گفت‌وگوی علمی

محمد صادق طهمورسی

با سلام خدمت شما دوست عزیز

اصول یادگیری فعال(Active Learning) روشی است برای آموزش که در آن از همه دانشجویان خواسته می‌شود در فرآیند یادگیری مشارکت کنند. اصول یادگیری فعال برخلاف شیوه های آموزش “سنتی – یادگیری غیر فعال” است که در آن دانش آموزان دریافت کننده منفعل دانش از یک متخصص هستند.

یادگیری فعال می‌تواند اشکال مختلفی داشته باشد و در هر رشته‌ای اجرا شود.

معمولا دانش آموزان در فعالیت‌های کوچک یا بزرگ شرکت داده می شوند و روی نوشتن، صحبت کردن، حل مساله یا فکر کردن متمرکز هستند.

یادگیری فعال که به آن یادگیری فعالیت محور هم گفته می شود به طیف گسترده ای از استراتژی های تدریس اشاره دارد که در طول کلاس دانش آموزان را به عنوان شرکت کننده فعال در یادگیری با مربی خود درگیر می کند.

معمولا، این استراتژی ها شامل تعدادی از دانش آموزانی است که در طول کلاس با یکدیگر کار می کنند، اما ممکن است شامل کار فردی یا تأمل نیز باشد.

این رویکردهای تدریس از فعالیتهای کوتاه و ساده مانند نوشتن خاطرات روزانه، حل مسئله و مباحث زوجی گرفته تا فعالیت های طولانی تر یا چارچوب های آموزشی مانند مطالعات موردی، ایفای نقش و یادگیری مبتنی بر ساختار تیمی متفاوت است.

یه توضیح جمع و جوری از یادگیری فعال یا active learing بود برای شما دوست عزیز امیدوارم به کارتون بیاد همچنین میتوانید تو گوگل مقالات زیادی در این مورد هست سرچ کنید و مطالب خوبی نصیبتون بشود

سلام، بله، Active Learning (یادگیری فعال) یکی از روش‌های یادگیری در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که در آن مدل به‌طور هوشمند داده‌هایی را برای یادگیری انتخاب می‌کند، به جای اینکه صرفاً روی یک مجموعه داده ثابت آموزش ببیند. مفهوم کلی Active Learning در روش‌های معمول یادگیری ماشین، مدل روی یک مجموعه داده برچسب‌گذاری‌شده آموزش داده می‌شود. اما در بسیاری از مواقع، برچسب‌گذاری همه داده‌ها هزینه‌بر یا زمان‌بر است. یادگیری فعال این مشکل را حل می‌کند، به این صورت که مدل تشخیص می‌دهد کدام داده‌ها برای یادگیری مهم‌تر هستند و فقط آن‌ها را برای برچسب‌گذاری درخواست می‌کند. چرا Active Learning مهم است؟ کاهش هزینه برچسب‌گذاری داده‌ها بهبود دقت مدل با حداقل داده‌های برچسب‌گذاری‌شده افزایش کارایی در یادگیری از داده‌های واقعی انواع روش‌های Active Learning Query Synthesis (تولید پرسش): مدل سعی می‌کند داده‌هایی را تولید کند که بیشترین کمک را به یادگیری آن کند. Uncertainty Sampling (نمونه‌گیری بر اساس عدم قطعیت): مدل داده‌هایی را انتخاب می‌کند که در آن‌ها بیشترین عدم اطمینان دارد (مثلاً نمونه‌هایی که خروجی مدل برای آن‌ها با احتمال نزدیک به ۵۰٪ است). Committee-Based Learning (یادگیری مبتنی بر کمیته): چندین مدل پیش‌بینی انجام می‌دهند و داده‌هایی که بیشترین اختلاف نظر در پیش‌بینی دارند برای برچسب‌گذاری انتخاب می‌شوند. کاربردهای Active Learning پردازش زبان طبیعی (NLP) تشخیص تصویر و بینایی کامپیوتری پزشکی و تحلیل تصاویر پزشکی تشخیص تقلب و آنالیز داده‌های مالی

برای ارسال پاسخ شوید.