Czy maszyna do nauki może ułatwić naukę?

Co by się stało, gdyby połączenie informatyki i psychologii pomogło nam lepiej zrozumieć, jak się uczymy? Czy byłoby możliwe stworzenie maszyny zdolnej do planowania idealnych lekcji dla każdego ucznia? Wydaje się, że cel ten zaczyna się spełniać dzięki projektowi maszyny do nauczania.

Większość z nas miała doświadczenia, w których usiłowaliśmy nauczyć się czegoś nowego, ale doświadczyliśmy także chwil, w których nauczyliśmy się czegoś niemal bez wysiłku. Ludzkie uczenie się to złożony proces.

Jeśli maszyna może nam pomóc w nauce bez wysiłku, a także w dostosowaniu tego procesu do naszych cech, być może będziemy o wiele bardziej wydajni i produktywni. Dzięki zespołowi naukowców z University of Wisconsin-Madison to marzenie jest coraz bliższe.

Różni profesorowie z wydziałów informatyki i psychologii edukacyjnej współpracują z informatykiem Xiaojinem Zhu w jego projekcie „maszyna dydaktyczna”. Celem jest otwarcie nowych ścieżek w dziedzinie uczenia się. 

„Mam nadzieję, że maszyna do nauczania ma wpływ na świat edukacji” - mówi Zhu. „To da nam spersonalizowane optymalne lekcje dla prawdziwych ludzkich uczniów”.

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to ugruntowana dziedzina informatyki, w której eksperci opracować narzędzia matematyczne, które pomogą zespołom uczyć się na podstawie danych i wykrywać wzorce. Uczeń maszyny (zespół) jest jak student.

Celem maszyny dydaktycznej jest opracowanie modeli, które będą przydatne w przyszłości przy próbach radzenia sobie z dużymi zestawami danych, często trudnymi do zarządzania.

Maszyna dydaktyczna wykorzystuje wyrafinowaną matematykę, aby umożliwić naukowcom modelowanie prawdziwych ludzkich uczniów i opracowanie najlepszych możliwych lekcji, których mogą uczyć.. Na przykład, maszyna może zidentyfikować najmniejszą liczbę ćwiczeń potrzebnych danemu uczniowi do zrozumienia pojęcia.

Chociaż ta praca jest wciąż na wczesnym etapie, ma ogromny potencjał wpływania na edukację. Aplikacje tej maszyny mogą obejmować zarówno indywidualizację procesów nauczania lub ewaluacji, jak i pomoc uczniów z problemami i trudnościami w nauce. 

Maszyna dydaktyczna: połączenie technologii informacyjnej i psychologii

Timothy T. Rogers, profesor psychologii poznawczej na University of Wisconsin-Madison i jeden ze współpracowników Zhu, wyjaśnia, jak informatyka i psychologia spotykają się w projekcie maszyny dydaktycznej.

Roger tak mówi aby podejście do nauczania tej maszyny było wykonalne, potrzebny jest dobry model zachowania uczniów; to znaczy, konieczne jest zrozumienie, jak to się zmienia ze względu na wpływ różnych rodzajów uczenia się lub doświadczeń praktycznych. Ponadto model musi być obliczeniowy i musi być w stanie przewidywać ilościowo zachowania uczniów. 

„Ostatecznie mamy nadzieję, że praca może być wykorzystany do pomocy nauczycielom w opracowaniu planów i programów studiów które promują naukę w wielu różnych dziedzinach ”, wyjaśnia Rogers, powołując się na matematykę, naukę i czytanie jako przykłady obszarów zastosowania. 

Z drugiej strony również kładzie nacisk na znaczenie wysiłków na rzecz wykorzystania poznawczych modeli uczenia się, które mogą wpływać na rzeczywiste problemy. Ponadto zmuszają naukowców do dokonywania nowych i ważnych postępów w zrozumieniu procesów uczenia się w ogóle. 

Jednak Zhu mówi, że choć pomysł ten jest prosty koncepcyjnie, bardzo trudno go zastosować w realnym świecie, ponieważ jest to bardzo ważny temat..

Związek między informatyką a psychologią

Zarówno psychologia, jak i informatyka to dyscypliny naukowe, na których się koncentruje zidentyfikować szczególne cechy przetwarzania informacji, jeden w człowieku, a drugi w konstrukcji narzędzia zdolnego do naśladowania funkcjonowania mózgu: komputera.

Z drugiej strony psychologia wyróżnia się tym, że ma kilka obszarów lub podejść do badań psychologia poznawcza najbliższa komputerowi. Takie podejście koncentruje się na wiedzy na temat procesów, z których uzyskujemy wiedzę o świecie, uświadamiamy sobie środowisko i wyniki, które uzyskujemy.

Ponadto z psychologii kognitywnej interesuje się zrozumieniem funkcjonowania i natury inteligentnych systemów, zarówno ludzkich, jak i sztucznych. Z tego powodu analogia między umysłem a komputerem. Jednak podobieństwo między nimi jest dość oczywiste. Stąd naukowcy zajmujący się tym tematem, a zwłaszcza ci skupieni na sztucznej inteligencji, próbują przenieść pomysły, przekonania i hipotezy na temat działania umysłu na komputer. Podobnie psycholodzy w tej dziedzinie wykorzystują model komputerowy do wykonywania swoich hipotez i interpretacji teoretycznych.

Jak widzimy, informatyka i psychologia są ze sobą ściśle powiązane w celu głębszego poznania tajników funkcjonowania ludzkiego umysłu. Związek, który niewątpliwie będzie musiał przemówić i który może przyczynić się zarówno do postępu technologicznego, jak i osobistego i społecznego.

3 rodzaje strategii uczenia się Głównym celem strategii uczenia się jest uczynienie uczniów bardziej efektywnymi uczniami. Czytaj więcej ”