Rapid Automatized Naming (RAN) and Reading Fluency

Rapid Automatized Naming (RAN) and  Reading Fluency: Implications for Understanding and Treatment of Reading Disabilities.  Elizabeth S. Norton and Maryanne Wolf

Annu. Rev. Psychol. 2012.63:427-452.

What is a RAN task?  This task involves timed naming of a limited (usually five) number of stimuli such as numbers, letters, familiar objects or color patches.  The stimuli, usually about fifty of them, are presented repeatedly in random order, in left to-right serial fashion.  The RAS is structured analogously to the RAN, with items belonging to two or three different categories repeated alternately, reflecting the demands of shifting attention and processing between sets of different stimuli.

RAN tasks are one of the  best  predictors of reading fluency across all known orthographies.  RAN predicts reading fluency in all ages, beginning in kindergarten.  Second-grade RAN scores significantly predict  eighth grade reading and spelling scores, and the predictive value of RAN is much stronger in poor readers than in typical readers.

RAN tasks and reading seem to require many of the same processes, from eye saccades to working memory to the connecting of orthographic and phonological representations.    The ability to automate both the individual linguistic and perceptual components and the connections among them in visually presented serial tasks is the major reason why RAN consistently predicts later reading.

 Which processes are involved in rapid naming? (a) attentional processes to the stimulus; (b) bihemispheric visual processes responsible for initial feature detection, visual discrimination, and pattern identification; (c) integration of visual features and pattern information with stored orthographic representations; (d) integration of visual and orthographic information with stored phonological representations; (e) access and retrieval of phonological labels; (f) activation and integration of semantic and conceptual information with all other input; and (g) motoric activation leading to articulation.  

One can consider the amount of time taken to articulate each item’s name versus the amount of time taken for processing between items (often called pause time). Several studies have found that articulation time itself is not strongly associated with reading in the same manner as are overall RAN scores.  Instead, it seems that the interitem processing or pause time may reflect the components of RAN that drive their close association with reading.  Pause time, especially on the RAN letters task, predicted both single-word reading and reading comprehension in first- and second graders.  Pause times at the end of kindergarten were significantly correlated with reading accuracy and fluency in first grade.

Although general processing speed affects both RAN and reading, RAN makes a significant contribution to reading after processing speed is controlled for.   The slow naming speed observed in many individuals with dyslexia might occur at a level higher than simple processing speed; for example, it may occur in the connections between visual and speech circuits in the brain.

How can reading  fluency be improved?  One technique that has been widely used to improve fluency is repeated reading. In this technique, a student reads a passage multiple times, with increasing speed. After repeated reading, students show some  generalizable  increases in speed and accuracy of decoding.

Norton and   Wolf examine reading fluency in the sense of   “fluent comprehension”: a manner of reading in which all sublexical units, words, and connected text and all the perceptual, linguistic, and cognitive processes involved in each level are processed accurately and automatically so that sufficient time and resources can be allocated to comprehension and deeper thought.

The  repeated reading approach yields changes in speed

that may not be related to improvements in  fluent comprehension.

Fluent comprehension depends on accuracy and automaticity at every

level of language.  In order to improve fluent comprehension it's important to explicitly address  the multiple levels of language and multiple cognitive processes involved in reading.  

מבחן שיום מהיר וחשיבותו לניבוי שטף בקריאה

Rapid Automatized Naming (RAN) and  Reading Fluency: Implications for Understanding and Treatment of Reading Disabilities.  Elizabeth S. Norton and Maryanne Wolf

Annu. Rev. Psychol. 2012.63:427-452.

מהו מבחן שיום מהירRAN)  - Rapid Automatized Naming  )?  מבחן RAN מציג מספר מוגבל של גירויים (בדרך כלל חמישה): אותיות או ספרות או כתמי צבע או ציורים של אובייקטים מוכרים -   החוזרים על עצמם בסדר רנדומלי.  מבחן RAN טיפוסי יכול לכלול 50 גירויים כאלה.  הילד צריך לשיים גירויים אלה ברצף במהירות האפשרית.  קיימת גם גירסה של RAN עם קטגוריות מתחלפות (שילוב של שתיים או שלוש קטגוריות כגון אותיות,  ספרות ואובייקטים).  גירסה זו דורשת מעברים של הקשב והעיבוד בין סטים של גירויים שונים.

מבחן RAN הוא אחד מהמנבאים הטובים ביותר של שטף קריאה בכל שפה, החל מגיל הגן. ציוני RAN בכיתה ב' מנבאים באופן מובהק קריאה ואיות בכיתה ח'.  הכוח המנבא של RAN חזק יותר אצל קוראים חלשים מאשר אצל קוראים ממוצעים. 

מבחן RAN וקריאה דורשים תהליכים זהים רבים: תנועות עיניים דומות, זיכרון עבודה, קישור בין ייצוגים אורתוגרפיים (ייצוגי כתיב) ופונולוגיים.   בדומה לקריאה, RAN דורש לעבד ולקשר באופן אוטומטי בין מרכיבים לשוניים ותפיסתיים במשימה רצפית המוצגת באופן חזותי.  

