Meta-Biliş – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Meta-Biliş

Meta-Bilişi Kolaylaştıran Öğrenme Destek Sistemlerinin Geliştirilmesi için İnsan Faktörü Modellemesi

“Birleşik Modelleme Dili Kullanıcı Kılavuzu” modelleme işlemini neden yapmamız gerektiğini açıklar: sistemi daha detaylı tanırız. Modelleme süreci ile sistem davranışlarını ve yapılarını netleştirebiliriz.

Sistem geliştiricilerinin tüm sistemi kavraması ve sistem kullanıcıları için anlaşılması kolay bir şekilde açık bir şekilde temsil etmesi gerekmektedir. Sistem kullanıcıları, tüm sistemin anlaşılmasına dayalı olarak sistemi kullanma hakkına sahiptir. Sonuç olarak, modeller, sistem geliştiricileri ve kullanıcıları arasında sistemin ortak anlayışını paylaşmak için bir temel olarak önemli bir rol oynar.

Araştırma hedefimiz, karmaşık insan merkezli sistemler oluşturmak için bir metodoloji geliştirmektir. Özellikle üstbilişsel yeteneklerin kazandırılmasına yönelik öğrenme etkinliklerini desteklemek ve bunları sistemde nereye yerleştirmemiz gerektiğini desteklemek için bilgisayarların rollerini netleştirmeyi amaçlıyoruz.

Ancak bu hedefe ulaşmak kolay değil; Üst-bilişsel etkinliklerin altında yatan bilgi ve insan faktörleri oldukça örtük, belirsiz, çeşitli ve bağlama bağımlı olduğundan genel teoriler yapmak zordur.

Aslında geliştiriciler, bireyin düşüncesine, öncüllerine veya varsayımlarına dayalı olarak el yordamıyla üst bilişi kolaylaştıran öğrenme sistemleri oluşturur. Tekniğin mevcut durumunda bazı varsayımlar belirlememiz gerekir, ancak bunları açık hale getirmeden karmaşık öğrenme sistemleri oluşturmak için bilgi biriktiremeyiz.

Model, sistem geliştirmenin öncüllerini ve varsayımlarını açıkça yakalar. Öğrenme sistemi geliştiricileri arasında, aralarındaki iletişimi kolaylaştıran ve yardımcı olan ortak bir anlayış oluşturmak için bir temel sağlar; (i) bir öğrenme sisteminin tasarım gerekçelerini ayrıntılı olarak incelemek, (ii) öncüllerin ve varsayımların geçerliliğini uygulama yoluyla kontrol etmek için bakış açıları sağlamak, (iii) karmaşık öğrenme sistemleri oluşturmak için bilgi biriktirmek için bir temel sunmak ve (iv) ) teorileri detaylandırmak için. Bu nedenle, model tabanlı öğrenme sistemi geliştirme, bilgi biriktirmek ve öğrenme sistemleri geliştirme metodolojisi oluşturmak için istikrarlı ve gelecek vaat eden bir yaklaşımdır.

Bu yazıda, bilişsel sistem mühendisliği ve bilişsel psikoloji alanlarındaki bilgilere dayalı olarak üst-bilişi kolaylaştırmak için öğrenme sistemleri geliştirmenin bir temeli olarak üst-bilişsel aktiviteleri gerçekleştirmek için insan faktörlerini yakalayan bilişsel modeller inşa ediyoruz. Ardından, onların özelliklerini açıklayabilen akıllı bir acemi modeli oluşturuyoruz. Son olarak Kassist adlı sistemimizin tasarım gerekçelerini modellere dayalı olarak inceliyoruz.

Meta-Bilişsel Etkinlikleri Gerçekleştirmek için İnsan Faktörlerini Modelleme

Çoğu araştırmacı, etkili öğrenme destek sistemleri oluşturmak için eğitim mühendisliği, psikoloji ve bilgi mühendisliği alanlarında bilginin bütünleştirilmesi gerekliliğini kabul etmektedir. Bununla birlikte, henüz iyi sonuçlar elde etmedik: Her teorinin öncülleri ve bakış açıları ve ilişkileri açık değildir. Bu nedenle, öncülleri açık hale getirerek bilgiyi bütünleştirmek ve biriktirmek için bir model geliştirmemiz, öğrenme biliminin ilerlemesi için önemlidir.

Tuhaf konu alanlarında bile etkili bir şekilde bilgi edinebilen ve problem çözebilen öğrenenler, eğitim psikolojisi alanında “akıllı acemiler” olarak adlandırılır. Birçok araştırma sonucu, öğrenenlerin davranışsal özelliklerinin ayırt edici özelliklerinin, problem çözme ve öğrenme süreçlerinde etkin üstbilişsel etkinlikler gerçekleştirebilmeleri olduğunu desteklemektedir.

Ayrıca birçok araştırmacı, kişinin üstbilişsel yeteneğinin a posteriori inşa edildiği bilindiğinden, etkin destekler sağlayarak üstbilişsel yeteneğin gelişim süreçlerini teşvik edebileceğimizi savunmaktadır.

