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여러 과목을 동시에 공부하는 것이 좋을까요, 아니면 한 과목에 집중적으로 집중하는 것이 좋을까요?

여러 과목을 동시에 공부하는 것이 좋을까요, 아니면 한 과목에 집중적으로 집중하는 것이 좋을까요?


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곧 자유 시간이 생길 것이므로 지식 풀을 강화하는 데 사용할 것이라고 생각했습니다. 저는 항상 저에게 관심이 있는 4가지 주제를 선택했습니다. (하지만 관련은 없지만) 좀 더 진지하게 파고들겠다고 생각했습니다.

그러나 이제 질문이 있습니다. 내 시간을 최대한 활용하고(매일 1개월, 하루 4시간) 주어진 짧은 시간에 최대한 배우고 싶다고 가정할 때 두 가지 접근 방식을 생각할 수 있습니다.

첫째: 다른 과목으로 완전히 전환하기 전에 일주일 동안 하루에 4시간씩 한 과목을 집중적으로 공부하십시오.

2: 한 달 동안 하루에 한 시간씩 모든 과목을 동시에 공부합니다.

제 질문은 다음과 같습니다. 이 두 경로 중 어느 것이 주어진 기간 동안 연구된 자료를 더 많이 보유할 수 있는지 보여주는 연구가 있습니까? 즉, 다양한 과목을 공부하고 싶다면 한 번에 한 가지에 집중하거나 균등하게 분산하는 것이 더 낫습니다.


나는 이것이 그러한 경우 중 하나라고 생각한다. 개인의 취향과 학습 스타일에 따라.

내가 이것을 말하는 이유는 능력 때문이다. 한 작업에서 다른 작업으로 이동 ('set-shifting'이라고도 함) 개인의 실행 기능과 관련된 인지적 유연성의 한 유형입니다. 차례로, 이것은 일반적으로 자신의 명령에 의해 전두엽 억제 활성.

반면에 과제 인내('과포커스'라고도 함)라는 현상에 자주 빠지는 사람들은 감소되거나 손상된 능력 작업 사이를 전환합니다. 이것은 두 배의 예외적인 아동에서 평균 이상의 비율로 발생하는 것으로 보입니다. [1] 작업을 지속하는 경향이 있는 사람들에게는 하루에 여러 주제 사이를 전환하는 것이 약간 더 어려울 수 있습니다.

고려해야 할 또 다른 사항은 인지 부하입니다. 작업 기억에 사용되는 정신적 노력의 양. 인지부하가 증가할수록 새로운 자료를 관리하고 학습하는 것이 어려워집니다. (학습자가 인식하는 '난이도'와 함께) 어려운 자료에 직면하면 인지 부하가 ​​증가하는 것으로 알려져 있습니다. 이러한 이유로 교수 및 학습에서 인지 부하를 줄이는 일반적인 방법 중 하나는 과목을 하위 주제로 나누고 이러한 하위 주제를 개별적으로 가르친 다음 나중에 전체 주제에 통합하는 것입니다. 또한, 다음이 있는 것으로 알려져 있습니다. 인지 부하 용량의 개인차, 특히 전문가와 초보자 사이에서. [2] 전문가는 주제 또는 기술과 관련된 더 많은 지식을 가지고 있으므로 해당 주제 내에서 더 많은 자료를 배우는 데 필요한 인지 부하를 줄입니다. 이것은 자료에 익숙해질수록 해당 자료를 더 쉽게 배울 수 있습니다.. [3]

요컨대,있다 명쾌한 답이 없다; 단순히있다 요인 에 들어갈 수 있는 상황에 맞는 답변. 4개의 관련 없는 주제를 공부하는 경우 다음과 같이 질문할 가치가 있습니다. 과목을 얼마나 잘 알고 있습니까? 4가지를 처음부터 다 공부하고 계신가요? 그렇다면 기본이 스며들어 인지 부하를 줄이기 위해 한 번에 하나씩 공부하는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 고려해야 할 다른 요소는 전반적인 징계 수준입니다. 당신은 과업의 끈기에 빠지거나 한 과업에서 다른 과업으로 전환하는 능력이 일반적으로 제한되지 않습니까? 결정하는 데 고려해야 할 모든 요소입니다. 너 스스로 공부 계획.


사용된 소스:

[1] 영재와 성인의 오진과 이중진단 p.50-51

[2] 머피, 그레고리 L.; 라이트, 잭 C. (1984). "전문성을 통한 개념 구조의 변화: 실제 전문가와 초보자의 차이점.". 실험 심리학 저널: 학습, 기억 및 인지 10(1): 144-155.

[3] Voorhies, D. & Scandura, J.M.(1977). "7". 정보 처리에서 메모리 부하 결정. 문제 해결, NY: Academic Press. 299-316쪽.


GPA와 SAT는 전체 입학 이야기를 말하지 않습니다

과외 활동, 인구 통계 및 기타 전체적인 세부 사항에서 우리의 우연한 엔진 요인. 여러분이 꿈꾸는 학교에서 어떤 기회가 있는지, 그리고 어떻게 기회를 개선할 수 있는지 알려 드리겠습니다!


5. 검토 및 수정

적어도 일주일에 한 번은 수업에서 공부한 내용을 복습해야 합니다. 여러 가지를 생각하면 개념을 이해하는 데 도움이 되고 가장 필요할 때를 기억하는 데 도움이 됩니다.