אילו תהליכים קוגניטיבים מעורבים בשיום מהיר?  קשב לגירויים, עיבוד חזותי (הבחנה חזותית וזיהוי דפוסים), אינטגרציה של גירויים חזותיים עם ייצוגים אורתוגרפיים המאוחסנים בזיכרון, אינטגרציה של מידע חזותי ואורתוגרפי עם ייצוגים פונולוגים מאוחסנים בזיכרון, גישה ושליפה של ייצוג פונולוגי של מלים, אקטיבציה ואינטגרציה של מידע סמנטי עם שאר הקלט ואקטיבציה מוטורית המובילה לארטיקולציה.

ניתן לחלק את הביצוע ב – RAN לזמן הארטיקולציה (הגיית המלים) ולזמן העיבוד (בין הגיית המלים השונות).  מחקרים מצאו, שזמן הארטיקולציה עצמו אינו נמצא במתאם גבוה עם הקריאה.  אבל זמן העיבוד שבין הפריטים מנבא קריאת מלים בודדות והבנת הנקרא בכיתות א' ו – ב'.  זמן העיבוד שבין הפריטים אצל ילדים בסוף גן חובה נמצא במתאם משמעותי עם דיוק ושטף בקריאה בכיתה א'.

למרות שמהירות העיבוד הכללית משפיעה הן על RAN והן על קריאה, RAN תורם תרומה ייחודית לניבוי שטף בקריאה מעבר לתרומה של מהירות העיבוד.  מהירות השיום האיטית הקיימת אצל אנשים רבים עם דיסלקסיה נובעת מתהליכים המתרחשים ברמה גבוהה יותר מאשר רמת מהירות העיבוד הפשוטה -  ברמת הקשרים שבין העיבוד החזותי ועיבוד הדיבור במוח. 

כיצד משפרים שטף קריאה? אחת הטכניקות הנפוצות היא באמצעות קריאה חוזרת.  בטכניקה זו, התלמיד קורא טקסט מסוים מספר פעמים, בכל פעם מהר יותר.  לאחר קריאות חוזרות של טקסט, יש שיפור במהירות ובדיוק הקריאה גם בטקסטים שעליהם התלמיד לא התאמן.     

NORTON ו – WOLF מציעים להרחיב את ההגדרה של שטף בקריאה ל"שטף בהבנה": קריאה שבה הילד מעבד באופן מדויק ואוטומטי את היחידות התת-לקסיקליות (מורפמות, למשל), את המלים והטקסט ואת התהליכים התפיסתיים, הלשוניים והקוגניטיבים המעורבים בכל רמה של הקריאה.  עיבוד מדויק ואוטומטי זה מאפשר לילד להקצות די זמן ומשאבים להבנה ולחשיבה מעמיקה. 

שיטת הקריאה החוזרת מובילה לשינויים במהירות שאינם בהכרח קשורים לשיפור ב"שטף בהבנה".  שטף בהבנה תלוי בדיוק ובאוטומטיות בכל רמה של השפה: אורתוגרפיה, מורפולוגיה, תחביר וסמנטיקה.  כדי לשפר את השטף בהבנה נדרשות התערבויות שמתייחסות לכל הרמות הללו. 

What predicts success in second language acquisition? Or: babies know statistics! Part B.

 Frost, R., Siegelman, N., Narkiss, A., & Afek, L. (2013). What predicts successful literacy acquisition in a second language?. Psychological science,24(7), 1243-1252.‏  http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3713085/

In the previous post I wrote about the hypothesis according to which second language acquisition is like any other learning process.  In any learning process we identify and perceive systematic and probabilistic structures in our environment.  Acquiring  second ( and first) language is mainly a process of acquiring and assimilating the statistical features of our linguistic environment.

Israeli researchers Frost, Siegelman, Narkiss  and  Afek, studied this hypothesis with American students at the overseas school of the Hebrew University in Jerusalem.  The students took part in the research during their first year of learning Hebrew as a second language.

Words in Hebrew are normally composed by intertwining a tri-consonantal root, which carries the core-meaning of the word, with word-pattern morphemes in which there are “open slots” for the root’s consonants to fit into.   The typical marker of reading Hebrew is sensitivity to the location of root consonants.   The writing system of Hebrew consists of letters that mostly represent consonants (thereby root information), while most of the vowels can optionally be superimposed on the consonants as diacritical marks (“points”). These points, however, are omitted from most adult reading material. Reading Hebrew fluently cannot be carried out by simply applying grapheme-phoneme conversion rules, but requires a deep understanding of the language. 

Reading Hebrew was assessed at the beginning and at the end of the school year by three tasks. The first monitored speed of decoding of pointed nonwords and reflected the assimilation of the characteristics of the Hebrew writing system. The second monitored accuracy in naming unpointed words, reflecting the implicit learning of Hebrew phonological word patterns. The third -- cross-modal morphological priming -- directly tapped the main marker of reading in Hebrew: the assimilation of the morphological root-based composition of words. 

The authors hypothesized that there will be individual differences in students'  ability to assimilate the structural features of Hebrew, and that these differences will be linked with the students' general ability to acquire and assimilate the statistical features of their environment.

