envolver com a pesquisa é uma parte importante da compreensão da ciência cognitiva e da ciência da aprendizagem.

Ajuda a testar o quão bem as estratégias e teorias de ensino e aprendizagem atuais funcionam e desenvolvem novas; Ajuda a apoiar ou contradizer teorias que possamos ter sobre o ensino e a aprendizagem; E sem ele, não saberíamos quais estratégias são úteis ou prejudiciais aos alunos.

Mas, se a pesquisa forma a base das estratégias que os professores precisam, por que é tão difícil de entender? Bem, existem alguns princípios básicos para entender para tornar isso menos assustador. Então, reunimos este guia para ajudá -lo a reconhecer um trabalho de pesquisa que seria útil para você e entender o que realmente significa …

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Causa versus correlação

Na pesquisa, as relações entre os fatores são frequentemente descritas de uma de duas maneiras:

Causa: onde uma ação (x) causa diretamente um resultado (y)

Correlação: onde a ação (a) está associada a outra ação (b)

Então, como isso seria na vida real? Digamos que um grupo de pesquisadores ache que quanto mais pessoas compram sorvete, mais compram óculos de sol. Este é um relacionamento correlacional, porque, embora as vendas de sorvetes não causem vendas de óculos de sol, ainda há uma associação entre os dois.

Mas digamos que as vendas de sorvetes e vendas de óculos de sol são causados pelo clima ensolarado. O tempo faz com Camisola Senegalesa que as pessoas comprem mais sorvetes e óculos de sol; Isso é uma causa.

De um modo geral, a pesquisa correlacional não é tão confiável quanto a pesquisa causal. Um indicador de um estudo bom e válido é quando é capaz de provar que X causou diretamente Y.

Ao ler pesquisas, considere se os resultados são correlacionais ou causais antes de compartilhar as descobertas com vocês, alunos. Por exemplo, se um estudo sugere que mais tempo gasto estudando causou notas mais altas, você poderá dizer a seus alunos que uma maneira de melhorar suas notas pode ser estudar por mais tempo. No entanto, se a pesquisa mostrar apenas uma correlação entre horas gastas estudando e notas, há simplesmente uma associação entre os dois. Nesse caso, recomendar que os alunos estudem por períodos mais longos para obter uma nota melhor pode não ser útil.

Tamanho da amostra

Um fator Camisola Aston Villa FC que geralmente varia entre os estudos de pesquisa é o tamanho da amostra, que é o número de participantes de um estudo, geralmente representado por “n”.

A escolha de um tamanho de amostra é extremamente importante na pesquisa. Embora nem sempre possam obter, grandes tamanhos de amostra tornam os dados mais precisos e confiáveis, pois os pesquisadores podem assumir que qualquer uma das descobertas do estudo também pode ser generalizada para o restante da população.

Por exemplo, se 1.000 estudantes tiverem melhor desempenho ao intercalar a revisão em vez de bloquear, é bem provável que outros alunos também se beneficiem da mesma estratégia. Portanto, você pode assumir que as descobertas do estudo também serão verdadeiras para seus alunos.

No entanto, isso não torna estudos menores não confiáveis ou inaplicáveis – às vezes, eles permitem achados mais detalhados. Mais importante, porém, um grande tamanho de amostra com pouca ou nenhuma diversidade entre os assuntos pode não ser aplicável aos seus alunos se eles não se encaixam nos mesmos critérios.

Tamanho do efeito

A pesquisa geralmente descreve os resultados de seus estudos usando um tamanho de efeito padronizado, que é a força da relação entre duas variáveis.

Os tamanhos dos efeitos são calculados usando uma equação estatística e dão um valor entre 0 e 1. Quanto maior o tamanho do efeito, mais forte a relação entre as variáveis. Por exemplo, um relacionamento forte teria um tamanho de efeito de cerca de 0,8 ou superior, enquanto um relacionamento Camisola Sevilla FC mais fraco teria um tamanho de efeito de cerca de 0,2.

