في مجال التعليم ، يقوم المتخصصون حاليًا بالتحقيق بنشاط ومناقشة مسألة كيفية تقديم الدعم الأمثل للطلاب أثناء عملية التعلم على نطاق واسع. إن تعدد استخدامات مشكلة التعلم الشخصي الفعال ، جنبًا إلى جنب مع عمق الأسئلة حول عمل الإدراك ، يحدد الوضع الحالي للمؤسسات التعليمية وموقع الأنظمة التعليمية (مؤسف للغاية).
كيف يمكنك تقديم دعم طلابي فعال؟
أول ما يتبادر إلى الذهن ويبدو أكثر أو أقل وضوحًا للمشاركين في المناقشة (وكذلك المراقبين) هو أن نتيجة التعلم تكون أكثر أهمية إذا كان البرنامج التدريبي والمحتوى يستهدفان الاحتياجات المحددة للمتعلم. بسيطة ، ولكن مشكلة تعليم "الخطأ" مهمة في جميع الأوقات. من المثير للاهتمام ، بالمناسبة ، في عدد الأماكن تحديدًا أنت ، الذين يقرؤون هذا المنشور الآن ، والذين اضطروا بالفعل إلى نسيان ما علموه في المدرسة / المكان السابق ، وإعادة التدريب.
ثانيًا ، للحصول على الدعم الأمثل لمحاولات المتعلم للتعلم ، فإن التعقيد المناسب للمحتوى مهم للغاية .: ليس من السهل جدا ، ولكن ليس من الصعب جدا أيضا. بحيث يكون هناك توازن بين الانخراط والتعب يحفزك على التعلم. من الناحية العلمية ، من أجل التعلم الناجح ، من المهم الحفاظ على العبء المعرفي للطالب خلال الفترة الزمنية المثلى لطالب معين .
كيف تحقق هذا النوع من التخصيص؟
تتمثل الطريقة التقليدية لتحسين الحمل المعرفي في تكييف تعقيد محتوى التعلم مع الكفاءات الفردية للمتعلم.
الشكل: 1 . برنامج مساعد كمبيوتر يقوم بتشغيل التعلم وتكييف المحتوى التعليمي للطالب.
في الوقت نفسه ، من أجل تنفيذ القدرة على التكيف والتنفيذ المتخصص لهذا الدعم التدريبي ، فإن استخدام المساعدين الرقميين هو الأنسب: أجهزة الكمبيوتر والأجهزة اللوحية والهواتف الذكية. يمكن توسيع بيئات معلومات الكمبيوتر بسهولة من خلال الخوارزميات التي تغير تعقيد المادة المقدمة اعتمادًا على ردود الفعل والاستجابات السلوكية للطالب. هذه "القدرة على التكيف" قادرة على تقديم تخصيص غير معقد لبيئة التعلم لاحتياجات المستخدم ، وهو المفتاح لتعلم أكثر فعالية.
كيف تعمل ملاءمة الخدمات التعليمية الآن؟
في الوقت الحالي ، تم تصميم بيئات التعلم بمساعدة الكمبيوتر لمستخدم معين بناءً على الاستجابات السلوكية والأداء السابق - على سبيل المثال ، بناءً على عدد الإجابات الصحيحة ، أو النسبة بين الإجابات الصحيحة وغير الصحيحة ، أو مسار التقدم ، أو الوقت المستغرق في مهمة ، أو مقاييس أخرى مماثلة. ...
الشكل: 2 . الهيكل الأساسي لأنظمة التعلم التكيفية القائمة على نمذجة سلوك الطلاب والأفكار حول مجال المعرفة ونموذج التكيف الذي يربطهم. اقرأ المزيد عن هذا في المصدر .
إذا فكرت في الأمر ، يصبح من الواضح أن مثل هذه المعلمات "السلوكية" في قلب التخصيص هي في الغالب قياسات "غير مباشرة" ، وبالتالي ، فإن الدقة التي يوفرها هذا النهج غالبًا ما تكون منخفضة للغاية.
لذلك ، على سبيل المثال ، فإن عددًا كبيرًا من الأخطاء في اجتياز الاختبار ، التي يرتكبها طالب على التوالي ، يمكن أن يكون سببها بسهولة ليس الاختبار نفسه ، بسبب تعقيده ، ولكن بسبب العمليات غير المحددة ، مثل فقدان التركيز ، والمشاركة ، والحالة النفسية أو ردود الفعل العاطفية أثناء المهام.