  In order to study this hypothesis, the authored  employed a visual statistical learning (VSL) task  in which 24 relatively complex visual shapes   were presented in a consecutive stream that lasted about ten minutes. The 24 shapes were organized in eight triplets ("words"), which were presented in the 10-minute stream in random order.  Participants were not told that the stream was constructed of "words". However, following this phase, participants were presented with sets of 2 shape sequences :  one was a "word" that  appeared in the stream and the other was a "non-word" made of a sequence of three shapes that were taken from the stream, but did not appear in that order. Their success rate in distinguishing the "words" from the "non-words" reflected their implicit learning of the structure of the visual shapes within the stream. 

The results showed that participants who scored well in the VSL task, that is, picked up the implicit statistical structure embedded in the continuous stream of visual shapes, on average, scored well on the tasks that monitored the assimilation of the Semitic structure of Hebrew words! This suggests that a general non-linguistic faculty of statistical learning accounts, at least to some extent, for success in second language acquisition when the first and the second languages differ in their basic statistical properties. Such an outcome also implies that a simple and short test involving visual shapes could predict the speed of assimilating a new linguistic environment, even before the first foreign word has been learnt.

מה מנבא הצלחה ברכישת שפה שניה? או: תינוקות יודעים סטטיסטיקה! חלק ב'

Frost, R., Siegelman, N., Narkiss, A., & Afek, L. (2013). What predicts successful literacy acquisition in a second language?. Psychological science,24(7), 1243-1252.‏  http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3713085/

בפוסט הקודם כתבתי על ההשערה, לפיה רכישת שפה שניה היא כמו כל

 תהליך למידה אחר.  כשם שבכל תהליך למידה אנחנו מזהים ותופסים מבנים שיטתיים והסתברותיים על פיהם בנויה הסביבה שלנו, כך רכישת שפה שניה (וראשונה) היא בעיקר תהליך של רכישה והטמעה של המאפיינים הסטטיסטים של הסביבה השפתית בה אנו חיים.

החוקרים פרוסט, זיגלמן, נרקיס ואפק מהאוניברסיטה העברית בדקו השערה זו באמצעות מחקר בביה"ס לתלמידי חו"ל.  במחקר השתתפו סטודנטים שהגיעו מחו"ל כדי ללמוד בארץ, בשנה הראשונה בה למדו עברית.

 המאפיין העיקרי שמייחד את קריאת העברית מקריאה של שפות לא שמיות אחרות, הוא הרגישות של הקוראים למיקום עיצורי השורש.  בעברית מלים רבות בנויות משורש של שלושה עיצורים שנושא את 
המשמעות הבסיסית של המלה, וממורפמות שיוצרות דפוסי מלים 
שלתוכן "יוצקים" את השורש.  
  
למשל, במלה "התלבשתי" השורש ל.ב.ש "נוצק" לתוך המבנה 
המורפולוגי המתבטא ב – "הת" וב"תי", וביחד המלה מתארת פעולת לבישה שביצעתי על עצמי בעבר.  לומד העברית צריך לזהות ולהפנים את המבנה הזה כדי שיצליח לרכוש את השפה.  בעברית הכתובה חלק מהתנועות מושמטות.  קריאת עברית לא יכולה להתרחש רק על ידי מיפוי של גרפמות לפונמות (מיפוי של אותיות לצלילים.  כלומר, לא כל המידע שאנו זקוקים לו כדי להגות את המלה   

  נמצא במלה הכתובה). 

 .קריאת עברית דורשת הבנה עמוקה של מבנה השפה 

בתחילת שנת הלימודים בדקו החוקרים מהירות פענוח של מלות תפל מנוקדות, דיוק בקריאת מלים לא מנוקדות, ומבחן שבדק עד כמה הסטודנטים הטמיעו את השורש כמרכיב בסיסי של מלים.   הסטודנטים נבחנו במבחנים אלה גם בסוף שנת הלימודים.  כך ניתן היה לראות עד כמה כל סטודנט התקדם בין שתי הבדיקות. 

החוקרים שיערו שיהיו הבדלים בינאישיים ביכולת של הסטודנטים להטמיע את המאפיינים המבניים של השפה העברית, ושההבדלים האלה יהיו קשורים ביכולת הכללית של אותם סטודנטים לרכוש ולהטמיע כל מיני מאפיינים סטטיסטים של הסביבה בה הם חיים.  כדי לבדוק זאת, בדקו החוקרים את הסטודנטים גם במבחן למידה חזותית סטטיסטית.  במבחן זה הסטודנטים צפו ברצף שהורכב מ - 24 צורות שהוקרן על מסך מחשב במשך עשר דקות.  24 הצורות אורגנו ב – 8 שלישיות של צורות (8 מלים").  הצורות המרכיבות כל שלישיה ("מלה") הוצגו תמיד באותו רצף, אך ה"מלים" עצמן הוצגו באופן רנדומלי.  הסטודנטים לא ידעו, ש"זרם" הצורות בו הם צופים מורכב מ"מלים".  לאחר שלב זה, הציגו בפני הסטודנטים זוגות של "מלים".  אחת "המלים" הופיעה ב"סרטון" רצף הצורות בו הם צפו.  ה"מלה" השניה נבנתה מצורות שהיו ב"זרם" אבל לא הופיעו ברצף זה.  הסטודנטים היו צריכים להבחין בין ה"מלה" שהופיעה ב"זרם" הצורות לבין ה"מלה" שלא הופיעה.  היכולת לבצע הבחנה זו שיקפה את המידה שבה הסטודנט למד את המבנה הפנימי הנסתר שאירגן את "זרם" הצורות בו הוא צפה, מבלי שהיה מודע ללמידה זו. 

