✖


Jump to content

Концепция обучения

(Перенаправлено из «Формирование концепции »)

Обучение понятиям , также известное как обучение категориям , достижение понятий и формирование понятий , определяется Брунером , Гуднау и Остином (1967) как «поиск и составление списка атрибутов, которые можно использовать для различения образцов различных категорий от не-образцов». ". [ Эта цитата нуждается в цитировании ] Проще говоря, понятия — это ментальные категории, которые помогают нам классифицировать объекты, события или идеи, основываясь на понимании того, что каждый объект, событие или идея имеет набор общих релевантных характеристик. Таким образом, концептуальное обучение — это стратегия, которая требует от учащегося сравнивать и противопоставлять группы или категории, которые содержат функции, релевантные для концепции, с группами или категориями, которые не содержат функций, релевантных для концепции.

Концепция достижения концепции требует следующих 5 категорий:

  1. определение задачи;
  2. характер встреченных примеров;
  3. характер процедур валидации;
  4. последствия конкретных категорий; и
  5. характер введенных ограничений. [1]

В задаче по изучению концепций человек классифицирует объекты, показывая набор примеров объектов вместе с их метками классов. Учащийся упрощает то, что наблюдал, сжимая это в форме примера. Эта упрощенная версия изученного затем применяется к будущим примерам. Концептуальное обучение может быть простым или сложным, поскольку обучение происходит во многих областях. Если концепция сложна, маловероятно, что учащийся сможет ее упростить, и, следовательно, у него будет меньше шансов научиться. В просторечии эта задача известна как обучение на примерах. Большинство теорий концептуального обучения основаны на хранении примеров и избегают обобщений или явных абстракций любого рода.

В машинном обучении эту теорию можно применять при обучении компьютерных программ. [2]

  • Концептуальное обучение: выведение логической функции на основе обучающих примеров ее входных и выходных данных.
  • Понятие – это идея чего-либо, образованная сочетанием всех его свойств или признаков, составляющих данное понятие. Любая концепция состоит из двух компонентов:
    • Атрибуты: функции, на которые необходимо обратить внимание, чтобы решить, является ли экземпляр данных положительным для концепции.
    • Правило: обозначает, какое сочетание ограничений на атрибуты будет считаться положительным примером концепции.

Виды концепций [ править ]

Обучение концепциям следует отличать от обучения путем повторения чего-либо по памяти (припоминание) или различения двух вещей, которые различаются (различение). Однако эти проблемы тесно связаны, поскольку припоминание фактов из памяти можно рассматривать как «тривиальный» концептуальный процесс, в котором предшествующие образцы, представляющие концепцию, инвариантны. Точно так же, хотя различение — это не то же самое, что первоначальное изучение понятий, процессы распознавания участвуют в уточнении понятий посредством повторного предъявления образцов. Освоение концепций основано на индуктивном обучении. Таким образом, при разработке учебной программы или обучении с помощью этого метода сравнение похожих и непохожих примеров является ключевым моментом в определении характеристик темы. [3]

Конкретные или перцептивные концепции абстрактных против концепций

Конкретные понятия — это объекты, которые могут быть восприняты посредством личных ощущений и восприятий. Это такие объекты, как стулья и собаки, с которыми происходит личное взаимодействие и создается концепция. [4] Концепции становятся более конкретными, поскольку слово, которое мы используем для связи с ними, имеет воспринимаемую сущность. [5] Согласно теории двойного кодирования Пайвио , конкретные понятия легче запоминаются благодаря их кодам перцептивной памяти. [6] Исследования показали, что когда слова слышатся, они ассоциируются с конкретным понятием и воспроизводят любое предыдущее взаимодействие со словом внутри сенсомоторной системы. [7] Примерами конкретных понятий в обучении являются математические понятия раннего обучения, такие как сложение и вычитание.

