Кривая обучения — это графическое представление взаимосвязи между тем, насколько хорошо люди справляются с задачей, и объемом у них опыта . Квалификация (измеренная по вертикальной оси) обычно увеличивается с увеличением опыта (горизонтальная ось), то есть чем больше кто-то, группы, компании или отрасли выполняют задачу, тем лучше они справляются с этой задачей. [1]
Распространенное выражение «крутая кривая обучения» является неправильным употреблением , предполагающим, что какой-либо деятельности трудно научиться и что затрачиваемые большие усилия не значительно повышают мастерство, хотя кривая обучения с крутым началом на самом деле представляет собой быстрый прогресс. [2] [3] Фактически, градиент кривой не имеет ничего общего с общей сложностью деятельности, а выражает ожидаемую скорость изменения скорости обучения с течением времени. Деятельность, основы которой легко освоить, но трудно освоить, можно охарактеризовать как «крутую кривую обучения». [ нужна цитата ]
Кривая обучения может относиться к конкретной задаче или совокупности знаний . Герман Эббингауз впервые описал кривую обучения в 1885 году в области психологии обучения, хотя это название не вошло в употребление до 1903 года. [4] [5] В 1936 году Теодор Пол Райт описал влияние обучения на производственные затраты в авиационная промышленность . [6] Эту форму, в которой себестоимость единицы продукции отображается в зависимости от общего объема производства , иногда называют кривой опыта .
Тесты на память Германа Эббингауза, опубликованные в 1885 году, включали запоминание серий бессмысленных слогов и запись успеха в ряде испытаний. В переводе не используется термин «кривая обучения», но представлены диаграммы обучения в зависимости от количества попыток. Он также отмечает, что оценка может уменьшаться или даже колебаться. [4] [3] [7]
Первое известное использование термина «кривая обучения» датируется 1903 годом: «Брайан и Хартер (6) обнаружили в своем исследовании овладения телеграфным языком кривую обучения, которая вначале имела быстрый подъем, за которым следовал период более медленного роста. обучения и, таким образом, была выпуклой относительно вертикальной оси». [5] [3]
Психолог Артур Биллс дал более подробное описание кривых обучения в 1934 году. Он также обсудил свойства различных типов кривых обучения, таких как отрицательное ускорение, положительное ускорение, плато и оживальные кривые. [8]
В 1936 году Теодор Пол Райт описал влияние обучения на производственные затраты в авиационной промышленности и предложил математическую модель кривой обучения. [6]
В 1952 году ВВС США опубликовали данные о кривой обучения в производстве планеров с 1940 по середину 1945 года. [9] В частности, они составили таблицы и построили графики прямой стоимости человеко-часов различных продуктов в зависимости от совокупного объема производства. Это легло в основу многих исследований кривых обучения в 1950-х годах. [10]
В 1968 году Брюс Хендерсон из Boston Consulting Group (BCG) обобщил модель удельной стоимости, впервые предложенную Райтом, и конкретно использовал степенной закон , который иногда называют законом Хендерсона . [11] Он назвал эту конкретную версию кривой опыта . [12] [13] Исследования BCG в 1970-х годах выявили эффекты кривой опыта для различных отраслей, которые варьировались от 10 до 25 процентов. [14]
Основные статистические модели кривых обучения следующие: [15] [16]
Ключевой переменной является показатель степени , измеряющий силу обучения. Обычно это выражается как , где – «скорость обучения». Проще говоря, это означает, что стоимость единицы продукции уменьшается на каждое удвоение общего количества произведенных единиц. Райт обнаружил, что в авиастроении это означает, что себестоимость единицы продукции снижается на 20% при каждом удвоении общего количества произведенных единиц.
Экономическое изучение производительности и эффективности обычно следует одним и тем же кривым опыта и имеет интересные побочные эффекты. Повышение эффективности и производительности можно рассматривать как процесс обучения всей организации, отрасли или экономики, а также для отдельных лиц. Общая закономерность – сначала ускорение, а затем замедление по мере достижения практически достижимого уровня совершенствования методологии. Эффект сокращения местных усилий и использования ресурсов за счет изучения усовершенствованных методов часто имеет противоположный скрытый эффект на следующую более крупномасштабную систему, способствуя ее расширению или экономическому росту , как обсуждалось в парадоксе Джевонса в 1880-х годах и обновлялось в « Хаззум- Постулат Брукса в 1980-х годах.
