自己説明を引き出すことで理解が向上する

学習は新しい情報を既存の知識に統合することを含みます。自己説明を生成すること（自己説明）は、その統合プロセスを促進します。以前の研究では、自己説明が問題解決スキルの習得を改善することが示されています。この研究はその発見を拡張し、自己説明が宣言的知識を解説文から学ぶ文脈で明示的に促進されると有益であることを示しています。徹底的な訓練なしに、14人の8年生の学生が人間の循環器系に関する文章を読むたびに自己説明するように求められました。対照群の10人の学生は同じテキストを二度読んだが、自己説明を促されませんでした。すべての学生は、テキストを読む前後で循環器系の知識をテストされました。促されたグループは、プレテストからポストテストまでの得点の向上がより大きかったです。さらに、多くの自己説明を生成した促された学生（高い説明者）は、低い説明者よりもより深い理解を持って学びました。理解は非常に複雑な質問に答えたり、明示的に述べられていない機能を引き出したりすることで評価されました。理解は、自己説明プロトコルのメンタルモデル分析によってさらに捉えられました。高い説明者は全員が循環器系の正しいメンタルモデルを達成しましたが、自己説明を促されなかった学生や低い説明者は多くがそうではありませんでした。自己説明の3つの処理特性が、より深い理解の向上の理由として考慮されます。