  • 퀴즈 – 친구나 가족에게 핵심 개념에 대해 퀴즈를 내도록 하십시오. 친구의 작업도 도와주겠다고 제안합니다. 퀴즈는 당신이 알고 있는 것에 대해 자신감을 갖고 아직 배워야 할 것이 무엇인지 알아낼 수 있는 좋은 방법입니다.
  • 나만의 학습자료 만들기 – 몇 가지 연습 시험 문제를 생각하거나 학습에 도움이 되는 플래시 카드를 직접 만드십시오. 이렇게 하면 모든 것을 두 번 배우게 됩니다. 한 번은 학습 자료를 만들 때, 한 번은 이를 사용하여 수정합니다.

5. 결과

1차 결과

식 (1)의 추정에 기초한 결과를 논하기 전에, 일정 변경 후 성과의 변화가 발생하는지에 대한 보다 명확한 검정을 고려하는 것이 유용하다. 그림 2와 3은 시간간 효과를 포착하기 위해 설계된 단순 회귀에서 얻은 점 추정치(95% 신뢰 구간 포함)를 보여줍니다. 35 학교고정효과와 연도효과를 포함하는 회귀분석에서는 선행지표 2개, 일정 변경 연도에 대한 지표, 시차지표 3개를 독립변수로 간주한다. 36 생략된 범주는 일정 변경이 발생하기 전 3년 이상입니다. 각 회귀에서 종속 변수는 능숙 또는 고급 수준에서 득점한 학생의 백분율입니다. 두 그림의 납 더미에 대한 계수 추정치는 차이 추정에 중요한 공통 추세 가정을 지원합니다. 리드는 통계적으로 0과 구별할 수 없습니다. 이는 주 4일 근무제로 전환한 학교가 샘플 기간 동안 전통적인 일정을 유지한 학교와 시험 점수에서 유사한 치료 전 경향을 공유한다는 것을 나타냅니다.


인터리빙 효과: 혼합하면 학습이 향상됩니다.

우리는 모두 연습이 완벽을 만든다는 격언을 들었습니다! 즉, 기술을 습득하는 데는 시간과 노력이 필요합니다. 그러나 테니스, 미적분학, 심지어 바이올린 연주와 같은 복잡한 주제를 배우는 데 정확히 어떻게 가나요? 오래된 대답은 한 번에 하나의 기술을 연습하는 것입니다. 초보 피아니스트는 코드 전에 음계를 연습할 수 있습니다. 젊은 테니스 선수가 백핸드 전에 포핸드를 연습합니다. 학습 연구자들은 이것을 &ldquo차단&rdquo이라고 부르며, 이는 상식적이고 일정을 잡기 쉽기 때문에 학교, 훈련 프로그램 및 기타 환경에서 차단이 지배적입니다.

그러나 또 다른 전략은 개선된 결과를 약속합니다. 인지 심리학자와 신경과학자의 관심을 끌고 있는 거의 들어본 적 없는 기술인 &ldquo인터리빙&rdquo에 대해 알아보십시오. 블로킹은 다음 기술 전에 한 번에 하나의 기술을 연습하는 것을 포함하지만(예: &ldquoskill B&rdquo 전에 &ldquoskill A&rdquo, 패턴 &ldquoAAABBBCCC&rdquo 형성), 하나의 믹스 또는 인터리브를 인터리빙할 때 여러 관련 기술을 함께 연습합니다(예: 패턴 &ldquoABCABCABC&rdquo). 예를 들어, 피아니스트는 음계, 코드, 아르페지오를 번갈아 연습하고 테니스 선수는 포핸드, 백핸드, 발리를 번갈아 연습합니다.

지난 40년 동안 작지만 성장하는 연구에 따르면 스포츠 및 범주 학습을 포함한 다양한 주제에 대해 인터리빙이 차단보다 성능이 더 좋은 경우가 많습니다. 그러나 최근까지 인위적이지 않은 현실 세계 설정 및 mdashunt에서 기술에 대한 연구는 거의 없었습니다. 학교의 새로운 연구에 따르면 인터리빙은 필수 기술인 수학에 극적이고 오래 지속되는 이점을 제공합니다. 이 발견은 수학을 가르치는 방식을 바꿀 가능성이 있을 뿐만 아니라 사람들이 더 일반적으로 배우는 방식을 바꿀 수도 있습니다.

interleaving&rsquos 약속의 첫 징후는 운동 기술 영역에서 나타났습니다. 1986년에 발표된 한 초기 연구에서는 학생들에게 세 가지 유형의 배드민턴을 배우도록 교육했습니다. 블로킹에 비해 인터리빙은 각 서브 유형을 더 잘 기억하고 코트 반대편에서 서브하는 것과 같은 새로운 상황을 처리하는 능력을 향상시켰습니다. 비슷한 결과가 나중에 야구, 농구 및 기타 스포츠에 대해 보고되었습니다. 2003년에 스포츠 외의 인터리빙을 조사한 최초의 연구 중 하나는 의대생을 훈련시키기 위해 인터리빙을 사용하는 것이 차단보다 더 정확한 심전도 진단을 생성한다는 것을 발견했습니다. 2008년에 널리 인용된 또 다른 연구에서는 대학생들에게 풍경화가의 그림 스타일을 인식하도록 가르치는 것과 유사한 이점을 발견했습니다. 비판적 사고 능력도 도움이 됩니다. 2011년 연구에서 이 기술을 훈련받은 학생들은 복잡한 법적 시나리오를 보다 정확하게 평가했습니다.

