Ричард Хэмминг: Глава 22. Обучение с помощью компьютера (CAI)

http://worrydream.com/refs/Hamming-TheArtOfDoingScienceAndEngineering.pdf
  • Перевод
«What you learn from others you can use to follow;
What you learn for yourself you can use to lead.»
— Ричард Хэмминг
imageОсталось опубликовать 1 главу…

Сomputer-aided instruction (CAI) — машинное обучение. Применение ЭВМ в учебном процессе. ЭВМ в диалоговом режиме предлагает учащемуся материал в виде текстов и графических изображений, дает задания и проверяет их выполнение, позволяет выполнять учебные эксперименты.
Перевод Islam Rasulov

Так как компьютеры были установлены во многих университетах, рано или поздно возник бы вопрос о применении компьютеров для обучения. Прежде чем мы перейдем к современным утверждениям, было бы полезно изучить имеющиеся ранее теории по этому вопросу.

С древнегреческих времен существует история о математике, повествующем правителю о существовании королевских дорог для совершения прогулок, королевских посланников для отправки почты правителя, но не существовало никакой дороги к геометрии. Вы также знаете, что деньги и тренировки не сильно помогут, если вы захотите пробежать милю за 4 минуты. Не существует легкого способа сделать это. И это относится абсолютно ко всем людям.

Истории известно огромное количество людей, которые искали легкие способы обучиться чему-либо. Олдос Хаксли в своей книге «О дивный новый мир» обсуждает идею обучения во время сна, когда под подушку вам подкладывается микрофон и через него происходит воспроизведение чего-либо. Он также раскрывает и серьёзные ограничения такого процесса.

Во время моей работы в лаборатории Bell Telephone в мире возникла Дианетика, которая обещала, что она может «очистить» ваш разум от всех своих ошибок, после чего вы сможете рассуждать идеально. До сих пор существуют институты Дианетики, но их главная проблема – люди, созданные ими, похоже, не добились успеха в какой-либо сфере человеческой жизнедеятельности, не говоря уже обо всех сферах. Другая организация обещает раскрыть секреты древних людей (кто был, возможно, гораздо более умнее, чем мы сейчас). Вокруг нас бесконечное количество объявлений об обучении скоростному чтению, техниках скоростного обучения и т.д., каждое из которых обещает, в той или иной мере, значительно улучшить наш разум, не прикладывая тяжелых усилий, которых большинство из нас вынуждены прикладывать для достижения успеха. Тестирование подобных предложений показало, что ни одно из них до сих пор не привело к появлению значительного количества выдающихся людей (что мы, собственно, знаем на настоящий момент). Как сказал Ферми о сверхземном интеллекте и пришельцах НЛО: «Где они и почему мы не встречались с ними?»

Следовательно, вся история с ее многочисленными утверждениями о легком обучении красноречиво говорит против нынешнего всплеска обещаний, но это, конечно, не означает, что какой-то новый трюк не сработает. Вы должны с осторожностью относится к каждому подобному предложению, но в то же время, не исключено появление новых вещей, доселе неизвестных, и новых инструментов, таких как дешевые компьютеры, которые в настоящее время широко доступны, а ведь совсем недавно это было не так. И эти инструменты могут отличаться. Часто я читаю или слышу, что я должен верить, что компьютер круто изменит нашу жизнь несмотря на все прошлые обещания, которые, очевидно, потерпели неудачу. Остерегайтесь искушения принимать желаемое за действительное — вы хотели бы, чтобы это было правдой, поэтому вы предполагаете, что это правда!

Существует еще один важный фактор, который необходимо объяснить – Хоторнский эффект. Очень давно на заводе «Вестерн Электрик» в Хоторне несколько психологов пытались повысить производительность рабочих за счет различных изменений в окружающей среде. Они покрасили стены в привлекательный цвет и продуктивность рабочих повысилась. Они сделали освещение более мягким и продуктивность рабочих повысилась. Каждое изменение способствовало повышению производительности. Один из мужчин, немного подозрительный, вернул изменение к первоначальному состоянию, и производительность снова повысилась! Почему? Оказалось, что, когда ты проявляешь заботу о человеке, он отвечает аналогично. Все рабочие полагали, что изменения делались для из блага и реагировали соответствующе.

