Taitojen hankinta: Kognitiiviset oppimisprosessit

Pätevyyden kehittäminen millä tahansa alalla on taitojen hankintaprosessi. Aloitamme tarkastelemalla yleisten ja erityistaitojen hankintaan liittyviä kysymyksiä.

Taitoja voidaan erotella spesifisyyden asteen mukaan. Yleisiä taitoja voidaan soveltaa moniin eri tieteenaloihin; erityistaidot ovat hyödyllisiä vain tietyillä aloilla. Kuten avauskuvauksessa todettiin, ongelmanratkaisu ja kriittinen ajattelu ovat yleisiä taitoja, koska ne ovat hyödyllisiä monien kognitiivisten, motoristen ja sosiaalisten taitojen hankkimisessa, kun taas polynomien tekijöihin jako ja neliöjuuriongelmien ratkaiseminen edellyttävät erityistaitoja, koska niillä on rajallisia matemaattisia sovelluksia.

Yleisten taitojen hankkiminen helpottaa oppimista monin tavoin. Bruner (1985) totesi, että tehtävät, kuten “opiminen pelaamaan shakkia, oppiminen soittamaan huilua, oppiminen matematiikkaa ja oppiminen lukemaan Gerard Manley Hopkinsin säkeiden rytmiä” (s. 5–6), ovat samankaltaisia siinä mielessä, että ne edellyttävät huomiota, muistia ja sinnikkyyttä.

Samalla jokaisella taidon oppimisen tyypillä on ainutlaatuisia piirteitä. Bruner (1985) väitti, että näkemykset oppimisesta eivät ole yksiselitteisesti oikeita tai vääriä; pikemminkin niitä voidaan arvioida vain sellaisten olosuhteiden valossa kuin opittavan tehtävän luonne, suoritettavan oppimisen tyyppi ja oppijoiden tilanteeseen tuomat ominaisuudet. Tehtävien monet erot, kuten kemian yhtälöiden tasapainottamisen oppiminen ja voimistelun puomilla tasapainottamisen oppiminen, edellyttävät erilaisia prosesseja oppimisen selittämiseksi.

Aluekohtainen spesifisyys määritellään eri tavoin. Ceci (1989) käytti termiä viittaamaan erillisiin deklaratiivisiin tietorakenteisiin. Muut tutkijat sisällyttävät proseduraalisen tiedon ja pitävät spesifisyyttä tiedon hyödyllisyyteen liittyvänä (Perkins & Salomon, 1989). Kysymys ei todellakaan ole yhden kannan todistamisesta tai kumoamisesta, koska tiedämme, että sekä yleisiä että erityistaitoja tarvitaan oppimisessa (Voss, Wiley & Carretero, 1995). Pikemminkin kysymys on sen määrittämisestä, missä määrin minkä tahansa tyyppinen oppiminen edellyttää yleisiä ja erityistaitoja, mitä nämä taidot ovat ja mitä reittiä niiden hankinta seuraa.

Taitojen spesifisyyden ajatteleminen jatkumona on suositeltavaa, kuten Perkins & Salomon (1989) selittivät:

Yleinen tieto sisältää laajalti sovellettavia strategioita ongelmanratkaisuun, kekseliääseen ajatteluun, päätöksentekoon, oppimiseen ja hyvään henkiseen hallintaan, jota joskus kutsutaan itsekontrolliksi, itsesäätelyksi tai metakognitioksi. Esimerkiksi shakissa hyvin spesifinen tieto (jota usein kutsutaan paikalliseksi tiedoksi) sisältää pelin säännöt sekä tiedon siitä, miten käsitellä lukemattomia erityistilanteita, kuten erilaisia avauksia ja tapoja saavuttaa shakkimatti. Välitason yleisyyttä ovat strategiset käsitteet, kuten keskustan hallinta, jotka ovat jossain määrin spesifisiä shakille, mutta jotka myös kutsuvat laajaan sovellukseen analogian avulla. (s. 17)

Sitten voimme kysyä: Mikä on tärkeintä oppimisen onnistumisen varmistamiseksi? Tarvitaan jonkin verran paikallista tietoa – ei voi tulla taitavaksi murtoluvuissa oppimatta murtolukutoimitusten sääntöjä (esim. yhteenlasku, vähennyslasku). Kuten Perkins ja Salomon (1989) totesivat, tärkeämpiä kysymyksiä ovat kuitenkin: Missä ovat pullonkaulat mestaruuden kehittämisessä? Voiko asiantuntijaksi tulla vain aluekohtaisella tiedolla? Jos ei, missä vaiheessa yleisistä pätevyyksistä tulee tärkeitä?