그러나 외국어 연구에 따르면 인터리빙의 효과에는 중요한 경고가 있습니다. 영어 원어민이 영어에서 스와힐리어 번역을 생성하는 것과 같이 완전히 익숙하지 않은 언어를 배우기 위해 이 기술을 사용했을 때 결과는 차단 후보다 더 좋거나 같거나 나빴습니다. 이러한 혼합된 결과는 학습자가 인터리빙을 시작하기 전에 주제 자료에 대해 어느 정도 친숙해야 함을 의미합니다(또는 자료가 빠르고 쉽게 이해되어야 함). 그렇지 않으면 외국어의 경우처럼 인터리빙이 도움이 되기보다 혼란스러울 수 있습니다.

인터리빙의 가능성을 감안할 때 일상적인 응용 분야에서 그 유용성을 조사한 연구는 거의 없다는 것이 놀랍습니다. 그러나 인지 심리학자 Doug Rohrer와 사우스 플로리다 대학의 동료들이 최근에 발표한 새로운 연구 교육심리학 저널, 그 격차를 해소하기 위한 조치를 취합니다. Rohrer와 그의 팀은 실제 교실에서 인터리빙을 최초로 구현했습니다. 위치: 플로리다주 탬파에 있는 중학교. 목표 기술: 대수학 및 기하학.

3개월간의 연구에는 7학년 학생들에게 기울기와 그래프 문제를 가르치는 것이 포함되었습니다. 교사가 제공하는 주간 수업은 표준 실습에서 크게 변경되지 않았습니다. 그러나 주간 숙제 워크시트는 인터리브 또는 차단된 디자인을 특징으로 했습니다. 인터리브할 때 서로 다른 유형의 오래된 문제와 새로운 문제가 함께 혼합되었습니다. 9개의 참여 클래스 중 5개는 기울기 문제에 인터리빙을 사용하고 나머지 4개 클래스에서는 그 반대가 그래프 문제에 대해 차단을 사용했습니다. 마지막 수업 후 5일 후, 각 수업은 모든 학생을 대상으로 복습 시간을 가졌습니다. 하루나 한 달 뒤에 깜짝 최종 테스트가 열렸다. 결과? 테스트가 하루 후였을 때, 한 달 후에 인터리빙으로 훈련된 문제에 대한 점수가 25% 더 좋았고, 인터리빙 이점은 76%로 증가했습니다.

이러한 결과는 여러 가지 이유로 중요합니다. 첫째, 인터리빙이 실제로 확장된 사용에서 작동한다는 것을 보여줍니다. 그것은 거의 유비쿼터스 과목인 수학과 함께 매우 효과적입니다. 인터리빙 효과는 장기적으로 몇 개월 동안 지속되며 차단에 대한 이점은 시간이 지남에 따라 실제로 증가합니다(즉, 잊어버리는 일이 줄어듭니다). 차단된 자료가 추가 검토를 받는 경우에도 이점이 지속됩니다. 전반적으로 인터리빙 효과는 강력하고 안정적이며 오래 지속됩니다.

분명히 인터리빙은 7학년 수학에 놀라운 일입니다. 게다가, 다양한 주제(대수학, 지수, 비율, 프리즘 및 부피)에 걸쳐 기법의 유사한 이점을 보여주는 이전 작업과 다른 학년 수준의 학생들(초등부터 대학까지)과 결합할 때 인터리빙은 다음 중 하나로 판명될 수 있습니다. 가장 효과적인 수학 학습 기법.

연구자들은 이제 인터리빙이 왜 그렇게 인상적인 결과를 산출하는지 이해하기 위해 노력하고 있습니다. 한 가지 두드러진 설명은 개념을 구별하거나 구별하는 뇌의 능력을 향상시킨다는 것입니다. 차단을 사용하면 사용할 솔루션이나 실행할 움직임을 알게 되면 어려운 부분이 끝납니다. 인터리빙을 사용하면 각 연습 시도가 마지막 시도와 다르기 때문에 암기된 응답이 작동하지 않습니다. 대신, 두뇌는 계속해서 다양한 솔루션을 찾는 데 집중해야 합니다. 그 과정은 기술과 개념의 중요한 특징을 배우는 능력을 향상시킬 수 있으며, 그러면 올바른 응답을 더 잘 선택하고 실행할 수 있습니다.

두 번째 설명은 인터리빙이 메모리 연관을 강화한다는 것입니다. 차단을 사용하면 단기 기억에 일시적으로 보관되는 단일 전략으로 충분합니다. 올바른 솔루션이 한 연습 시도에서 다음 시도로 변경되는 인터리빙의 경우는 그렇지 않습니다. 결과적으로 뇌는 다양한 반응을 검색하고 단기 기억으로 가져오는 데 지속적으로 관여합니다. 이 과정을 반복하면 서로 다른 작업과 정답 사이의 신경 연결이 강화되어 학습이 향상됩니다.