Применительно к процессу обучения, когда вы говорите студентам, что используете новый метод в обучении, то в ответ они повышают свою эффективность, что, кстати, делает и профессор. Новый метод может или не может быть лучше, на самом деле, он может быть даже хуже имеющихся методов обучения, но эффект Хоторна, который является не таким уж и незначительным в области образования, вероятно, свидетельствует о новом, важном, более лучшем методом обучения. И не важно, что представляет из себя этот метод, если студенты поймут, что этот метод предназначен для их блага, он непременно приведет к улучшениям.

Таким образом, эффект Хоторна искажает большинство образовательных экспериментов. Давайте вспомним мои более ранние рассуждения, обсуждаемые в главе 20, о необходимости «двойных слепых» экспериментов в медицине, так вот, это то же самое чувство, когда респонденты ощущают особое отношение и особую заботу. Те, кто позже оценивают последствия, должны также находится в незнании относительно того, кто ощутил или не ощутил на себе то особое отношение. Такие эксперименты являются неоспоримым фактом в жизни, но они обычно игнорируются. Таким образом, вы никогда не должны верить результатам небрежно проведенных экспериментов, когда они связаны с привлечением людей. Авторитет экспериментатора, сложность оборудования, степень сжатия данных и, особенно, ваша вера не должны поколебать вас. Еще раз, будьте очень, очень осторожны при проведении подобных экспериментов.

Эффект Хоторна показывает нам, что правильный метод обучения всегда будет находиться в состоянии экспериментального изменения, несмотря на то что уже сделано. Все, что имеет значение – и профессор и студенты верят в изменение.

Позвольте мне обратиться к истории применения компьютеров в целях улучшения процесса обучения. В 1960 году, когда я был в творческом отпуске в Стэнфорде, там работала программа для грейдеров. Любая задача по программированию для студентов требовала от профессора предоставление законченной компьютерной программы, имена входных параметров, диапазон значение входных параметров, а также приемлемые выходные значения. Когда студенты чувствовали, что их программы готовы к сдаче, они звали преподавателя, подтверждали свою личность, после чего компьютер генерировал некоторые допустимые входные параметры и запускал обе программы (профессора и студентов), после чего сравнивал результаты. Каждый выходной параметр имел метку «Верно или Неверно». Таким образом преподаватель мог с легкостью оценить время компиляции и время выполнения программы, так как параметры являлись обычными числами, но при этом ему не требовалось судить о стиле реализации программ.

Этот метод являлся гибким, легко адаптируемым к изменениям и от года к году применялся при решении определенных задач. Программа сохраняла журнал в закрытой базе данных, по запросу профессора предоставляла сырые данные, оставляя при этом определение фактических оценок на откуп профессора. Конечно, из этой базы данных профессор мог получить средние оценки, разницу в оценках и распределение оценок по группам.

Когда я посетил Стэнфорд несколько лет спустя, я поинтересовался о судьбе этой программы. И оказалось, что она больше не используется. Вы спросите почему? Потому что, как мне сказали, самый первый профессор, который начал применение этой программы, ушел, а изменения, внесенные в систему мониторинга, потребовали бы внесения нескольких изменений в программу! Тщательное наблюдение и опрос показали, что аналогичная ситуация сложилась во многих кампусах. Компьютер запрограммирован, чтобы помочь, судя по всему, профессору, однако вскоре программа была забыта.

А сейчас позвольте мне обратиться к проекту PLATO, разработанному моим другом в Университете Иллинойса. Я часто встречаю его на различных конференциях, однажды мы с ним долго летели в самолете, и каждый раз он мне рассказывает о своем замечательном проекте PLATO. Например, как-то он сказал мне, что по системе PLATO одновременно обучаются по одному ученику из Шотландии, Канады и Кентуки. Я ему сказал, что обычная телефонная компания могла бы сделать то же самое, но то что он ответил мне, было никак не связано с тем, насколько PLATO работала лучше по сравнению с работой людей. Он никогда, на моей памяти, не предоставлял никаких серьезных доказательств того, что PLATO существенно улучшает процесс обучения — именно этого вы будете ожидать от эффекта Хоторна.

