Keşfederek öğrenme, konumlanmış ve probleme dayalı öğrenme perspektifiyle ilişkili birçok öğrenme yönüyle tutarlı, bağımsız ve yapıcı bir öğrenme yöntemidir.

Bu yaklaşım, öğretmenin sunduğu gerçekleri basit bir şekilde ezberlemekten ziyade, öğrencilerin alan kurallarını ve kavramsal konuları kendi keşfetme süreçlerini teşvik eder. Keşfederek öğrenmenin ardındaki varsayım, deney yoluyla öğrencilerin mevcut bilgi tabanlarını geliştirerek ve keşif ortamından topladıkları bilgileri kullanarak kendi bilgilerini yapılandıracaklarıdır.

Simülasyon ve modelleme araçları, çeşitli kavramsal alanları öğretmek ve öğrenmek için bilimsel keşif öğrenme bağlamlarında etkili bir şekilde kullanılmıştır.

Bu araçları kullanarak, öğrencilerin mantıklı deneyler yoluyla simülasyonun altında yatan kavramsal modelleri keşfetmeleri ve kavramaları beklenir. Stella ve Powersim gibi sistem dinamiği modelleme araçları ve StarLogo ve Agentsheets gibi programlar, kullanıcıların karmaşık sistemlerle deney yapmalarını ve dinamik etkileşimleri yöneten mekanizmalar hakkında daha iyi sezgiler geliştirmelerini sağlar.

Bu tür etkileşimli araçlar, hem modellerle öğrenmeye hem de modelleyerek öğrenmeye olanak tanır. Önceden oluşturulmuş modeller ve simülasyonlarla etkileşim kurmanın, model oluşturma etkinlikleri için ön imleçler olarak hizmet edebileceği hipotezi. Mevcut çalışma, modelleme ve simülasyon öğrenme görevlerini birleştirmenin öğrenme etkilerini ortaya çıkarmak için bir dizi deney yapmak için başlangıç ​​noktamızdır.

Bu yazıda öncelikle fotosentez, bitki büyümesi ve sera yönetimi hakkında öğrenmeyi desteklemek için ajan tabanlı bir öğrenme ortamının genel özelliklerini sunuyoruz. İkinci olarak, yüksek doğrulukta bir sistem prototipinin değerlendirme çalışmasından elde edilen bulguları açıklıyoruz ve yakın gelecekte izlenecek değerlendirme stratejisini ana hatlarıyla belirtiyoruz. Son olarak, geliştirme ve ilgili araştırmaların sonraki adımlarını öneriyoruz.

Öğrenmeyi Desteklemek

Modelleme ve simülasyon görevlerini birleştirmek için olası bir çözüm, modellemeyi simülasyona dayalı bir öğrenme ortamına bir dereceye kadar dahil edebilen bir araç yaratmaktır. Bunu keşfetmek için, fotosentez, bitki büyümesi ve sera yönetimi hakkında öğrenmeyi destekleyen bir yazılım aracı olan BeLife’ı geliştiriyoruz.

BeLife aracı iki modül içerir: (a) simülasyon aracı – BeLife-Simulator ve (b) öğrencilerin aracıları modellemesine ve onları simülasyon aracına entegre etmesine olanak tanıyan BeLife Aracıları vb.

BeLife Simulator, öğrenme amacıyla çalıştırılacak simülasyonların zaman ölçeğini manipüle etme fikrini araştırıyor. Pek çok simülasyon aracı, öğrenenlerin fenomenlerle ilişkili zaman faktörleri tarafından kısıtlanmadan deney yapmalarına izin verir. Birden çok deney yapma ve farklı hipotezleri test etme olasılığının kavramsal öğrenmeyi destekleyebileceği tartışılmaktadır.

Bununla birlikte, (bazı) öğrenicilerin mevcut işlevsellik tarafından yan izlenmeleri ve amaçlı bir öğrenme hedefi veya makul bir yansıma olmaksızın simülasyonlar yürütmeleri de mümkündür.

Bu konuyu daha fazla araştırmak için simülasyonlar için farklı zaman ölçekleri oluşturduk: öğrencilerin uzun bir süre sanal serayı yönetmek için sorumluluk almaları gerekiyorsa, bu onların amaçlı ve yansıtıcı öğrenme faaliyetlerine olan bağlılıklarını artırabilir.