이 두 설명은 인터리빙을 사용할 때 올바른 응답을 구별하거나 강화하기 위해 훈련 중에 더 많은 노력이 필요함을 암시합니다. 이것은 기술의 잠재적인 단점, 즉 학습 과정이 처음에는 더 점진적이고 어렵게 느껴진다는 점에 해당합니다. 그러나 이러한 추가 노력은 더 좋고 오래 지속되는 결과를 생성할 수 있습니다.

현대 사회에서는 두뇌 훈련, 학습 앱 등 학습과 기억력을 향상시키는 방법에 엄청난 관심이 있습니다. 인터리빙은 다양한 상황에서 사용할 수 있다는 과학적 증거의 이점이 있습니다. 또한 작업에 추가 교육, 추가 시간 또는 특수 장비가 필요하지 않은 실용적인 이점이 있습니다. 보다 신중한 계획이 필요하며 초기에는 약간의 추가 노력이 필요할 수 있습니다.

이러한 상대적인 이점에도 불구하고 인터리빙은 대부분 알려지지 않고 사용되지 않습니다. 초등학교 수학의 예를 생각해 보십시오. 오늘날 미국에서 사용되는 모든 수학 교과서 중 한 종류와 mdash색슨 계열 및 mdashuses를 제외하고는 모두 연습을 차단했습니다. 인터리빙이 교실과 교과서에서 널리 사용된다면 어떤 일이 일어날지 추측할 수 있을 뿐입니다. 학업 성취도의 차이는 상당할 수 있습니다.

인터리빙 연구가 진행됨에 따라 우리는 이 기술에 대해 훨씬 더 많이 알게 될 것입니다. 다른 영역에서 작동하거나 인용하지 않으며, 다른 제한 사항이 있을 수 있습니다. 그러나 그것이 우리가 지금 그것을 테스트하는 것을 배제하지는 않습니다. 예를 들어 통계를 공부하고 있습니까? 악기를 배우나요? 새로운 스포츠를 시작하시겠습니까? 이 모든 영역에서 학습해야 할 일련의 기술이나 개념에 직면하게 됩니다. 전형적인 반응은 이러한 각각을 한 번에 하나씩 계속해서 연습하는 것입니다. 또 다른 옵션은 혼합하는 것입니다. 결과적으로, 당신의 두뇌는 정확히 그렇게 하는 것을 선호할 수 있습니다.

신경과학, 인지과학 또는 심리학을 전공하는 과학자입니까? 그리고 당신이 쓰고 싶은 최근 동료 심사 논문을 읽은 적이 있습니까? Mind Matters 편집자에게 제안을 보내주세요 가레스 쿡. 퓰리처상을 수상한 저널리스트 가레스(Gareth)는 최고의 미국 인포그래픽 garethideas AT gmail.com 또는 Twitter에서 연락할 수 있습니다. @garethideas.

저자 소개

Steven C. Pan은 국립 과학 재단의 대학원 연구 연구원이자 샌디에이고 캘리포니아 대학교의 박사 후보입니다. 그의 연구는 인지 심리학과 신경 과학의 도구를 사용하여 인간의 학습, 기억 및 수행 능력을 향상시키는 것과 관련이 있습니다. 이 글은 하버드 대학교와 MIT가 후원하고 마이크로소프트 NERD 센터에서 개최된 2015 ComSciCon 워크숍에서 초안을 작성했습니다.


두 수업을 결합하여 학생들은 역사적 사건이 미래의 드라마와 문학을 어떻게 형성할 수 있는지 알 수 있습니다. 이러한 유형의 교육은 교사가 일일 수업 계획에 대해 높은 수준의 통제력을 유지할 수 있기 때문에 유익합니다. 유일한 실제 조정은 재료의 타이밍과 관련이 있습니다. 그러나 예기치 않은 중단으로 인해 클래스 중 하나가 뒤처지는 경우 문제가 발생할 수 있습니다.

이러한 유형의 통합은 교사가 일상 수업에 다른 과목을 주입할 때 발생합니다. 예를 들어, 과학 교사는 과학 수업에서 원자와 원자 에너지의 분리에 대해 가르칠 때 맨해튼 프로젝트, 원자 폭탄 및 제2차 세계 대전 종료에 대해 논의할 수 있습니다. 원자 분할에 대한 논의는 더 이상 순전히 이론적이지 않습니다. 대신 학생들은 원자 전쟁의 실제 결과를 배울 수 있습니다.


관찰 연구

관찰 연구는 피험자에 대한 𠇎xosure” 또는 개입의 효과에 대한 추론을 이끌어냅니다. 여기서 피험자를 그룹에 할당하는 것은 조사자가 조작(예: 무작위화를 통해)하기 보다는 관찰합니다. 관찰 연구는 자연 환경에서 개인을 직접 관찰하는 것을 포함합니다. 따라서 중재를 받거나 받지 않는 사람은 개인의 선호도, 관행 패턴 또는 정책 결정에 따라 결정됩니다. 3 그러므로 관찰 연구의 독자가 연구 결과에 대한 대안적 설명이 존재하는지 고려하는 것이 중요합니다. 이 문제(𠇌onfounding”)는 관찰 연구의 주요 과제이며 이 시리즈의 다음 논문에서 자세히 설명합니다.