הסתבר, שהביצוע במבחן הלמידה החזותית הסטטיסטית ניבא את יכולת הלמידה של קריאת מלות תפל מנוקדות, קריאת מלים לא מנוקדות והטמעת השורש כמרכיב בסיסי של מלים בעברית!  סטודנטים שקיבלו ציונים גבוהים במשימת הלמידה הסטטיסטית החזותית, כלומר, רכשו את המבנה הסטטיסטי החבוי בזרם הרציף של הצורות החזותיות, קיבלו בממוצע ציונים גבוהים יותר במשימות קריאה אלה, שבדקו הטמעה של המבנה השמי של מלים בעברית.  כך, מבחן קצר ופשוט המערב צורות חזותיות יכול לנבא את מהירות ההטמעה של סביבה לשונית חדשה אפילו לפני למידת המלה הראשונה בשפה השניה.

What predicts success in second language acquisition? Or: babies know statistics!

Apparently, there are significant individual differences in the  people's ability to learn a second language.  What causes them?  And what predicts fast and successful acquisition of a second language?

There are two approaches that try to explain these individual differences.  Probably the best explanation combines both approaches.

The first approach argues that the acquisition of a second language is dependent on the same linguistic abilities that allowed for the first language acquisition.  This approach is supported by studies showing that phonological awareness, syntactic knowledge, orthographic knowledge and vocabulary in the first language usually predict success in second language acquisition.  When a child immigrates with high cognitive academic language proficiency in this first language (a level which is usually achieved through reading), he usually acquires high cognitive academic proficiency in the second language  faster and better than a child immigrating with only basic communication skills in his first language.  According to this view, linguistic measures are the best predictors of success in second language acquisition.

The second approach argues that second language acquisition is like any other learning process.  In any learning process we identify and perceive systematic and probabilistic structures in our environment.  Acquiring  second ( and first) language is mainly a process of acquiring and assimilating the statistical features of our linguistic environment.

What does this mean?

Statistical learning refers to the cognitive process by which repeated patterns, or regularities, are extracted from the sensory environment. Such learning often happens without an intention to learn and without an awareness of what was learned.

How do babies acquire language, and how do they identify words in the stream of voice sounds they hear when someone talks to them?  Saffran and colleagues showed that 8-month old 2 infants are sensitive to auditory statistical regularities. They exposed infants to a stream of syllables, constructed from 12 syllables (e.g., tu, pi, ro, bi, da, ku, go, la, bu, pa, do, ti) that formed four tri-syllabic “words” (e.g., tupiro, bidaku, golabu, padoti). After a 2- minute exposure to streams such as “bidakupadotibidakugolabutupiro …”, infants were tested in a habituation procedure with two tri-syllables. One was a “word” (e.g., “bidaku”) heard during the 2 min-exposure phase, and the other was a foil (e.g., “tudabu”). The foils were composed of three syllables that were never paired together. Saffran and colleagues found that infants showed more interest in the foil than in the word, as indexed by increased listening time (e (i.e., the duration of showing interest in each tri-syllable). That is, infants are capable of statistical learning after just two minutes of exposure to sound sequences.

Oral  and written words in any language are built by rules that restrict and determine their internal structure (for example, the sound sequence "shchtz" is not possible in English, and "lpstzr" cannot be an English word).  Each language has its own statistical structure, and when people acquire a second language, they implicitly acquire, according to the second approach, a new set of statistical rules.

Thus, according to the second approach, the fundamental cognitive faculty of implicit correlation-learning which underlies any form of learning plays a primary role in second language acquisition.

The degree of similarity between the statistical characteristics of the first and second languages can affect the process of statistical learning of the second language structure.  Like any other cognitive ability, individual differences in sensitivity to correlations in the environment can affect second language acquisition.

Is it really so?  And how do we measure it?  In the next post.

מה מנבא הצלחה ברכישת שפה שניה? או: תינוקות יודעים סטטיסטיקה!

  

כולנו חשים שקיימים הבדלים בינאישיים משמעותיים ביכולת של אנשים ללמוד שפה שניה.  מה גורם להם?  ומה מנבא רכישה מוצלחת ומהירה 

של שפה שניה? 

קיימות שתי גישות שמסבירות הבדלים בינאישיים אלה, ומן הסתם ההסבר הטוב ביותר הוא באמצעות שילוב של שתיהן. 