Абстрактные понятия — это слова и идеи, которые связаны с эмоциями, личностными качествами и событиями. [8] Такие термины, как «фантазия» или «холод», содержат в себе более абстрактное понятие. У каждого человека есть свое личное определение абстрактных понятий, которое постоянно меняется и сравнивается. Например, холод может означать физическую температуру окружающей среды или определять действия и личность другого человека. Хотя внутри конкретных понятий все еще существует определенный уровень абстрактности, конкретные и абстрактные понятия можно рассматривать в масштабе. Некоторые идеи, такие как стул и собака, воспринимаются более четко и сухо, но такие понятия, как холод и фантазия, можно рассматривать более неясно. Примерами изучения абстрактных концепций являются такие темы, как религия и этика. Обучение абстрактным понятиям предполагает сравнение стимулов на основе правила (например, идентичность, различие, странность, больше, сложение, вычитание) и когда это новый стимул. [9] При обучении с использованием абстрактных концепций необходимо использовать три критерия, позволяющие исключить любые альтернативные объяснения и определить новизну стимулов. Один из стимулов передачи должен быть новым для человека. Это означает, что это должно стать новым стимулом для человека. Во-вторых, отсутствует репликация передающих стимулов. В-третьих, и наконец, чтобы получить полный опыт абстрактного обучения, необходимо иметь одинаковое количество базовой и трансферной успеваемости. [9]

Биндер, Вестбери, Маккирнан, Поссинг и Медлер (2005) [10] использовали фМРТ для сканирования мозга людей, когда они принимали лексические решения по абстрактным и конкретным понятиям. Абстрактные концепции вызывали большую активацию в левой прецентральной извилине, левой нижней лобной извилине и борозде и левой верхней височной извилине, тогда как конкретные концепции вызывали большую активацию в двусторонних угловых извилинах, правой средней височной извилине, левой средней лобной извилине, двусторонней задней поясной извилине. извилины и двустороннее предклинье.

В 1986 году Аллан Пайвио [11] выдвинул гипотезу о теории двойного кодирования , которая утверждает, что для представления информации используется как вербальная, так и визуальная информация. При размышлении о понятии «собака» возникают мысли как о слове «собака», так и об образе собаки. Теория двойного кодирования предполагает, что абстрактные понятия включают вербальную семантическую систему, а конкретные понятия дополнительно связаны с визуально-мнимой системой.

Определенные (или реляционные) и связанные концепции [ править ]

Реляционные и ассоциированные понятия — это слова, идеи и мысли, которые связаны в той или иной форме. Для реляционных понятий они связаны универсальным определением. Общие реляционные термины — вверх-вниз, лево-право и еда-ужин. Эти идеи усваиваются в раннем детстве и важны для понимания детьми. [12] Эти концепции являются неотъемлемой частью нашего понимания и рассуждений в задачах сохранения. [13] Реляционные термины, являющиеся глаголами и предлогами, оказывают большое влияние на понимание объектов. Эти термины с большей вероятностью помогут лучше понять объект и могут перейти в другие языки. [14]

Ассоциированные понятия связаны прошлым человека и собственным восприятием. Обучение ассоциативным концепциям (также называемое обучением функциональным концепциям) включает в себя категоризацию стимулов на основе общей реакции или результата, независимо от сходства восприятия, на соответствующие категории. [15] Это связывание этих мыслей и идей с другими мыслями и идеями, которые понятны немногим или отдельному человеку. Примером этого является обучение в начальной школе направления компаса на север, восток, юг и запад. Учитель использовал «Никогда не ешьте сырые вафли», «Никогда не ешьте кислых червей», а ученики смогли создать свою собственную версию, которая поможет им усвоить инструкции. [16]

Сложные концепции [ править ]

Такие конструкции, как схема и сценарий, являются примерами сложных концепций. Схема — это организация более мелких концепций (или функций), которая пересматривается с учетом ситуационной информации для облегчения понимания. С другой стороны, сценарий — это список действий, которым следует человек для достижения желаемой цели. Примером сценария может служить процесс покупки компакт-диска. Перед фактической покупкой компакт-диска необходимо выполнить несколько действий, и сценарий обеспечивает последовательность необходимых действий и правильный порядок этих действий, чтобы покупка компакт-диска была успешной.

Разработка плана обучения по достижению концепции [ править ]

Освоение концепции образования и обучения является активным методом обучения. Таким образом, планы обучения, методы и цели могут быть выбраны для реализации концепции.В работе Дэвида Перкина «Знание как дизайн» «4 вопроса Перкина» излагаются вопросы плана обучения: [17]

1) Каковы важнейшие атрибуты концепции?

2) Каковы цели концепции?

3) Какие модельные случаи концепции?

