stringtranslate.com

Концептуальное обучение

Концептуальное обучение , также известное как категориальное обучение , достижение концепций и формирование концепций , определяется Брунером , Гуднау и Остином (1956) как «поиск и проверка атрибутов, которые могут использоваться для различения образцов от не образцов различных категорий». [a] Проще говоря, концепции — это ментальные категории, которые помогают нам классифицировать объекты, события или идеи, основываясь на понимании того, что каждый объект, событие или идея имеет набор общих релевантных признаков. Таким образом, концептуальное обучение — это стратегия, которая требует от учащегося сравнивать и сопоставлять группы или категории, которые содержат релевантные для концепции признаки, с группами или категориями, которые не содержат релевантных для концепции признаков.

Концепция достижения концепции требует следующих 5 категорий:

  1. определение задачи;
  2. характер встречающихся примеров;
  3. характер процедур проверки;
  4. последствия конкретных категоризаций; и
  5. характер наложенных ограничений. [1]

В задаче обучения концепции человек классифицирует объекты, показывая им набор примеров объектов вместе с их метками классов. Обучающийся упрощает то, что было замечено, сжимая это в форме примера. Эта упрощенная версия того, что было изучено, затем применяется к будущим примерам. Обучение концепции может быть простым или сложным, поскольку обучение происходит во многих областях. Когда концепция сложная, то менее вероятно, что обучающийся сможет упростить ее, и, следовательно, будет менее склонен к обучению. В разговорной речи эта задача известна как обучение на примерах. Большинство теорий обучения концепции основаны на хранении образцов и избегают обобщения или открытой абстракции любого рода.

В машинном обучении эта теория может применяться при обучении компьютерных программ. [2]

Типы концепций

Изучение концепций следует отличать от изучения путем повторения чего-либо по памяти (припоминание) или различения двух вещей, которые различаются (различение). Однако эти вопросы тесно связаны, поскольку припоминание фактов можно считать «тривиальным» концептуальным процессом, где предыдущие образцы, представляющие концепцию, являются инвариантными. Аналогично, хотя различение не то же самое, что и первоначальное изучение концепций, процессы различения участвуют в уточнении концепций посредством повторного представления образцов. Освоение концепций коренится в индуктивном обучении. Таким образом, при разработке учебной программы или обучении с помощью этого метода сравнение похожих и непохожих примеров является ключевым в определении характеристик темы. [3]

Конкретные или перцептивные концепции против абстрактных концепций

Конкретные концепции — это объекты, которые могут быть восприняты посредством личных ощущений и восприятий. Это такие объекты, как стулья и собаки, с которыми происходит личное взаимодействие и создается концепция. [4] Концепции становятся более конкретными, поскольку слово, которое мы используем для его ассоциации, имеет воспринимаемую сущность. [5] Согласно теории двойного кодирования Пайвио , конкретные концепции — это те, которые легче запоминаются из их кодов перцептивной памяти. [6] Данные показали, что когда слова слышатся, они ассоциируются с конкретной концепцией и воспроизводят любое предыдущее взаимодействие со словом в сенсомоторной системе. [7] Примерами конкретных концепций в обучении являются ранние образовательные математические концепции, такие как сложение и вычитание.

Абстрактные концепции — это слова и идеи, которые имеют дело с эмоциями, чертами личности и событиями. [8] Такие термины, как «фантазия» или «холод» имеют внутри себя более абстрактную концепцию. У каждого человека есть свое личное определение абстрактных концепций, которое постоянно меняется и сравнивается. Например, холод может означать физическую температуру окружающей среды или может определять действие и личность другого человека. Хотя внутри конкретных концепций все еще есть уровень абстрактности, конкретные и абстрактные концепции можно увидеть на шкале. Некоторые идеи, такие как стул и собака, более шаблонны и сухи в своем восприятии, но такие концепции, как холод и фантазия, можно увидеть более неясным образом. Примерами обучения абстрактным концепциям являются такие темы, как религия и этика. Обучение абстрактным концепциям — это наблюдение за сравнением стимулов на основе правила (например, тождество, различие, странность, больше, чем, сложение, вычитание), и когда это новый стимул. [9] При обучении абстрактным концепциям есть три критерия, чтобы исключить любые альтернативные объяснения, чтобы определить новизну стимулов. Один стимул переноса должен быть новым для индивидуума. Это означает, что он должен быть новым стимулом для индивидуума. Во-вторых, нет репликации стимулов переноса. В-третьих и в-последних, чтобы иметь полный абстрактный опыт обучения, должно быть равное количество базовых показателей и показателей переноса. [9]

