Utforskarens Guide till Lärande

Relevanta dokument
Kognitionsvetenskap C, HT-04 Mental Rotation

Naturvetenskapsprogrammet Mål för programmet

Att sätta lärares och elevers lärande i fokus

Praktiska moment som verktyg för lärande i en forskarutbildningskurs med heterogen deltagargrupp Pedagogiskt docenturarbete

Algebra utan symboler Learning study

Här är ett antal uppgifter, en del tagna från gamla tentamina, som handlar om basbyte. respektive B = uttryckta i basen A

En kritisk genomgång av formativ bedömning

Utbildningsplan för Arbetsvetarprogrammet programmet för analys och utvärdering av arbete och arbetsmarknad 180 högskolepoäng, Grundläggande nivå

IBSE Ett självreflekterande(självkritiskt) verktyg för lärare. Riktlinjer för lärare

Utbildningsplaner för kandidat-, magister och masterprogram. 1. Identifikation. Avancerad nivå

Koppling mellan styrdokumenten på naturvetenskapsprogrammet och sju programövergripande förmågor

Naturvetenskapsprogrammet (NA)

PSYKOLOGISKA INSTITUTIONEN

TDDB96 Projekt: Object priming med visuell stimuli

I arbetet hanterar eleven flera procedurer och löser uppgifter av standardkaraktär med säkerhet, både utan och med digitala verktyg.

LOKAL EXAMENSBESKRIVNING

Ragnhild Löfgren, Astrid Berg & Martin Nelzén Institutionen för samhälls- och välfärdsstudier, ISV Linköpings universitet

Statistisk mönsterigenkänning

LINKOPINGS UNIVERSITET, KOGNITIONSVETENSKAP 1. Analys av primacy- och recencyeffekter för falska minnen

Det finns en stor mängd appar till surfplattor som kan användas för att

När en Learning study planeras väljs ett område som upplevs som problematiskt

Lärande, kommunikation och informationsteknologi, Magisterprogram, 60 högskolepoäng

Presumtiva studenter söker direkt till den inriktning de vill bli antagna till.

Second handbook of research on mathematics teaching and learning (NCTM)

Minnesanteckningar till IS 1(6) Institutionen för Pedagogik, didaktik och psykologi /hpo

Upprepade mönster (fortsättning från del 1)

Här är två korta exempel på situationer då vi tillämpar den distributiva lagen:

Att utforska matematiken tillsammans strategier för inkluderande klassrumssamtal


Institutionen för individ och samhälle Kurskod MAG200. Mathematics, Primary Education School Years 4-6: Part I, 15 HE credits

Learning study och forskningscirkeln som metoder i digitala lärandemiljöer

LEARNING STUDY. Matematik Karl Johans skola i Örebro. Anders Sahlin / Viktoria Bjurström 1

Fakulteten för teknik och naturvetenskap. Utbildningsplan. Matematisk modellering

Vetenskap och Teknologi 9686 Koppling till Lgr11

Vad är det som gör skillnad?

Vad påverkar resultaten i svensk grundskola?

Utbildningsplan för masterprogrammet i toxikologi

Slumpförsök för åk 1-3

UTBILDNINGSPLAN Magisterprogram i pedagogiskt arbete 60 högskolepoäng. Master Program in Educational Work 60 credits 1

Vetenskaplig metodik

Samhällskunskap (61-90 hp)

Dnr G 2014/566 LOKAL EXAMENSBESKRIVNING Examensbenämning (svensk): Filosofie kandidatexamen med huvudområdet kognitionsvetenskap Examensbenämning (eng

Kursutvärdering Matematisk analys IV H11

Hur formulerar och tillämpar vi betygskriterier?

Syftet med vår studie

Naturvetenskapsprogrammet (NA)

180 Higher Education Credits

Michal Drechsler Karlstad University SMEER Science Mathematics Engineering Education Research

UTBILDNINGSVETENSKAPLIGA FAKULTETSNÄMNDEN

NATURVETENSKAPLIG SPETS INOM FÖRSÖKSVERKSAMHET MED RIKSREKRYTERANDE GYMNASIAL SPETSUTBILDNING

Utbildningsplan för utbildning av speciallärare

KOM IHÅG ATT NOTERA DITT TENTAMENSNUMMER NEDAN OCH TA MED DIG TALONGEN INNAN DU LÄMNAR IN TENTAN!!