هل يمكن أن تأتي التكنولوجيا الجديدة للإنقاذ؟
المفسد
. , , .
يشارك عدد من العمليات الإدراكية العصبية في التعلم ، على سبيل المثال ، الذاكرة ، والإدراك ، والانتباه ، وما إلى ذلك ، والتي تكمن وراء الإدراك ، وفي الواقع ، تكون مسؤولة عن نتيجة النشاط التعليمي. لذلك ، فإن الوصول المباشر إلى المعلومات حول هذه العمليات (على سبيل المثال ، مراقبتها) ، بالإضافة إلى القدرة على إدارتها ، يمكن أن يوفر أدوات جديدة في التعلم الشخصي ونقل الممارسات التعليمية إلى مستوى جديد تمامًا.
المعلومات حول العمليات المعرفية مخفية ، بالطبع ، في نشاط الدماغ. ومع ذلك ، لا يزال من الممكن العثور عليها واستخراجها من المؤشرات الفيزيولوجية العصبية المسجلة.
الشكل: 3. , . - .
?
مع ظهور وتطور واجهات الدماغ والكمبيوتر - الأجهزة التي تربط الدماغ البشري والكمبيوتر مباشرة (وبالتالي الدماغ وأي جهاز من أجهزة إنترنت الأشياء) ، مما يسمح بنقل إشارات الدماغ إلى إشارات التحكم في الأجهزة المادية أو المعلوماتية - وكذلك مع تطوير الأساليب تحليل البيانات المعقدة ، تظهر تقنية جديدة ، مما يجعل من الممكن استخراج واستخدام المعلومات حول العمليات المعرفية العصبية الفردية المستمرة في التعلم وبناء بيئات التعلم.
الشكل: 4 . نموذج لواجهة "الدماغ - الكمبيوتر" ، والذي يوافق عليه عدد قليل من الناس (بسبب غزوه: يتم إدخال القطب الكهربي مباشرة في أنسجة المخ). اقرأ المزيد في المصدر .
يمكن الوصول إلى نشاط الدماغ بعدة طرق. من بين الطرق الأخرى ، يعد تخطيط كهربية الدماغ (EEG) الطريقة الأكثر استخدامًا لقياس نشاط الدماغ. تتم قراءة الإشارات باستخدام أقطاب كهربائية موجودة في أجزاء مختلفة منفصلة على سطح الرأس (غير جراحي ، وليس كما في الصورة أعلاه) ، ويتم تضخيمها ونقلها إلى جهاز كمبيوتر. يوضح الشكل أدناه مثالاً على نظام يسجل الإشارات الكهربائية الضعيفة القادمة من الدماغ من سطح الرأس.
الشكل: 5 . جهاز معمل لقراءة الإشارات الكهربائية الحيوية للدماغ (يسار) و "نظيره" غير المختبر ، طورته شركة روسية شابةمع خوذة VR (يمين). تم تمييز الأقطاب الكهربائية باللون الوردي في الصورة.
ربما رأى الكثير منكم هذه القبعات ذات المظهر الباهظ مع أطنان من الأسلاك القادمة من أماكن مختلفة ومتصلة بالصندوق باستخدام مخطط الدماغ. ومع ذلك ، لا يعلم الجميع أن الاتجاه المرتبط بالانتقال من مثل هذه الأجهزة إلى واجهات متوسطة للمستهلك سهلة الاستخدام تتطور حاليًا بنشاط ، وتشارك العديد من الشركات الأجنبية والروسية في تطوير أجهزة ملائمة للاستخدام من قبل جمهور عريض لقياس نشاط الدماغ. ...
دعنا نعود إلى إشارات الدماغ. ما مدى قوتهم؟ ماذا وكيف يمكنك أن تفعل معهم؟
إشارات المستشعر الخام صاخبة ومعقدة وغير ثابتة وكبيرة. لذلك ، فإنها تمر بعملية المعالجة الأولية - المعالجة المسبقة ، بما في ذلك التصفية ، وبعد ذلك تصبح مناسبة لاستخراج المكونات الفردية ، والتي يمكن استخدامها أيضًا كإشارات تحكم. تُستخدم طرق مختلفة للتعلم الآلي لمعالجة قراءات أجهزة الاستشعار. تتطلب مثل هذه الأساليب عادةً قدرًا معينًا من البيانات لتدريب الخوارزميات: لقد تمت معالجتها مسبقًا ، وتخضع للترميز اليدوي لفهم مكان ما هو مكتوب ، وإمكانية تعيينها إلى فئة معينة بواسطة تسميات متخصصة.
