O rată de eşec de doar 15% asigură o învăţare optimă

Eşecurile, indiferent de natura sau proporţiile lor, tind să reprezinte un aspect important al existenţei umane, iar pentru cei mai optimişti dintre noi acestea reprezintă o modalitate de învăţare alternativă. Plecând de la o astfel de filozofie, cercetătorii de la Universitatea Arizona au calculat că rata de eşec optimă pentru învăţare: 15%, notează Medicalxpress.

„Aceste idei care existau în domeniul educaţiei, că există această >, în care poţi să-ţi maximizezi capacitatea de învăţare, noi am reuşit să le exprimăm în limbaj matematic”, explică Robert Wilson, asistent universitar al catedrei de Psihologie şi Ştiinţe Cognitive.

• ESA intensifică cercetarea Pământului pe măsură ce viitorul agențiilor americane devine tot mai incert
• Un expert spune că modelele lingvistice mari nu vor fi niciodată cu adevărat inteligente

În cadrul unei colaborări dintre cadre didactice ale Universităţii Arizona, ale Universităţii California şi ale Universităţii Princenton, rata de eşec de 15% sau de succes de 85%, în funcţie de predispoziţia filozofică, machine learning, capacitatea algoritmilor de a învăţa independent, a fost obţinută ca urmare a îndeplinirii unor sarcini simple care implicau clasificare diferitelor numere, în funcţie de modul în care au fost scrise, mărime sau conform parităţii/imparităţii.

Observând modul în care computerele îndeplineau aceste sarcini, oamenii de ştiinţă au ajuns la concluzia că acestea învăţau cel mai repede atunci când rata de acurateţe era de 85%. „Dacă aveţi o rată de eroare de 15% sau o acurateţe de 85%, maximizaţi întotdeauna rata de învăţare în aceste sarcini cu două alegeri”, explică dr. Wilson.

Oamenii de ştiinţă au analizat studii anterioare şi au ajuns la concluzia că rezultatele oferite de către algoritmi se repetă şi în cazul animalelor. În ceea ce priveşte oamenii, această regulă s-ar putea aplica în ceea ce priveşte învăţarea perceptivă. Acest tip de învăţare are loc de-a lungul timpului, prin experienţă directă şi exemple. Wilson dă ca exemplu radiologii care învaţă să diferenţieze tumorile de ţesuturile sănătoase. „Aceştia devin mai buni în ceea ce priveşte identificare tumorilor în timp şi au nevoie de experienţă şi exemple pentru a fi mai eficienţi”. 

„Îmi imaginez dând exemple uşoare, dând exemple dificile şi dând exemple intermediare. Dacă dau exemple cu adevărat uşoare, obţii o rată de succes de 100% tot timpul şi nu îţi mai rămâne nimic de învăţat. Dacă dau exemple cu adevărat grele, vei fi corect 50% din dăţi şi tot nu înveţi nimic nou, în timp ce, dacă îţi ofer ceva între ele, poţi ajunge în acea zonă în care afli cele mai multe informaţii din fiecare exemplu particular”, mai adaugă Wilson.

Studiul a fost publicat în jurnalul Nature Communications.

Citeşte şi:

Copiii au capacitatea de a învăţa singuri! Cum îi putem ajuta să îşi îmbunătăţească acest atu?

Poţi învăţa în timp ce dormi?

Înveţi pentru examene? Specialiştii îţi recomandă cele mai bune metode