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.
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Titel | Artificial Intelligence in Education : 16th international conference, AIED 2013, Memphis, TN, USA, July 9-13, 2013 ; proceedings |
| Redakteure/-innen | H.C. Lane, K. Yacef, J. Mostow, P. Pavlik |
| Seitenumfang | 4 |
| Erscheinungsort | Berlin |
| Herausgeber (Verlag) | Springer Verlag |
| Erscheinungsdatum | 2013 |
| Seiten | 803-806 |
| ISBN (Print) | 978-3-642-39111-8 |
| ISBN (elektronisch) | 978-3-642-39112-5 |
| DOIs | |
| Publikationsstatus | Erschienen - 2013 |
| Veranstaltung | 16th International Conference on Artificial Intelligence in Education - AIED 2013 - Memphis, USA / Vereinigte Staaten Dauer: 09.07.2013 → 13.07.2013 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
-
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.Dieses zitieren
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