Zuletzt aktualisiert am 21. Januar 2023 um 23:31
Schlüsselmechanismen der Variabilität analysiert
In den Zeiten von Maschinenlernen und künstlicher Intelligenz (KI) kann es sich lohnen, ältere Einsichten über die Lernfähigkeit des menschlichen Gehirns wiederzubeleben. Beim Lernen nutzt das Gehirn vergangene Erfahrungen, um neue Verhaltensweisen und Handlungen anhand von aufgenommenen Informationen zu bestimmen.
Da alle Erfahrungen einzigartig sind, erfordert Lernen immer eine gewisse Verallgemeinerung. Ein effektiver Weg zur Verbesserung dieser Verallgemeinerung besteht darin, den Lernenden das Material in abwechslungsreicher Form zu präsentieren.
Kernprinzip wiederholt umbenannt
Mehr Variabilität kann das anfängliche Lernen tendenziell schwieriger machen. Im Endeffekt führt es aber zu einem besseren Ergebnis bim Lernprozess. Dieses Kernprinzip wurde bisher in verschiedenen Studienbereichen (z. B. kontextuelle Vielfalt, wünschenswerte Schwierigkeiten, Variabilität der Praxis) immer wieder neu entdeckt und umbenannt.
Die Überprüfung dieses grundlegenden Ergebnisses ermöglicht es, so die Studienautoren, Schlüsselmuster zu identifizieren. Das trage dazu bei, zwischen verschiedenen Arten von Variabilität zu unterscheiden. Das sei besonders wichtig, weil die meisten KI-Systeme Verallgemeinerung nicht so gut beherrschen.
KI-Systeme versagen häufig beim Kontext
Dieser Mangel an Kontextsensitivität und Verallgemeinerungsfähigkeit führt bei KI-Interpretationen manchmal zu lustigen Ergebnissen. Zum Beispiel kann die KI ein verändertes Pixel einer Schildkröte in ein Gewehr verwandeln. Selbst wenn das maschinelle Lernsystem Tausende von Bildern erfasst, werden wahrscheinlich nicht alle Schwankungen wahrgenommen, die das menschliche Auge automatisch aus dem Kontext aufnimmt.
Bei ihrer Übersichtsarbeit teilen die Studienautoren das Thema Lernen in 4 relevante Typen ein:
- Numerosität: Wie viele Beispiele verwenden Sie?
- Heterogenität: Wie unterschiedlich sind die Beispiele voneinander? Zeigen die Bilder Schildkröten oder gehören Pferde und Gorillas dazu?
- Situativ/kontextuell: Wie unterschiedlich sind die Umgebungsbedingungen in den Beispielen? Werden zum Beispiel alle Schildkrötenfotos in einem Aquarium gemacht?
- Zeitplanung: Wie sind die Beispiele angeordnet und verteilt? Werden sie in getrennten, zeitgesteuerten Blöcken ähnlicher Fotos präsentiert oder sind sie durcheinander angeordnet?
Manchmal sinnvoll: Mister-Miyagi-Prinzip
Darüber hinaus weisen die Forscher auf das Mister-Miyagi-Prinzip hin. Der Begriff stammt aus dem Film Karate Kid. Der Trainer, Mister Miyagi, beginnt mit dem Training, indem er Karate Kid Autos reinigen lässt. Manchmal kann es besser sein, nicht die Fähigkeit selbst zu üben, sondern etwas, das scheinbar nichts mit dem zu tun hat, was den Lernenden tatsächlich interessiert. Allerdings hängt die Anwendung dieses Prinzips stark vom Lerngebiet ab und von der Menge der Zeit, die in den Lernprozess investiert werden kann.
Warum aber verbessert Variabilität das Lernen? Es gibt viele Theorien mit 3 wichtigen Optionen, die sich nicht gegenseitig ausschließen.
- Dimensionen und Grenzen: Welche Unterschiede sind für eine Kategoriezugehörigkeiten relevant und welche nicht? Es hat einen Panzer, vier Beine, ist grünlich usw. Es könnte also eine Schildkröte sein.
- Größere Abdeckung des aufgabenrelevanten Raums: Mehr Variabilität beim Lernen/Training erhöht die Erfolgswahrscheinlichkeit bei einer ungeübten Herausforderung. Beispiel: Das ist kein Foto, sondern ein Gemälde. Ich erkenne die Schildkröte aber immer noch.
- Besseres Abrufen von Erinnerungen: Die aktive Rekonstruktion erfordert zusätzliche Gedankenarbeit. Was gab es zum Beispiel gestern zu Abend zu essen? Und am Tag davor? Davor? Spätestens jetzt fängt die Erinnerung an, zu verschwimmen. Aber erinnern Sie sich noch an das schicke Restaurant, in das Sie an Ihrem letzten Geburtstag gegangen sind?
Das Hinzufügen variabler Hinweise zum Lernen kann verhindern, dass die Dinge zu automatisch werden. Dies hängt wiederum vom Themengebiet ab. Bestimmte körperliche Fähigkeiten profitieren beispielsweise vom Automatismus.
Kein Universalrezept bei Variabilität
Nach Auskunft der Studienautoren kann eine hohe Variabilität das Lernen jedoch auch erschweren, beispielsweise, wenn sich die Lernenden in einem sehr frühen Stadium des Erwerbs eines Zielverhaltens befinden. Wenn man Autofahren lernt, ist es wahrscheinlich am besten, sich zunächst auf das Fahren zu konzentrieren. Wann der beste Zeitpunkt für die Einführung von Variabilität ist, hängt zudem vom Schüler und seinen Fähigkeiten ab.
Die Autoren schlussfolgern, dass die Bedeutung der Variabilität für das Lernen wiederholt wiederentdeckt, umbenannt und in mehreren Bereichen untersucht wurde. Indem verschiedene Studien zur Variabilität nebeneinander gestellt werden, war es jetzt möglich, einige der Kerneigenschaften und allgemeinen zugrunde liegenden Prinzipien zu erkennen.
Quelle:
Raviv L, Lupyan G, Green SC. How variability shapes learning and generalization. Trends Cogn Sci. 2022 Jun;26(6):462-483. doi: 10.1016/j.tics.2022.03.007. PMID: 35577719. (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35577719/)
