Oyun tabanlı öğrenme sadece eğlenceli değil, aynı zamanda nörolojik olarak hizalanmış

Öğrenme neden daha çok bir oyun gibi görünmeli

Oyun tabanlı öğrenme genellikle “sahip olmak güzel”, katılım için bir araç, ciddi eğitim işinden bir kopuş olarak görülüyor. Peki ya bundan daha fazlasıysa? Ya oyun tabanlı öğrenme sadece ilgi çekici değilse, aslında beynin gerçekten nasıl öğrendiğine daha yakındır?

Science Daily'de yayınlanan yeni bir sinirbilim çalışması, bunu destekleyen zorlayıcı kanıtlar sunuyor. Ve son yirmi yılı psikoloji, öğrenme ve oyun tasarımının kesişiminde geçiren biri olarak, kurumsal öğrenme hakkında nasıl düşünmemiz gerektiğini temelden değiştirdiğine inanıyorum.

Nöronlar: küçük, uyarlanabilir öğrenme makineleri

UC San Diego'daki araştırmacılar, tek bir beyin hücresinin – bir nöronun – sadece bir öğrenme kuralını takip etmediğini keşfetti. Bunun yerine, aynı hücrenin farklı kısımları, ne tür bir girdi aldıklarına ve nereden geldiğine bağlı olarak farklı şekillerde öğrenebilir.

Bu, beyinde öğrenmenin herkese uyan tek beden olmadığı anlamına gelir. Beyin tek bir senaryoyu takip etmiyor. Etrafında olanlara dayanarak, anında en iyi stratejinin en iyi şekilde çalıştığını kullanarak anında adapte olur. Paralel olarak farklı girdi türlerini işler ve yerel etkinliğe ve bağlama dayalı olarak nasıl öğrendiğini ayarlar.

Bu keşif, öğrenme tasarımındaki çoğumuzun baştan beri şüphelendiğini desteklemektedir: etkili öğrenme bağlamsal, çok katmanlı ve sıvıdır.

Oyun tabanlı öğrenmeye paralel

Öğrenmeyi oyunlar aracılığıyla tasarlarken, keşif, geri bildirim ve stratejik ayarlamayı teşvik eden sistemler oluşturuyorsunuz. İyi bir şekilde, öğrenme oyunları yapısal olarak bu tür dağıtılmış, uyarlanabilir öğrenmeye benzer – geri bildirim, bağlamsal karar verme ve stratejik ayarlama için birden fazla yol ile. İkisi böyle bağlandı:

1. Çoklu öğrenme döngüleri

Bir nöron aynı anda birkaç mekanizma öğrenir. Benzer şekilde, oyunlarda birden fazla geri bildirim sistemi tasarlıyoruz:

• Eylemler için acil sonuçlar (bir karakterin yanıtı veya puan değişikliği gibi).
• Kalıcılık veya kalıp tanıma için daha uzun vadeli ödüller.
• Öğrencileri duraklatmaya, düşünmeye ve ayarlamaya teşvik eden yansıma anları.

Her döngü farklı davranışları ve becerileri güçlendirir, beynin farklı öğrenme biçimlerini bir kerede nasıl katıştırır. Ve bu döngüleri katlayarak, öğrencilerin yüzey düzeyinde hatırlamanın ötesinde daha derin, daha aktarılabilir bir anlayışa geçmelerine yardımcı oluyoruz.

2. Bağlamda Öğrenme

Beyin tek başına öğrenmez. Bir sinaps, nöronlar arasındaki iletişim noktası, yerel deneyimine göre uyum sağlar. Beynin geri kalanının ne yaptığını bilmiyor; Sadece orada olanlara cevap veriyor.

Bu, oyuncuların iyi tasarlanmış öğrenme oyunlarıyla nasıl etkileşime girdiklerine benzer. Bağlamlara cevap vermeleri isteniyor: yeni söylenenler, bir karakterin nasıl davrandığı veya bir durumun nasıl geliştiğini.

Sadece bilgileri hatırlamakla kalmıyorlar – yargı çağrıları yapıyorlar, nasıl adapte edileceğini öğreniyorlar, sadece tekrar değil. Özellikle iletişim, karar verme ve duygusal zeka gibi alanlarda yumuşak beceri geliştirme burada gerçekten gelişir.

3. İzleme Katkısı (Kredi Atama Sorunu)

Çalışma aynı zamanda “kredi atama sorunu” olarak bilinen klasik bir sinirbilim bulmacasını da araştırdı. Beynin küçük bir kısmı iyi bir sonuç üretmeye yardımcı olduğunu nasıl biliyor?

Bu, özellikle işbirlikçi veya senaryoya dayalı eğitimde, öğrenme tasarımında tanıdık bir zorluğu yansıtır. Tabii ki, nöronlar bunu biyokimyasal düzeyde çözerken, öğrenciler bilişsel olarak gezinir. Ancak yapısal zorluk şaşırtıcı derecede benzer: Bir sistemin tek tek parçaları, tüm resmi göremediklerinde etkilerini nasıl anlar?

Öğrenme terimlerinde bu, insanların kararlarının özellikle karmaşık, takım tabanlı görevlerde veya çok adımlı senaryolarda sonuçları nasıl etkilediğini görmelerine yardımcı olur. Oyun mekaniği zarif çözümler sunuyor:

• Sonuçları net bir şekilde gösteren neden-sonuç yolları.
• Çok oyunculu ortamlarda paylaşılan hedefler ve skorbordlar.
• Belirli eylemleri genel sonuçlarla ilişkilendiren yansıtıcı bilgilendirmeler.

Katkıları görünür hale getirerek, oyunlar üstbilişini destekler. Öğrencilerin kararlarının neden çalıştığını (veya olmadığını) anlamalarına yardımcı olurlar. Bu, gerçek dünya rollerine aktarılabilir beceriler ve güven oluşturmanın anahtarıdır.

Daha büyük resim

Bu çalışma ilginç bilimden daha fazlasını sunmaktadır. Bize gerçekten işe yarayan öğrenme tasarlamak için daha derin bir temel verir. Birçok öğrenme tasarımcısının, eğitimcinin ve psikologun sezgisel olarak uzun zamandır anladıklarını doğrular: insanlar zengin, duyarlı ve yansıtıcı deneyimlerle en iyi öğrenirler. Bize şunu söyler:

• Aralıklı, geri bildirim açısından zengin öğrenme, doğrusal talimattan daha etkilidir.
• Uyarlanabilir sistemler nöronların tepkilerine ince ayar yapma şeklini yansıtır.
• Bağlam önemlidir; Sinapslar gibi öğrenciler, gelişmek için zamanında, yerel girdiye ihtiyaç duyarlar.

Oyun tabanlı öğrenme tüm bunları bir araya getirir. Katmanlı deneyimi, anında yanıt verebilirliği ve denemek, başarısız ve ayarlamak için psikolojik güvenliği sunar-hepsi gerçek dünya kabiliyeti oluşturmak için gereklidir.

Tabii ki, öğrencilerin nöronlar gibi düşündüklerini söylemiyoruz. Ancak sinirbilim bize öğrenme sistemlerinin katmanlı, yerelleştirilmiş ve duyarlı olduklarında geliştiğini gösteriyor, bu da iyi tasarlanmış oyunların tam olarak inşa edildiği şey.

Bir dahaki sefere, “oyun tabanlı öğrenme yeterince ciddi değil” dediğinde, şimdi bilimsel olarak temelli bir yanıtımız var: sadece eğlenceli değil, aynı zamanda nörolojik olarak hizalanmış.