관찰 연구를 위한 데이터는 연구 목적을 위해 조사자가 수집하거나(1차 데이터) 이미 다른 목적으로 수집되었지만 조사자가 새로운 연구 질문을 조사하는 데 사용합니다(2차 데이터). 1차 데이터와 2차 데이터를 사용하는 것 사이의 1차 트레이드오프는 시간, 자원, 연구 변수의 수집 및 측정 제어와 관련이 있습니다( 표 1 ).

1 번 테이블.

1차 및 2차 데이터 사용의 장점과 단점

기본 데이터보조 데이터
장점장점
 조사자가 설계, 샘플링 기술, 데이터 수집 및 후속 조치를 포함한 연구의 모든 측면을 제어합니다.
 관심 있는 모든 변수를 측정할 수 있습니다.
 비교적 빠르고 저렴한
 샘플 크기가 큰 경향이 있습니다.
 샘플은 넓은 지역을 포괄할 수 있으므로 국가 동향을 평가하는 기능을 제공할 수 있습니다.
 주제에 방해가 되지 않음
단점단점
 시간 소모
 비싼
 데이터에 관심 있는 모든 변수가 포함되지 않을 수 있습니다.
 데이터 요소가 수집된 방법과 이유를 이해하기 어려울 수 있음

관찰 연구에 사용되는 2차 데이터의 일반적인 출처는 관리 데이터입니다. 예를 들어, Medicare 청구 데이터를 통해 연구자는 대규모 개인 그룹의 의료 활용을 연구할 수 있습니다. Medicare 청구 데이터를 사용하는 연구는 조사자가 피험자와 접촉하거나 관여하지 않고 피험자의 건강 관리 이용을 관찰하기 때문에 관찰적입니다. Medicare 및 Medicaid 서비스 센터에서 조사자의 연구 이외의 목적으로 데이터를 수집했기 때문에 이 데이터는 2차 데이터입니다. 일반적으로 관찰 연구에 사용되는 다른 데이터 소스에는 병원 행정 데이터베이스, 의료 차트 검토에서 얻은 데이터 또는 이전에 수행된 연구 연구에서 얻은 데이터가 있습니다.


SSED 연구 결과 평가

통계 분석 및 SSED

SSED에서 생성된 데이터가 언제 통계적으로 분석되어야 하는지에 대한 문제는 길고 때로는 논쟁의 여지가 있는 역사를 가지고 있습니다(Iwata, Neef, Wacker, Mace, & Vollmer, 2000). 우리는 이 문제를 4개의 관련 있지만 별개의 부분으로 나누어 접근합니다. 여기에는 효과 감지, 그 크기와 인과 관계 추론의 품질 결정, 데이터 기반 의사 결정이 포함됩니다. 그 후, 연구 및 실습에 대한 관련 고려 사항이 설명됩니다. 공간을 고려하여 이 문제의 한 측면을 철저하게 다룰 수 없습니다(추가 읽기에 대한 제안이 제공됨).

효과 감지

단일 주제 데이터 분석에 대한 기존 접근 방식은 육안 검사에 의존합니다(이 기사의 앞부분에서 검토함). 임상적 중요성의 관점에서, “시각적 검사–only” 접근 방식을 지원하는 것은 개업의(그리고 궁극적으로 진료 분야)가 행동의 크고 명확한 변화로 이어지는 변수만 식별하는 데 관심이 있기 때문에 보증됩니다. 육안 검사에 대한 독점적인 의존에 반대하는 한 가지 주장은 특히 효과가 중소 규모인 경우 유형 1 오류(효과가 없을 때 효과를 추론)가 발생하기 쉽다는 것입니다(Franklin, Gorman, Beasley, & Allison, 1996 Todman). & Dugard, 2001). 실험적 통제에 대한 증거가 시각적 분석 관점에서 항상 설득력 있는 것은 아닙니다. 이것은 Tincani et al. (2006) 이전에 논의된 연구. 많은 경우에, 조건 간의 행동 변화의 임상적 중요성은 덜 명확하므로 해석의 여지가 있습니다.

과학적 중요성의 관점에서 통계적 분석은 크기에 관계없이 효과가 있는지 여부를 판단하기 위한 판단 보조 수단으로 정당화될 수 있다고 주장할 수 있습니다. 통계 분석을 알면 변수 조사(즉, 개입)를 계속할지 여부를 결정하는 데 도움이 되기 때문입니다. 어떤 상황에서 통계적 분석(예: NS 테스트, 분산 분석[ANOVA] 등) 단일 사례 데이터 세트 내에서 효과 감지를 위한 판단 보조 도구로 사용되는 경우 다음 질문은 매우 실용적인 질문입니다. 즉, 모수적 추론 통계 기법을 안전하게 적용할 수 있습니까? 이러한 맥락에서 용어 안전하게 결과 변수가 통계적 테스트의 기본 가정을 위반하는 것을 견딜 수 있을 만큼 충분히 견고한지 여부를 나타냅니다. 짧은 대답은 “no,” 수식어 “under 거의 모든 상황에서 인 것 같습니다.” 단일 주제 데이터를 기반으로 통계를 생성하는 주요 제한 및 일반적인 비판은 자동 상관(주어진 데이터 포인트 종속적이거나 선행하는 데이터 요소와 상호 작용함). 각 데이터 포인트는 동일한 사람에 의해 생성되기 때문에 데이터 포인트는 서로 독립적이지 않습니다(기술적으로 오류 항이 서로 독립적이지 않다는 통계 분석의 핵심 가정을 위반함). 따라서 각 데이터 포인트에 표시된 성능은 다음 데이터 포인트에 영향을 미칠 수 있습니다(Todman & Dugard, 2001). 자기 상관 데이터는 차례로 인위적으로 부풀려집니다. NS 값에 영향을 미치며 제1종 오류율에 영향을 미칩니다.

