Ludoj de Artefarita Inteligenteco por Plibonigi Numeran Komprenon por Unuaklasaj Lernantoj de la Bazlernejo Shahid Fathali Zadeh Inspiritaj de la Sudkorea Eduka Sistemo

En la lastaj jardekoj, eduka esplorado montris, ke la lernaj stiloj de infanoj ludas decidan rolon en la kvalito kaj efikeco de edukado. Infanoj eniras la edukan medion kun malsamaj lernaj stiloj kiel vida, aŭda, kinesteza kaj miksita, kaj ĉi tiuj diferencoj influas la manieron kiel ili ricevas, prilaboras kaj memoras informojn. Tamen, multaj edukaj sistemoj ankoraŭ uzas unuformajn kaj tradiciajn modelojn, kiuj ne povas kontentigi la diversajn bezonojn de lernantoj. La celo de ĉi tiu artikolo estas provizi sciencan kaj praktikan kadron por desegni instruadon de instruplanaj konceptoj konsiderante la diversecon de la lernaj stiloj de infanoj. Ĉi tiu kadro, utiligante trovojn el kogna psikologio, eduka neŭroscienco kaj novaj teknologioj kiel artefarita inteligenteco, provas helpi instruistojn identigi la lernan stilon de ĉiu lernanto kaj adapti siajn instrumetodojn al ĝi. En ĉi tiu kadro, ciferecaj iloj estas uzataj por analizi lernan konduton, desegni multmediajn agadojn kaj kontinuan taksadon. Ankaŭ, la rolo de la instruisto kiel faciliganto de lernado kaj ne nur transdonanto de informoj estas emfazita. Reviziante lastatempajn studojn kaj analizante sukcesajn spertojn en gvidaj landoj kiel Sud-Koreio, Finnlando kaj Aŭstralio, ĉi tiu artikolo montras, ke edukado bazita sur lernstiloj ne nur pliigas studentan motivon kaj partoprenon, sed ankaŭ helpas plibonigi akademian rendimenton kaj redukti edukan angoron. Fine, la proponita kadro povas esti uzata kiel modelo por transformo en instruplana planado, enhava dezajno kaj eduka taksado en la bazlernejo.

کلیدواژه ها:

Lernadostiloj ، adapta edukado ، eduka artefarita inteligenteco ، leciondezajno ، kogna psikologio