הגישה הראשונה גורסת שרכישת שפה שניה נשענת על היכולות השפתיות שעומדות גם בבסיס רכישת שפת האם.  גישה זו נתמכת על ידי ממצאי מחקרים שמראים שמודעות פונולוגית, שליטה תחבירית, ידע אורתוגרפי ואוצר מלים בשפת האם בדרך כלל מנבאים הצלחה ברכישת שפה שניה.  גם רמת האוריינות שהושגה בשפת האם משפיעה וקובעת במידה רבה את רכישת האוריינות בשפה שניה.  כלומר, כאשר ילד עולה לארץ עם שפת אם במשלב גבוה, ספרותי (דבר שמושג בדרך כלל באמצעות קריאה) – הוא מצליח בדרך כלל לרכוש עברית במשלב גבוה, עברית ספרותית (וכנראה גם רמת קריאה והבנת נקרא טובות) מהר וטוב יותר מאשר ילד שעולה לארץ כאשר שפת האם שלו היא במשלב נמוך, שפה מדוברת.  לפי גישה זו, מדדים לשוניים הם המנבאים הטובים ביותר להצלחה ברכישת שפה זרה שניה. 

הגישה השניה טוענת שרכישת שפה שניה היא כמו כל תהליך למידה אחר.  כשם שבכל תהליך למידה אנחנו מזהים ותופסים מבנים שיטתיים והסתברותיים על פיהם בנויה הסביבה שלנו, כך רכישת שפה שניה (וראשונה) היא בעיקר תהליך של רכישה והטמעה של המאפיינים הסטטיסטים של הסביבה השפתית בה אנו חיים.

למה הכוונה?

למידה סטטיסטית היא תהליך קוגניטיבי שבו אנו לומדים אילו דפוסים בסביבה שלנו חוזרים על עצמם, מה החוקיות לפיה בנויה הסביבה שלנו.  למידה כזו מתרחשת לעתים קרובות בלי כוונה ללמוד ובלי מודעות למה שנלמד. 

כיצד תינוקות רוכשים שפה, ואיך הם מבחינים במלים בתוך רצף הקולות 

שזורם אליהם כאשר מישהו מדבר אליהם?  החוקר SAFFRAN הראה, שתינוקות בני שמונה חדשים רגישים לחוקיות סטטיסטית שמיעתית.  SAFFRAN וחבריו חשפו תינוקות ל"זרם" או רצף של הברות, שנבנה מ – 12 הברות (למשל, tu, pi, ro, bi, da, ku, go, la, bu, pa, do, ti).  הברות אלה יצרו ארבע "מלים" בנות שלוש הברות כל אחת (למשל, tupiro, bidaku, golabu, padoti).  לאחר חשיפה של שתי דקות (בלבד!) לרצפים כגון “bidakupadotibidakugolabutupiro …”, התינוקות נבחנו בתהליך של הביטואציה עם שתי "מלים" בנות שלוש הברות.   אחת מה"מלים" היתה זהה לאחת ה"מלים" שהתינוק שמע במהלך החשיפה בת שתי הדקות לזרם ההברות (למשל, “bidaku”, שנמצאת בדיוק בתחילת הרצף שמובא בדוגמה למעלה).  המלה השניה עמה התינוקות נבחנו היתה "מלת תפל" (למשל, (“tudabu".  מלת תפל זו הורכבה אמנם מההברות שהילד שמע, אך מהברות שלעולם לא הופיעו ביחד ברצף זה.  SAFFRAN  וחבריו מצאו, שתינוקות התעניינו יותר ב"מלת התפל" מאשר ב"מלה האמיתית" (כלומר הם גילו דיסהביטואציה למלת התפל, מכיוון שזיהו שהיא בלתי מוכרת).  כלומר, התינוקות הצליחו ללמוד את החוקיות הסטטיסטית של רצפי ההברות (אילו רצפים יוצרים מלים ואילו לא) לאחר שתי דקות חשיפה בלבד!

המלים המדוברות והכתובות בכל שפה בנויות לפי מערכת חוקים

המגבילה וקובעת את המבנה הפנימי שלהן (למשל, צירוף הצלילים "קס" לא יופיע במלים בעברית, או "שזסקנצגר"  לא יכולה להיות מלה בעברית).  לכל שפה יש מבנה סטטיסטי מיוחד לה, וכאשר אנשים רוכשים שפה שניה, הם רוכשים, על פי הגישה השניה, באופן לא לגמרי מודע, סט חדש של כללים סטטיסטים. 

כלומר, על פי הגישה השניה, היכולת הקוגניטיבית הבסיסית ללמידת מתאמים, העומדת בבסיס כל צורה של למידה, משחקת תפקיד חשוב ברכישת שפה שניה.

מידת הדמיון בין המאפיינים הסטטיסטים של שפת האם והשפה השניה יכולה להשפיע על תהליך הלמידה הסטטסטית של מבנה השפה השניה.  כמו בכל יכולת קוגניטיבית אחרת, הבדלים בינאישיים אפשריים ברגישות למתאמים בסביבה עלולים להשפיע על רכישת שפה שניה.

האם זה אכן כך, וכיצד בודקים זאת?  בפוסט הבא.

What's better – discovery learning or direct instruction? It depends on learner's characteristics (too).

Student Learning: What Has Instruction Got to Do With It? Hee Seung Lee and John R. Anderson  Annu. Rev. Psychol. 2013.64:445-469  http://www.usc-dr-edens.org/uploads/7/2/5/3/7253252/annurev-psych-student_learning__and_instruction.pdf

Discovery learning is a learning style in which students receive minimal instruction and construct their own knowledge.  Direct instruction is the traditional learning style of teaching the material and then practicing it.  Which style is better?

