如果AI可以解决问题的话 失败15%的时间是最好的学习方法
一直保持正确状态听起来很理想,但如此完美的成功率可能意味着您实际上并没有学到任何新知识。
为了确保您以最佳的速度学习,新的研究发现,您的目标应该是大约15%的时间失败,确切地说,是15.87%的时间失败。
这些发现可能对培训课程,课堂教学以及所有学习发生的地方都有影响。在发现太容易和太困难之间找到最好的地方。
“那名赫然出现在教育领域这些想法-有这个‘近端困难区’,在其中你应该是最大限度地提高你的学习-我们已经把那数学的基础,”心理学家罗伯特·威尔逊说,从亚利桑那大学。
为了得出15/85%的分配比例,Wilson和他的同事进行了一系列机器学习实验。实验旨在教计算机如何完成简单的任务,例如将模式分类,或识别奇数和偶数之间的差异。
研究人员发现,计算机系统在85%的时间进行正确呼叫时学习最快。这个数字似乎也与以前对动物进行的研究相吻合。
根据该团队的说法,这种分裂最有可能应用于人类的知觉学习中,即我们通过经验和示例逐步学习(与机器学习算法不同)。
例如,让放射科医生学习分辨出肿瘤图像和非肿瘤图像之间的差异:在一个太容易的水平上,放射科医生会正确地识别出100%的图像。在一个太困难的水平,它可能会下降到50%左右。
但是,如果放射科医生正确地识别了85%的图像,而其他15%却犯了错误,那可能是学习率最快的地方。
当然,随着我们获得更多的知识,需要再次调整该难度级别,以将学习任务的挑战性保持在正确的水平。
研究人员还热衷于指出,他们的研究仅涵盖基本的二元选择-并不一定意味着我们所有人都应在未来的考试中将目标定为85%。
除计算机算法外,还需要进行更多的研究来弄清楚该方法如何更广泛地应用于教育。但就目前而言,这是一个很好的起点,可以在我们容易感到无聊和放弃的困难之间找到平衡,这是教育者们长期思考的难题。
威尔逊说:“如果您上的课太简单了,而且一直都在加油,那么您可能从一个挣扎但努力跟上的人那里得到的收益并不多。”