Капуза Анастасия Васильевна |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-06-18 14:31 Как понять, действительно ли студенты разобрались в новой теме или только запомнили набор умных слов? Анастасия Капуза: https://www.hse.ru/staff/akapuza решила найти ответ на этот вопрос в своем диссертационном исследовании. Она предложила новый подход к оценке знаний студентов, основанный на использовании концептуальных карт — схем, которые студенты составляют, чтобы показать связи между ключевыми идеями изучаемой темы. Этот метод позволяет более точно отслеживать, как развивается понимание студентами новых концепций в процессе обучения. Анастасия и ее научный руководитель Юлия Тюменева: https://www.hse.ru/staff/yulia.tyumeneva объединили идеи советских психологов, таких как Выготский, с современными методами сетевого анализа и теории графов. Они разработали показатели, которые измеряют сложность и взаимосвязанность понятийной структуры в сознании человека. Эксперименты показали, что эти показатели успешно различают новичков и экспертов. У экспертов понятийные структуры более связанные, сбалансированные и легкие для «извлечения» информации, а у новичков наблюдается «творческий беспорядок». Разработанный подход универсален и может применяться в разных областях знаний. На его основе можно создавать автоматические инструменты, которые будут следить за прогрессом, находить пробелы в их знаниях и подстраивать процесс обучения под индивидуальные потребности каждого ученика. Междисциплинарная диссертация Анастасии Капузы открывает новые возможности не только для повышения эффективности обучения, но и для понимания устройства сложных систем знаний. Метод будет полезен в адаптивной оценке знаний, исследованиях экспертного мышления, создании ИИ и управлении знаниями в организациях. Поздравляем Анастасию с успешной защитой и присвоением степени кандидата наук! Источник: www.hse.ru Комментарии: |
|