위에서 언급한 단일 주제 데이터 세트를 통계적으로 분석하기 위한 한 가지 주장은 시각적 검사가 중간 또는 작은 효과가 있는 경우 유형 1 오류가 발생하기 쉽다는 것입니다(Franklin et al., 1996). 불행히도 동일한 주제에 대한 반복 측정을 기반으로 한 단일 주제 데이터로 기존의 추론 통계 테스트를 구현하는 제안된 솔루션은 자기 상관으로 인해 제1종 오류가 발생하기 쉽습니다. 기존의 비모수적 접근 방식이 옹호되었지만 자기상관 문제를 반드시 피할 수 있는 것은 아니며 데이터 배열의 크기에 따라 전력 문제가 있습니다. 또는 단일 주제 데이터가 시계열 데이터로 간주되는 경우 확률 추정보다 정확한 확률을 결정하기 위해 리샘플링 접근 방식과 함께 데이터 세트 자체를 사용하는 것에 의존하는 부트스트랩 방법론의 몇 가지 새로운 응용이 있었습니다(Wilcox, 2001). 예를 들어, Borckardt et al. (2008)은 시계열 데이터에 대한 “시뮬레이션 모델링 분석”을 설명했습니다. 이 분석을 통해 데이터의 직렬 종속성을 제어하면서 단일 주제 실험의 단계 간의 통계적 비교가 가능합니다(즉, 자기상관을 정량화하고 이를 모델링합니다. 분석). 결국 효과 검출은 실험 설계의 단계와 관련된 데이터 패턴에 의해 결정됩니다. 디자인의 논리와 효과를 미리 판단하는 기준에 대한 것이 명확할수록 사실 이후 “just-in-case” 테스트 검색에 의존할 필요가 적어집니다. .

효과의 크기

책임에 대한 강조는 용어에서 구현됩니다. 증거 기반 실습. 증거 기반 실천에서 증거의 기초를 형성하는 “what works”의 질문에 답하는 데 사용되는 도구 중 하나는 다음과 같습니다. 메타 분석—표준화되고 가중된 효과 크기를 도출할 수 있는 연구의 정량적 종합. 메타 분석 방법론은 개입 효과의 크기에 대한 객관적인 추정치를 제공합니다. SSED의 주요 문제 중 하나는 생성된 증거가 항상 메타 분석에 포함되지 않는다는 것입니다. 또는 SSED에 기반한 연구가 메타 분석에 사용되는 경우 효과 크기를 추정하고 정량화하기 위한 올바른 측정 기준에 대한 합의가 없습니다.

효과 규모 문제에 대한 명백한 귀결은 시각적 검사가 데이터 표시(경향, 반복 패턴, 지연/지연 응답, 변동성 등)에 포함된 전체론적 정보 범위에 민감하지만 그 자체로 시각적 검사라는 것입니다. Parker & Hagan -Burke, 2007)—광범위한 과학 커뮤니티에서 인식할 수 있는 개입 강도(즉, 효과 규모)의 정량적 지표를 생성하지 않습니다. 어떤 관행과 개입이 증거 기반인지(따라서 촉진되고 자금이 지원될) 결정은 데이터의 양적 합성을 점점 더 포함하고 SSED의 규모를 반영하기 위해 합의된 단일 효과 크기 척도의 필요성을 노출합니다(Parker, Hagan-Burke, & Vannest, 2007). 따라서 실천 커뮤니티(예: ASHA, American Psychological Association, American Educational Research Association) 전반에 걸쳐 변화하는 과학적 표준이 조직의 편집 정책 및 출판 관행에 반영되어 효과 크기를 보고해야 하는 경우가 늘어납니다.

SSED에 대한 효과 크기 계산 및 해석을 다루는 작지만 꾸준한 작업이 있었습니다. 공간은 모든 측정항목에 대한 철저한 검토를 배제합니다(종합적인 검토를 위해 Parker & Hagan-Burke, 2007 및 이 그룹의 관련 논문 참조). 그러나 모두에게 공통적인 효과 크기 지수의 사용(유도, 해석)과 관련하여 만들 수 있는 몇 가지 사항이 있습니다. 가장 간단하고 가장 일반적인 효과 크기 메트릭은 겹치지 않는 데이터의 백분율입니다(PND Scruggs, Mastropieri, & Casto, 1987). 손으로 쉽게 계산할 수 있으므로 실무자가 쉽게 접근할 수 있습니다. 가장 극단적인 긍정적(용어 긍정적 인 가 다루어지는 임상 문제와 관련하여 사용되므로 최고 또는 최저 점수가 될 수 있음) 그래프의 개입 단계를 가로질러 직선이 그려지는 기준선 데이터 포인트가 선택됩니다(간단함을 위해 AB- 디자인만). 그런 다음 선 위(또는 아래)에 있는 데이터 포인트의 수를 집계하고 총 개입 데이터 포인트 수로 나눕니다. 예를 들어, 의사소통 유창성을 향상(즉, 증가)하도록 설계된 치료에 대한 연구에서 중재 단계의 10개 데이터 포인트 중 8개가 가장 큰 기준 데이터 포인트 값보다 값이 크면 결과 PND는 80%가 됩니다. .