Ao ler a pesquisa, você deve procurar trabalhos com um tamanho de efeito de cerca de 0,5 – mas lembre -se de que um pequeno tamanho de efeito é melhor do que nenhum tamanho de efeito. Se uma intervenção de baixo efeito tiver um pequeno efeito, ainda pode valer o seu tempo.

Dê uma olhada no valor P (valor de probabilidade) também, um número entre 0 e 1 que indica a probabilidade de o efeito ter sido o resultado do acaso. Na maioria das vezes, os pesquisadores usam um nível de significância de 0,05 ou menos, o que significa que há uma probabilidade inferior a 5% de que a chance causou o efeito. Quanto mais perto de 0, mais estatisticamente significativas são as descobertas.

Projetos de estudo

Os cientistas cognitivos podem optar por conduzir suas pesquisas de maneiras diferentes, dependendo do que estão tentando descobrir. Por exemplo, se um pesquisador deseja investigar o uso do espaçamento na sala de aula, pode querer conduzir a pesquisa em um ambiente de sala de aula. Vamos dar uma olhada em alguns tipos de projetos de estudo …

Pesquisa em um laboratório psicológico

Um experimento de laboratório é uma pesquisa realizada em um ambiente altamente controlado. Os pesquisadores são capazes de manipular as condições do experimento da maneira que quiserem. Eles decidem onde tO experimento será realizado e um conjunto de circunstâncias escolhido.

Experimentos de laboratório geralmente são o desenho preferido do estudo dos pesquisadores; Eles são o único tipo de pesquisa que lhes permite controlar variáveis externas que podem interferir nos resultados do estudo. Por exemplo, se os pesquisadores estão investigando se a prática de recuperação melhora o desempenho dos testes, fatores externos como a temperatura da sala ou quanto sono o participante teve a noite anterior também pode afetar o desempenho no teste. As experiências de laboratório são capazes de controlar esses fatores e, portanto, permitem que os pesquisadores concluam as relações causais, que são altamente confiáveis no mundo da pesquisa.

No entanto, tenha cuidado ao generalizar os resultados de experimentos de laboratório para seus alunos. Uma desvantagem para esse tipo de desenho do estudo é que as condições artificiais do laboratório podem fazer com que os participantes se comportem de uma maneira diferente de como eles fariam na vida real. Isso torna mais difícil generalizar resultados para a vida real.

Pesquisa na sala de aula

Embora a pesquisa realizada em um ambiente como uma sala de aula possa não ser tão confiável em termos de causalidade, é mais provável que reflita sua experiência na vida real, tornando os resultados mais aplicáveis à população em geral. A generalização desse tipo de pesquisa para seus alunos geralmente é melhor do que generalizar os resultados de experimentos de laboratório.

No entanto, usar o desenho deste estudo significa que os pesquisadores têm menos controle sobre variáveis externas que podem afetar o quão válida é a investigação da pesquisa.

Meta-análise

Uma metanálise é onde os pesquisadores ocupam um grande número de estudos semelhantes e usam análises estatísticas para determinar o impacto de uma estratégia. Esses estudos não conduzem nenhum experimento – em vez disso, fornecem uma visão geral da literatura existente sobre um tópico específico, o que fornecerá uma visão mais completa de uma certa estratégia.

Estudos longitudinais

Estudos longitudinais investigam indivíduos ou um grupo de pessoas por um longo período de tempo. Isso pode variar de anos a décadas e analisa como um comportamento específico muda ao longo do estudo. Este projeto de estudo permite que os pesquisadores comparem os participantes a si mesmos, e não com outros participantes ao longo do tempo.

Estudos longitudinais são úteis quando os pesquisadores desejam investigar o efeito que o tempo tem em um determinado fator, como o impacto que o exercício consistente tem no desempenho dos alunos.

Pensamentos finais

Embora seja importante para testar idéias antigas e desenvolver novas, a Cognitive Science Research não se destina a substituir o julgamento do professor. Em vez disso, existe para ajudar a informá -lo. Um estudo não pode dar uma resposta definitiva, mas, como parte de uma coleção, pode ajudar a pintar uma imagem para fornecer diretrizes sobre como isso pode funcionar melhor.

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