Одно из утверждений гласило, что студент, применяющий систему, находится на 10% выше в уровне своего образования чем тот, кто не применяет систему. Когда я спросил, характерен ли 10-ти процентный рост всей образовательной системе или присущ только какому-то отдельному предмету, он не смог мне ответить на этот вопрос! Что же он сделал с эффектом Хоторна? Ничего! Таким образом, я не знаю, были ли достигнуты или нет те цели, на которые были потрачены миллионы и миллионы долларов из федерального бюджета.

Однажды, когда я был главным редактором ACM Publications, ко мне на публикацию поступила книга “Программируемая книга”. Эта книга регулярно задавала вопросы своему читателю, а затем, в зависимости от ответа, читатель перенаправлялся на одну из страниц книги. В принципе ошибки в ответах отлавливались и объяснялись, после чего правильные ответы отправлялись читателю в качестве нового материала. Звучит круто! Каждый студент работал по своей собственной программе. Но посмотрите, при данном подходе не существовало никакого способа отслеживания и поиска того, что уже было прочитано студентом несколько страниц назад и в настоящий момент непонятно, как и откуда он достиг текущей позиции. Не было никакого разумного способа отследить это по тексту. На самом деле это не книга, хотя она и кажется таковой. Еще одним ужасным фактом тщательного наблюдения за студентами в процессе чтения книги оказалось то, что сильные студенты выбирали заведомо неправильные ответы на вопросы просто от скуки или для развлечений. Таким образом они хотели выяснить, куда их отправит книга. Исходя из этого, книга не всегда выполняла ту функцию, которая она по задумке должна была выполнять; сильные студенты не обязательно показывали существенный прогресс в обучении по сравнению со слабыми студентами!

Я не хотел отказываться от печати этой книги, опираясь только на свое собственное мнение, поэтому я отправился в департамент психологии лаборатории Bell Telephone и нашел там местного эксперта. Кроме прочего, он сказал, что на следующей неделе планируется большая конференция о “Программируемой книге” и предложил мне посетить ее, что я и сделал. В день открытия конференции мы сели рядом друг с другом. Он подтолкнул меня и сказал: «Заметь, ни один из них не предоставил ни одного конкретного доказательства в пользу книги, они лишь утверждают, что программируемый текст лучше». И он был прав — они все лишь выражали свое мнение без предоставления каких-либо доказательств. Я отказался от печати книги и, оглядываясь назад, я думаю, что поступил правильно. Сейчас у нас есть компьютерные диски, которые призваны делать то же самое, что и “программируемая книга”, но я подозреваю, что формат дисков имеет существенные отличия, хотя они и могут отследить пройденный Вами путь.

Мы рассмотрели негативную сторону CAI. Теперь перейдем к позитивной. Я не сомневаюсь, что с обучением скучной арифметике, например, таблицам сложения и умножения, компьютер справляется лучше, чем преподаватель, особенно после включения в процесс простейшей программы отлавливания ошибок и генерирования большего количества примеров, таких как умножение на 7. Я думаю, что в этом вы со мной согласитесь. К сожалению, в будущем мы ожидаем, что корпорации и другие крупные организации откажутся от такого способа обучения (компьютеры будут справляться с этим лучше и дешевле), и решение о принятии такого подхода будет целиком зависеть от Вас.

Теперь рассмотрим процесс тренировки пилота самолета на современных тренажерах. Тренажеры показывают хорошие результаты по сравнению с любым жизненным опытом и, как правило, во время обучения пилоты имеют мало опыта по тренировке интерактивного взаимодействия. Полет, в значительной степени, и я указываю на это, представляет собой условный рефлекс, который встраивается в человека в процессе обучения. Об этом не особо сильно задумываются, хотя порой это необходимо, но тренировка, ментальная и физическая, способствует быстрой и правильной реакции в случае непредвиденных чрезвычайных ситуациях.

Мне кажется, что такую тренировку, при которой происходит привитие условного рефлекса человеку, компьютеры выполняют очень хорошо. Так вышло, что в детстве я занимался фехтованием. В дуэли нет времени думать, ты должен быстро действовать рефлексивно. На самом деле, дуэль обычно тщательно планируется, но в ответственный момент необходимо действовать без задержки в мышлении.