Although this question is interesting and relevant for every study domain, most research cited in this interesting paper was done in math.  I hope the conclusions can be generalized to other domains.

Learning conditions that introduce certain difficulties during instruction, as happens in discovery learning, appear to slow the rate of learning but often lead to better long-term retention and transfer than learning conditions with less difficulty.

This argument was assessed in a study in which students were trained to decipher cryptograms with different forms of instructional methods. The researchers compared students who were given explicit rules followed by problem practice with students who just tried to solve the problems and had to discover the rules. The discovery students did better on transfer problems that required new rules.

In another study,   children in discovery classrooms  used a variety of physical manipulatives and worked in pairs to solve mathematical problems. After working in pairs, a teacher led a whole-class discussion, and the children talked about their interpretations and solutions. After a while, students were given a standardized achievement test. The results showed that students in discovery and regular classrooms were not different in terms of the level of computational performance. However, the students in the discovery classrooms demonstrated higher levels of conceptual understanding than those in the regular classrooms.

In another study, children were traced for three years to assess understanding of concepts and procedures on multidigit addition and subtraction. The study compared students who used an invented strategy with students who used a standard algorithm. Students who invented a strategy were able to use not only their own invented strategy (if asked to do so), but also the standard algorithm after they learned that. Invention students also showed better understanding of base-ten number concepts and better performance in a transfer task. On the other hand, the algorithm group showed significantly more buggy algorithms in their problem solving than did the invented-strategy group,   implying that they depended on the use of learned procedures and lacked a deep conceptual understanding about the computation procedures.

 Discovery learning is believed to increase students’ positive attitudes toward learning. Learning through exploration allows students to have more control in a task, and this in turn fosters more intrinsic motivation. In addition, it is argued that discovery learning enables students to learn additional facts about the target domain.

The discovery learning approach appears to be effective only with high levels of practice and more time for the learning phase than allocated in direct instruction. In the early phases of learning, students who are learning through discovery make more errors and understand the material less.  Only when they have enough time to learn and practice they enjoy the advantages of discovery learning.

Another instruction method that works well is worked examples. Worked examples   provide an expert’s solution that students can emulate. Students  are typically given step by-step solution steps, and a final answer to the problem. Worked examples are usually alternated with problems to be solved.  Worked examples are very effective in the early phase of learning.  Students who are prompted to generate their own explanations for worked examples show  greater learning gains than those who are prompted to paraphrase provided explanations for the same example.

In another study, 7^th grade students solved multistep equations.  One student group studied sets of two differently solved solutions to the same problem.  The students were asked to compare the two solutions and to contrast them.  The two solutions were written on the same page, and each step was named.  Another student group studied the same sets of two worked examples, but each was presented on a different page.  The students were not asked to compare and contrast them but rather to think about each solution.  After two days of this intervention, the student's conceptual knowledge,  procedural knowledge  and procedural flexibility were tested.  The students who compared between the two worked examples gained more procedural knowledge and more flexibility, and had a better transfer ability than students who learned each example by itself.  There was no difference between the groups in conceptual knowledge.

Often it's best to integrate discovery learning and direct instruction. In one study, students learned the concept of density. In the direct instruction condition, student were told the relevant concepts and formulas on density and then practiced with contrasting cases. In the discovery condition, students had to invent formulas with the same contrasting cases first, and then formulas were provided only after they completed all the inventing tasks. Both groups of students showed a similar level of proficiency at applying a density formula on a word problem; however, the invention students showed better performance on the transfer tests that also required an understanding of ratio concepts but had semantically unrelated topics.   The direct instruction students did not have a chance to find the deep structure because they simply focused on what they had been told and practiced applying the learned formulas. The inventing activity appeared to serve as preparation for future learning, and thus when the expert solutions were provided later, these students could appreciate the expert solutions better than those who were not prepared. Even though most students fail to generate valid methods on their own during the invention phase, this failure experience actually helps students become prepared to learn better in the following learning phase by activating students’ prior knowledge and having students attend to critical features of the learned concepts. 

Discovery learning is not always better than direct instruction.  It depends on learner characteristics. Experienced learners (those who have prior knowledge of the material) benefit more from minimal instruction (that is, discovery learning).  Students with high levels of prior knowledge benefit more from comparing and contrasting two worked examples.  Students with low levels of prior  knowledge learn less well this way.  Comparing and contrasting only overloads them.  High ability students benefit more from discovery learning than low ability students.   When they have difficulties, high ability students tend to lean more on previously studied examples than low ability students.  High ability students spend more time studying worked examples than low ability students.  They also have more solution ideas, they can explain the solutions better, and they can identify their misunderstandings better than low ability students.  Students with low ability gain more from direct instruction.

מה טוב יותר – למידת חקר או הוראה ישירה? זה תלוי גם במאפייני הלומד.

מה טוב יותר – למידת חקר או הוראה ישירה?  זה תלוי גם במאפייני הלומד.