Binder, Westbury, McKiernan, Possing и Medler (2005) [10] использовали фМРТ для сканирования мозга людей, когда они принимали лексические решения по абстрактным и конкретным понятиям. Абстрактные понятия вызывали большую активацию в левой прецентральной извилине, левой нижней лобной извилине и борозде, а также в левой верхней височной извилине, тогда как конкретные понятия вызывали большую активацию в двусторонних угловых извилинах, правой средней височной извилине, левой средней лобной извилине, двусторонних задних поясных извилинах и двусторонних предклиньях.

В 1986 году Аллан Пайвио [11] выдвинул гипотезу о теории двойного кодирования , которая утверждает, что для представления информации используется как вербальная, так и визуальная информация. При размышлении о понятии «собака» возникают мысли как о слове собака, так и об изображении собаки. Теория двойного кодирования предполагает, что абстрактные понятия включают в себя вербальную семантическую систему, а конкретные понятия дополнительно включают в себя визуальную воображаемую систему.

Определенные (или реляционные) и связанные с ними концепции

Реляционные и ассоциированные концепции — это слова, идеи и мысли, которые связаны в какой-то форме. Для реляционных концепций они связаны в универсальном определении. Распространенные реляционные термины — это «вверх-вниз», «влево-вправо» и «еда-ужин». Эти идеи изучаются в раннем детстве и важны для понимания детьми. [12] Эти концепции являются неотъемлемой частью нашего понимания и рассуждения в задачах по сохранению. [13] Реляционные термины, которые являются глаголами и предлогами, оказывают большое влияние на то, как понимаются объекты. Эти термины с большей вероятностью создают более широкое понимание объекта, и они могут переходить в другие языки. [14]

Ассоциированные концепции связаны прошлым и собственным восприятием человека. Ассоциативное обучение концепциям (также называемое обучением функциональным концепциям) включает в себя категоризацию стимулов на основе общей реакции или результата независимо от перцептивного сходства в соответствующие категории. [15] Это связывание этих мыслей и идей с другими мыслями и идеями, которые понятны немногим или человеку. Примером этого является изучение направления компаса в начальной школе на север, восток, юг и запад. Учитель использовал «Никогда не ешьте мокрые вафли», «Никогда не ешьте кислых червей», и ученики смогли создать свою собственную версию, чтобы помочь себе выучить направления. [16]

Сложные концепции

Такие конструкции, как схема и сценарий, являются примерами сложных концепций. Схема представляет собой организацию более мелких концепций (или характеристик) и пересматривается ситуационной информацией для облегчения понимания. Сценарий, с другой стороны, представляет собой список действий, которые человек выполняет для достижения желаемой цели. Примером сценария может служить процесс покупки компакт-диска. Существует несколько действий, которые должны произойти до фактического акта покупки компакт-диска, и сценарий обеспечивает последовательность необходимых действий и правильный порядок этих действий для того, чтобы покупка компакт-диска была успешной.

Разработка плана обучения по достижению концепции

Достижение концепции в образовании и обучении является активным методом обучения. Поэтому учебные планы, методы и цели могут быть выбраны для реализации достижения концепции. Работа Дэвида Перкина о знаниях как дизайне, 4 вопроса Перкина описывают вопросы плана обучения: [17]

1) Каковы основные атрибуты концепции?

2) Каковы цели концепции?

3) Каковы модельные случаи концепции?

