Öğrenmenin en iyi yolu %15 başarısız olmak mı?

Öğrenmenin en iyi yolu %15 başarısız olmak mı?
Yeni araştırmanın bulgularına göre, bir şeyleri en uygun oranda öğrendiğinizi garantilemek için, yaklaşık yüzde 15 oranında hata yapmayı hedeflemeniz gerekiyor

Arizona Üniversitesi’nde çalışan psikolog Robert Wilson şöyle söylüyor: “Eğitim alanında yer alan bu görüşleri; yani, öğrenme miktarını en fazlaya çıkardığınız bir ‘yakınsal zorluk bölgesi’ olduğu fikrini, matematiksel bir temele koyduk.”

Wilson ve meslektaşları, bu yüzde 15/85 ayrımını ortaya atmadan önce bir dizi makine öğrenim deneyi yürütmüşler. Bu deneyler, kalıpları sınıflara ayırmak veya tek ile çift sayılar arasındaki farkı tanımak gibi basit işlerin nasıl yapılacağını bilgisayarlara öğretmek üzere tasarlanmış.

Araştırmacıların bulduğuna göre bilgisayar sistemleri, %85 oranında doğru karar verdikleri zaman en hızlı öğrenmişler. Bu miktar, hayvanlar üzerinde yürütülen önceki çalışmalarla da örtüşüyormuş.

Takıma göre bu oran türü, deneyimler ve örnekler yoluyla kademeli şekilde öğrendiğimiz algısal öğrenme biçimi söz konusu olduğunda, insanlara uygun olması en muhtemel olan oran biçimi. (Ayrıca bu öğrenme şekli, makine öğrenim algoritmalarından farklı değil.)

Örneğin, tümör görüntüleri ile tümör olmayan şeylerin görüntüleri arasındaki farkı bulmayı öğrenen bir radyoloğu ele alalım: Radyolog, bunu yapmanın çok basit olduğu bir seviyede, görüntülerin yüzde 100’ünü doğru tanımlayacaktır. Çok zor olan bir seviyede ise bu oran, yüzde 50 civarında bir yere gerileyebilir.

Fakat radyolog, görüntülerin yüzde 85’ini doğru şekilde tanımlıyor ve diğer yüzde 15’inde hata yapıyorsa; bu durum, öğrenme oranının en hızlı olduğu nokta olabilir.

Elbette insanlar daha fazla bilgi kazandıkça; zorluk açısından öğrenme işini doğru seviyede tutmak için, bu zorluk oranının yeniden ayarlanması gerekiyor.

Araştırmacılar ayrıca, bu çalışmanın sadece temel ve ikili seçimleri kapsadığını belirtiyorlar; yani bundan, gelecekteki sınavlarımızda hepimizin yüzde 85’lik bir not almayı hedeflemesi gerektiği anlamı çıkmayabilir.

Bu durumun, bilgisayar algoritmaları dışında, daha geniş ölçüde eğitim alanında nasıl geçerli olduğunun anlaşılması için daha fazla araştırma gerekecek. Fakat şimdilik bu; çok kolay olduğu için sıkıldığımız ve çok zor olduğu için vazgeçtiğimiz şeyler arasındaki o dengeyi bulmak yönünden, iyi bir başlangıç noktası. Ayrıca bu kararsızlık, eğitimcilerin üzerinde uzun zamandır düşündüğü bir şey.

“Eğer çok kolay derslere giriyorsanız ve onları her zaman geçiyorsanız; o halde, mücadele veren ve ayak uydurmayı beceren birisi kadar fazla şey öğrenmiyor olabilirsiniz” diyor Wilson.

“Umudumuz o ki, bu çalışmayı genişletecek ve daha karmaşık öğrenme şekilleri hakkında konuşmaya başlayacağız.”

Araştırma, Nature Communications bülteninde yayınlandı.

  • Yorumlar 0
UYARI: Küfür, hakaret, rencide edici cümleler veya imalar, inançlara saldırı içeren, imla kuralları ile yazılmamış,
Türkçe karakter kullanılmayan ve büyük harflerle yazılmış yorumlar onaylanmamaktadır.
Bu habere henüz yorum eklenmemiştir.
Günün Karikatürü
Yeniçağ karikatur / Emre Ulaş