Когда я впервые попал в Военно-морскую аспирантуру в 1976, там работал декан отделения, который был обеспокоен образованием. В некоторых горячих темах, связанных с образованием, наши взгляды отличались. Однажды я пришел к нему в офис и сказал, что я преподавал студентам тяжелую атлетику (он знал, что это неправда). Я объявил студентам, что экзамен курса сдаст только тот, который сможет толкнуть 250 фунтов. Мои слова обескуражили многих студентов, и они сдались, некоторые отправились тренироваться и лишь немногие успешно прошли курс. Я продолжил свой рассказ. Прошлой ночью я долго думал и решил упростить задачу, просто разделив вес пополам — студенты будут считаться прошедшими курс в случае, если они смогут поднять 125 фунтов, зафиксировать вес, затем еще раз поднять оставшиеся 125 фунтов, таким образом в сумме получиться 250 фунтов.

Я немного подождал, пока он перестанет смеяться (так же, впрочем, как и Вы), после чего я заметил, когда я нашел более простое доказательство теоремы и использовал для этого студентов, снизил ли я или нет вес пополам? Каков будет Ваш ответ? Разве нет истины в том, что чем легче мы делаем процесс обучения для студентов, тем больше мы сокращаем вес пополам? Из этого не следует, что студентам должны задаваться более легкие задачи для того чтобы они работали усерднее. Доказательства, свидетельствующие о способности людей вносить существенный вклад, приводят нас к выводу: знаменитый профессор был ужасным лектором, а студенты должны работать более усерднее, чтобы изучать предметы самостоятельно.

Я снова предлагаю обратить внимание на правило:

То чему вы научились от других, вы можете использовать чтобы идти следом.
То, что вы выучили сами, вы можете использовать, чтобы вести за собой.

До какой степени будет корректно сравнивать физические мышцы с «ментальными» мышцами? Несомненно, эти два вида мышц не являются одинаковыми, но до каких пор они будут считаться аналогами? Подумайте над этим вопросом самостоятельно.

Другим моим аргументом в противостоянии с тем же самым деканом была его вера в то, что студентам необходимо разрешить самостоятельное прохождение курсов повышения, которые находились в его зоне ответственности. В ответ на это я парировал, что скорость обучения играет значительную роль для организаций — при прочих равных условиях студенты, быстро осваивающие материал, имели более высокую ценность, чем те, которые медленно усваивали материал; одной из задач нашей работы как раз и являлось повышение скорости обучения и выделение таких студентов для общества. Опять-таки это мнение, но несомненно, что вы не захотите иметь дело с очень медленными учениками. Конечно, скорость в изучении новых вещей — это не все, но мне кажется, что это важный элемент.

Основная проблема в оценке ценности CAI заключается в том, что мы не готовы говорить, что такое образованный человек и как мы сейчас достигаем этого состояния (если мы достигаем!). Мы можем сказать, ЧТО мы делаем, но это не одно и то же, ЧТО мы должны делать. Поэтому, я могу рассказать лишь еще несколько анекдотов.

Рассмотрим такое утверждение: хороший графический материал оказывает значительную помощь в изучении базовых концепций. Звучит здорово, но обратимся к истории, которую я рассказывал вам о своем друге Кайзере. Он, изучив теорию фильтров с точки зрения времени и напряжения, не смог справиться с независимой переменной — энергией. Здесь необходимо отметить, что Кайзер был очень умным человеком, но его образование ограничивало его в том, что он изучил. Чем лучше мы внедряем идею с картинками, нарисованными профессором, тем больше мы препятствуем тому, чтобы ученик позже распространил идеи на совершенно новые области, о которых не думал профессор (и не заложенные им в картинки).

Позвольте мне рассказать историю про так называемую теорию «трансфер обучения» — применение идей из одной области знаний в идеи другой области знаний. В самом начале Второй Мировой войны я преподавал курс по вычислениям в инженерной школе Луисвилла. У студентов возникли проблемы с курсом по термодинамике, который преподавал декан инженерного факультета, бывший командующий подводной лодкой, к тому же пугающий студентов. С разрешения декана я решил посетить урок, чтобы понять причины плохой успеваемости студентов. И вот декан пишет на доске следующую формулу:

image

и спрашивает, что она означает. В аудитории тишина, никто не знал ответа. Через несколько часов на своем занятии я написал на доске

image

и студенты уже знали ответ: это был логарифм x плюс константа. Когда я написал на доске

image

студенты снова знали ответ. “Почему же вы не ответили на этот вопрос на занятии у декана?”, спросил я у студентов. Дело в том, что то, что они знали в одном конкретном классе в один конкретный час у одного конкретного профессора, не перенеслось в знание в другой конкретный час в другом классе у другого профессора. Звучит странно, но это и называется “трансфером обучения”, то есть способность использовать одинаковые идеи в новой ситуации. Благодаря этой теории я внес значительный вклад в развитие Bell Telephone Laboratories, я делал это довольно часто, хотя, конечно, я не знаю, сколько шансов я упустил.