4) Каковы аргументы в пользу изучения этой концепции? [17]

в концепции достижении Предвзятость

Изучение концепций исторически изучалось под глубоким влиянием целей и функций, которые, как предполагается, имеют понятия. Исследования изучали, как функция понятий влияет на процесс обучения, в котором основное внимание уделяется внешней функции. Сосредоточение внимания на различных моделях исследования достижения концепций расширит исследования в этой области. При чтении статей и исследований в этой теме необходимо замечать потенциальную предвзятость и квалифицировать ресурс. [18] [19]

обучение и машинное обучение конфликтуют с концептуальным обучением Индуктивное

В целом, теоретические проблемы, лежащие в основе концептуального обучения машинному обучению, аналогичны тем, которые лежат в основе индукции . Эти вопросы рассматриваются во многих разнообразных публикациях, включая литературу по таким предметам, как пространства версий , статистическая теория обучения , PAC-обучение , теория информации и алгоритмическая теория информации . Некоторые общие теоретические идеи также обсуждаются Ватанабэ (1969, 1985), Соломоновым (1964a, 1964b) и Ренделлом (1986); см. список ссылок ниже.

Современные психологические теории [ править ]

Трудно сделать какие-либо общие утверждения о концептуальном обучении человека (или животного), не приняв при этом конкретную психологическую теорию концептуального обучения. Хотя классические взгляды на концепции и обучение концепциям в философии говорят о процессе абстрагирования , сжатия данных , упрощения и обобщения, популярные в настоящее время психологические теории обучения концепциям расходятся по всем этим основным моментам. История психологии видела взлет и падение многих теорий концептуального обучения. Классическое обусловливание (по определению Павлова ) создало самую раннюю экспериментальную технику. Обучение с подкреплением , описанное Уотсоном и разработанное Кларком Халлом, создало прочную парадигму в поведенческой психологии . Когнитивная психология делала упор на метафору компьютера и информационного потока для формирования концепций. Нейросетевые модели формирования понятий и структуры знаний открыли мощные иерархические модели организации знаний, такие как Джордж Миллер. это Wordnet . Нейронные сети основаны на вычислительных моделях обучения с использованием факторного анализа или свертки . Нейронные сети также открыты для нейробиологических и психофизиологических моделей обучения вслед за Карлом Лэшли и Дональдом Хеббом .

На основе правил [ править ]

Теории концептуального обучения, основанные на правилах, начались с когнитивной психологии и ранних компьютерных моделей обучения, которые могли быть реализованы на компьютерном языке высокого уровня с вычислительными утверждениями, такими как if:then правила производства . Они принимают данные классификации и теорию, основанную на правилах, в качестве входных данных, которые являются результатом работы учащегося, основанного на правилах, в надежде создать более точную модель данных (Hekenaho 1997). Большинство разработанных моделей, основанных на правилах, являются эвристическими, что означает, что рациональный анализ не проводился и модели не связаны со статистическими подходами к индукции. Рациональный анализ моделей, основанных на правилах, может предполагать, что концепции представлены в виде правил, а затем задаваться вопросом, в какой степени убеждения рациональный агент должен быть согласен с каждым правилом, с приведением некоторых наблюдаемых примеров (Гудман, Гриффитс, Фельдман и Тененбаум). Теории концептуального обучения, основанные на правилах, больше ориентированы на перцептивное обучение , а не на обучение определениям. Правила можно использовать в обучении, когда стимулы запутаны, а не просты. Когда правила используются в обучении, решения принимаются только на основе свойств и на основе простых критериев, которые не требуют большого количества памяти (Rouder and Ratcliff, 2006).

Пример теории, основанной на правилах:

«Рентгенолог, использующий категоризацию на основе правил, будет наблюдатьсоответствуют ли определенные свойства рентгеновского изображения определеннымкритерии; например, есть ли сильная разница в яркостив подозрительном регионе относительно других регионов? Решениезатем только на основе этого свойства» (см. Rouder and Ratcliff 2006).

Прототип [ править ]

Прототипный взгляд на концептуальное обучение предполагает, что люди абстрагируют центральную тенденцию (или прототип) переживаемых примеров и используют ее в качестве основы для своих решений по категоризации.

Согласно прототипному подходу к концептуальному обучению, люди классифицируют на основе одного или нескольких центральных примеров данной категории, за которыми следует полутень менее типичных примеров. Это подразумевает, что люди классифицируют не на основе списка вещей, которые все соответствуют определению, а скорее на основе иерархической инвентаризации, основанной на семантическом сходстве с центральным примером(ами).