Всестороннее понимание применения кривой обучения в экономике управления обеспечит множество преимуществ на стратегическом уровне. Люди могли предсказывать подходящие сроки появления новых продуктов и предлагать конкурентоспособные ценовые решения, определять уровни инвестиций путем стимулирования инноваций в продуктах и выбора организационных структур. [17] Балачандер и Шринивасан изучали товары длительного пользования и стратегию их ценообразования на основе принципов кривой обучения. Основываясь на представлениях о том, что растущий опыт производства и продажи продукта приведет к снижению себестоимости единицы продукции, они нашли потенциально лучшую начальную цену для этого продукта. [18] Что касается проблем управления производством в условиях ограничения дефицитных ресурсов, Ляо [19] заметил, что без учета влияния кривой обучения на рабочее время и машинное время люди могут принимать неверные управленческие решения. Демистер и Ци [20] использовали кривую обучения для изучения перехода между ликвидацией старых продуктов и внедрением новых продуктов. Их результаты показали, что оптимальное время переключения определяется характеристиками продукта и процесса, рыночными факторами и особенностями кривой обучения на этом производстве. Константарас, Скури и Джабер [21] применили кривую обучения для прогнозирования спроса и экономичного количества заказов. Они обнаружили, что покупатели подчиняются кривой обучения, и этот результат полезен для принятия решений по управлению запасами .
Кривые обучения использовались для моделирования закона Мура в полупроводниковой промышленности. [22]
Когда заработная плата пропорциональна количеству произведенной продукции, работники могут сопротивляться переходу на другую должность или появлению нового члена в команде, поскольку это временно снизит производительность. Кривые обучения использовались для корректировки временных спадов, чтобы работникам платили больше за тот же продукт, пока они учатся. [15]
Кривая обучения — это график косвенных показателей подразумеваемого обучения ( умения или прогресса к пределу) с опытом .
Для результатов одного человека в серии испытаний кривая может быть неустойчивой: уровень квалификации увеличивается, снижается или выравнивается на плато .
Когда результаты большого количества отдельных испытаний усредняются, получается гладкая кривая, которую часто можно описать математической функцией .
Было использовано несколько основных функций: [23] [24] [25]
Конкретный случай графика зависимости себестоимости единицы продукции от общего объема производства со степенным законом был назван кривой опыта : математическую функцию иногда называют законом Хендерсона. Эта форма кривой обучения широко используется в промышленности для прогнозирования затрат. [26]
Графики, связывающие производительность с опытом, широко используются в машинном обучении . Производительность — это частота ошибок или точность системы обучения , а опыт — это количество обучающих примеров, используемых для обучения, или количество итераций, используемых при оптимизации параметров модели системы. [27] Кривая машинного обучения полезна для многих целей, включая сравнение различных алгоритмов, [28] выбор параметров модели во время проектирования, [29] настройку оптимизации для улучшения сходимости и определение объема данных, используемых для обучения. [30]
Первоначально введенный в педагогическую и поведенческую психологию , этот термин со временем приобрел более широкую интерпретацию, и появились такие выражения, как «кривая опыта», «кривая улучшения», «кривая улучшения затрат», «кривая прогресса», «функция прогресса», «стартап». кривая» и «кривая эффективности» часто используются как взаимозаменяемые. В экономике предметом являются темпы « развития », поскольку под развитием понимается процесс обучения всей системы с различными темпами прогресса. Вообще говоря, любое обучение демонстрирует постепенные изменения с течением времени, но описывает S-образную кривую , которая имеет разный вид в зависимости от временной шкалы наблюдения. Теперь это также стало ассоциироваться с эволюционной теорией прерывистого равновесия и другими видами революционных изменений в сложных системах в целом, касающихся инноваций , организационного поведения и управления групповым обучением, среди других областей. [31] Эти процессы быстро возникающих новых форм, по-видимому, происходят в результате сложного обучения внутри самих систем, которые, когда их можно наблюдать, отображают кривые скорости изменения, которые ускоряются и замедляются.
Кривые обучения , также называемые кривыми опыта , относятся к гораздо более широкому вопросу естественных пределов ресурсов и технологий в целом. Такие ограничения обычно представляют собой возрастающие сложности, которые замедляют обучение тому, как действовать более эффективно, подобно хорошо известным ограничениям совершенствования любого процесса или продукта или совершенствования измерений. [32] Этот практический опыт соответствует предсказаниям второго закона термодинамики относительно пределов сокращения отходов в целом. Приближение к пределу совершенствования вещей для устранения потерь соответствует геометрически возрастающим усилиям по достижению прогресса и обеспечивает экологическую меру всех видимых и невидимых факторов, меняющих опыт обучения. Совершенствование вещей становится все более трудным, несмотря на возрастающие усилия, несмотря на продолжающиеся положительные, хотя и уменьшающиеся, результаты. Такое же замедление прогресса из-за сложностей в обучении проявляется и в пределах полезных технологий и прибыльных рынков, применимых к управлению жизненным циклом продукта и циклам разработки программного обеспечения). Остальные сегменты рынка или оставшаяся потенциальная эффективность или эффективность обнаруживаются в последовательно менее удобных формах.
