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如果AI可以解決問(wèn)題的話 失敗15%的時(shí)間是最好的學(xué)習(xí)方法

一直保持正確狀態(tài)聽(tīng)起來(lái)很理想,但如此完美的成功率可能意味著您實(shí)際上并沒(méi)有學(xué)到任何新知識(shí)。

為了確保您以最佳的速度學(xué)習(xí),新的研究發(fā)現(xiàn),您的目標(biāo)應(yīng)該是大約15%的時(shí)間失敗,確切地說(shuō),是15.87%的時(shí)間失敗。

這些發(fā)現(xiàn)可能對(duì)培訓(xùn)課程,課堂教學(xué)以及所有學(xué)習(xí)發(fā)生的地方都有影響。在發(fā)現(xiàn)太容易和太困難之間找到最好的地方。

“那名赫然出現(xiàn)在教育領(lǐng)域這些想法-有這個(gè)‘近端困難區(qū)’,在其中你應(yīng)該是最大限度地提高你的學(xué)習(xí)-我們已經(jīng)把那數(shù)學(xué)的基礎(chǔ),”心理學(xué)家羅伯特·威爾遜說(shuō),從亞利桑那大學(xué)。

為了得出15/85%的分配比例,Wilson和他的同事進(jìn)行了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)旨在教計(jì)算機(jī)如何完成簡(jiǎn)單的任務(wù),例如將模式分類,或識(shí)別奇數(shù)和偶數(shù)之間的差異。

研究人員發(fā)現(xiàn),計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在85%的時(shí)間進(jìn)行正確呼叫時(shí)學(xué)習(xí)最快。這個(gè)數(shù)字似乎也與以前對(duì)動(dòng)物進(jìn)行的研究相吻合。

根據(jù)該團(tuán)隊(duì)的說(shuō)法,這種分裂最有可能應(yīng)用于人類的知覺(jué)學(xué)習(xí)中,即我們通過(guò)經(jīng)驗(yàn)和示例逐步學(xué)習(xí)(與機(jī)器學(xué)習(xí)算法不同)。

例如,讓放射科醫(yī)生學(xué)習(xí)分辨出腫瘤圖像和非腫瘤圖像之間的差異:在一個(gè)太容易的水平上,放射科醫(yī)生會(huì)正確地識(shí)別出100%的圖像。在一個(gè)太困難的水平,它可能會(huì)下降到50%左右。

但是,如果放射科醫(yī)生正確地識(shí)別了85%的圖像,而其他15%卻犯了錯(cuò)誤,那可能是學(xué)習(xí)率最快的地方。

當(dāng)然,隨著我們獲得更多的知識(shí),需要再次調(diào)整該難度級(jí)別,以將學(xué)習(xí)任務(wù)的挑戰(zhàn)性保持在正確的水平。

研究人員還熱衷于指出,他們的研究?jī)H涵蓋基本的二元選擇-并不一定意味著我們所有人都應(yīng)在未來(lái)的考試中將目標(biāo)定為85%。

除計(jì)算機(jī)算法外,還需要進(jìn)行更多的研究來(lái)弄清楚該方法如何更廣泛地應(yīng)用于教育。但就目前而言,這是一個(gè)很好的起點(diǎn),可以在我們?nèi)菀赘械綗o(wú)聊和放棄的困難之間找到平衡,這是教育者們長(zhǎng)期思考的難題。

威爾遜說(shuō):“如果您上的課太簡(jiǎn)單了,而且一直都在加油,那么您可能從一個(gè)掙扎但努力跟上的人那里得到的收益并不多。”

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