LEARNING SYSTEM

Apprendimento e memoria

Richiamo attivo, ripetizione dilazionata, metacognizione e osservazione della relazione tra sonno e apprendimento.

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EVIDENCE TRUTH

Knowledge first. Then your own observation.

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UNDERSTAND

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Richiamo attivo

Il richiamo attivo significa recuperare le informazioni dalla memoria invece di limitarsi a rileggerle.

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Ripetizione dilazionata

Ripassi distribuiti nel tempo possono sostenere la ritenzione meglio di una singola sessione lunga.

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Metacognizione

La metacognizione significa verificare che cosa sai, che cosa non sai e quale strategia funziona.

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Sonno e apprendimento

Il sonno è importante per il consolidamento della memoria e la regolazione dell'attenzione. L'app collega l'apprendimento all'igiene del sonno.

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Progettare la pratica di richiamo

Provare a richiamare il materiale ti aiuta a vedere che cosa riesci davvero a recuperare, invece di affidarti solo alla familiarità.

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Pianificare ripassi dilazionati

Distribuire i ripassi nel tempo dà all'apprendimento una struttura pratica e ti permette di osservare quando il materiale richiede un altro…

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02

TRY A PROTOCOL

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PROTOCOL

NeuroLearning 10

Una breve sessione di apprendimento basata sul richiamo attivo invece che sulla rilettura passiva.

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PROTOCOL

Revisione settimanale 10

Chiudi la settimana con una breve revisione dei dati, degli apprendimenti e con una decisione per la settimana successiva.

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03

START AN EXPERIMENT

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EXPERIMENT

NeuroLearning

Dieci minuti di richiamo attivo ogni giorno possono migliorare la memorizzazione.

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EXPERIMENT

Richiamo e ripetizione dilazionata per 7 giorni

Un breve tentativo di richiamo seguito da una revisione programmata può aiutarti a osservare quanto dura l'apprendimento.

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04

KEEP LEARNING

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LESSON

NeuroLearning e richiamo attivo

L'apprendimento può essere più efficace quando provi a recuperare le conoscenze prima di rileggere.

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ACADEMY TRACKS

Academy tracks

TRACK

Apprendimento

NeuroLearning come sistema tranquillo per ripasso e concentrazione.

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PERSONAL LAB

Knowledge should lead to a small, testable step.

Choose a topic, protocol or experiment. Observe your own data instead of looking for a magic formula.

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