Образец [ править ]

Теория образцов — это хранение конкретных экземпляров (образцов), при этом новые объекты оцениваются только с точки зрения того, насколько близко они напоминают конкретных известных членов (и не членов) категории. Эта теория предполагает, что учащиеся запоминают примеры дословно . Эта теория рассматривает концепцию обучения как весьма упрощенную. Представлены только отдельные свойства. Эти отдельные свойства не абстрактны и не создают правил. Пример того, как может выглядеть образцовая теория: «Вода мокрая». Просто известно, что некоторые (или один, или все) хранящиеся образцы воды обладают свойством намокания. Теории, основанные на образцах, с годами стали более популярными с эмпирической точки зрения, и некоторые данные свидетельствуют о том, что учащиеся используют стратегии, основанные на образцах, только в раннем обучении, формируя прототипы и обобщения в более позднем возрасте. Важным результатом использования образцовых моделей в литературе по психологии стало снижение внимания к сложности концептуального обучения. Одной из наиболее известных образцовых теорий концептуального обучения является модель обобщенного контекста (GCM).

Проблема теории образцов заключается в том, что модели образцов критически зависят от двух показателей: сходства между образцами и наличия правила для определения членства в группе. Иногда бывает трудно достичь или отличить эти меры.

Множественный прототип [ править ]

Совсем недавно когнитивные психологи начали исследовать идею о том, что модели прототипа и образца образуют две крайности. Было высказано предположение, что люди способны формировать множественные представления-прототипы, помимо двух крайних представлений. Например, рассмотрим категорию «ложка». Есть две отдельные подгруппы или концептуальные группы: ложки обычно бывают либо большими и деревянными, либо маленькими и сделанными из металла. Тогда прототип ложки представлял бы собой предмет среднего размера, сделанный из смеси металла и дерева, что явно нереалистично. Более естественное представление категории «ложка» вместо этого состояло бы из нескольких (по крайней мере двух) прототипов, по одному для каждого кластера. В этом отношении был сделан ряд различных предложений (Андерсон, 1991; Гриффитс, Канини, Санборн и Наварро, 2007; Лав, Медин и Гурекис, 2004; Ванпаемель и Стормс, 2008). Эти модели можно рассматривать как компромисс между моделями-образцами и моделями-прототипами.

На основе объяснений [ править ]

Основная идея обучения, основанного на объяснениях, предполагает, что новая концепция усваивается путем изучения ее примеров и формирования базовой схемы. 1 Проще говоря, наблюдая или получая качества вещи, разум формирует концепцию, которая обладает этими качествами и идентифицируется ими.

Оригинальная теория, предложенная Митчеллом, Келлером и Кедар-Кабелли в 1986 году и названная генерализацией, основанной на объяснении, заключается в том, что обучение происходит посредством постепенного обобщения. 2 Эта теория была впервые разработана для программирования машин на обучение. Применительно к человеческому познанию это переводится следующим образом: разум активно разделяет информацию, относящуюся более чем к одной вещи, и вводит ее в более широкое описание категории вещей. Это делается путем определения достаточных условий для того, чтобы что-то соответствовало категории, аналогично схематизации.

Пересмотренная модель вращается вокруг интеграции четырех психических процессов: обобщения, фрагментации, операционализации и аналогии. 3 .

  • Обобщение — это процесс, посредством которого распознаются и обозначаются фундаментальные для понятия характеристики. Например, у птиц есть перья и крылья. Все, что имеет перья и крылья, будет идентифицировано как «птица».
  • Когда информация группируется мысленно, по сходству или родству, группа называется часком. Куски могут различаться по размеру: от одного предмета с частями до множества предметов со многими частями. 4
  • Концепция реализуется, когда разум способен активно распознавать ее примеры по характеристикам и соответствующим образом маркировать ее. 5
  • Аналогия – это признание сходства между потенциальными примерами. 6

Эта конкретная теория концептуального обучения является относительно новой, и для ее проверки проводятся дополнительные исследования.

Байесовский [ править ]

Используя математический подход к изучению концепций, байесовские теории предполагают, что человеческий разум создает вероятности для определения определенного понятия на основе увиденных им примеров этого понятия. [20] Байесовская концепция априорной вероятности перестает быть чрезмерно конкретной, а вероятность гипотезы гарантирует, что определение не будет слишком широким.

Например, скажем, родитель показывает ребенку трех лошадей и говорит, что они называются «лошади», ему нужно точно понять, что взрослый подразумевает под этим словом. Она с гораздо большей вероятностью определит слово «лошади» как относящееся либо к этому типу животных , либо ко всем животным , а не как странно конкретный пример, такой как «все лошади, кроме Клайдедалов» , что было бы неестественным понятием. Между тем, вероятность того, что слово «лошади» означает «все животные», когда все три изображенных животных очень похожи, низка. Гипотеза о том, что слово «лошадь» относится ко всем животным этого вида, является наиболее вероятной из трех возможных определений, поскольку она имеет как разумную априорную вероятность, так и правдоподобие с учетом примеров.

Теорема Байеса важна, поскольку она предоставляет мощный инструмент для понимания, манипулирования и контроля данных. 5 это требует более широкого взгляда, который не ограничивается только анализом данных 6 . Подход субъективен и требует оценки априорных вероятностей. 6 , что делает его также очень сложным. Однако, если байесианцы покажут, что накопленных доказательств и применения закона Байеса достаточно, работа преодолеет субъективность задействованных исходных данных. 7 . Байесовский вывод может использоваться для любых честно собранных данных и имеет большое преимущество из-за своей научной направленности. 6 .

Одной из моделей, включающей байесовскую теорию концептуального обучения, является модель ACT-R , разработанная Джоном Р. Андерсоном . [ нужна ссылка ] Модель ACT-R — это язык программирования, определяющий основные когнитивные и перцептивные операции, которые позволяют человеческому разуму создавать пошаговую симуляцию человеческого поведения. Эта теория использует идею о том, что каждая задача, выполняемая людьми, состоит из серии дискретных операций. Модель была применена к обучению и памяти, познанию более высокого уровня, естественному языку, восприятию и вниманию, взаимодействию человека с компьютером, образованию и силам, генерируемым компьютером. [ нужна ссылка ]

Помимо Джона Р. Андерсона, Джошуа Тененбаум в области концептуального обучения внес свой вклад ; он изучал вычислительную основу человеческого обучения и умозаключений, используя поведенческое тестирование взрослых, детей и машин на основе байесовской статистики и теории вероятностей, а также геометрии, теории графов и линейной алгебры. Тененбаум работает над лучшим пониманием человеческого обучения с точки зрения вычислений и пытается создать вычислительные системы, которые приближаются к возможностям обучающихся людей.

Теория компонентов отображения ​

Теория отображения компонентов (CDT) MD Merrill представляет собой когнитивную матрицу, которая фокусируется на взаимодействии двух измерений: уровня успеваемости, ожидаемого от учащегося, и типов содержания изучаемого материала. Меррилл классифицирует уровень успеваемости учащегося как: найти, использовать, запомнить, а содержание материала - как факты, концепции, процедуры и принципы. Теория также призывает к четырем основным формам представления и нескольким другим вторичным формам представления. К основным формам изложения относятся: правила, примеры, припоминание и практика. Вторичные формы презентации включают в себя: предпосылки, цели, подсказки, мнемотехнику и обратную связь. Полный урок включает в себя комбинацию первичных и вторичных форм презентации, но наиболее эффективная комбинация варьируется от ученика к ученику, а также от концепции к концепции. Еще одним важным аспектом модели CDT является то, что она позволяет учащемуся контролировать используемые стратегии обучения и адаптировать их в соответствии со своим собственным стилем обучения и предпочтениями. Основная цель этой модели состояла в том, чтобы уменьшить три распространенные ошибки при формировании концепций: чрезмерное обобщение, недостаточное обобщение и неправильное представление.