Давайте теперь вернемся к моему курсу по вычислениям, который я часто преподавал в Военно-морской аспирантуре, хотя эти мысли сформировались у меня задолго до этого. Студенты способны замечательно запоминать свой путь посредством большого количества занятий по математике, и у многих это действительно получается. Но когда я перехожу к аналитической интеграции (я даю студентам функцию и спрашиваю их об ее неопределенном интеграле), они не могут запомнить свой путь из курса, по которому я их обучаю. Они должны научиться распознавать

image

в любых бесконечных ситуациях. Впервые в своей карьере они вынуждены учиться распознавать формы, не зависящие от конкретного представления, что в свою очередь является основной чертой математики и общего интеллекта. Изъятие аналитической интеграции из курса или ее перенос в подпрограммы на компьютер означает крушение идеи этапа изучения, по моему мнению, чего-то существенного до тех пор, пока что-то эквивалентно сложное не будет придумано и внедрено. Студенты должны осваивать приемы абстрактного распознавания образов, если они хотят и дальше прогрессировать, и использовать математические модели на протяжении своей дальнейшей карьеры.

Очень похожая ошибка была сделана много лет назад, когда я был студентом в Университете Чикаго. Департамент образования запустил начальную школу для проведения исследований. Они обнаружили, что студенты учатся читать по слогам, а не по буквам, и поэтому они решили пропустить изучение алфавита и приступить сразу к чтению. Что они, собственно, и сделали. Все шло довольно хорошо до конца средней школы, когда они обнаружили, что студенты не знают алфавит полностью и поэтому они не могут эффективно использовать словари, телефонные справочники и т.д. В их теперешнем возрасте было практически невозможно заставить их так выучить наизусть алфавит, чтобы они с легкостью могли использовать подобные источники информации. Поэтому я с осторожностью отношусь к предлагаемым изменениям до тех пор, пока последствия этих изменений не будут тщательно изучены посредством долгосрочных прогнозов всех необходимых потребностей в материале, который планируется пропускать.

Подведем итог. Я верю, что в низкоуровневых ситуациях, обычно ассоциируемых с тренировкой, где требуется наличие условного рефлекса, компьютеры внесут значительный вклад в улучшение процесса обучения. Что касается высокоуровневого мышления, т.е. образования, то здесь я настроен скептически, главным образом потому, что мы сами не имеем представления ни о том, что мы хотим делать, ни о том, что мы делаем в настоящее время. Сейчас мы просто не знаем, что мы имеем ввиду, когда говорим “образованный человек”, не говоря уже о значении этого выражения к 2020 году. Без этого знания как я могу судить об успешности предлагаемых решений? Организации и университеты должны исследовать огромную область знаний, существующую между низкоуровневым обучением и высокоуровневым образованием. Эксперты редко вносят значительный вклад в развитие данного направления, значительный прогресс обычно приходит со стороны. Мы это еще обсудим с вами в Главе 26. Роль CAI в организациях, широко применяющих обучающие программы, будет возрастать, поскольку прогресс приводит к постоянному устареванию старых и созданию новых, как правило, более технически сложных к использованию инструментов.

Рассмотрим компьютерные программы, которые призваны обучать таким дисциплинам, как управление бизнесом или, что еще более серьезно, военному делу. Компьютеры могут взять на себя большое количество мелких задач, отгородить от них игрока и при этом предоставлять полезные высокоуровневые решения. В процесс также необходимо включать некоторые элементы низкоуровневого обучения, а также мышление более высокого уровня. Как было отмечено в трех главах, посвященных симуляции, нам также необходимо знать, подходит ли симуляция для решения будущих задач, для которых, собственно, и предназначена тренировка. Приведет ли наличие и, возможно, распространение игровых программ к ухудшению качества обучения? Однако вы можете быть уверены, что, если даже предлагающие подобные программы люди не смогут ответить на эти вопросы, они все равно будут создавать и рекламировать соответствующие программы. Вы можете стать жертвой неправильного обучения!