Öte yandan, üstbilişsel yeteneğin gelişimini kolaylaştıran bir eğitim sistemi tasarlamak kolay değildir, çünkü belirsiz, gizil, örtük ve yüksek düzeyde bağlama bağımlı üstbiliş bilgilerini öğretmek için bir çerçeve oluşturmak çok zordur. Genel olarak yetenek, yetenek sergilenerek yetiştirilir.

Metabilişsel düşünme
Yürütücü biliş ve metabiliş farkı
Üstbiliş nedir
Üst bilişsel beceriler nelerdir
Metabilişsel Düşünme KPSS
YÜRÜTÜCÜ biliş
Üstbiliş metabiliş
Üstbiliş TDK

Bu nedenle, Piaget’nin yapılandırmacılığına dayanarak, öğrenenlerin sistem tarafından kolaylaştırılan üstbilişsel etkinlikleri gerçekleştirme deneyimlerinden üst-bilişsel bilgileri yapılandırabilecekleri bir öğrenme ortamı geliştirmeyi amaçlıyoruz.

Bu hedefe rasyonel olarak ulaşmak için, “akıllı acemiler” ve “sıradan acemiler” arasındaki davranışsal özelliklerin farklılıklarını netleştirmek önemlidir. Böylece davranışlarını ilke düzeyinde açıklayabilecek bir model üretiyoruz. Daha sonra, modele dayalı bir sistem geliştirebiliriz.

Bu bölüm, bilişsel psikoloji ve bilişsel sistem mühendisliği alanlarında sırasıyla farklı bakış açılarından oluşturulan dikkat teorisi ve COCOM’u ele alarak üst bilişi kolaylaştıran öğrenme destek sistemleri oluşturmak için bir referans olarak bir model sunmaktadır.

Bu çerçeve, bir sonraki bölümde açıklanan “akıllı acemi modelimizin” ve “sıradan acemi modelimizin” dayandığı bir temel oluşturacaktır. Sonuç olarak, ilgili teorilerin öncüllerini açıkça temsil eden entegre bir model oluşturabiliriz.

Dikkat Kontrolünü Modelleme 

Dikkat kontrolü, kişinin devam eden faaliyetlerine ilişkin öncelikli karar vermeye dayalı olarak, kişinin dikkat kaynaklarını hedef faaliyetlere dağıtan (toplayan) bilişsel faaliyettir. Dikkat kontrolü sorunları olmadan üst-bilişsel faaliyetleri tartışamayız çünkü kişinin kendi bilişsel faaliyetlerini izleme ve (yeniden) planlama faaliyetlerine mutlaka dikkat kaynaklarının toplanması ve (yeniden) dağıtılması eşlik eder.

Ancak üst-bilişsel aktivite ile dikkat kontrolü arasındaki ilişkiler, yeterli bakış açıları belirlenerek iyi düzenlenmemiştir: çeşitli karmaşık faktörler birbiriyle ilişkili olduğu için tartışacak ortak kavramlara sahip değiliz.

Dikkat kontrolünü modellemede iki bakış açısını ayırmanın önemini vurguluyoruz; biri, insanın dikkat kapasitesini (CAV) gerektiren bilişsel faaliyetler açısından; diğeri ise bilişsel aktiviteleri (AAV) gerçekleştiren insanın mevcut bir dikkat kaynağının bakış açısına göredir.

Dikkat kontrolü modelini gösterir1. AAC’nin bakış açısından, dikkat kaynağının kişinin faaliyetlerini gerçekleştirmesi için enerji olarak kabul edilmesi modellenmelidir: toplam miktarı sınırlıdır. Kişinin toplam dikkatini “Sınırlı Dikkat Kapasitesi” olarak adlandırıyoruz. Kutu yüksekliği, kişinin dikkat kapasitesinin sınırını ve miktarını temsil eder.

Öte yandan, CAV bakış açısından, insan H’sinin bir aktivite gerçekleştirmesi için gereken dikkat kapasitesinin modellenmesi önemlidir. Başka bir deyişle, bir etkinliğin gerektirdiği dikkat kapasitesi, o etkinliğin karmaşıklığına ve kişinin onunla ilgili deneyimine bağlıdır.

Bu nedenle, onu denge notasyonu kullanarak modelliyoruz ve buna (terazinin sol tarafındaki dikkat kapasitesi) “Gerekli Dikkat Kapasitesi” (RAC(H, ti, aj); burada H, ti ve aj sırasıyla performans gösteren bir öğrenciyi temsil ediyor.

Model, bir aktivitenin öğreniciden ne kadar büyük miktarda dikkat kapasitesi gerektiriyorsa, o öğrenciye verilen bilişsel yükün o kadar ağır olduğunu yakalayabilir. Ayrıca model, öğrencinin bir aktiviteyi gerçekleştirmek için ne kadar fazla uzmanlık edindiğini, aktivitenin gerektirdiği daha az miktarda dikkat kapasitesini açıklayabilir.

tercüman tercüman

Biyografinin Tamamını Gör