Erroneous examples as desirable difficulty

  • Deanne M. Adams
  • , Bruce M. McLaren
  • , Richard E. Mayer
  • , George Goguadze
  • , Seiji Isotani

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungBegutachtung

    12 Zitate (Scopus)

    Abstract

    Erroneous examples, an unusual and challenging form of learning material, are arguably a type of desirable difficulty for students that could lead to deeper learning. In a series of studies we have done over the past three years involving web-based math instruction, the learning benefits of erroneous examples we have observed occured on delayed tests, as occurs in the desirable difficulties literature. This short paper briefly reviews the literature, summarizes our results, and speculates on how an adaptive version of our materials could better leverage desirable difficulties theory and lead to deeper student learning.
    OriginalspracheEnglisch
    TitelArtificial Intelligence in Education : 16th international conference, AIED 2013, Memphis, TN, USA, July 9-13, 2013 ; proceedings
    Redakteure/-innenH.C. Lane, K. Yacef, J. Mostow, P. Pavlik
    Seitenumfang4
    ErscheinungsortBerlin
    Herausgeber (Verlag)Springer Verlag
    Erscheinungsdatum2013
    Seiten803-806
    ISBN (Print)978-3-642-39111-8
    ISBN (elektronisch)978-3-642-39112-5
    DOIs
    PublikationsstatusErschienen - 2013
    Veranstaltung16th International Conference on Artificial Intelligence in Education - AIED 2013 - Memphis, USA / Vereinigte Staaten
    Dauer: 09.07.201313.07.2013
    Konferenznummer: 16
    https://sites.google.com/a/iis.memphis.edu/aied-2013-conference/

    UN SDGs

    Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

    1. SDG 4 – Qualitativ hochwertige Bildung
      SDG 4 – Qualitativ hochwertige Bildung

    Fachgebiete und Schlagwörter

    • Mathematik

    Fingerprint

    Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Erroneous examples as desirable difficulty“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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