क्या एक शिक्षण मशीन सीखने की सुविधा प्रदान कर सकती है?

अगर कंप्यूटर विज्ञान और मनोविज्ञान का एक संलयन हमें यह जानने में मदद कर सकता है कि हम कैसे सीखते हैं? क्या प्रत्येक छात्र के लिए आदर्श पाठों की योजना बनाने में सक्षम मशीन बनाना संभव होगा? ऐसा लगता है कि यह लक्ष्य एक शिक्षण मशीन के डिजाइन के लिए सही धन्यवाद करना शुरू करता है.

हममें से अधिकांश के पास ऐसे अनुभव हैं जिनमें हमने कुछ नया सीखने के लिए संघर्ष किया है, लेकिन हमने ऐसे क्षणों का भी अनुभव किया है जिसमें हमने लगभग कुछ भी नहीं सीखा है. मानव अधिगम एक जटिल प्रक्रिया है.

यदि कोई मशीन हमें बिना प्रयास के सीखने में मदद कर सकती है, और इस प्रक्रिया को हमारी विशेषताओं के अनुकूल भी कर सकती है, तो शायद हम बहुत अधिक कुशल और उत्पादक होंगे। विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम के लिए धन्यवाद, यह सपना करीब हो रहा है.

कंप्यूटर विज्ञान और शैक्षिक मनोविज्ञान के विभागों के विभिन्न प्रोफेसर कंप्यूटर वैज्ञानिक ज़ियाओजिन झू के साथ अपनी परियोजना "शिक्षण उत्पाद" में सहयोग करते हैं. उद्देश्य सीखने के क्षेत्र में नए रास्ते खोलना है. 

"मेरी आशा है कि शिक्षण मशीन का शैक्षणिक दुनिया पर प्रभाव पड़ता है," झू कहते हैं। "यह हमें वास्तविक मानव छात्रों के लिए व्यक्तिगत इष्टतम सबक देगा".

मशीन सीखने

मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान की एक अच्छी तरह से स्थापित उपक्षेत्र है जिसमें विशेषज्ञ टीमों को डेटा से सीखने और पैटर्न का पता लगाने में मदद करने के लिए गणितीय उपकरण विकसित करना. मशीन का छात्र (टीम) एक छात्र की तरह है.

शिक्षण मशीन का उद्देश्य मॉडल का विकास है जो भविष्य में उपयोगी होगा जब बड़े डेटा सेट से निपटने की कोशिश की जाती है, जिसे अक्सर प्रबंधित करना मुश्किल होता है.

शिक्षण मशीन वास्तविक मानव छात्रों को मॉडल बनाने और उन्हें पढ़ाने के लिए सर्वोत्तम संभव पाठों को तैयार करने के लिए परिष्कृत गणित का उपयोग करती है।. उदाहरण के लिए, एक अवधारणा को समझने के लिए मशीन किसी विशेष छात्र के लिए आवश्यक अभ्यास की सबसे छोटी संख्या की पहचान कर सकती है.

हालांकि यह काम अभी भी अपने शुरुआती चरण में है, लेकिन इससे शिक्षा को प्रभावित करने की अपार संभावनाएं हैं। इस मशीन के अनुप्रयोग शिक्षण या मूल्यांकन प्रक्रियाओं के वैयक्तिकरण से लेकर, समस्याओं और सीखने की कठिनाइयों वाले छात्रों की मदद तक हो सकते हैं. 

शिक्षण मशीन: सूचना प्रौद्योगिकी और मनोविज्ञान का संघ

टिमोथी टी। रोजर्स, विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय में संज्ञानात्मक मनोविज्ञान के प्रोफेसर और झू के सहयोगी में से एक, बताते हैं कि कैसे कंप्यूटर विज्ञान और मनोविज्ञान शिक्षण मशीन की परियोजना में एक साथ आते हैं.

