A tanulás optimalizálása érdekében az idő 15 százaléka sikertelen

A pedagógusok régóta felismerték, hogy van egy „édes pont” a tanulás során - akkor tanulunk a legjobban, amikor kihívást kapunk arra, hogy valamit megragadjunk csak a meglévő tudásunk határain kívül.

Ha egy kihívás túl egyszerű, akkor nem tanulunk semmi újat. De akkor sem tanulunk semmi újat, ha egy kihívás olyan nehéz, hogy teljesen kudarcot vallunk vagy feladjuk.

Tehát hol fekszik az édes folt? Egy új tanulmány szerint ekkor fordul elő kudarc az esetek 15 százalékában.

"Ezeket az ötleteket, amelyek ott voltak az oktatási területen - hogy létezik ez a" proximális nehézségek zónája ", amelyben maximalizálnod kell a tanulásodat - matematikai alapokra helyeztük" - mondta az Arizonai Egyetem adjunktusa pszichológia és kognitív tudomány Dr. Robert Wilson, a tanulmány vezető szerzője.

Wilson és a Brown University, a Kaliforniai Egyetem, a Los Angeles-i és a Princeton munkatársai a „85 százalékos szabályt” találták ki, miután gépi tanulási kísérleteket hajtottak végre, amelyek során egyszerű feladatokat tanítottak a számítógépeknek, például a különböző minták osztályozását egybe. két kategóriába sorolhatjuk, vagy a kézzel írott számjegyek fényképeit osztályozzuk páratlan vagy páros számokként vagy alacsony vagy magas számokként.

A számítógépek azokban a helyzetekben tanultak a leggyorsabban, amikor 85 százalékos pontossággal reagáltak a tanulmány megállapításai szerint.

"Ha 15% -os hibaarány vagy 85% -os pontosságú, akkor mindig maximalizálja a tanulási arányt ezekben a két választható feladatokban" - mondta Wilson.

Amikor a kutatók megvizsgálták az állatok tanulásának korábbi tanulmányait, azt találták, hogy a 85 százalékos szabály ezekben az esetekben is igaz volt - tette hozzá.

Ha arra gondolunk, hogy az emberek hogyan tanulnak, akkor a 85 százalékos szabály leginkább az észleléses tanulásra vonatkozik, amelyben tapasztalatok és példák révén fokozatosan tanulunk - mondta Wilson.

Például időbe telik, amíg a radiológus megtanulja különbséget tenni a daganatok és a nem daganatok képei között.

"Idővel jobban kitalálod, hogy van-e daganat a képen, és tapasztalatra van szükséged, és példákra van szükséged a javuláshoz" - mondta Wilson. „El tudom képzelni, hogy könnyű példákat, nehéz példákat és köztes példákat mondjak. Ha nagyon egyszerű példákat mondok, akkor mindig 100% -ban igazad van, és nincs mit tanulni. Ha nagyon kemény példákat mondok, akkor 50 százalékban igazad lesz, és még mindig nem tanulsz semmi újat, míg ha adok valamit közötted, akkor ezen az édes helyen tartózkodhatsz, ahol a legtöbb információt kapod az egyes példákból. "

Mivel a kutatók csak egyszerű feladatokat kerestek, amelyekben egyértelmű helyes és helytelen válasz volt, Wilson szerint nem fog odáig menni, hogy azt mondaná, hogy a diákoknak B-átlagra kell törekedniük az iskolában. Úgy gondolja azonban, hogy lehetnek olyan órák az oktatás számára, amelyeket érdemes tovább vizsgálni.

"Ha túl könnyű órákat veszel, és folyamatosan veszed őket, akkor valószínűleg nem kapsz ki annyit az osztályból, mint aki küzd, de sikerül tartani a lépést" - mondta. "Reméljük, hogy kibővíthetjük ezt a munkát, és elkezdhetünk beszélni a tanulás bonyolultabb formáiról."

A tanulmány a folyóiratban jelent meg Nature Communications.

Forrás: Arizonai Egyetem