4) Каковы аргументы в пользу изучения этой концепции? [17]

Предвзятость в достижении концепции

Концептуальное обучение исторически изучалось с глубоким влиянием целей и функций, которые, как предполагается, имеют концепции. Исследования изучали, как функция концепций влияет на процесс обучения, который фокусируется на внешней функции. Сосредоточение внимания на различных моделях для исследования достижения концепций расширило бы исследования в этой области. При чтении статей и исследований, необходимо замечать потенциальную предвзятость и квалифицировать ресурс в этой теме. [18] [19]

Индуктивное обучение и конфликт МО с концептуальным обучением

В целом, теоретические вопросы, лежащие в основе концептуального обучения для машинного обучения, являются вопросами, лежащими в основе индукции . Эти вопросы рассматриваются во многих разнообразных публикациях, включая литературу по таким предметам, как Version Spaces , Statistical Learning Theory , PAC Learning , Information Theory и Algorithmic Information Theory . Некоторые из общих теоретических идей также обсуждаются Watanabe (1969, 1985), Solomonoff (1964a, 1964b) и Rendell (1986); см. список литературы ниже.

Современные психологические теории

Трудно делать какие-либо общие утверждения о человеческом (или животном) обучении концепциям, не приняв заранее конкретную психологическую теорию обучения концепциям. Хотя классические взгляды на концепции и обучение концепциям в философии говорят о процессе абстракции , сжатия данных , упрощения и обобщения, в настоящее время популярные психологические теории обучения концепциям расходятся по всем этим основным пунктам. История психологии видела взлеты и падения многих теорий обучения концепциям. Классическое обусловливание (как определено Павловым ) создало самую раннюю экспериментальную технику. Обучение с подкреплением, описанное Уотсоном и разработанное Кларком Халлом, создало прочную парадигму в поведенческой психологии . Когнитивная психология подчеркивала метафору компьютера и информационного потока для формирования концепций. Модели нейронных сетей формирования концепций и структуры знаний открыли мощные иерархические модели организации знаний, такие как Wordnet Джорджа Миллера . Нейронные сети основаны на вычислительных моделях обучения с использованием факторного анализа или свертки . Нейронные сети также открыты для нейробиологических и психофизиологических моделей обучения после Карла Лэшли и Дональда Хебба .

Основанный на правилах

Теории обучения на основе правил начались с когнитивной психологии и ранних компьютерных моделей обучения, которые могли быть реализованы на высокоуровневом компьютерном языке с вычислительными утверждениями, такими как правила производства if:then . Они берут данные классификации и теорию на основе правил в качестве входных данных, которые являются результатом обучения на основе правил с надеждой на создание более точной модели данных (Hekenaho 1997). Большинство разработанных моделей на основе правил являются эвристическими, что означает, что рациональный анализ не был предоставлен, и модели не связаны со статистическими подходами к индукции. Рациональный анализ для моделей на основе правил может предполагать, что концепции представлены в виде правил, а затем спросить, в какой степени рациональный агент должен быть согласен с каждым правилом, с предоставлением некоторых наблюдаемых примеров (Goodman, Griffiths, Feldman и Tenenbaum). Теории обучения на основе правил больше сосредоточены на перцептивном обучении и меньше на обучении определениям. Правила могут использоваться в обучении, когда стимулы запутанны, а не просты. Когда правила используются в обучении, решения принимаются исключительно на основе свойств и опираются на простые критерии, не требующие большого объема памяти (Rouder and Ratcliff, 2006).

Пример теории, основанной на правилах:

«Рентгенолог, использующий категоризацию на основе правил, будет наблюдать, соответствуют ли определенные свойства рентгеновского снимка определенным критериям; например, есть ли экстремальная разница в яркости в подозрительной области по сравнению с другими областями? Затем решение принимается только на основе этого свойства» (см. Rouder and Ratcliff 2006)

Прототип

Прототипный взгляд на концептуальное обучение предполагает, что люди абстрагируют центральную тенденцию (или прототип) пережитых примеров и используют ее в качестве основы для своих решений по категоризации.

Прототипный взгляд на концептуальное обучение утверждает, что люди категоризируют на основе одного или нескольких центральных примеров данной категории, за которыми следует полутень убывающих типичных примеров. Это подразумевает, что люди категоризируют не на основе списка вещей, которые все соответствуют определению, а на основе иерархического инвентаря, основанного на семантическом сходстве с центральным примером(ами).