Student Learning: What Has Instruction Got to Do With It? Hee Seung Lee and John R. Anderson  Annu. Rev. Psychol. 2013.64:445-469  http://www.usc-dr-edens.org/uploads/7/2/5/3/7253252/annurev-psych-student_learning__and_instruction.pdf

למידה באמצעות חקר  DISCOVERY LEARNING היא סגנון למידה בו התלמידים מקבלים הנחיות מינימליות, ועליהם לחקור ולבנות את הידע שלהם בעצמם.  הוראה ישירה היא סגנון הלמידה המסורתי של הוראת החומר על ידי המורה ולאחר מכן תירגולו.    איזה סגנון למידה טוב יותר? 

למרות שהשאלה מעניינת לגבי כל תחום לימוד, מרבית המחקרים שהובאו במאמר מעניין זה התמקדו בתחום המתמטיקה.  ייתכן שהסיבה לכך היא שקל יותר למדוד תוצאות של שיטות הוראה שונות בתחום זה.  אני מקווה שניתן להכליל את המסקנות גם לתחומים אחרים. 

תנאי למידה שמציבים בפני הלומד קשיים מסויימים במהלך הרכישה, כמו למידת חקר, מאיטים את קצב הלמידה אבל מובילים לעתים קרובות לשמירת החומר טוב יותר בזיכרון לטווח ארוך ולהעברה טובה יותר שלו (כלומר, ליכולת לפתור בעיות דומות שלא נלמדו באופן ישיר) מאשר תנאי למידה פחות קשים.

טענה זו נבדקה במחקר בו אימנו תלמידים לפתור כתבי חידה.  חלק מהתלמידים קיבלו כללים וגם עברו אימון, וחלקם האחר לא קיבל כללים וגם לא אימון (הם פשוט ניסו לפתור את כתב החידה ולגלות את הכללים.  הם עסקו בלמידת חקר).  התלמידים שעסקו בלמידת חקר הצליחו יותר בבעיות העברה (בעיות דומות) שדרשו גילוי ושימוש בכללים חדשים.

במחקר אחר, תלמידים נעזרו בעזרי לימוד מוחשיים וניסו לפתור בעיות במתמטיקה בזוגות (הם לא למדו דרכים לפתור בעיות אלה בהוראה ישירה).  לאחר העבודה בזוגות היה דיון כיתתי, בו הילדים דיברו על הפרשנויות והפתרונות שלהם.  בתום התערבות זו, התלמידים בכיתות בהן התבצעה התערבות זו ובכיתות בהן התבצעה הוראה ישירה עברו מבחני הישגים בחשבון.  תלמידים בכיתות ההתערבות לא נבדלו ביכולת החישובית שלהם מתלמידים בכיתות הוראה ישירה.  אבל, תלמידים שעברו את ההתערבות, היו בעלי רמות גבוהות יותר של הבנה קונצפטואלית מאשר תלמידים בכיתות ההוראה הישירה. 

במחקר אחר, עקבו אחר תלמידים במשך שלוש שנים כדי להעריך את ההבנה שלהם של מושגים ופרוצדורות בחיבור וחיסור רב ספרתי.  המחקר השווה בין תלמידים שהשתמשו באסטרטגיה שהם המציאו לבין תלמידים שהשתמשו בשיטות סטנדרטיות.  תלמידים שהמציאו אסטרטגיה הצליחו להשתמש לא רק באסטרטגיה שהם המציאו, אלא גם בשיטה  הסטנדרטית לאחר שלמדו אותה.  התלמידים שהמציאו הגיעו גם להבנה טובה יותר של המבנה העשרוני של המספר וביצוע טוב יותר במשימת העברה.  הקבוצה שלמדה את השיטה הסטנדרטית לפתרון שגתה יותר בהפעלת שיטה זו מאשר הקבוצה שהמציאה.  זאת כנראה מכיוון שתלמידים אלה היו תלויים בפרוצדורה שהם למדו ולא רכשו הבנה קונצפטואלית עמוקה של תהליכי החישוב.

זאת ועוד:  במחקרים גילו, שלמידת חקר משפרת את הגישה של התלמידים כלפי הלמידה.  בסגנון למידה זה, התלמידים שולטים יותר בתהליך הלמידה וזה משפר את המוטיוציה שלהם.  למידת חקר מעניקה לתלמידים הזדמנות להרחיב את ידיעותיהם בתחום וללמוד היבטים שהם לא היו לומדים באמצעות הוראה ישירה. 

למרות כל היתרונות הכתובים למעלה, למידת חקר טובה יותר רק כאשר מקצים מספיק זמן לתהליך הרכישה ולתירגול.  תהליך הרכישה בסגנון למידה זה הוא ארוך יותר מאשר בהוראה ישירה, וגם נדרש תירגול רב יותר.  אם התלמידים שלומדים באמצעות חקר לא מקבלים את הזמן הנדרש ואת כמות התירגול הנדרשת, הם עלולים להיוותר במצב של חוסר הבנה מספקת של החומר.  בשלב הראשון של תהליך הלמידה, תלמידים שלומדים באמצעות חקר מבצעים יותר שגיאות ומבינים פחות טוב את החומר.  רק לאחר שניתן מספיק זמן ללמידה ולתירגול מתקבל יתרון ללמידת חקר.