Кривые эффективности и развития обычно представляют собой двухфазный процесс: сначала более крупные шаги, соответствующие поиску более простых вещей, за которыми следуют более мелкие шаги, связанные с поиском более сложных вещей. Он отражает всплески обучения, следующие за прорывами, которые облегчают обучение, за которыми следуют ограничения, которые делают обучение еще труднее, возможно, вплоть до точки прекращения.
Выражение «крутая кривая обучения» используется в противоположных значениях. Большинство источников, в том числе Оксфордский словарь английского языка , Американский словарь наследия английского языка и Университетский словарь Мерриам-Вебстера , определяют кривую обучения как скорость приобретения навыков, поэтому резкое увеличение будет означать быстрый прирост навыков. . [2] [33] Однако этот термин часто используется в обычном английском языке в значении сложного начального процесса обучения. [3] [33]
Общее использование английского языка соответствует метафорической интерпретации кривой обучения как холма, на который нужно подняться. (Более крутой склон изначально труден, а пологий склон менее напряжен, хотя иногда и довольно утомителен. Соответственно, форма кривой (холма) может не указывать на общий объем требуемой работы . Вместо этого ее можно понимать как вопрос предпочтений, связанных с амбициями, индивидуальностью и стилем обучения.)
Термин «кривая обучения», имеющий значения «легкий» и «сложный», можно описать такими прилагательными, как «короткий» и «длинный», а не « крутой » и «поверхностный». [2] Если два продукта имеют схожую функциональность, то продукт с «крутой» кривой, вероятно, будет лучше, потому что его можно освоить за более короткое время. С другой стороны, если два продукта имеют разную функциональность, то один с короткой кривой (короткое время для изучения) и ограниченной функциональностью может быть не так хорош, как продукт с длинной кривой (долгое время для изучения) и большей функциональностью.
Например, программа Windows «Блокнот» чрезвычайно проста в освоении, но мало что предлагает после этого. Другой крайностью является редактор терминала UNIX vi или Vim , который сложен в освоении, но предлагает широкий набор функций после того, как пользователь научится его использовать.
Бен Циммер обсуждает использование термина «на крутой кривой обучения» в «Аббатстве Даунтон» , телесериале, действие которого происходит в начале 20-го века, концентрируясь главным образом на том, является ли использование этого термина анахронизмом . «Мэттью Кроули, предполагаемый наследник аббатства Даунтон, а теперь совладелец поместья, говорит: «С тех пор, как я приехал в Даунтон, я прошел крутой путь обучения». Под этим он имеет в виду, что ему было трудно изучить жизнь Даунтона, но люди начали так говорить только в 1970-х годах». [3] [34]
Циммер также отмечает, что популярное использование термина « крутой» как «сложный» является изменением технического значения. Он идентифицирует первое использование крутой кривой обучения как 1973 год, а трудную интерпретацию как 1978 год.
Идея кривых обучения часто переводится в игровой процесс видеоигр как «кривая сложности», которая описывает, насколько сложной может становиться игра по мере прохождения игроком, и требует от игрока либо стать более опытным в игре, либо лучше понять ее. механики игры и/или тратить время на « шлифовку », чтобы улучшить своих персонажей. Установление правильной кривой сложности является частью достижения игрового баланса в игре. Как и кривые обучения в образовательных учреждениях, кривые сложности могут иметь множество форм, и игры часто могут обеспечивать различные уровни сложности, которые меняют форму этой кривой относительно ее формы по умолчанию, чтобы сделать игру сложнее или проще. [35] [36] Оптимально сложность видеоигры увеличивается в соответствии со способностями игроков. Игры не должны быть ни слишком сложными, ни слишком нетребовательными, ни слишком случайными. [37] Игроки будут продолжать играть до тех пор, пока игра считается выигрышной. Поэтому это называется иллюзией выигрышности . Чтобы создать иллюзию выигрышности, игры могут включать внутреннюю ценность (ощущение движения к цели и получения за это вознаграждения), движимую конфликтом, который может быть порожден антагонистической средой и сюжетным напряжением в форме построения мира . Последнее не имеет решающего значения для прогресса в игре. [38] Разработчики игр также могут вносить изменения в игровой процесс , например, ограничивая ресурсы. Одна из точек зрения заключается в том, что если игроков не обманом убедить в том, что мир видеоигры реален, если мир не кажется ярким, тогда нет смысла создавать игру. [39] [40]
Графическое представление принципа здравого смысла: чем больше человек что-то делает, тем лучше у него это получается. Кривая обучения показывает скорость улучшения выполнения задачи как функцию времени или скорость изменения средних затрат (в часах или деньгах) как функцию совокупного результата.
{{cite book}}
: |journal=
игнорируется ( помощь ){{cite book}}
: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )