אין ספק שבינה מלאכותית יכולה להיות כלי רב עוצמה עבור תלמידים וכל מי שרוצה להבין משהו. היא מצטיינת במתן הסברים ברורים ונגישים שמעמיקים את ההבנה שלנו. אבל הבינה המלאכותית היא גם אפשרות להטעות את עצמך - להעניק לך אשליה של יצירת ידע עמיד לטווח הארוך.
אחת החוזקות של הבינה המלאכותית, הבהירות שלה, יכולה להיות גם מלכודת. כשמשהו מרגיש קל להבנה, אנחנו נוטים להניח שלמדנו אותו בהצלחה. המוח שלנו מפרש את התחושה הזו, הידועה 'כזרימות קוגניטיבית', כאות שמשהו מוכר לנו מאוד, גם כשהוא לא מוכר. רק לאחר שאנחנו בוחנים את עצמנו בלי החומר, אנחנו מגלים את הרמה האמיתית של הידע שלנו.
ביטחון עצמי כוזב
מחקר קלאסי של רודיגר וקרפיקה (2006) הראה את האפקט הזה בבירור: ככל שהתלמידים קראו חומר לימוד יותר פעמים, כך גברה האמונה שלהם שהם למדו אותו בהצלחה. אבל כשנבדקו מאוחר יותר, התלמידים האלה הפגינו ביצועים גרועים בהרבה ממה שחזו. קריאה חוזרת יכולה להרגיש פרודוקטיבית, אבל זוהי אחת הדרכים הפחות יעילות לשמור על מידע.
המפתח לזכירה מאוחרת יותר הוא תרגול חזרה והפקה מהזיכרון. המוח שלנו נותן עדיפות למידע שהוא חושב שיהיה נחוץ בעתיד. הצורך במידע עכשיו הוא מנבא מצוין לצורך במידע בעתיד. לכן, חזרה על מידע מהזיכרון ולא דרך שינון מהכתב היא אחת הדרכים הטובות ביותר לשמור עליו. למעשה, נסיון חזרה אחד יכול ממש להכפיל את הסיכוי לזכור את המידע הזה שבוע לאחר מכן.
למרות זאת, אנחנו לעתים קרובות גרועים בדרך הלמידה שלנו. במחקר של קרפיקה ועמיתיו (2009), כשניתנה לתלמידים בחירה בין קריאה חוזרת או חזרה דרך תרגול, 57% מהתלמידים בחרו לקרוא שוב את הסיכומים שלהם, בעוד רק 18% בחרו לתרגל את החומר בפועל. אלה שחזרו דרך תרגול הצליחו הרבה יותר.
השתמש בהנחיות הנכונות כדי לערב את הזיכרון שלך
אז מה זה אומר על השימוש בבינה מלאכותית ככלי למידה? זה אומר שאנחנו צריכים להשתמש בה בזהירות. לבקש מהבינה המלאכותית הסברים לא יעשה הרבה לבניית ידע לטווח הארוך. יתר על כן, החילופי דברים הקלים יכולים לתת לך רושם כוזב של פיתוח מומחיות כאשר בפועל אין בזה ממש.
אז מה כן? בינה מלאכותית יכולה לתמוך בלמידה יעילה אם אנחנו משתמשים בה בצורה הנכונה. דרך אחת כזו היא לבקש מהבינה המלאכותית ליצור שאלות תרגול וחידונים. הנחיות כמו "תבחן אותי על X" או "תבדוק את ההבנה העמוקה שלי על Y" יערבו את מערכות הזיכרון שלנו במידה רבה יותר מאשר קריאה פסיבית של פלט בינה מלאכותית. המפתח הוא לנסות חזרה לפני שמבקשים את התשובות - פעולת החזרה עצמה חיונית.
לכן, אם סיימתם לקרוא על משהו שחפשתם לו הסבר או הרחבתם את הידע על נושא מסויים, נסו לסכם אותו ולבדוק אם אתם יודעי טוב דרך שאלות.
דבר נוסף, אם נתקלתם במושג לא מובן תוך כדי למידה או במהלך שגרת היום, חפשו את ההסבר עליו עם דוגמה מעשית דרך הבינה המלאכותית, במודל המועדף עליכם. כך תוכלו ברגע האמת לספק הסבר, ודבר שנלמד בכדי לפתור קושי, נשאר יותר זמן בזיכרון, בפרט כשמוצמדת לו המחשה מעשית.
לא מספיק לומר שבינה מלאכותית טובה או רעה ללמידה. במקום זאת, התועלת האמיתית מגיעה לאלה שיודעים איך להשתמש בבינה מלאכותית - לא רק איך לחלץ מידע אלא איך לעשות זאת בצורה שמאפשרת למוח שלנו לזכור את המידע לעתיד.
מקור המאמר: "How to Use AI Without Forgetting Everything You Learned" - Psychology Today,
הפניות מחקריות:
Roediger, H. L. III, & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249–255.
Karpicke, J.D., Roediger, H.L. Is expanding retrieval a superior method for learning text materials?. Memory & Cognition 38, 116–124 (2010).
Karpicke JD, Butler AC, Roediger HL 3rd. Metacognitive strategies in student learning: do students practise retrieval when they study on their own? Memory. 2009 May;17(4):471-9.
0 תגובות