コグニティブ負荷の軽減
認知負荷は、タスクを完了するために行われる精神的な努力です。 Cognitive Load Theory は、組み込み負荷、余分な負荷、ゲルマン荷重の 3 つのコンポーネントで構成されます。 ワーキング メモリには限られた容量しかないため、タスクの認知負荷を管理すると、学習者がワーキング メモリから長期記憶に移行させるのに役立ちます。
学習者は、新しい知識を習得して使用するプロセスを経験します。 まず、学習者は情報を取り入れます。 情報を感覚記憶 (聴覚や視覚) にわずかに移動させ、その後ワーキング メモリに移動させます。 ワーキング メモリには限られた容量しかなく、長期記憶への門番と見なされています。 ワーキング メモリは、感情、注目、モチベーション、関心などの複数の要素に影響されます。 情報がワーキング メモリに十分な期間留まると、長期記憶に移動します。 その後、長期記憶から知識を取り出すことができます。
内在的認知負荷は、学習タスクの主要な内容または要素で、学習者が知る必要のある内容です。 これらの要素が変更されると、タスクの学習結果が変化します。 タスクの内在的認知負荷の高さは、タスクの複雑さによっても決まります。 余計な認知負荷は、学習タスクの要素のうち学習タスクに関係のない要素で、気を散らす可能性があります。 精神的努力が内在的認知負荷から余計な認知負荷に移動し、学習に影響を及ぼします。
認知負荷を削減するために Microsoft ツールを活用する方法を検討します。
OneNote: OneNote で、学習者は明確に整理および定義された資料のセットを利用できます。 必要なものがすべて 1 か所にあるため、余計な認知負荷を削減し、複数の場所で資料を探して 1 つにまとめる必要性から注意を引き戻すことができます。 学習者は追加のツールを使用して、さまざまな方法でタスクを実行できます。たとえば、デジタル手書き、ディクテーション、オーディオ録音およびビデオ録画、ドラッグ アンド ドロップなどです。
フォーカス モード: フォーカス モードで、余計な通知によって気を散らされることを減らします。 集中力を維持することに苦労している学習者の場合、フォーカス モードは必要なタスクだけに集中するのに役立ちます。
音声テキスト変換: 作文のタスクは複雑で、批判的に考えるスキルを組み合わせることが関係します。 音声テキスト変換を活用して、認知負荷を削減したり、アイデアの創出に口頭での言語スキルを適用することを好む生徒をサポートしたりできます。
その他のニーズがある学習者の場合、認知負荷など、学習への障壁を削減する方法を検討します。 Microsoft アプリケーションを活用して、学習コンテンツとデモへのアクセスを効率化します。 学習者の注意をコンテンツと学習に引き戻しましょう。