Образец

Теория образцов — это хранение конкретных случаев (образцов), при этом новые объекты оцениваются только по тому, насколько близко они напоминают конкретных известных членов (и не членов) категории. Эта теория предполагает, что учащиеся хранят примеры дословно . Эта теория рассматривает обучение понятиям как крайне упрощенное. Представлены только отдельные свойства. Эти отдельные свойства не являются абстрактными и не создают правил. Пример того, как может выглядеть теория образцов, — «вода мокрая». Просто известно, что некоторые (или один, или все) сохраненные примеры воды обладают свойством мокрой. Теории, основанные на образцах, стали более популярными эмпирически с годами, и некоторые доказательства предполагают, что учащиеся используют стратегии, основанные на образцах, только в раннем обучении, формируя прототипы и обобщения позже в жизни. Важным результатом моделей образцов в психологической литературе стало снижение акцента на сложности обучения понятиям. Одной из самых известных теорий образцов обучения понятиям является обобщенная контекстная модель (GCM).

Проблема с теорией образцов заключается в том, что модели образцов критически зависят от двух мер: сходства между образцами и наличия правила для определения членства в группе. Иногда бывает трудно достичь или различить эти меры.

Многопрототипный

Совсем недавно когнитивные психологи начали исследовать идею о том, что модели прототипа и образца образуют две крайности. Было высказано предположение, что люди способны формировать множественное прототипное представление, помимо двух крайних представлений. Например, рассмотрим категорию «ложка». Существуют две отдельные подгруппы или концептуальные кластеры: ложки, как правило, бывают либо большими и деревянными, либо маленькими и сделанными из металла. Тогда прототипическая ложка будет объектом среднего размера, сделанным из смеси металла и дерева, что явно нереалистично. Более естественное представление категории «ложка» вместо этого состояло бы из нескольких (по крайней мере двух) прототипов, по одному для каждого кластера. В этом отношении было сделано несколько различных предложений (Anderson, 1991; Griffiths, Canini, Sanborn & Navarro, 2007; Love, Medin & Gureckis, 2004; Vanpaemel & Storms, 2008). Эти модели можно рассматривать как предоставляющие компромисс между моделями образца и прототипа.

Основанный на объяснении

Основная идея обучения на основе объяснений предполагает, что новая концепция усваивается путем восприятия ее примеров и формирования базовой схемы. 1 Проще говоря, наблюдая или получая качества вещи, разум формирует концепцию, которая обладает этими качествами и идентифицируется ими.

Первоначальная теория, предложенная Митчеллом, Келлером и Кедаром-Кабелли в 1986 году и названная обобщением на основе объяснений, заключается в том, что обучение происходит посредством прогрессивного обобщения. 2 Эта теория была впервые разработана для программирования машин на обучение. Применительно к человеческому познанию она переводится следующим образом: разум активно отделяет информацию, которая относится к более чем одной вещи, и вводит ее в более широкое описание категории вещей. Это делается путем выявления достаточных условий для того, чтобы что-то соответствовало категории, аналогично схематизации.

Пересмотренная модель вращается вокруг интеграции четырех мыслительных процессов: обобщения, фрагментации, операционализации и аналогии 3 .

Эта конкретная теория концептуального обучения является относительно новой, и для ее проверки проводятся дополнительные исследования.

байесовский

Используя математический подход к изучению концепций, байесовские теории предполагают, что человеческий разум вырабатывает вероятности для определенного определения концепции на основе примеров, которые он видел для этой концепции. [20] Байесовская концепция априорной вероятности перестает быть чрезмерно конкретной, в то время как вероятность гипотезы гарантирует, что определение не будет слишком широким.

Например, скажем, родитель показывает ребенку трех лошадей и говорит, что они называются «лошадьми», — ребенку нужно выяснить, что именно подразумевает взрослый под этим словом. Она с большей вероятностью определит слово «лошади» как относящееся либо к этому типу животных , либо ко всем животным , а не к странно конкретному примеру вроде «все лошади, кроме клейдедальских» , что было бы неестественной концепцией. Между тем, вероятность того, что «лошади» означают «все животные», когда все три показанных животных очень похожи, низка. Гипотеза о том, что слово «лошадь» относится ко всем животным этого вида, является наиболее вероятной из трех возможных определений, поскольку она имеет как разумную априорную вероятность, так и вероятность с учетом примеров.