Benzetişim
Benzetim tekniği
Simülasyon tekniği
Benzetişim nedir
Benzetim tekniği KPSS
Benzetim öğretim tekniği
Benzetim Simülasyon Tekniği
Benzetim simülasyon Programları

Ayrıca “ana” ve “yardımcı” simülasyonlar dediğimiz şeyi uygulayan bir işlevsellik tasarladık. Öğrenciler, örneğin bir hafta gibi uzun bir süre boyunca ekosistemin evrimini (ana simülasyon) izleyecek ve altta yatan biyolojik modeli anlamak için parametrelerle deney yapacaktır.

Ancak, kendilerine “anlık” sonuçlar ve tahminler verecek simülasyonlar da çalıştırabilecekler biz bunlara “yardımcı simülasyonlar” diyoruz. “Yardımcı simülasyonlar”, öğrenen tarafından seçilen “ana simülasyon”un belirli bir ayar noktasına ilişkin bilgileri seçecek ve aynı temel biyolojik modele göre de çalışacaktır.

Öğrenme deneyimi açısından, “ana simülasyon” motivasyonel güdüyü, işbirlikçi öğrenmenin grup süreçlerini ve yansıtıcı bir öğrenme modelini sürdürebilmelidir. “Yardımcı simülasyonlar” ise, hipotezlerin test edilmesini desteklemeli ve “ana simülasyon”un parametrelerindeki değişikliklere ilişkin alınacak kararları da bildirmelidir.

Kullanıcı arayüzünün okul bağlamında değerlendirilmesi

BeLife-Simulator’ın tasarımını ve uygulamasını doğrulamaya başlamak için, yüksek doğrulukta bir prototip kullanılarak bir vaka çalışması yürütüldü. Bu aktivite bir okul bağlamında gerçekleştirildi ve müfredat dışı bir aktiviteyi içeriyordu. Amaç, kullanıcı arayüzünün kullanılabilirliğini, aracın öğrenciler tarafından genel kabulünü değerlendirmek ve aracın okullarda kullanımına ilişkin bazı ilk verileri de elde etmekti.

Bu vaka çalışmasında, veri toplamak için iki yöntem kullanılmıştır: öğrencilerin sistemle etkileşimlerinin doğrudan gözlemlenmesi ve bir anketin yanıtlanması da gerekir.

Yirmi bir lise öğrencisi 6 çalışma grubuna ayrıldı: üç öğrenciden oluşan 3 grup ve dört öğrenciden oluşan 3 grup. Bitki büyümesini teşvik etmek ve fotosentez sürecini düşünmek için gerekli parametre ayarlamalarını yaparak sanal bir sera ile ilgilenmeleri de istendi.

Bu aktivite ders aralarında veya ders sonrasında gerçekleştirilmiştir. Sistem, bilgisayar kullanımına ayrılmış bir odada birkaç PC’ye kuruldu. Her çalışma grubu için simülasyon alanı ve sanal seralar oluşturulmuştur. Prototip, başlangıçta öngörülen işlevlerin çoğunu içeriyordu. Ancak, yardımcı simülasyonları çalıştırma olanağından da yoksundu.

Öğrencilere sistemin amaçları ve özellikleri hakkında kısa bir açıklama yapılmıştır. Bundan sonra simülasyon, 1:30’luk bir zaman ölçeğiyle ayarlandı, böylece bütün bir domates ve marul kültür döngüsü de 5 günde test edilebilir.

Öğrenciler ayrıca takip eden dört gün boyunca istedikleri zaman seralarını kontrol edebilecekleri ve beşinci gün BeLife’ı kullanma deneyimleriyle ilgili bireysel bir anketi yanıtlamaları gerektiği konusunda da bilgilendirildi. Anket, öğrencilerin beş puanlık bir ölçekte anlaşma düzeyleri hakkında yargılamaları gereken yedi ifadeden oluşuyordu.

Etnografik bir yaklaşımın ardından, öğrencilerin BeLife ile olan etkileşimlerinin gerçek gözlemleri iki meslektaşımız tarafından gerçekleştirildi ve 5 gün sürdü. Gözlemcilerin rolü, öğrenenlerin etkileşimlerini izlemek ve çalışmayla ilgili herhangi bir konuda sordukları soruları yanıtlamaktı.

Gözlemciler, önceden tanımlanmış bir kodlama şeması sağlanmadığı için olaylarla ilgili görüşlerini serbest bir biçimde açıkladılar. Böyle bir kararın nedeni, bu erken aşamada çok çeşitli gözlemler toplamak da istememizdi.

The post  Öğrenmeyi Destekleyen Simülasyonlar – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez first appeared on Ödevcim (Ücretli Ödev Yaptırma).