Kan en undervisningsmaskin underlätta lärandet?

Vad skulle hända om en sammanslagning av datavetenskap och psykologi skulle kunna hjälpa oss att förstå mer om hur vi lär oss? Skulle det vara möjligt att skapa en maskin som kan planera ideala lektioner för varje elev? Det verkar som om detta mål börjar bli sant tack vare utformningen av en undervisningsmaskin.

De flesta av oss har haft erfarenheter där vi har kämpat för att lära oss något nytt, men vi har också upplevt stunder där vi har lärt oss något nästan utan problem. Mänskligt lärande är en komplex process.

Om en maskin skulle kunna hjälpa oss att lära oss utan ansträngning och även anpassa denna process till våra egenskaper, kanske skulle vi vara mycket effektivare och mer produktiva. Tack vare ett team av forskare från University of Wisconsin-Madison, kommer denna dröm närmare.

Olika professorer från institutionerna för datavetenskap och pedagogisk psykologi samarbetar med datavetenskapsmannen Xiaojin Zhu i sitt projekt "undervisningsmaskinen". Målet är att öppna nya vägar inom lärandeområdet. 

"Jag hoppas att undervisningsmaskinen har en inverkan på utbildningsvärlden, säger Zhu. "Det ger oss personliga optimala lektioner för riktiga mänskliga studenter".

Maskininlärning

Maskininlärning är ett väletablerat delfält inom datavetenskap i vilka experter utveckla matematiska verktyg för att hjälpa team att lära av data och upptäcka mönster. Maskinens elev (laget) är som en student.

Målet med undervisningsmaskinen är utvecklingen av modeller som kommer att vara användbara i framtiden när man försöker hantera stora dataset, ofta svår att hantera.

Undervisningsmaskinen använder sofistikerad matematik för att göra det möjligt för forskare att modellera riktiga mänskliga studenter och utforma bästa möjliga lektioner för att lära dem.. Till exempel kan maskinen identifiera minst antal övningar som är nödvändiga för en viss elev för att förstå ett koncept.

Även om detta arbete fortfarande är i sina tidiga skeden, har det enorma möjligheter att påverka utbildning. Applikationerna för denna maskin kan gå från individualiseringen av undervisningen eller utvärderingsprocesserna, till hjälp av studenter med problem och inlärningssvårigheter. 

Undervisningsmaskinen: Förening för datavetenskap och psykologi

Timothy T. Rogers, professor i kognitiv psykologi vid University of Wisconsin-Madison och en av Zhus medarbetare, förklarar hur datavetenskap och psykologi samlas i läromaskinens projekt.

Roger säger det För att undervisningsmetoden för denna maskin ska vara genomförbar krävs en bra modell för studentbeteende. Det är nödvändigt att förstå hur detta förändras på grund av påverkan av olika typer av lärande eller praktiska erfarenheter. Dessutom måste modellen vara beräkningsmässig och kunna göra kvantitativa förutsägelser om studentbeteende. 

"I slutändan hoppas vi att arbetet kan användas för att hjälpa lärare att utveckla planer och studieprogram som främjar lärande inom en mängd olika områden ", förklarar Rogers, med matematik, vetenskap och läsning som exempel på tillämpningsområden. 

Å andra sidan också insisterar på vikten av ansträngningarna att använda kognitiva modeller av lärande som kan påverka verkliga problem. Och att de också tvingar forskare att göra nya och viktiga framsteg i förståelsen av inlärningsprocesser i allmänhet. 

Men Zhu säger att, även om denna idé är konceptuellt enkel, är det mycket svårt att tillämpa i den verkliga världen, eftersom det är en stor fråga..

Förhållandet mellan informatik och psykologi

Både psykologi och datavetenskap är vetenskapliga discipliner som fokuserar på identifiera de särskilda egenskaperna hos informationsbehandling, en i människa och en annan i konstruktionen av ett verktyg som kan emulera hjärnans funktion: datorn.

Å andra sidan särskiljs psykologin genom att ha flera områden eller studiemetoder som är Kognitiv psykologi närmast dator. Detta är fokus som fokuserar på att veta vilka processer vi får kännedom om världen, vi blir medvetna om miljön och resultaten vi erhåller.

Dessutom är intresset från kognitiv psykologi inriktad på att förstå hur intelligenta system fungerar, såväl mänskligt som artificiellt. Av denna anledning, analogi mellan sinnet och datorn. Men likheten mellan de två är ganska uppenbar. Därför försöker forskare om ämnet och speciellt de som fokuserar på artificiell intelligens att överföra idéer, övertygelser och hypoteser om hur sinnet fungerar på datorn. På samma sätt använder psykologer på detta område datormodellen för att utföra sina hypoteser och teoretiska tolkningar.

Som vi ser, datavetenskap och psykologi är nära relaterade med sikte på att veta djupare insatserna och insatserna av det mänskliga sinnets funktion. Ett förhållande som utan tvivel måste prata och som kan bidra mycket till både den tekniska och personliga och sociala utvecklingen.

3 typer av lärande strategier Huvudsyftet med lärande strategier är att göra eleverna effektivare elever. Läs mer "