بناءً على هذه البيانات والتسميات المقابلة لها ، تتعلم الخوارزميات العثور على أنماط في المعلومات الجديدة التي يتم قراءتها وتصنيفها.بالإضافة إلى بناء نماذج تنبؤية للتنبؤ بالفئة التي ستنتمي إليها نقاط البيانات الجديدة.
الشكل: 6 . تصنيف الإشارة بدون استخدام أساليب الكمبيوتر الحديثة.
إن التحكم في الأنماط وتسليط الضوء عليها واضح. كيف تستخدمه في التعليم؟
تتيح واجهة BCI التقليدية (واجهات الدماغ والحاسوب) إمكانية الاتصال بجهاز كمبيوتر أو التحكم فيه باستخدام نشاط الدماغ ، مقسمًا بواسطة الخوارزميات إلى عدة فئات. تسمح التعديلات اللاحقة للواجهات العصبية باستخراج بعض المعلومات عن المستخدم نفسه (بالطبع ، بموافقته ، و- الانتباه! - هذه ليست قراءة العقل) ، لتقييم حالته العقلية (على سبيل المثال ، الحمل المعرفي ، الحالة العاطفية ، مستوى الانتباه / اليقظة).
وبالتالي ، بمساعدة BCI وجهاز كمبيوتر ، يصبح من الممكن إجراء المراقبة والتغذية المرتدة من خلال عرض المعلومات حول أداء الدماغ ، وهو أمر مفيد للمستخدم. بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأن واجهات التوصيل العصبية تسمح بتقييم العمليات المعرفية ، بما في ذلك الوقت الفعلي ، فإن استخدام BCIs قادر على تنفيذ أكثر دقة ودقة (مقارنة بالطرق غير المباشرة الكامنة وراء أنظمة التعلم التكيفية التقليدية) التتبع الضمني لحالة الطالب وبالتالي المساهمة في التكيف بشكل أفضل المحتوى التربوي لتحسين نجاح العملية التعليمية.
العديد من الدراسات التي تهدف إلى قياس الحمل المعرفي ، التي أجرتها مجموعات مختلفة من العلماء ، أظهرت بشكل متكرر كيف يمكن قياس مقدار الحمل المعرفي باستخدام EEG.
الشكل: 7. تجربة شركة BrainCo في المدرسة الصينية. جهاز يتتبع تركيز الطلاب في المدرسة. الصين مهتمة بنشاط في فعالية التعلم.
هذا الموضوع يستحق مراجعة منفصلة. سأقول هنا فقط أن المعلمات الرئيسية لملاحظات مخطط كهربية الدماغ هي عادةً تغييرات في السعات المرتبطة بالأحداث المحتملة أو التذبذبات المحددة (الإيقاعات) ، المسجلة - على سبيل المثال ، كتغيير في قوة الإشارة في نطاقات تردد معينة عند حل المشكلات الحسابية - مع زيادة الانتباه (التركيز) أو على العكس من ذلك ، الاسترخاء.
يمكن اكتشاف تأثيرات عبء العمل المماثلة ، المستخرجة والمصنفة في EEG ، بواسطة BCI واستخدامها لتكييف بيئة التعلم.
إذن هذه هي التكنولوجيا؟ لنستخدم؟
- حسنًا ، نعم ، نعم. دعونا نحاول ... إن
التطورات الحالية في الذكاء الاصطناعي ، والتعلم المعزز باستخدام الإشارات العصبية ، إلى جانب تقنيات واجهة الدماغ والحاسوب ، قادرة على توفير فهم أفضل لأداء دماغ المتعلم ، وكذلك استخدام المقاييس الفردية في بناء بيئات كمبيوتر غمر تكيفية للتعلم الشخصي الفعال.
إن استخدام واجهات الكمبيوتر العصبية ، التي تتطور بنشاط الآن ، لديها القدرة على نقل التعلم الشخصي إلى مستوى جديد ، وزيادة جودة وكفاءة العملية التعليمية والاستمتاع بها ، وتحسين الأساليب التقليدية للتعلم التكيفي بشكل كبير.
بالطبع ، لا تسمح لك كل واجهة عصبية فعلاً بالقيام بما تم وصفه أعلاه ، ومع ذلك ، فإن الأجهزة التي تعمل حقًا تظهر بالفعل في السوق بنشاط.
أخبرنا في التعليقات إذا كنت ترغب في تجربة هذه الأجهزة بنفسك.