Несколько сотен лет назад стандартное высшее образование заключалось в обучении чтению, письму и разговорному латинскому языку, а также, в меньшей степени, обучении греческому языку и знанию классики. Это было базовым образованием, с помощью которого англичане, например, создали империю. Наша нынешняя система образования имеет очень, очень мало общего по сравнению с классической системой. Я твердо убежден, что будущее образование будет иметь настолько мало общего с нынешней системой образования, насколько нынешняя система отличается от классической. Попытка внести незначительные изменения в нашу нынешнюю систему образования не поможет решить проблему, с которой мы сталкиваемся при подготовке студентов к 2020 году, когда настольные компьютеры становятся одинаково доступными и обладают огромными емкостями для хранения и обработки информации. Без четкого представления о том, какое образование будет актуально к тому времени, как мы должны оценивать предлагаемые проекты CAI? Просто потому, что что-то может быть сделано, особенно используя компьютеры, не означает, что это должно быть сделано. Мы должны создать видение того, каким будет образованный человек в будущем, и только тогда мы сможем уверенно подойти к проблемам, которые возникают при CAI.

Продолжение следует...

Кто хочет помочь с переводом, версткой и изданием книги — пишите в личку или на почту magisterludi2016@yandex.ru

Кстати, мы еще запустили перевод еще одной крутейшей книги — «The Dream Machine: История компьютерной революции»)

Особо ищем тех, кто поможет перевести бонусную главу, которая есть только на видео. (переводим по 10 минут, первые 20 уже взяли)

Содержание книги и переведенные главы
Предисловие
  1. Intro to The Art of Doing Science and Engineering: Learning to Learn (March 28, 1995) Перевод: Глава 1
  2. «Foundations of the Digital (Discrete) Revolution» (March 30, 1995) Глава 2. Основы цифровой (дискретной) революции
  3. «History of Computers — Hardware» (March 31, 1995) Глава 3. История компьютеров — железо
  4. «History of Computers — Software» (April 4, 1995) Глава 4. История компьютеров — Софт
  5. «History of Computers — Applications» (April 6, 1995) Глава 5. История компьютеров — практическое применение
  6. «Artificial Intelligence — Part I» (April 7, 1995) Глава 6. Искусственный интеллект — 1
  7. «Artificial Intelligence — Part II» (April 11, 1995) Глава 7. Искусственный интеллект — II
  8. «Artificial Intelligence III» (April 13, 1995) Глава 8. Искуственный интеллект-III
  9. «n-Dimensional Space» (April 14, 1995) Глава 9. N-мерное пространство
  10. «Coding Theory — The Representation of Information, Part I» (April 18, 1995) Глава 10. Теория кодирования — I
  11. «Coding Theory — The Representation of Information, Part II» (April 20, 1995) Глава 11. Теория кодирования — II
  12. «Error-Correcting Codes» (April 21, 1995) Глава 12. Коды с коррекцией ошибок
  13. «Information Theory» (April 25, 1995) (пропал переводчик :((( )
  14. «Digital Filters, Part I» (April 27, 1995) Глава 14. Цифровые фильтры — 1
  15. «Digital Filters, Part II» (April 28, 1995) Глава 15. Цифровые фильтры — 2
  16. «Digital Filters, Part III» (May 2, 1995) Глава 16. Цифровые фильтры — 3
  17. «Digital Filters, Part IV» (May 4, 1995) Глава 17. Цифровые фильтры — IV
  18. «Simulation, Part I» (May 5, 1995) Глава 18. Моделирование — I
  19. «Simulation, Part II» (May 9, 1995) Глава 19. Моделирование — II
  20. «Simulation, Part III» (May 11, 1995) Глава 20. Моделирование — III
  21. «Fiber Optics» (May 12, 1995) Глава 21. Волоконная оптика
  22. «Computer Aided Instruction» (May 16, 1995) Глава 22. Обучение с помощью компьютера (CAI)
  23. «Mathematics» (May 18, 1995) Глава 23. Математика
  24. «Quantum Mechanics» (May 19, 1995) Глава 24. Квантовая механика
  25. «Creativity» (May 23, 1995). Перевод: Глава 25. Креативность
  26. «Experts» (May 25, 1995) Глава 26. Эксперты
  27. «Unreliable Data» (May 26, 1995) Глава 27. Недостоверные данные
  28. «Systems Engineering» (May 30, 1995) Глава 28. Системная Инженерия
  29. «You Get What You Measure» (June 1, 1995) Глава 29. Вы получаете то, что вы измеряете
  30. «How Do We Know What We Know» (June 2, 1995) переводим по 10 минутным кусочкам
  31. Hamming, «You and Your Research» (June 6, 1995). Перевод: Вы и ваша работа