Ohlsson (1993) esitti mallin taitojen hankkimisesta harjoittelun avulla, joka koostuu kolmesta alitoiminnosta: tehtävän kannalta relevanttien käyttäytymismallien luominen, virheiden tunnistaminen ja virheiden korjaaminen. Tämä malli sisältää sekä yleisiä että tehtäväkohtaisia prosesseja. Oppijat seuraavat edistymistään vertaamalla nykytilaansa aiempaan tietoon. Tämä on yleinen strategia, mutta oppimisen edetessä siitä tulee yhä enemmän sopeutunut erityisiin tehtäväolosuhteisiin. Virheet johtuvat usein yleisten menettelytapojen soveltamisesta sopimattomasti (Ohlsson, 1996), mutta aiempi aluekohtainen tieto auttaa oppijoita havaitsemaan virheitä ja tunnistamaan olosuhteet, jotka aiheuttivat ne. Harjoittelun ja oppimisen myötä yleisistä menetelmistä tulee siten erikoistuneempia.

Ongelmanratkaisu on hyödyllistä taitojen oppimisessa monilla sisältöalueilla, mutta tehtäväolosuhteet edellyttävät usein erityistaitoja asiantuntemuksen kehittämiseksi. Monissa tapauksissa tarvitaan näiden kahden tyyppisten taitojen yhdistämistä. Tutkimukset osoittavat, että asiantuntijoiden ongelmanratkaisijat käyttävät usein yleisiä strategioita kohdatessaan tuntemattomia ongelmia ja että yleisten metakognitiivisten kysymysten esittäminen (esim. “Mitä minä teen nyt?” “Vieekö se minua minnekään?”) helpottaa ongelmanratkaisua (Perkins & Salomon, 1989). Näistä positiivisista tuloksista huolimatta yleiset periaatteet eivät usein siirry (Pressley et al., 1990; Schunk & Rice, 1993). Siirto edellyttää yleisten strategioiden yhdistämistä tekijöihin, kuten itsevalvonnan opetukseen ja harjoitteluun tietyissä yhteyksissä. Avauskuvauksen tavoitteena on, että kun opiskelijat oppivat yleisiä strategioita, he pystyvät sopeuttamaan ne tiettyihin olosuhteisiin.

Lyhyesti sanottuna asiantuntemus on suurelta osin aluekohtaista (Lajoie, 2003). Se edellyttää rikasta tietopohjaa, joka sisältää alan tosiasiat, käsitteet ja periaatteet yhdistettynä oppimisstrategioihin, joita voidaan soveltaa eri aloilla ja jotka on ehkä räätälöitävä kullekin alalle. Ei voida odottaa, että strategiat, kuten avun hakeminen ja tavoitteiden edistymisen seuraaminen, toimisivat samalla tavalla eri aloilla (esim. differentiaali- ja integraalilaskenta ja seiväshyppy). Samalla Perkins ja Salomon (1989) huomauttivat, että yleisistä strategioista on hyötyä epätyypillisten ongelmien ratkaisemisessa eri aloilla riippumatta henkilön yleisestä pätevyystasosta alalla. Nämä havainnot viittaavat siihen, että opiskelijoilla on oltava vankka perusosaaminen sisältöalueen tiedoissa (Ohlsson, 1993) sekä yleisessä ongelmanratkaisussa ja itsesääntelystrategioissa.

Kognitiivisten ja konstruktivististen oppimiskäsitysten kasvaessa tutkijat ovat siirtyneet pois oppimisen tarkastelusta reaktioiden muutoksina, jotka johtuvat differentiaalisesta vahvistamisesta, ja ovat alkaneet kiinnostua opiskelijoiden uskomuksista ja ajatteluprosesseista oppimisen aikana. Oppimistutkimuksen painopiste on muuttunut vastaavasti.

