledge acquisition is improved if students are asked to make predictions about what will happen before a simulation, and compare the results to what they expected, the "query first, answer later" method. This forces students to confront discrepancies between what they expect and what actually occurs and makes it more likely that they will change previously held beliefs (Garfield Ahlgren, 1998: Hardiman, Pollat & Well, 1986 Posner, Strike, Hewson, & Gertzog, 1982)
1.4. RESEARCH CONSTRAINTS ON THE TEACHING AND LEARNING UNIT
The debate over whether or not p-values should even be used was not introduced to the students in the teaching and learning unit described in this research. The students were, however, introduced to the connection between p-values and confidence intervals, in that a p-value of 0.05 or greater is obtained when the confidence interval includes the value proposed in the null hypothesis. The decision not to introduce this debate is due to the nature of the teaching and learning unit in which this research took place, the nature of the students, the time available to teach the content, and the constraints placed on the researcher. The unit is a first-year service in applied statistics for students of aquaculture, biomedical science, environmental science and sports science. The purpose of the unit is to introduce students to the principles of inferential statistics, sampling, experimental design, null hypothesis testing and confidence intervals, and to introduce simple statistical techniques such as one- and two-sample t-tests, chi-squared tests, analysis of variance, and linear regression. These topics are needed for the many students who will go on to study statistics further in their own areas of study. In addition, although there is a shift away from NHT to estimation, NHT is still in widespread use. The students need to be familiar with the concept of a p-value, not only for their own research but also to be Also, the unit is one semester (13 Week) in duration, and therefore the content is limited. Whereas the methods of delivery could be altered by the researcher, the content was fixed and could not be altered. The expectations of the faculties whose students undertook this unit also constrained the choice of computer packages used for the simulations. Whereas there are several useful simulation applets on the internet, it was expected that students would receive extensive experience in the use of Microsoft Excel.
There were further constraints placed on the researcher because the researcher was also the instructor. Ethics considerations meant that the researcher did not know who had volunteered to participate in the research until after the students had received their official grades for the unit. This is expanded upon in the discussion.
1.3 การเรียนรู้การค้นพบและการจำลองตัว ของงานวิจัยในการศึกษานี้ขึ้นอยู่กับเรียนรู้ค้นพบ เรียนรู้ลักษณะนี้จะขึ้นอยู่กับความคิดที่หาความรู้ด้วยตนเองมีค่ามากกว่าความรู้ที่ได้รับเพียงอธิบาย (Klahr & Nigam, 2004) จุดประสงค์ของการเรียนรู้ค้นพบคือการ ศึกษาการมีส่วนร่วมในกิจกรรมที่นำพวกเขาไป "ค้นพบ" หลักการ มันพบ อย่างไรก็ตาม ว่า นักเรียนจะสังเกตเห็นหลักการสอนไว้ให้ได้ นี้อาจเป็น เพราะนักเรียนอาจสังเกต regularities ในข้อมูล นอกจากนี้ นักเรียนอาจเปลี่ยนแปลงความเชื่อก่อนหน้านี้จัดขึ้นแม้ว่าข้อมูลขัดแย้งกับความเชื่อเหล่านี้ (de Jong และ van Jooligen, 1998 โรงงานผลิต 2002), การแนะนำ ดังนั้น ว่า ทั้งนำเรียนค้นพบหรือรวมตัวเรียนรู้ค้นพบ และคำแนะนำโดยตรงจะต้อง (delMas การ์ฟิลด์ และโอกาส 1999 เลนและ Peres, 2006) มีการค้นพบตัว นักเรียนจะได้รับชุดของคำถามหรือกิจกรรมที่นำพวกเขาไปสู่เป้าหมายที่กำหนดไว้ (เลนและ Peres, 2006) วิธีหนึ่งที่เรียนรู้ค้นพบตัวอาจทำได้ในชั้นเรียนสถิติคือ มีการใช้คอมพิวเตอร์จำลอง คอมพิวเตอร์จำลองได้วาดของจำนวนตัวอย่าง จากประชากรสมมุติ หรือ จากชุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว สามารถใช้คอมพิวเตอร์จำลองแบบ NHT กระบวนงาน Erickson (2006) แสดงให้เห็นถึงวิธีนี้สามารถทำ t-ทดสอบ 2 ตัวอย่างสำหรับความแตกต่างในวิธีการที่ เมื่อคำนวณความแตกต่างในหมายถึง ข้อมูลสามารถจะสุ่ม jumbled เป็นสองกลุ่มขนาดเดียวกันกับก่อนการ Jumbling นี้สามารถทำซ้ำหลายครั้ง การกระจายของความแตกต่างในวิธีสามารถแล้วเปรียบเทียบสถิติทดสอบเมื่อข้อมูลแบ่งตามลักษณะคำถามในการ ใช้เทคนิคนี้ นักเรียนสามารถรับความรู้สึกตามอัตวิสัยของสถิติทดสอบภายใต้เงื่อนไขบางเมื่อเทียบกับสถิติเมื่อเกิดกลุ่มสุ่ม คอมพิวเตอร์จำลองไม่ อย่างไรก็ตาม นำไปผลลัพธ์การเรียนรู้ต้องเนื่องจากนักเรียนอาจทำให้การเชื่อมโยงที่ผู้สอนตั้งใจ Lipson (2002) พบว่า นักเรียนไม่สามารถทำการเชื่อมโยงระหว่างแบบจำลองและทฤษฎี แม้หลังจากที่นักเรียนเหล่านี้มีปรากฏการ ดำเนินการเสร็จเรียบร้อยแล้ว ยัง delMas การ์ฟิลด์ และโอกาสยืนยัน (1999) นักเรียนที่อาจจะ ดำเนินการจำลองคอมพิวเตอร์เรียบร้อยแล้ว แต่ยัง แสดงให้เห็นถึงการขาดความเข้าใจภายหลัง เลนและ Peres (2006) แนะนำว่า ซื้อความรู้จะดีขึ้นถ้านักเรียนจะต้องทำการคาดคะเนเกี่ยวกับอะไรจะเกิดขึ้นก่อนการจำลอง และเปรียบเทียบผลลัพธ์กับสิ่งที่คาดหวัง วิธีการ "แบบสอบถามแรก ตอบในภายหลัง" บังคับนักศึกษาการเผชิญความขัดแย้งระหว่างสิ่งที่พวกเขาคาดหวัง และสิ่งที่เกิดขึ้นจริง และทำให้มีแนวโน้มว่า พวกเขาจะเปลี่ยนก่อนหน้านี้จัดความเชื่อ (การ์ฟิลด์ Ahlgren, 1998: Hardiman, Pollat และดี 1986 Posner ตี Hewson, & Gertzog, 1982)1.4 ข้อจำกัดของวิจัยหน่วยการสอนและการเรียนรู้ The debate over whether or not p-values should even be used was not introduced to the students in the teaching and learning unit described in this research. The students were, however, introduced to the connection between p-values and confidence intervals, in that a p-value of 0.05 or greater is obtained when the confidence interval includes the value proposed in the null hypothesis. The decision not to introduce this debate is due to the nature of the teaching and learning unit in which this research took place, the nature of the students, the time available to teach the content, and the constraints placed on the researcher. The unit is a first-year service in applied statistics for students of aquaculture, biomedical science, environmental science and sports science. The purpose of the unit is to introduce students to the principles of inferential statistics, sampling, experimental design, null hypothesis testing and confidence intervals, and to introduce simple statistical techniques such as one- and two-sample t-tests, chi-squared tests, analysis of variance, and linear regression. These topics are needed for the many students who will go on to study statistics further in their own areas of study. In addition, although there is a shift away from NHT to estimation, NHT is still in widespread use. The students need to be familiar with the concept of a p-value, not only for their own research but also to be Also, the unit is one semester (13 Week) in duration, and therefore the content is limited. Whereas the methods of delivery could be altered by the researcher, the content was fixed and could not be altered. The expectations of the faculties whose students undertook this unit also constrained the choice of computer packages used for the simulations. Whereas there are several useful simulation applets on the internet, it was expected that students would receive extensive experience in the use of Microsoft Excel. เพิ่มเติมมีข้อจำกัดที่วางบนนักวิจัย เพราะนักวิจัยยังได้เป็นผู้สอน พิจารณาจริยธรรมหมายความ ว่า นักวิจัยไม่ทราบที่มี volunteered มีส่วนร่วมในการวิจัยจนกระทั่งหลังจากนักเรียนที่ได้รับคะแนนอย่างเป็นทางการสำหรับหน่วย ขยายตามนี้ในการสนทนา
การแปล กรุณารอสักครู่..
