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miel
「miel」タグが付いた記事 3 件。
- miel
- 学習設計
- SLA
4 フェーズ × 10 フロー — miel の学習設計を支える SLA 統合モデル
miel は 1 つの教材を 10 種類の学習フローで扱う設計です。なぜこの数なのか、なぜこの順序なのか — 全ては SLA の主要な仮説と認知科学の知見を統合した、4 フェーズの学習サイクルから導かれています。miel の学習設計を一望し、各フローが SLA のどの理論に紐付くかを解説します。
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- ワーキングメモリ
- チャンクサイズ
なぜ miel は教材を "3 文" で生成するのか — チャンクサイズとワーキングメモリ
miel が AI で生成する 1 教材は、たった 3 文。長くないか、と感じる人もいるはずです。しかしこの「3 文」 は、ワーキングメモリのチャンクサイズ研究と SLA の処理深度仮説に裏付けられた、意図的な設計判断です。Miller の 7±2、Cowan の 4±1 から、なぜ 3 なのかを解説します。
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- 認知負荷
- 符号化変動性
なぜ miel は教材を「3 つまで」に制限するのか — 認知負荷と符号化変動性
もっと教材を増やしたほうが伸びるはず — 多くの学習者がそう感じます。しかし miel は意図的に同時にアクティブな教材を 3 つに制限しています。認知負荷理論と符号化変動性 (encoding variability) の観点から、その設計意図を解説します。
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