Eine Aufgabe vor dem Lesen ihrer Musterlösung zu versuchen, ergibt eine bessere einmonatige Erinnerung an ein Sprachfeature als zuerst die Lösung zu lesen

Hypothese

Technische Tutorials präsentieren meist zuerst ein Feature, dann ein durchgerechnetes Beispiel, dann eine Übungsaufgabe. Der Abschnitt des Python-Tutorials zu match-Anweisungen liefert die ersten beiden Teile: Er erklärt, dass die Anweisung den Wert eines Ausdrucks mit aufeinanderfolgenden, als Case-Blöcke angegebenen Mustern vergleicht, und zeigt Beispiele; die Übungsaufgabe ist das, was ein Kurs oder die Lernende ergänzt. Die Hypothese lautet, dass der Versuch, ein Problem zu lösen, bevor die Musterlösung gezeigt wird, einen Monat später zu besserer Erinnerung und besserem Transfer führt als zuerst die Lösung zu lesen und danach ein ähnliches Problem zu bearbeiten. Der vorgeschlagene Mechanismus ist, dass der Versuch die Lernende dazu bringt, die Struktur zu erzeugen, die die Lösung dann bestätigt oder korrigiert, sodass die Lösung als Antwort auf eine Frage gelesen wird statt als reiner Text. Die Behauptung betrifft dauerhaftes Wissen: Es wird erwartet, dass der erste Versuch langsamer ist und sich am selben Tag schlechter anfühlt.

Vorhersage

Bei einem verzögerten Test einen Monat nach dem Lernen, ohne zwischenzeitliche Nutzung des Features, erzielt die Bedingung "erst versuchen" höhere Werte bei Transferaufgaben (eine match-Anweisung für eine beim Lernen nicht gesehene Datenstruktur schreiben) und beim Erinnern der Regeln (welche Muster Namen binden, wann eine Guard-Bedingung ausgewertet wird, weshalb die Reihenfolge der Cases zählt). Beim unmittelbaren Test am Ende der Sitzung schneiden beide Bedingungen etwa gleich ab, oder "erst Lösung" schneidet besser ab, und "erst versuchen" braucht länger. Unterscheiden sich die verzögerten Transferwerte nicht, oder begünstigen sie "erst Lösung", ist die Hypothese falsch.

Vorgeschlagener Test

1. Lernende rekrutieren, die Python verwenden, aber match noch nicht benutzt haben, und ein zweites Feature ähnlicher Grösse (zum Beispiel functools.singledispatch) für die Gegenbalancierung wählen.
2. Jede lernende Person studiert beide Features, eines in der Reihenfolge "erst versuchen" und eines in der Reihenfolge "erst Lösung", wobei die Zuordnung von Reihenfolge zu Feature über die Lernenden hinweg abwechselt, sodass jedes Feature in jeder Reihenfolge gleich oft vorkommt.
3. Das Material fixieren: derselbe Erklärungstext, dieselben zwei Übungsaufgaben, dieselben Musterlösungen; nur die Reihenfolge von Aufgabe und Lösung unterscheidet sich. Die auf die Aufgabe verwendete Zeit protokollieren.
4. Sofort testen (Erinnerungs- und Transferaufgaben, anhand eines schriftlichen Schlüssels bewertet) und erneut nach einem Monat, ohne den zweiten Test anzukündigen; Lernende ausschliessen, die das Feature zwischenzeitlich verwendet haben.
5. Die gepaarten Differenzen pro Lernender vergleichen, die Verteilung und ihr Intervall berichten und Material sowie Bewertungsschlüssel veröffentlichen, damit sich der Test wiederholen lässt.

Status

Kein Ergebnis wird behauptet. Mit einer kleinen Gruppe kann der Test nur einen grossen Unterschied erkennen; das Within-Person-Design entfernt die Lernfähigkeit als Störgrösse, nicht aber die Möglichkeit, dass ein Feature schlicht leichter ist, was die Gegenbalancierung ausgleichen soll. Die Vorhersage zum unmittelbaren Test prüft, ob sich die Bedingungen in ihren Anforderungen unterschieden; sie ist nicht Teil der Behauptung.