이러한 메트릭의 임상/교육적 매력이 분명해 보이지만(계산하기 쉽고 그래픽 데이터의 시각적 검사와 일치함) 접근 방식에는 잠재적인 문제가 있습니다. 예를 들어, PND에는 상한 효과가 있어 개입 간에 또는 개입 간에 비교를 어렵게 만들고(Parker & Hagan-Burke, 2007 Parker et al., 2007), PND는 단일 데이터 포인트를 기반으로 하므로 이상값에 민감합니다. (Riley-Tillman & Burns, 2009). 또한 알려진 샘플링 분포가 없으므로 신뢰 구간(CI)을 도출하는 것이 불가능합니다. CI는 추정에 대한 상한 및 하한을 제공하여 효과의 신뢰성에 대한 해석적 컨텍스트를 만드는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다. 결과적으로 PND는 신뢰도를 알 수 없는 통계입니다.

SSED의 효과 크기에 대한 대부분의 작업은 PND의 한계를 해결하기 위해 암시적으로 또는 명시적으로 수행되었습니다. 일부 작업은 어떤 형태의 기술적인 형식을 계속 계산하여 접근 방식을 보존했습니다. 겹침 정도, 중앙값을 초과하는 데이터 요소의 백분율(PEM Ma, 2006), 0 데이터 요소의 백분율(PZD Johnson, Reichle, & Monn, 2009) 및 겹치지 않는 모든 데이터의 백분율(PAND Parker et al. , 2007). Olive and Smith(2005)는 일련의 기술적인 효과 크기 통계(회귀 기반 효과 크기, PND, 표준 평균 차이 및 평균 기준선 감소 포함)를 여러 데이터 세트의 시각적 분석과 비교하고 각각이 일관되게 추정된 상대적 효과 크기를 발견했습니다. . 다른 연구자들은 선형 회귀와 같은 일반적인 선형 모델 접근 방식과 겹치는 정도를 통합하려고 시도했습니다. 회귀 기반 기술(예: Gorman & Allison, 1996, pp. 159�)은 기준 데이터에서 파생된 예측 값을 사용하여 추세의 영향을 제거합니다(즉, 예측 값은 관찰 데이터에서 뺍니다). 그 후, 조정된 평균 치료 점수는 친숙한 효과 크기 통계를 계산하는 데 사용할 수 있습니다(예: Cohen's NS, 헤지스 NS). 이 응용 프로그램은 그룹 디자인과 관련된 통계 절차에 익숙한 사람들 사이에서 더 일반적으로 받아 들여질 수 있습니다.

이 섹션에서 논의된 각 문제와 마찬가지로 SSED의 효과 크기를 결정하기 위한 회귀 및 비회귀 방법에는 장단점이 있습니다. 비회귀 방법은 더 간단한 수작업 계산을 포함하고 데이터의 시각적 검사에 매핑되며 적은 수의 관찰이 있을 때 덜 편향됩니다(Scruggs & Mastropieri, 1998). 그러나 최근 Wolery, Busick, Reichow, Barton(2010)이 주장한 바와 같이 효과 크기를 계산하기 위한 중복 접근 방식은 크기를 적절하게 반영하는 메트릭을 생성하지 않습니다(즉, 개입이 효과적이고 기준선 사이에 중복이 없는 경우). 및 처리, 데이터의 비중첩 정도—크기—현재 중첩 기반 효과 크기에 의해 인덱싱되지 않음). 회귀 방법은 이상값에 덜 민감하고 데이터의 추세를 제어하며 기울기 및 절편에서 처리 효과를 감지하는 데 더 민감할 수 있습니다(Gorman & Allison, 1996). 이 영역의 작업이 계속됨에 따라 새로운 효과 크기 지수가 나타날 것입니다. 예를 들어 Parker와 Hagan-Burke(2007)는 개선율 차이 metric(증거 기반 의학에서 자주 사용되는 IRD—지수)은 PND와 PEM 모두보다 우수했지만(CI를 생성하고 사례를 구별[즉, 바닥/천장 효과 감소]) 임상적으로 호소력 있는 많은 기능을 보존했습니다(손 중복되지 않는 데이터를 기반으로 한 계산) 데이터에 대한 주요 가정이 필요하지 않습니다.

Although effect sizes may not be a requirement for databased decision making for a given specific case�use the decision about effect is determined primarily by the degree of differentiation within the data set as ascertained through visual inspection and by the logical ordering of conditions (see also the Practice and data-based decisions section below)— their calculation and reporting may be worth considering with respect to changing publication standards and facilitating future meta-analyses. Note also that lost in the above discussion concerning effect size metrics is the issue of statistical versus clinical significance. Although one of the scientific goals of research is to discover functional relations between independent and dependent variables, the purpose of applied research is discovering the relations that lead to clinically meaningful outcomes (i.e., clinical significance see Barlow & Hersen, 1973) or socially relevant behavior changes (i.e., social validity see Wolf, 1978). From a practice perspective, one of the problems of statistical significance is that it can over- or underestimate clinical significance (Chassan, 1979). In principle, the notion of quantifying how large (i.e., magnitude) of an effect was obtained is in keeping with the spirit of clinical significance and social validity, but the effect size interpretation should not blindly lead to assertions of clinically significant results divorced from judgments about whether the changes were clinically or socially meaningful.