रोजर का कहना है कि व्यवहार्य होने के लिए इस मशीन को पढ़ाने के दृष्टिकोण के लिए, छात्र के व्यवहार का एक अच्छा मॉडल आवश्यक है; अर्थात्, यह समझना आवश्यक है कि विभिन्न प्रकार के सीखने या व्यावहारिक अनुभवों के प्रभाव के कारण यह कैसे बदलता है। इसके अलावा, मॉडल को कम्प्यूटेशनल होना चाहिए और छात्र के व्यवहार के बारे में मात्रात्मक भविष्यवाणी करने में सक्षम होना चाहिए. 

"आखिरकार, हम आशा करते हैं कि काम शिक्षकों को योजनाओं और अध्ययन के कार्यक्रमों को विकसित करने में मदद करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है यह विभिन्न प्रकार के क्षेत्रों में सीखने को बढ़ावा देता है "रोजर्स बताते हैं, गणित, विज्ञान और आवेदन के क्षेत्रों के उदाहरण के रूप में पढ़ना. 

दूसरी ओर, भी सीखने के संज्ञानात्मक मॉडल का उपयोग करने के प्रयास के महत्व पर जोर देता है जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं को प्रभावित कर सकता है. और यह कि वे शोधकर्ताओं को सामान्य रूप से सीखने की प्रक्रियाओं की समझ में नई और महत्वपूर्ण प्रगति करने के लिए मजबूर कर रहे हैं. 

हालांकि, झू का कहना है कि, हालांकि यह विचार वैचारिक रूप से सरल है, वास्तविक दुनिया में इसे लागू करना बहुत मुश्किल है, क्योंकि यह एक बहुत महत्वपूर्ण विषय है।.

सूचना विज्ञान और मनोविज्ञान के बीच संबंध

मनोविज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान दोनों वैज्ञानिक विषय हैं जो ध्यान केंद्रित करते हैं सूचना प्रसंस्करण की विशेष विशेषताओं की पहचान करना, एक इंसान में और दूसरा मस्तिष्क के कामकाज का अनुकरण करने में सक्षम उपकरण के निर्माण में: कंप्यूटर.

दूसरी ओर, मनोविज्ञान कई क्षेत्रों या अध्ययन दृष्टिकोण, होने से प्रतिष्ठित है संज्ञानात्मक मनोविज्ञान कंप्यूटिंग के सबसे करीब है. यह वह दृष्टिकोण है जो यह जानने पर केंद्रित है कि ऐसी कौन सी प्रक्रियाएँ हैं जिनसे हम दुनिया के बारे में ज्ञान प्राप्त करते हैं, हम पर्यावरण और आपके द्वारा प्राप्त परिणामों के बारे में जागरूक हो जाते हैं।.

इसके अलावा, संज्ञानात्मक मनोविज्ञान से ब्याज बुद्धिमान प्रणालियों के कामकाज और प्रकृति को समझने पर केंद्रित है, चाहे वह मानव हो या कृत्रिम। इस कारण से, मन और कंप्यूटर के बीच समानता. हालांकि, दोनों के बीच समानता काफी स्पष्ट है। इसलिए, इस विषय पर शोधकर्ता और विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केंद्रित लोग विचारों, विश्वासों और परिकल्पनाओं को स्थानांतरित करने का प्रयास करते हैं कि मन कंप्यूटर पर कैसे काम करता है। इसी तरह, इस क्षेत्र में मनोवैज्ञानिक कंप्यूटर मॉडल का उपयोग अपनी परिकल्पना और सैद्धांतिक व्याख्या करने के लिए करते हैं.

जैसा कि हम देखते हैं, कंप्यूटर विज्ञान और मनोविज्ञान अंतरंग रूप से संबंधित हैं मानव मन की कार्यप्रणाली के बारे में अधिक गहराई से जानकारी प्राप्त करने के उद्देश्य से। एक ऐसा रिश्ता जो निस्संदेह बोलना होगा और यह तकनीकी और व्यक्तिगत और सामाजिक प्रगति दोनों में बहुत योगदान दे सकता है.

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