Теорема Байеса важна, поскольку она предоставляет мощный инструмент для понимания, манипулирования и контроля данных 5 , который имеет более широкий взгляд, не ограничивающийся только анализом данных 6 . Подход субъективен, и это требует оценки априорных вероятностей 6 , что делает его также очень сложным. Однако, если байесовцы покажут, что накопленные доказательства и применение закона Байеса достаточны, работа преодолеет субъективность задействованных входных данных 7 . Байесовский вывод может быть использован для любых честно собранных данных и имеет большое преимущество из-за своей научной направленности 6 .

Одной из моделей, включающей байесовскую теорию обучения концепциям, является модель ACT-R , разработанная Джоном Р. Андерсоном . [ требуется цитата ] Модель ACT-R — это язык программирования, который определяет основные когнитивные и перцептивные операции, позволяющие человеческому разуму производить пошаговую симуляцию человеческого поведения. Эта теория использует идею о том, что каждая задача, выполняемая людьми, состоит из серии дискретных операций. Модель применялась к обучению и памяти, познанию более высокого уровня, естественному языку, восприятию и вниманию, взаимодействию человека с компьютером, образованию и силам, генерируемым компьютером. [ требуется цитата ]

Помимо Джона Р. Андерсона, Джошуа Тененбаум внес вклад в область концептуального обучения; он изучал вычислительную основу человеческого обучения и вывода, используя поведенческое тестирование взрослых, детей и машин из байесовской статистики и теории вероятностей, а также из геометрии, теории графов и линейной алгебры. Тененбаум работает над достижением лучшего понимания человеческого обучения в вычислительных терминах и пытается построить вычислительные системы, которые приближаются к возможностям обучающихся людей.

Теория отображения компонентов

Теория компонентного отображения (CDT) МД Меррилла представляет собой когнитивную матрицу, которая фокусируется на взаимодействии двух измерений: уровень производительности, ожидаемый от учащегося, и типы содержания материала, который должен быть изучен. Меррил классифицирует уровень производительности учащегося как: поиск, использование, запоминание, а содержание материала как: факты, концепции, процедуры и принципы. Теория также призывает к четырем основным формам представления и нескольким другим вторичным формам представления. Основные формы представления включают: правила, примеры, припоминание и практику. Вторичные формы представления включают: предпосылки, цели, помощь, мнемонику и обратную связь. Полный урок включает комбинацию основных и вторичных форм представления, но наиболее эффективная комбинация варьируется от учащегося к учащемуся, а также от концепции к концепции. Другим важным аспектом модели CDT является то, что она позволяет учащемуся контролировать используемые учебные стратегии и адаптировать их в соответствии с его или ее собственным стилем обучения и предпочтениями. Основной целью этой модели было сокращение трех распространенных ошибок в формировании концепции: чрезмерное обобщение, недостаточное обобщение и неправильное представление.