Quality of inference

One of the great scientific strengths of SSEDs is the premium placed on internal validity and the reliance on effect replication within and across participants. One of the great clinical strengths of SSEDs is the ability to use a response-guided intervention approach such that phase or condition changes (i.e., changes in the independent variable) are made based on the behavior of the participant. This notion has a long legacy and reflects Skinner's (1948) early observation that the subject (“organism”) is always right. In contrast with these two strengths, there is a line of thinking that argues for incorporating randomization into SSEDs (Kratochwill & Levin, 2009). This notion has a relatively long history (Edgington, 1975) and continues to be mentioned in contemporary texts (Todman & Dugard, 2001). The advantages and disadvantages of the practice are worth addressing (albeit briefly).

The argument for incorporating randomization into SSEDs is to further improve the quality of the causal inference (i.e., strengthening internal validity) by randomizing phase order or condition start times (there are numerous approaches to randomizing within SSEDs see Kratochwill & Levin, 2009, or almost any of Edgington's work). However, doing so comes at the cost of practitioner flexibility in making phase/condition changes based on patterns in the data (i.e., how the participant is responding). This cost, it is argued, is worth the expense because randomization is superior to replication for reducing plausible threats to internal validity. The within-series intervention conditions are compared in an unbiased (i.e., randomized) manner rather than in a manner that is researcher determined and, hence, prone to bias. The net effect is to further enhance the scientific credibility of the findings from SSEDs. At this point, it seems fair to conclude that it remains an open question about whether randomization is superior to replication with regard to producing clinically meaningful effects for any given participant in an SSED.

One potential additional advantage to incorporating randomization into an SSED is that the data series can be analyzed using randomization tests (Bulte & Onghena, 2008 Edgington, 1996 Todman & Dugard, 2001) that leverage the ease and availability of computer-based resampling for likelihood estimation. Exact NS values are generated, and the tests appear to be straightforward ways to supplement the visual analysis of single-subject data. It should be noted, however, that randomization tests in and of themselves do not necessarily address the problem of autocorrelation.

Practice and data-based decisions

Finally, related to several different comments in the preceding sections regarding practical significance, there is the issue of interpreting effects directly in relation to practice in terms of eventual empirically based decision making for a given client or participant. At issue here is not determining whether there was an effect and its standardized size but whether there is change in behavior or performance over time𠅊nd the rate of that change. Riley-Tillman and Burns (2009) argued that effect size estimates may make valuable contributions for future quantitative syntheses however, for a given practitioner, data interpretation and subsequent practice decisions are driven more by slope changes, not by average effect sizes. Nontrivial practice issues, such as special education eligibility, entitlement decisions, and instructional modification, depend on repeated measurement of student growth (i.e., time series data) that is readily translatable into single-subject design logic with judgment aids in the form of numerical slope values and aim lines.

Key advantages of relying on visual inspection and quantifying slope are not only that student growth rates can be interpreted for an individual student in relation to an intervention but also that the growth rate values can be compared to a given student's respective grade or class (or other local norms). For a clear example, interested readers are referred to Silberglitt and Gibbons’ (2005) documentation of a slope-standard approach to identifying, intervening, and monitoring reading fluency and at-risk students. Of course, the approach (relying on slope values from serially collected single-subject data) is not without its problems. Depending on the frequency and duration of data collection, the standard error of the estimate for slope values can vary widely (Christ, 2006), leading to interpretive problems for practice. Thus, consistent with all of the points made above, sound methodology (design, measurement) is the biggest determinant of valid decision making. Overall, the four issues discussed above�t detection, magnitude of effect, quality of the inference, and practice decisions—reflect the critical dimensions involved in the analysis of SSED. The importance of any one dimension over the other will likely depend on the purpose of the study and the state of the scientific knowledge about the problem being addressed.


What is Experimental Research?

Experimental research is a scientific approach to research, where one or more independent variables are manipulated and applied to one or more dependent variables to measure their effect on the latter. The effect of the independent variables on the dependent variables is usually observed and recorded over some time, to aid researchers in drawing a reasonable conclusion regarding the relationship between these 2 variable types.

The experimental research method is widely used in physical and social sciences, psychology, and education. It is based on the comparison between two or more groups with a straightforward logic, which may, however, be difficult to execute.

Mostly related to a laboratory test procedure, experimental research designs involve collecting quantitative data and performing statistical analysis on them during research. Therefore, making it an example of quantitative research method .


Should I learn a few languages at the same time?

"It depends" is the answer to most questions in language learning. Even for the same person, the circumstances, the goals, the opportunities change. They vary even more between people. Everyone is different.
Experimenting is the only way to know for sure. The worst case scenario is not spending your time efficiently enough.

If you've already made up your mind, see the article How to learn languages simultaneously.



코멘트:

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