Решение сложных задач мозг начинает с того, что большую их часть просто игнорирует

Как лучше разгадать головоломку или решить задачу? Представьте, что вам нужно предсказать погоду по загадочным символам. Стоит ли пытаться интерпретировать все знаки сразу или лучше сначала освоить их поодиночке?

В Оксфордском университете провели эксперимент, в котором прямо сравнили два этих подхода. Результаты опубликованы в журнале Nature Human Behaviour. Они будут полезны как в педагогике, так и в разработке алгоритмов машинного обучения.

Добровольцам давали задание на предсказание погоды. Это классическая задача из когнитивной нейронауки и психологии обучения. Испытуемому показывают простые геометрические фигуры-подсказки, а он должен ответить: что завтра — солнце или дождь.

Составляя учебный план

Гибридная модель не только объяснила полученные данные, но и дала подсказки, как улучшить обучение. Например, она предположила, что тренировка на примерах с очень четкими исходами (ооднозначно указывающими либо на «солнце», либо на «дождь») ускорит освоение задачи. Команда проверила это, применив «искаженный» учебный план с избытком экстремальных случаев, — и действительно, такие ученики улучшали результаты быстрее.

Проще говоря, важно не только то, что мы изучаем, но и то, как выстроены сами занятия. Это понимание может помочь педагогам составлять уроки так, чтобы начинать с очевидных примеров, а лишь затем переходить к более тонким случаям.

Любопытно, что многие системы машинного обучения почти не извлекают выгоды из такого поэтапного обучения, что говорит о наличии у людей особой способности к подходу «разделяй и властвуй».

Ну а главный вывод — начинать нужно с азов и решать проблему, разбив ее на мелкие шаги.

Когда ожидание не стоит свеч: как мозг принимает решения в условиях неопределенности

Мозг начинает математические расчеты еще до получения всех данных — выдали зрачки

Подписывайтесь и читайте «Науку» в MAX