Смотрите также

Примечания и ссылки

  1. ^ P.233 Bruner, Goodnow, & Austin (1956) archive.org См. также сайт Jerome Bruner on Concept Attainment Strategies Learning Theories
  1. ^ Брунер, Дж. С., Гуднау, Дж. Дж. и Остин, Дж. А. (1956) Исследование мышления. Chapman & Hall, Limited. Лондон. [ нужна страница ] https://jan.ucc.nau.edu/lsn/educator/edtech/learningtheorieswebsite/bruner.htm
  2. ^ «Концептуальное обучение» (PDF) . web.cs.hacettepe.edu.tr .
  3. ^ Холле. "Достижение концепции" (PDF) . CSUN . Получено 9 августа 2022 г. .
  4. ^ Пайвио, Аллан. (2014). Разум и его эволюция: теоретический подход двойного кодирования . Тейлор и Фрэнсис. ISBN 978-1-317-71690-7. OCLC  868489792.[ нужна страница ]
  5. ^ Binder, JR; Westbury, CF; McKiernan, KA; Possing, ET; Medler, DA (1 июня 2005 г.). «Различные системы мозга для обработки конкретных и абстрактных концепций». Журнал когнитивной нейронауки . 17 (6): 905–917. doi :10.1162/0898929054021102. PMID  16021798. S2CID  207624180.
  6. ^ Пайвио, Аллан (2014). Разум и его эволюция . doi :10.4324/9781315785233. ISBN 9781317716907.[ нужна страница ]
  7. ^ Каппа, Стефано Ф.; Пульвермюллер, Фридеманн (июль 2012 г.). «Специальный выпуск Cortex: Язык и двигательная система». Cortex . 48 (7): 785–787. doi :10.1016/j.cortex.2012.04.010. PMID  22579224. S2CID  33954008.
  8. ^ Катя Вимер-Хастингс, Катя; Сюй, Сюй (10 сентября 2005 г.). «Различия в содержании абстрактных и конкретных понятий». Cognitive Science . 29 (5): 719–736. doi :10.1207/s15516709cog0000_33. PMID  21702791.
  9. ^ ab Katz, Jeffrey S.; Wright, Anthony A.; Bodily, Kent D. (1 января 2007 г.). «Проблемы сравнительного познания абстрактно-концептуального обучения». Comparative Cognition & Behavior Reviews . 2 : 79–92. doi :10.3819/ccbr.2008.20005. PMC 2836729. PMID  20228966 . 
  10. ^ Binder, JR; Westbury, CF; McKiernan, KA; Possing, ET; Medler, DA (1 июня 2005 г.). «Различные системы мозга для обработки конкретных и абстрактных концепций». Журнал когнитивной нейронауки . 17 (6): 905–917. doi :10.1162/0898929054021102. PMID  16021798. S2CID  207624180.
  11. ^ Пайвио, А. (1986). Ментальные представления: подход двойного кодирования . Нью-Йорк: Oxford University Press. [ нужна страница ]
  12. ^ Бём, Энн (2004). Психообразовательная оценка детей дошкольного возраста . Лондон: Lawrence Erlbaum Associates. С. 186–203.
  13. ^ Уокер, Элис А. (сентябрь 1979 г.). «Развитие реляционных понятий у трех- и четырехлетних детей». Журнал образовательных исследований . 73 (1): 37–40. doi :10.1080/00220671.1979.10885201.
  14. ^ Левенштейн, Джеффри; Гентнер, Дедре (июнь 2005 г.). «Реляционный язык и развитие реляционного картирования». Когнитивная психология . 50 (4): 315–353. doi :10.1016/j.cogpsych.2004.09.004. PMID  15893523. S2CID  14318417.
  15. ^ Уркуйоли, Питер Дж. (2009-04-08). «Ответы и приобретенные классы эквивалентности». Сравнительные экспериментальные исследования интеллекта животных . Oxford University Press. стр. 405–422. doi :10.1093/acprof:oso/9780195377804.003.0022. ISBN 978-0-19-537780-4. {{cite book}}: |work=проигнорировано ( помощь )
  16. ^ «Направления ветра: север, восток, юг, запад».
  17. ^ ab Достижение концепции - Калифорнийский государственный университет, Нортридж. (nd). Получено 9 августа 2022 г. с https://www.csun.edu/sites/default/files/Holle-Concept-Attainment.pdf
  18. ^ Шэнкс, DR (2001). «Изучение и представление концепций: модели». Международная энциклопедия социальных и поведенческих наук . С. 2491–2495. doi :10.1016/B0-08-043076-7/00536-2. ISBN 9780080430768.
  19. ^ Биллман, Доррит (1996). Структурные искажения в концептуальном обучении . Психология обучения и мотивации. Т. 35. С. 283–321. doi :10.1016/S0079-7421(08)60578-2. ISBN 9780125433358.
  20. ^ Тененбаум, Джошуа Б. (1999). «Байесовское моделирование обучения человеческих концепций» (PDF) . Достижения в области нейронных систем обработки информации . 11 (12): 59–65 . Получено 30 января 2018 г. .

Дальнейшее чтение