Akateemisen oppimisen tutkimiseksi monet tutkijat ovat käyttäneet aloittelijasta asiantuntijaksi -metodologiaa seuraavin vaihein:

• Määrittele opittava taito.
• Etsi asiantuntija (eli henkilö, joka suorittaa taidon hyvin) ja aloittelija (henkilö, joka tietää jotain tehtävästä, mutta suorittaa sen huonosti).
• Selvitä, kuinka aloittelija voidaan siirtää asiantuntijatasolle mahdollisimman tehokkaasti.

Tämä metodologia on intuitiivisesti uskottava. Perusajatuksena on, että jos haluat ymmärtää, kuinka kehittyä taitavammaksi jollakin alueella, tutki tarkasti henkilöä, joka suorittaa kyseisen taidon hyvin. Näin voit oppia, mitä tietoa hänellä on, mitkä menettelytavat ja strategiat ovat hyödyllisiä, kuinka käsitellä vaikeita tilanteita ja kuinka korjata virheitä. Mallilla on monia tosielämän vastineita, ja se heijastuu oppisopimuskoulutuksessa, työssäoppimisessa ja mentoroinnissa.

Suuri osa tiedosta siitä, kuinka enemmän ja vähemmän pätevät henkilöt eroavat toisistaan jollakin alueella, on peräisin tutkimuksesta, joka perustuu osittain tämän metodologian oletuksiin (VanLehn, 1996). Aloittelijoihin verrattuna asiantuntijoilla on laajemmat tiedot, parempi ymmärrys siitä, mitä he eivät tiedä, he käyttävät enemmän aikaa ongelmien alustavaan analysointiin ja ratkaisevat ne nopeammin ja tarkemmin (Lajoie, 2003). Tutkimus on myös tunnistanut eroja taidon hankinnan vaiheissa. Tällaisen tutkimuksen tekeminen on työvoimavaltaista ja aikaa vievää, koska se edellyttää oppijoiden pitkäaikaista tutkimista, mutta se tuottaa rikkaita tuloksia.

Samalla tämä malli on enemmänkin deskriptiivinen kuin selittävä: se kuvaa, mitä oppijat tekevät, eikä selitä, miksi he tekevät niin. Malli olettaa myös hiljaisesti, että on olemassa tietty kiinteä taitojen kokonaisuus, joka muodostaa asiantuntemuksen tietyllä alueella, mutta näin ei aina ole. Opetuksen suhteen Sternberg ja Horvath (1995) väittivät, että ei ole olemassa yhtä standardia; pikemminkin asiantuntijaopettajat muistuttavat toisiaan prototyyppisellä tavalla. Tämä on järkevää, kun otetaan huomioon kokemuksemme mestariopettajista, jotka tyypillisesti eroavat toisistaan useilla tavoilla.

Lopuksi malli ei automaattisesti ehdota opetusmenetelmiä. Sellaisenaan sillä voi olla rajallinen hyöty luokkahuoneopetuksessa ja -oppimisessa. Oppimisen selitysten ja vastaavien opetusehdotusten tulisi perustua vankasti teorioihin ja tunnistaa tärkeitä henkilökohtaisia ja ympäristöön liittyviä tekijöitä. Näitä tekijöitä korostetaan tässä ja muissa tämän kurssin oppitunneissa.

Hyvä paikka tutkia asiantuntija–aloittelija eroja on tieteessä, koska monissa tieteellisissä domeeneissa tehty tutkimus on verrannut aloittelijoita asiantuntijoihin asiantuntemuksen osatekijöiden tunnistamiseksi. Tutkijat ovat myös tutkineet opiskelijoiden tieteellisen tiedon rakentamista sekä implisiittisiä teorioita ja päättelyprosesseja, joita he käyttävät ongelmanratkaisussa ja oppimisessa (Linn & Eylon, 2006; Voss ym., 1995; White, 2001; C. Zimmerman, 2000).

Asiantuntijat tieteellisissä domeeneissa eroavat aloittelijoista tiedon määrässä ja organisoinnissa. Asiantuntijoilla on enemmän domeenikohtaista tietoa ja he todennäköisemmin organisoivat sen hierarkioihin, kun taas aloittelijat usein osoittavat vähän päällekkäisyyttä tieteellisten käsitteiden välillä.