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ «Джером Брунер о стратегиях достижения концепции» . jan.ucc.nau.edu . Проверено 6 ноября 2022 г.
  2. ^ «Концептуальное обучение» (PDF) . web.cs.hacettepe.edu.tr .
  3. ^ Холле. «Достижение концепции» (PDF) . ЧСУН . Проверено 9 августа 2022 г.
  4. ^ Пайвио, Аллан. (2014). Разум и его эволюция: теоретический подход двойного кодирования . Тейлор и Фрэнсис. ISBN  978-1-317-71690-7 . OCLC   868489792 . [ нужна страница ]
  5. ^ Биндер, младший; Вестбери, штат Флорида; Маккирнан, штат Калифорния; Поссинг, ET; Медлер, Д.А. (1 июня 2005 г.). «Различные мозговые системы для обработки конкретных и абстрактных концепций». Журнал когнитивной нейронауки . 17 (6): 905–917. дои : 10.1162/0898929054021102 . ПМИД   16021798 . S2CID   207624180 .
  6. ^ Пайвио, Аллан (2014). Разум и его эволюция . дои : 10.4324/9781315785233 . ISBN  9781317716907 . [ нужна страница ]
  7. ^ Каппа, Стефано Ф.; Пульвермюллер, Фридеманн (июль 2012 г.). «Спецвыпуск Cortex: Язык и двигательная система». Кортекс . 48 (7): 785–787. дои : 10.1016/j.cortex.2012.04.010 . ПМИД   22579224 . S2CID   33954008 .
  8. ^ Катя Вимер-Гастингс, Катя; Сюй, Сюй (10 сентября 2005 г.). «Различия в содержании абстрактных и конкретных понятий». Когнитивная наука . 29 (5): 719–736. дои : 10.1207/s15516709cog0000_33 . ПМИД   21702791 .
  9. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Кац, Джеффри С.; Райт, Энтони А.; Телесно, Кент Д. (1 января 2007 г.). «Проблемы сравнительного познания абстрактно-концептуального обучения» . Сравнительные обзоры познания и поведения . 2 : 79–92. дои : 10.3819/ccbr.2008.20005 . ПМЦ   2836729 . ПМИД   20228966 .
  10. ^ Биндер, младший; Вестбери, штат Флорида; Маккирнан, штат Калифорния; Поссинг, ET; Медлер, Д.А. (1 июня 2005 г.). «Различные мозговые системы для обработки конкретных и абстрактных концепций». Журнал когнитивной нейронауки . 17 (6): 905–917. дои : 10.1162/0898929054021102 . ПМИД   16021798 . S2CID   207624180 .
  11. ^ Паивио, А. (1986). Ментальные представления: подход двойного кодирования . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. [ нужна страница ]
  12. ^ Бем, Энн (2004). Психопедагогическая оценка детей дошкольного возраста . Лондон: сотрудники Лоуренса Эрлбаума. стр. 186–203.
  13. ^ Уокер, Элис А. (сентябрь 1979 г.). «Развитие реляционных концепций у трех- и четырехлетних детей». Журнал образовательных исследований . 73 (1): 37–40. дои : 10.1080/00220671.1979.10885201 .
  14. ^ Левенштейн, Джеффри; Гентнер, Дедре (июнь 2005 г.). «Реляционный язык и развитие реляционного отображения». Когнитивная психология . 50 (4): 315–353. дои : 10.1016/j.cogpsych.2004.09.004 . ПМИД   15893523 . S2CID   14318417 .
  15. ^ Уркуйоли, Питер Дж. (8 апреля 2009 г.). «Ответы и приобретенные классы эквивалентности». Сравнительное познание, экспериментальное исследование интеллекта животных . Издательство Оксфордского университета. стр. 405–422. doi : 10.1093/acprof:oso/9780195377804.003.0022 . ISBN  978-0-19-537780-4 . {{cite book}}: |work= игнорируется ( помогите )
  16. ^ «Направления ветра: север, восток, юг, запад» .
  17. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Осуществление концепции – Калифорнийский государственный университет, Нортридж. (без даты). Получено 9 августа 2022 г. с https://www.csun.edu/sites/default/files/Holle-Concept-Attainment.pdf .
  18. ^ Шанкс, ДР (2001). «Концептуальное обучение и представление: модели». Международная энциклопедия социальных и поведенческих наук . стр. 2491–2495. дои : 10.1016/B0-08-043076-7/00536-2 . ISBN  9780080430768 .
  19. ^ Биллман, Доррит (1996). Структурные искажения в концептуальном обучении . Психология обучения и мотивации. Том. 35. С. 283–321. дои : 10.1016/S0079-7421(08)60578-2 . ISBN  9780125433358 .
  20. ^ Тененбаум, Джошуа Б. (1999). «Байесовское моделирование концептуального обучения человека» (PDF) . Достижения в области нейронных систем обработки информации . 11 (12): 59–65 . Проверено 30 января 2018 г.

Дальнейшее чтение [ править ]

Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Concept_learning&oldid=1216687000"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 2252fbc1fdf4fcdb4f9373b3123d9b16__1711964460
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/22/16/2252fbc1fdf4fcdb4f9373b3123d9b16.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Concept learning - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)