教育心理学研究对人工智能神经网络设计的启示——以学习方式分类学(ICAP)研究为例

发布时间：2023-03-04 05:55

　　教育心理学研究的主要目的是了解人是如何学习的,人工智能神经网络研究的核心在于探究机器是如何学习的。教育心理学经过一个多世纪的发展,有诸多成熟的方法和理论。ICAP学习方式分类学,是国际教育心理学领域最新取得的一个重大研究成果,其研究方法和结论对人工智能神经网络设计有什么价值?本文假设ICAP四种学习方式与人工智能神经网络设计元素之间能建立起一种关联,将目前流行的人工智能神经网络构成元素和算法依据ICAP的四种学习方式进行分类拆分,以一个基本教学设计为案例,依据学习方式对应的人工智能神经网络构成元素设计了简单的人工智能神经网络。文章尝试在人类学习与机器学习之间建立某种对应参照关系,为人工智能神经网络设计研究提供一个新思路。

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
一、四种学习方式与人工智能神经网络设计元素
    (一) 被动学习与前向算法
    (二) 主动学习与反馈神经网络
    (三) 建构学习与深度学习网络
    (四) 交互学习与残差/循环神经网络
    (五) 知识变化与人工智能神经网络的计算过程
二、四种学习方式与人工智能神经网络的对应关系
    (一) 四种学习方式与人工智能神经网络之比较
    (二) 四种学习方式与人工智能神经网络设计的元素对应关系
    (三) 知识变化与人工智能神经网络设计
三、人工智能神经网络设计与分析
    (一) 从基本教学设计到人工智能神经网络设计
        1. 依据ICAP分类的基本教学设计
        2. 人工智能神经网络逻辑图设计
        3. 简单人工智能神经网络设计
    (二) 文献中的实验数据分析
四、结论与展望



本文编号：3753840