Chi, Feltovich ja Glaser (1981) pyysivät asiantuntijoita ja aloittelijoita lajittelemaan fysiikan oppikirjan ongelmia millä tahansa haluamallaan perusteella. Aloittelijat luokittelivat ongelmat pinnallisten ominaisuuksien (esim. laitteisto) perusteella; asiantuntijat luokittelivat ongelmat ongelman ratkaisemiseen tarvittavan periaatteen perusteella. Asiantuntijat ja aloittelijat erosivat myös deklaratiivisen tiedon muistiverkostoissa. Esimerkiksi “Kalteva taso” yhdistettiin aloittelijoiden muistoissa kuvaileviin termeihin, kuten “massa”, “kitka” ja “pituus”. Asiantuntijoilla oli nämä kuvaajat muistoissaan, mutta lisäksi he olivat tallentaneet mekaniikan periaatteita (esim. energian säilyminen, Newtonin voimalait). Asiantuntijoiden laajempi periaatteiden tuntemus oli organisoitu siten, että kuvaajat olivat alisteisia periaatteille.

Aloittelijat käyttävät usein periaatteita virheellisesti ongelmien ratkaisemiseen. McCloskey ja Kaiser (1984) esittivät seuraavan kysymyksen korkeakouluopiskelijoille:

Juna ajaa vauhdilla laakson ylittävän sillan yli. Junan rullatessa matkustaja nojaa ulos ikkunasta ja pudottaa kiven. Mihin se putoaa?

Noin kolmasosa opiskelijoista sanoi, että kivi putoaisi suoraan alas. He uskoivat, että työnnetty tai heitetty esine saa voiman, mutta liikkuvan ajoneuvon kuljettama esine ei saa voimaa, joten se putoaa suoraan alas. Opiskelijoiden tekemä analogia oli henkilön kanssa, joka seisoo paikallaan ja pudottaa esineen, joka putoaa suoraan alas. Kiven putoamisrata liikkuvasta junasta on kuitenkin parabolinen. Ajatus, että esineet saavat voiman, on virheellinen, koska esineet liikkuvat samaan suuntaan ja samalla nopeudella kuin niiden liikkuvat kuljettajat. Kun kivi pudotetaan, se jatkaa eteenpäin liikkumista junan mukana, kunnes painovoima vetää sen alas. Aloittelijat yleistivät perustietonsa ja päätyivät virheelliseen ratkaisuun.

Kuten myöhemmin tässä kurssin osiossa käsitellään, toinen ero aloittelijoiden ja asiantuntijoiden välillä koskee ongelmanratkaisustrategioiden käyttöä (Larkin, McDermott, Simon, & Simon, 1980; White & Tisher, 1986). Kohdatessaan tieteellisiä ongelmia, aloittelijat käyttävät usein keinojen ja päämäärien analyysiä, määrittäen ongelman tavoitteen ja päättäen, mitkä kaavat voisivat olla hyödyllisiä tavoitteen saavuttamiseksi. He työskentelevät taaksepäin ja muistavat kaavoja, jotka sisältävät kohdekaavassa olevia määriä. Jos he tulevat epävarmoiksi siitä, miten edetä, he saattavat hylätä ongelman tai yrittää ratkaista sen nykyisen tietonsa perusteella.

Asiantuntijat tunnistavat nopeasti ongelman muodon, työskentelevät eteenpäin kohti välitavoitteita ja käyttävät näitä tietoja lopullisen tavoitteen saavuttamiseen. Kokemus tieteellisten ongelmien kanssa työskentelystä rakentaa tietoa ongelmatyypeistä. Asiantuntijat tunnistavat usein automaattisesti tuttuja ongelman piirteitä ja suorittavat tarvittavat tuotokset. Vaikka he olisivatkin vähemmän varmoja ongelman ratkaisemisesta, asiantuntijat aloittavat joillakin ongelmassa annetuilla tiedoilla ja työskentelevät eteenpäin kohti ratkaisua. Huomaa, että viimeinen askel, jonka asiantuntijat ottavat, on usein aloittelijoiden ensimmäinen askel. Klahr ja Simon (1999) väittivät, että tieteellisen löytämisen prosessi on eräänlainen ongelmanratkaisu ja että yleinen heuristinen lähestymistapa on hyvin samankaltainen eri domeeneissa.