שיטת למידה נוספת שעובדת היטב היא למידה באמצעות דוגמאות פתורות.  בשיטה זו נותנים לתלמידים דוגמאות פתורות מהן הם יכולים ללמוד ואותן הם יכולים לחקות.  דוגמאות פתורות אלה משולבות בדרך כלל בבעיות בלתי פתורות.  דוגמאות פתורות הן יעילות מאד בעיקר בתחילת תהליך הלמידה. תלמידים שניסו להסביר דוגמאות פתורות לעצמם ולחבריהם   למדו טוב יותר מאשר תלמידים שלא ניסו להסביר בעצמם, אלא רק חזרו על הסברים שהם קיבלו לאותן דוגמאות פתורות. 

במחקר אחר נתנו לתלמידים בכיתה ז' לפתור משוואות רבות צעדים.  חלק מהתלמידים קיבלו סטים של שתי דוגמאות פתורות של פתרונות שונים לאותה בעיה.  התלמידים התבקשו  להשוות ולהנגיד בין שתי הדוגמאות.  צעדי הפתרון של שתי הדוגמאות הפתורות נכתבו על אותו עמוד, וכל צעד בפתרון כונה בשם.  קבוצה אחרת של תלמידים למדו אותן דוגמאות פתורות, אבל כל אחת מהן הוצגה על דף שונה.  תלמידים אלה לא התבקשו להשוות ולהנגיד בין הדוגמאות הפתורות, אלא לחשוב על הפתרון של כל דוגמה.  לאחר יומיים של התערבות כזו, בחנו את הידע קונצפטואלי, הפרוצדוראלי ואת הגמישות הפרוצדוראלית של התלמידים.  התלמידים שהשוו בין שתי הדוגמאות הפתורות רכשו יותר ידע פרוצדוראלי ויותר גמישות, והיו בעלי יכולת העברה טובה יותר מאשר התלמידים שלמדו כל דוגמה פתורה לחוד.  אבל לא היה הבדל בידע קונצפטואלי בין שתי הקבוצות.   

פעמים רבות כדאי לשלב למידת חקר עם הוראה ישירה:  במחקר מסוים, תלמידים למדו את נושא הצפיפות.  קבוצה אחת למדה באופן ישיר ואחר כך תירגלה עם דוגמאות.   קבוצה שניה קיבלה את הדוגמאות והיתה צריכה להמציא נוסחאות (למידת חקר).  רק לאחר שלב זה קיבלו תלמידי קבוצת החקר את הנוסחאות.    שתי הקבוצות הראו רמות דומות של שליטה ביישום הנוסחאות שנלמדו.  אבל התלמידים שהמציאו ביצעו טוב יותר בבעיות העברה (בעיות דומות).  התלמידים שלמדו באמצעות הוראה ישירה בלבד, לא קיבלו הזדמנות למצוא את מבנה העומק של החומר, מכיוון שהם התמקדו רק במה שנאמר להם ובמה שתרגלו.  פעולת ההמצאה היתה הכנה טובה ללמידה עתידית.   למרות שמרבית התלמידים לא הצליחו (ולא מצליחים בדרך כלל) למצוא בעצמם שיטות תקפות בשלב ההמצאה, הכשלון הזה בעצם עוזר להם  ללמוד טוב יותר בהוראה ישירה שבאה לאחר מכן, מכיוון שפעולת ההמצאה מפעילה את הידע הקודם שלהם ועוזרת להם להתמקד בהיבטים חשובים של המושגים הנלמדים. 

אולם, למידת חקר אינה תמיד טובה יותר מלמידה ישירה.  זה תלוי מאד במאפייני הלומד.  לומדים מומחים (כאלה שמכירים כבר את הנושא הנלמד) מפיקים תועלת רבה יותר כאשר הם מקבלים מעט הנחיה ישירה (כלומר, בלמידת חקר).  במחקר נמצא, שתלמידים בעלי ידע מוקדם גבוה מפיקים תועלת רבה יותר מהשוואה ומהנגדה בין שתי דוגמאות פתורות.  לעומתם, תלמידים בעלי ידע מוקדם נמוך לומדים פחות טוב באמצעות השוואה בין דוגמאות פתורות.  פעולת ההשוואה רק מעמיסה עליהם ומפריעה להם ללמוד את החומר. 

תלמידים בעלי יכולת גבוהה מפיקים יותר תועלת מלמידה עצמאית, למידת חקר, מתלמידים בעלי יכולת נמוכה.  כאשר הם מתקשים בפתרון בעיות, תלמידים בעלי יכולת גבוהה נוטים להיעזר יותר בדוגמאות שהם למדו קודם מאשר תלמידים בעלי יכולת נמוכה.  תלמידים חזקים מקדישים יותר זמן ללמידת הדוגמאות הפתורות מאשר תלמידים פחות חזקים.  לתלמידים חזקים יש רעיונות רבים יותר לפתרון, הם יכולים להסביר באופן מפורט יותר את דרך הפתרון, ולזהות טוב יותר את אי ההבנות שלהם מתלמידים חלשים.   תלמידים בעלי יכולת נמוכה עלולים להיפגע מלמידת חקר, ולהפיק תועלת רבה יותר מלמידה ישירה.