在本研究中,38 名年轻人在观察和反馈条件下参与了概率 A/B 原型类别学习任务。该研究比较了不同训练条件下的学习成功率(测试准确性)和策略使用情况(多线索 vs. 单一特征 vs. 随机模式)。测量了反馈相关负性 (FRN) 和 P3a 事件相关电位,以探索概率范式下反馈处理和策略使用之间的关系。研究发现,在基于反馈的训练之后,使用最佳多线索策略的参与者数量多于观察训练,这进一步表明反馈可以影响学习方法。训练阶段和策略对 FRN 振幅有显著的相互作用。具体而言,使用类别成员资格由单一特征决定的策略(单一特征策略)的参与者从早期训练到后期训练的 FRN 振幅显著下降,这可能是由于反馈利用率降低或预测误差减少。效价、训练阶段或策略对 P3a 振幅没有显著的主效应或相互作用。研究结果与先前的研究一致,表明学习者在学习方法上各不相同,并且培训方法会影响学习。研究结果还表明,概率类别学习过程中反馈处理的测量可能反映反馈利用的变化,并可能进一步阐明个体学习者之间的差异。
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摘要 。本文旨在回顾与研究小学儿童在教育过程中的大脑活动相关的研究。此外,找出此类研究的普遍程度,并确定科学家在该主题上活动的主要方向及其选择的研究方法。方法 。使用定性内容分析来选择适合研究主题的文章:确定几组关键词、四分位数至少为第二的期刊和英语出版物作为要求。结果 。研究论文的分析表明,科学家对该主题的兴趣日益浓厚。确定了神经成像领域的六个主要研究组:认知能力的测量、年龄类别的比较、基于神经成像的研究的技术和方法细微差别、各种因素对指标的影响的研究、在学习过程中使用神经成像工具、记录发育障碍儿童的大脑活动。重点介绍了致力于记忆和注意力发展的工作。考虑了数学能力和技能以及阅读研究的特点。指出了便携式脑电图的优点和缺点。指出了发育障碍儿童磁共振成像程序的特点。结论。尽管研究领域多种多样,但本综述未发现脑机技术在学习过程中的应用。作者认为,缺乏对此类技术在学科学习细节中的长期研究,无法跟踪其进展。结论是需要进一步研究这一问题。
摘要 连续数据流是现代信息处理中常见但具有挑战性的现象。将机器学习技术应用于此设置的传统方法,如离线和在线学习,已显示出几个关键的缺点。为了避免这两种方法的已知缺点,我们建议将它们的互补优势结合在一个称为解构的新型机器学习过程中。与监督学习和无监督学习类似,这种新颖的过程提供了一种模仿人类学习的基本学习功能。此功能集成了对训练数据进行分区、管理学习到的知识表示以及将新获得的知识与以前学习到的知识表示相结合的机制。此概念的先决条件是可以对学习数据进行分区,并且可以通过正式方式访问生成的知识分区。在所提出的方法中,这是通过最近引入的建构主义机器学习框架实现的,该框架允许创建、利用和维护知识库。在这项工作中,我们重点介绍了实施这种解构过程的设计概念。特别是,我们描述了所需的子过程以及如何将它们组合在一起。
简介:监视学习过程通常涉及对学生较高心理功能的分析:想象力,记忆,思维,注意力等。目前,基于现代神经科学的成就,有广泛的机会对这些特征进行客观监控和评估。分析学生的个人特征允许对教育过程进行个性化。在这种情况下,基于脑电图分析的方法特别有前途。目前,在学校教育过程中广泛引入基于脑电图的系统的主要障碍之一是缺乏用于在小学生学习过程中使用的系统的现成解决方案,以及用于其应用的场景。目的:用于监视和调整学习过程的系统的开发和初始测试,以及用于小学生使用的策略。方法:脑电图分析,记录的多通道脑电图数据的小波分析,分析大脑神经活动主要节奏的能量的变化,系统提供的反馈。结果:详细介绍了用于监视和调整学习过程的开发系统的概念和图表及其用于小学生的策略。根据反馈的评估评估了学生大脑活动的特征节奏的能量变化,因此证明了通过开发系统的学习过程效率提高。实用相关性:使用脑电图系统对学生的个人特征进行客观分析以及通过基于获得的数据实施反馈的个性化,将提高教育过程的质量和学习新材料的效率。
本研究探讨了使用先进信息技术教授小学和初中学生的优缺点。研究样本包括 50 名年龄在 11 至 14 岁之间的学生。问卷包括四类科学研究问题,包括发现、描述、解释和评估问题。本研究属于定量研究方法,测量工具是问卷。研究表明,学生有效地使用信息技术。超过 80% 的学生使用互联网并从其诸多优势中受益,尤其是在获取新信息和与人交流方面。另一方面,信息技术损害了课堂注意力并占用了大量时间。
根据建构主义,人类通过将已有信息与从感官获得的信息相结合来构建独特的心理形象。学习是将新信息与已有信息进行匹配并将其整合成有意义的联系的结果。在建构主义思维中,学习者被赋予了更多的自由来成为有效的问题解决者,识别和评估问题,以及解释将他们的学习转移到这些问题上的方法,所有这些都培养了批判性思维技能。虽然学习者是这个过程的中心,但经验丰富的老师是必要的,以引导他们穿越信息丛林。建构主义技术适用于某些类型的学习、某些情况和某些个人,但并非全部。这一思想流派还鼓励教学习者如何使用布鲁姆分类学中所谓的高阶思维技能 (HOTS) 以及基于问题或场景的培训。建构主义是第 5 章“教学过程”中介绍的几种培训交付方法的基础。