CIVILINGENJÖRSEXAMEN MASTER OF SCIENCE IN ENGINEERING

Kursledaren: Serguei Shimorin. Övningsledarna: Daniel Zavala Svensson, Shiva Samieinia, Nils Dalarsson.

Datamodeller och databaser, avancerad kurs

Universitetskanslersämbetets kvalitetsutvärderingar Mall för uppföljning civilingenjörsexamen

Fysioterapi vid neurologiska funktionshinder

Två innebörder av begreppet statistik. Grundläggande tankegångar i statistik. Vad är ett stickprov? Stickprov och urval

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11, VT-16, VT2 ÖVNING 1, OCH ÖVNING 2, SAMT INFÖR ÖVNING 3

Spridningen är vanligtvis stor i en klass när det gäller vad elever tycker om,

hämtad från ls.idpp.gu.se

Vad innebär det att undervisa i algebra i årskurs 1 3? Vart ska dessa

Aristi Fernandes Examensarbete T6, Biomedicinska analytiker programmet

Masterprogrammet i molekylära tekniker inom livsvetenskaperna

KONSTNÄRLIGA FAKULTETEN

Introduktion till Programmering. Dåtid, nutid och framtid

Utbildningsplan Konstnärligt kandidatprogram i smyckekonst Grundnivå 180 högskolepoäng Programkod: K1SMY

Internationellt masterprogram i ekoteknik och hållbar utveckling, 120 hp

MGTN46 är en kurs i management som ges på avancerad nivå. A1N, Avancerad nivå, har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav

Tentamen TAIU07 Matematiska beräkningar med MATLAB för MI

Tänket bakom filmen. Lärarhandledning: Buddhism, Levnadsregler

Artiklar i avhandlingen

NATURKUNSKAP. Ämnets syfte. Kurser i ämnet

Projektplan. Naturvetenskaps- och tekniksatsningen

Kognitiva modeller för språkinlärning

Gymnasiearbetet för det naturvetenskapliga programmet

CIVILINGENJÖRSEXAMEN DEGREE OF MASTER OF SCIENCE IN ENGINEERING

Fysioterapi vid neurologiska funktionshinder, 7,5 hp. Physiotherapy in Neurological Disabilities, 7.5 credits

Att använda Bedömningsstöd i taluppfattning i årskurs 1 3 i specialskolan

Det finns flera aspekter av subtraktion som lärare bör ha kunskap om, en

Fakulteten för ekonomi, kommunikation och IT. Utbildningsplan. Högskoleingenjörsprogrammet i datateknik TGDDI

b) antalet timmar Lukas måste arbeta för att sannolikheten att han ska hinna med alla 112 datorerna ska bli minst (3 p)

Enhet / skola: Lindens skola i Lanna Åk: 1

Mathias Norqvist - Umeå universitet SPELAR DET NÅGON ROLL VILKA UPPGIFTER ELEVERNA TRÄNAR MED?

ELEV-CENTRERADE UNDERVISNING FRÅN ORD TILL PRAKTIK. Dr. Ingvar Stål, ILETS, School of Education, University of Glasgow

Formativ bedömning i matematikklassrummet

TILLÄMPNINGAR INOM DATORTEKNIK

Definiera delen och det hela vid beräkningar i jämförande situationer. Svaret ska anges i procent.

6-DOF-verktyg och dess användningsområden inom edutainment

Vad kan vi i Sverige lära av Singapores matematikundervisning?

KONSTRUKTION. Ämnets syfte. Kurser i ämnet

Disciplinära diskurser i naturvetenskap och matematik

Slump och statistik med Scratch

P Q = ( 2, 1, 1), P R = (0, 1, 0) och QR = (2, 2, 1). arean = 1 2 P Q P R

Hur stor är sannolikheten att någon i klassen har en katt? Hur stor är

Vetenskaplig metod och teknisk rapport

Schack i skolan en väg till matematiken

Utbildningsplan för Matematikprogrammet (N1MAT) Bachelor s Programme in Mathematics Grundnivå

Anvisningar till rapporter i psykologi på B-nivå

1 De fyra fundamentala underrummen till en matris

Transkript:

Utforskarens Guide till Lärande Daniel Fyhr, David Gisselman, Anders Jansson, Frida Nilsson, Anna Svedberg och Louise Tern. Linköpings Universitet vt 2011 Syftet med rapporten är att visa på att det finns pedagogisk teori som tillsammans med neurologisk teori kan förklara på vilket sätt utforskande är en viktig faktor för lärande. För att undersöka detta utformades ett experiment där fritt utforskande jämfördes med en guidad inlärningsmetod. 51 respondenter deltog i experimentet med uppgiften att lära sig grundläggande matematiska operationer på vektorer utifrån ett datorprogram som utformats särskilt för projektet. I experimentent mättes respondenternas kunskap om vektorer både före och efter en inlärningsfas.i inlärningsfasen delades respondenterna in i två grupper, där ena gruppen fick följa en guide och den andra fick utforska programmet fritt. Gruppernas resultat jämfördes sedan varandra. Vår experimenthypotes var att den utforskande gruppen skulle prestera bättre än den guidade gruppen. Utforskande utgör en stor roll inom motorisk inlärning (Jordan & Rumelhart, 1992) vilket vi trodde skulle gälla även för teoretisk inlärning. Vårt resultat visar dock att de respondenter som utfört experimentet genom guidade instruktioner presterat signifikant bättre på sluttestet än den utforskande gruppen. INLEDNING Kan man lära sig cykla genom att läsa en bok? De flesta håller nog med om att man måste utforska och testa sig fram för att lära sig hur man ska hålla balansen på cykeln. Är utforskande inom teoretisk inlärning lika viktigt? Biologiskt plausibla teorier rör oftast motorisk inlärning, där fritt utforskande ofta ligger i fokus. Projektet hade i syfte att undersöka utforskningens roll för teoretisk inlärning. Vi ville ta hänsyn till både biologiskt plausibilitet och ett pedagogisk förhållningssätt. För att ta reda på utforskningens roll för teoretisk inlärning utformades ett experiment där en utforskande inlärningsmetod jämfördes med en guidad. Vi undersökte inlärningsmetoder i ämnesområdet vektorer och skapade ett datorprogram där de representerades grafiskt genom att ändra kontroller. Två försöksgrupper deltog i testet där den ena fritt fick utforska hur matematiska operationer påverkade vektorerna. Den andra gruppen följde istället en utförlig guide. Resultatet visade att den ena av inlärningsmetoderna var signifikant bättre än den andra. TEORETISK BAKGRUND Det är främst två befintliga teorier som står till grund för detta projekt; Distal Learning Approach (Jordan och Rumelhart, 1992), som tar upp motorisk inlärning, och Variationsteorin (Runesson, 2005), som diskuterar lärande och upplevelser. Utöver dessa två har även en artikel om guidat lärande ( Kirschner, Sweller och Clark 2006) använts som underlag. Distal Learning Approach är en biologiskt plausibel teori som presenterar en modell för hur motorisk inlärning går till. Teorin innehåller två komponenter, Inverse Model och Forward Model. Dessa två komponenter ingår i en perceptuellmotorisk loop. Inverse Model kopplar ihop perceptuell info med tidigare inlärda 1

handlingsmönster och föreslår en handling kopplat till den perceptuella informationen. Forward model förutser resultatet av den handling som Inverse Model rekommenderar. Ifall där Forward föreslår fel resultat av en handling justeras den och lagrar det faktiska resultatet i en kunskapsbas. Inlärning nås genom att Forward Model tränas upp, för att så småningom kunna fungera som ett beslutsunderlag vid val av lämplig handling för Inverse Model. Under denna initiala träning måste Forward Model få olika tänkbara handlingar som input för att kunna tränas på att förutsäga dess effekter. Inverse Model har dock i detta skede inget beslutsunderlag att utgå ifrån, vilket gör att handlingarna som testas initialt väljs slumpmässigt. Variationsteorin är en teori om inlärning och upplevelse som tillämpas inom teoretiskt lärande Runesson (2005). Fokus för teorin ligger i det som ska läras in vilket sammanfattas som lärandeobjektet. Ett lärandeobjekt utgörs av vissa kritiska aspekter som måste synliggöras för att generera en förståelse. Detta görs genom att variera lärandeobjektet i olika former och kontext vilket ger upplevelser som i sin tur skapar en relevant kunskapsbas eller beslutsunderlag för att kunna lösa uppgifter. Inlärningen måste dock alltid ha ett mål för att kunna nå ett resultat. Dessa två teorier kan kopplas samman genom att Variationsteorin utgår ifrån att variera lärandeobjektet och därmed belysa de kritiska aspekterna för att nå en relevant kunskapsbas (Runesson, 2005). Forward Models kunskapsbas är på samma sätt uppbyggd utifrån de relevanta kritiska aspekter som behövs för att förutsäga rätt resultat av en handling eftersom denna kunskapsbas uppdateras och korrigeras efter att ett korrekt utfall erhållits (Jordan & Rumelhart, 1992). Då Forward model misslyckas med att förutspå rätt resultat av en handling är detta en konsekvens av att inte tillräckligt med relevant information finns i kunskapsbasen. Detsamma gäller för att lära sig en teoretisk uppgift då det inte går att lösa utan tillräckligt många upplevelser från tidigare erfarenheter. En vägledd utforskning är det som förespråkas av båda dessa teorier då man måste undersöka och testa sig fram för att kunna lära sig saker. Utforskande som en betydande roll inom lärande förespråkas inte av alla. Kirschner, Sweller och Clark (2006) menar att utforskande inlärning, i den mening att den lärande själv ska upptäcka de samband eller problem som förutsätts, inte tar hänsyn till de kognitiva förmågor vi besitter. En utforskande inlärningsprocess leder till att för mycket information tas in vilket gör att arbetsminnet inte kan lagra informationen. Därmed överförs ingen ny kunskap till långtidsminnet. METOD För att undersöka frågeställningen utförde vi ett experiment. 51 respondenter uppdelat i två grupper, guidad inlärningsmetod och fritt utforskande, genererade den data vi behövde. Experimentet bestod av tre faser som kort beskrivs nedan. För att mäta inlärning gjorde vi en mätning av kunskap i fas 1 och en i fas 3. I fas 2 fick respondenterna använda ett datorprogram för att lära sig om vektorer. Det var här grupperna skilde sig åt: Den ena gruppen fick följa en guide till programmet, den andra fick utforska fritt. I den tredje och sista fasen svarade respondenterna på tolv frågor om vektorer. Resultatet på detta test användes för att se om det fanns någon skillnad mellan hur mycket grupperna lärt sig. Fas 1 var utformad för att mäta respondenternas förkunskap, detta gjorde att vi kunde se om det fanns något samband mellan resultatet i fas 1 och i fas 2

3. Testet var i pappersformat och bestod av tolv matematikrelaterade frågor. Av dessa handlade tre om vektorer, och det var utifrån dessa tre som vi bestämde respondenternas förkunskap. Fas 1 var begränsad till tolv minuter. Fas 2 Respondenterna fick använda ett datorprogram för att i realtid undersöka matematiska vektorer och hur operationer på dessa representeras visuellt. Programmet gav användaren kontroll över x- och y-värden för två vektorer. Det fanns även möjlighet att visa en tredje vektor som representerade resultatet av matematiska operationer på de andra. Fas 2 var begränsad till tio minuter. Gruppen med guidade instruktioner följde steg för steg en guide (21 punkter) om hur de skulle använda programmet. Den andra gruppen fick inga instruktioner förutom att de skulle utforska programmet fritt och att de senare skulle bli testade på vad de lärt sig om vektorer. Mellan fas 2 och 3 hölls en fikapaus. Fas 3 var utformad för att mäta respondenternas kunskap efter fas 2. Respondenterna fick svara på tolv frågor i ökande svårighetsgrad om vektorer. Vi mätte även hur lång tid varje fråga tog att besvara, men det gav inget intressant resultat. Fas 3 var begränsad till 15 minuter. Experimentet utfördes av två försöksledare och en respondent. Det var anonymt och varje respondent gav sitt medgivande om att delta genom att skriva under en blankett där etiska krav för experimentet fanns angivna. Avskilda rum användes för att minska störande moment. RESULTAT Inom vardera grupp (guidad, utforskande) gjordes en indelning baserad på de förkunskaper respondenterna hade. Denna uppdelning gav totalt fyra grupper: låg- och högpresterande guidad grupp samt lågoch högpresterande utforskande grupp. Vi antog två olika benämningar på förkunskapsnivån, antigen A eller B -nivå. Benämningen A innefattar de personer som på gymnasienivå läst upp till matematik C men ingen fysikkurs. Benämningen B innefattar de personer som läst över matematik C samt minst en fysikkurs. Totalt deltog 29 män och 25 av dessa hade förkunskap som motsvarade vår B -nivå resterande hade A -nivå. 22 kvinnor deltog och 12 av dessa hade en B - nivå och 10 stycken av kvinnorna nådde upp till A nivå. χ2-test, χ2(1) = 6,3. p=0,012, visade att färre män än väntat hade förkunskapsnivå A, endast 4 av 29. Dock fanns det inget signifikant samband mellan tidigare lästa kurser och förkunskap på testet som mättes i fas 1, χ2(1)=0,37 p=0,54. Gruppen som fått guidade instruktioner presterade bättre än gruppen med explorativt utforskande på fas 3, skillnaden är dock inte signifikant då p=0,055. Vi valde att dela upp frågorna i fas 3 i tre olika svårighetsgrader (lätt, medel och svår) för att djupare undersöka om det då fanns någon skillnad mellan grupperna. För medelsvåra frågor är den guidade gruppen signifikant bättre, baserat på Mann-Whitney U-test: U=156,50. z=3,34. p<0,001 Den guidade gruppen hade högre poäng (median=2) än den utforskande gruppen (median=1). Detta visar att guidat lärande är den bättre av de två metoderna för lärande som vi testade under givna förutsättningar. DISKUSSION Avsikten med vårt projekt var undersöka vilken inlärningsmetod, av fritt utforskande och guidad inlärning, som är bäst för att lära sig grundläggande matematiska operationer på vektorer. Hypotesen var att fritt utforskande utgör en viktig del för inlärning och att de 3

respondenter som fick genomföra lärandefasen med guidad inlärning skulle erhålla ett sämre resultat på slutfasen. Dock påvisade det resultat som erhölls från utformat experiment på motsatsen; de som nyttjat guidad inlärningsmetod fick ett bättre resultat på fas 3 i experimentet än de som utforskat fritt, och signifikant bättre på de medelsvåra frågorna. Resultatet kan förklaras med de teorier som ligger till grund för detta projekt. Forward Model har funktionen att simulera en situation varifrån Inverse Model föreslår lämplig handling utifrån den kunskapsbank som tillhandahålls vid varierande upplevelser av ett objekt (Jordan & Rumelhart, 1992). Denna process startar då en person exempelvis ska ange ett x- och y-värde tillhörande en vektor: Olika varierade värden på x-och y- axeln ger olika upplevelser av objektet vektorn, vilket sparas i kunskapsbanken. För att ett korrekt utfall ska ske måste Forward Model ha en kunskapsbank med relevanta upplevelser. Beträffande detta pekar även Variationsteorin (Runesson, 2005) på att man måste variera upplevelserna av en aspekt på ett lärandeobjekt för att nå en kunskap om det. Från ett neurologiskt perspektiv skulle det enligt Distal Learning Approach (Jordan & Rumelhart, 1992) förklaras som att man skapar en kunskapsbank i vilket det blir möjligt att simulera en förutspådd situation. Dock gäller det att definiera och skapa upplevelser för de relevanta aspekterna så att dessa ingår i kunskapsbanken. Först då är interaktionen mellan Forward Model och Inverse Model optimal, och Inverse model kan därför föreslå rätt handling av en simulering. Vektorns riktning tilldelas korrekta värden på dess koordinater. En kunskapsbank, som inte innehåller upplevelserna från de relevanta aspekterna, innehåller då inte den information som möjligör att Inverse Model kan föreslå lämpliga till Forward model att simulera. Detta kan förklara att den utforskande gruppen har sämre resultat: de erhåller i inlärningsfasen ett större informationsflöde med för många irrelevanta upplevelser. De guidade däremot, blir vägledda och får därmed ett avgränsat informationsflöde med relevanta upplevelser. Det gör att deras Inverse model har lättare för att föreslå en korrekt handling, vilket ger följden av fler korrekta svar på uppgifterna i Fas 3. En annan aspekt som kan ha haft stor påverkan på resultatet var de tidsbegränsningar som bestämdes i experimentet. Det kan vara en nackdel främst för de med utforskande inlärningsmetod. För att kunna förstå nyintagen information krävs en viss inkubationstid där informationen bearbetas och filtreras (Sternberg, 2009). Ett större informationsflöde tar därmed längre tid att bearbeta och kräver därmed längre inkubationstid. Brist på inkubationstid i experimentet resulterade i att de med explorativt utforskande inte genererade lika bra resultat. Dessa respondenter erhöll ett större informationsflöde, dvs fler upplevelser av lärandeobjektet och hade därmed behövt en längre inkubationstid än de som fick ett mer begränsat informationsflöde. Att de utforskande respondenterna fått fler upplevelser av lärandeobjektet kan i ett större tidsspektra vara fördelaktigt. De upplevelser som inte tycks ha relevans i början av en förståelseprocess, kan komma att bli relevanta senare när väl respondenten har fått förståelse för ett första samband, exempelvis förstå hur en vektors riktning förhåller sig till dess x- och y-koordinater. Man skulle alltså kunna tänka sig att de respondenter med explorativt utforskande har för svårt att förstå de enkla sambanden givet en alltför begränsad tid, då dessa respondenter ges ett obegränsat stort informationsflöde att sålla i. Detta utgör inte ett problem för de som blir guidade, då de blir vägledda, och kan 4

snabbare se sambandet. Dock har de begränsad mängd information och därmed mindre kunskapsbank, som kan komma att bli otillräcklig då dessa ska förstå förslagsvis en tredje dimension i vektorsfenomenet. Det är först här som de explorativa kan ha ett försprång. Givet ett större tidsspektra kan dessa individer, till skillnad från guidade individer, bilda sig en förståelse för mer avancerade samband tack vare sin stora men bearbetade kunskapsbank. SLUTSATS Hypotesen om att fritt utforskande utgör en viktig roll i inlärningsprocessen styrktes ej genom erhållet resultat. Den grupp som fick utföra en guidad inlärningsmetod visade sig prestera signifikant bättre än den grupp som fick utforska fritt. Vår frågeställning var vilken inlärningsmetod, av fritt utforskande och guidad inlärning, som är bäst för att lära sig grundläggande matematiska operationer på vektorer. Att guidad inlärningsmetod är bättre kan bero på att guiden påvisar de kritiska aspekterna av lärandeobjektet, vilket variationsteorin förespråkar (Runesson, 2005). Fri utforskning gör att respondenten utsätts för ett större informationsflöde. På kort tid kan det då vara svårt att hitta de kritiska aspekterna som krävs för förståelse. De kritsika aspekterna skulle då inte ha lagts till i kunskaps banken som Forward model utgår från i sin simulering (Jordan & Rumelhart, 1992). Ämnet bör dock undersökas vidare för att fastställa vilken grad av guidning som fungerar bäst. Fortsatta studier bör även undersöka skillnader mellan guidad och explorativ inlärning under längre tid och ta hänsyn till andra kognitiva funktioner som är involverade i inlärningsprocessen. Vidare kan denna undersökning appliceras på andra teoretiska ämnesområden än matematik. Något annat som bör undersökas vidare är personer på expertnivå, kanske är det möjligt att en utforskande inlärningsmetod är bättre för dem, då de kan ha bättre förståelse för vad som är kritiska aspekter? Vårt resultat skulle kunna utgöra en grund för hur exempelvis matematikböcker och laborationsinstruktioner kan utformas. REFERENSER Jordan, M.I. and D.E. Rumelhart (1992), "Forward Models: Supervised Learning with a Distal Teacher", Cognitive Science 16, 307-354 Kirschner, P. A., Sweller, J., & Clark, R. E. (2006). Why minimal guidance during instruction does not work: An analysis of the failure of constructivist, discovery, problem-based, experiential, and inquiry-based teaching, Eductional Psychologist, volym 4, nummer 2, sidor 75-86. Runesson, U. (2005). Beyond discourse and interaction. variation: A critical aspect for teaching and learning mathematics. Cambridge Journal of Education, volym 35, nummer 1, sidor 69-87. Vår guide kan ses som en begränsad form av utforskande eftersom de kritiska aspekterna av lärandeobjektet synliggörs men händelseförloppet förklaras ej utan är upp till respondenten att själv studera. Om experimentet ska göras om i framtiden skulle guiden kunna utformas på ett annat sätt för att se om det blir någon skillnad mellan de båda inlärningsmetoderna. 5