منشورات جديدة
لماذا تعتبر الدراسة الذاتية فعالة جداً؟
آخر مراجعة: 01.07.2025

تتم مراجعة جميع محتويات iLive طبياً أو التحقق من حقيقة الأمر لضمان أكبر قدر ممكن من الدقة الواقعية.
لدينا إرشادات صارمة من مصادرنا ونربط فقط بمواقع الوسائط ذات السمعة الطيبة ، ومؤسسات البحوث الأكاديمية ، وطبياً ، كلما أمكن ذلك استعراض الأقران الدراسات. لاحظ أن الأرقام الموجودة بين قوسين ([1] و [2] وما إلى ذلك) هي روابط قابلة للنقر على هذه الدراسات.
إذا كنت تشعر أن أيًا من المحتوى لدينا غير دقيق أو قديم. خلاف ذلك مشكوك فيه ، يرجى تحديده واضغط على Ctrl + Enter.

في السنوات الأخيرة، بدأ المعلمون يُولون اهتمامًا أكبر للدروس العملية والتجارب المعملية وأبحاث الطلاب. ويفسر ذلك أن الطلاب يتعلمون المادة بشكل أفضل إذا أتيحت لهم فرصة التحكم في كثافة اكتسابهم للمعارف بشكل مستقل.
لقد أثبت التعلم الذاتي أنه ظاهرة إيجابية، لكن أسباب هذه الظاهرة غير مفهومة بشكل جيد.
يرى بعض العلماء أن التعلم الذاتي فعالٌ بفضل دافعية الشخص للتعلم. إلا أن الخبراء لا يملكون بياناتٍ كافيةً لتحديد العلاقة بين التعلم الذاتي والعمليات المعرفية، وخاصةً عمليتي الذاكرة والانتباه.
حاول عالمان من جامعة نيويورك، دوغلاس ماركانت وتود جوريكيس، دراسة أسباب فعالية هذه العملية تحديدًا في دراسة المادة. وتناولا دراسة هذا النوع من التعلم من منظور حاسوبي ومعرفي.
يطرح الخبراء عدة فرضيات حول سبب تمتع التعلم الذاتي بمزايا مقارنة بأنواع التعلم الأخرى.
يساعد التعلم الذاتي والمستقل الشخص على تحسين تجربته والتركيز على المواد التعليمية التي لم يتقنها بعد. كما أن طبيعة التعلم الذاتي تسمح بالاحتفاظ بالمعلومات المكتسبة لفترة طويلة.
مع ذلك، لا يكون هذا النوع من التعلم فعالاً دائمًا. فقد يخطئ الشخص في اتخاذ قراراته بشأن المعلومات التي يدرسها. وقد يكون السبب في ذلك أخطاءً معرفية.
وأشار الباحثون إلى أن النماذج الحسابية المستخدمة عادة في أبحاث التعلم الآلي يمكن استخدامها لدراسة كيفية تقييم الأشخاص لمصادر المعلومات المختلفة وتقييم البيانات التي يبحثون عنها.
يمكن أن يساعد التحليل باستخدام أساليب التعلم الآلي في تحديد الجوانب السلبية والإيجابية للتعلم الذاتي.
ستساعد الدراسة المشتركة التي تتضمن تقييمًا لهذا النوع من التعلم من العمليات المعرفية والحسابية الخبراء على فهم العمليات التي تشكل أساس التعلم المستقل الموجه ذاتيًا.
ويأمل العلماء أيضًا أنه من خلال فهم هذه العمليات، سيكون من الممكن تطوير أساليب مساعدة للدراسة المستقلة للمادة.