Кто хочет помочь с переводом, версткой и изданием книги — пишите в личку или на почту magisterludi2016@yandex.ru

  • +12
  • 2,2k
  • 7
Поделиться публикацией

Комментарии 7

    0
    За компьютерным онлайн обучением будущее. Уже давно пора стандартные лекции в школах и институтах заменить онлайн обучением, а учителей перевести в режим репетиторства и проведения семинаров, сейчас они все равно выполняют роль плохих компьютеров, загруженных устаревшей информацией.

    Кроме того компьютер позволяет создать программы обучения в игровом виде. Значительно проще изучить алгебру и геометрию, играя в квест… или историю, играя в стратегию. Это все можно и должно повсеместно использовать. То, что это до сих пор не используется — просто инерция.
      +3
      За компьютерным онлайн обучением будущее


      Слышу об этом с 1984 года.

      заменить онлайн обучением


      Давно реализовано. Результат оказался немного предсказуем — онлайн лекции большинство либо пропускает мимо ушей, либо вообще к ним не обращаются.

      Основное преимущество «живой» лекции — лектор всегда оперативно реагирует на ситуацию в зале и тут же вносит необходимые коррективы. В онлайне это невозможно, так как нет зала )

      они все равно выполняют роль плохих компьютеров, загруженных устаревшей информацией


      К сожалению, давно не встречал студентов, знающих хотя бы процентов 10 от уровня знания профессора.
      Есть практика чтения лекций более знающими людьми — приглашения специалистов с «производства» (и т.п.).
      Но, увы — обладание знаниями никак не означает наличие умения передать эти знания другим. Так что лекции специалистов интересны только профессорам и доцентам.

      изучить алгебру и геометрию, играя в квест


      Игровое изучение алгебры и проч. плавно и неизбежно перетекает в процесс игры без обучения (если рядом не будет кнута)

      То, что это до сих пор не используется


      Да, да, конечно )

      +1
      производительность рабочих за счет различных изменений в окружающей среде. Они покрасили стены в привлекательный цвет и продуктивность рабочих повысилась. Они сделали освещение более мягким и продуктивность рабочих повысилась. Каждое изменение способствовало повышению производительности. Один из мужчин, немного подозрительный, вернул изменение к первоначальному состоянию, и производительность снова повысилась! Почему? Оказалось, что, когда ты проявляешь заботу о человеке, он отвечает аналогично.


      Железная логика.
      Правда, есть подозрение, что производительность росла не из-за цвета стен, а по причине роста квалификации рабочих (насобачились все делать быстрее за то же время).
      + нет данных — были ли это всё те же рабочие или их меняли при каждой перекраске )
        +1
        Здесь можно было бы также сделать простейший, но вполне отвечающий психологическим особенностям человека, вывод, что производительность вырастает, когда что-то меняется.
          0
          вывод, что производительность вырастает, когда что-то меняется


          Если бы так просто.
          В бытность свою инженером — каждые пять лет, по плану, занимался препроектированием одного и того же цеха нашего НПО.
          Если в двух словах — для заметного повышения производительности надо было очень постараться. И это было весьма дорогое удовольствие, хотя, в конечном счете — оправданное.

          (Дураки мы были — оказывается, надо было просто стены перекрасить ))
        0

        Нашел эту книгу в pdf.


        Она существует в epub или fb2?

          +1
          Что там про грейдеры-то было? Или это были выпускники какие-нибудь?

          Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

          Самое читаемое