Hoe kun je informatie meer efficiënt onthouden?

Het onthouden en op kunnen halen van informatie is van groot belang voor leren en ontwikkelen. Op basis cognitief psychologisch onderzoek weten we gespreid oefenen (‘spaced repetition‘) daarvoor een beproefde leerstrategie is. Met behulp van leertechnologie, zoals online flashcards of online oefentoetsen, kan dit proces gefaciliteerd worden. Wetenschappers van het Max Planck Instituut zijn bezig met het ontwikkelen van algoritmes die dit proces kunnen optimaliseren.

Volgens Checkpoint eLearning is het daarbij van belang dat je gebruik maakt van de optimale tijd tussen intervallen waarin wordt geoefend. Tot nu toe hanteren aanbieders van online oplossingen daarvoor eenvoudige, op regels gebaseerde heuristieken met een paar ‘hard-coded’ parameters.

Dat kan met kunstmatige intelligentie (AI) beter, menen onderzoekers van het befaamde Max Planck Instituut uit Kaiserslauteren:

Modern spaced repetition algorithms should be data driven and adapt to the learner’s performance over time, they believe.

Als lerenden bijvoorbeeld een moeilijk woord leren, dan kan hen worden gevraagd om dat woord binnen één dag opnieuw te bekijken in plaats van binnen twee dagen. Lerenden die minder moeite hebben met het onthouden van het woord kunnen de term binnen drie dagen opnieuw  bestuderen, menen zij.

It depends on the probability that this interval maximizes the probability that the learner recalls that content successfully with minimum effort.

Dit betekent dus dat een algoritme inschat wanneer het beste moment is om een woord dat een lerende zich permanent wil herinneren opnieuw wordt gepresenteerd. Tevens wil men vermijden dat lerenden te veel pogingen voorgeschoteld krijgen. Het leerproces moet immers ook efficiënt plaatsvinden.

Uitkomsten onderzoek

De onderzoekers hebben een bestaande dataset van Duolingo gebruikt voor het evalueren van hun algoritme.

Het onderzoek laat zien dat de nieuwe algoritmes die gebruikt worden voor gespreid oefenen superieur zijn aan andere aanpakken (de traditionele regels).

Op basis van data van eerdere leerervaringen kan het algoritme inschatten hoe snel lerenden een bepaald woord meestal vergeten. Bijvoorbeeld binnen anderhalve dag. Het algoritme suggereert dan om het woord opnieuw te bekijken. Verder past het algoritme zich aan, aan het tempo en niveau van de lerende.

Er wordt dus gekeken binnen welk interval een woord het beste weer geoefend kan worden, zonder dat sprake is van een overdaad aan oefeningen.

Mijn opmerkingen

Ik vind deze benadering interessant. Wat ik me wel afvraag, is of het optimale interval per persoon niet kan variëren. Stel het algoritme analyseert op basis van mijn leergedrag dat ik een moeilijk woord binnen drie dagen opnieuw aangeboden moet krijgen. Vervolgens blijkt dat ik het woord onvoldoende kan ophalen.

Daarna krijg ik het woord binnen een dag weer gepresenteerd. Met succes. Het algoritme denkt op basis hiervan dat ik woorden weer binnen drie dagen opnieuw gepresenteerd moet krijgen. Enzovoorts. Met andere woorden: er kan sprake zijn van een wisselwerking tussen efficiëntie en effectiviteit. Hoe duurzaam zijn de effecten?

Tenslotte vraag ik me af of de toepasbaarheid van deze systematiek breder is dan taal en rekenen.

 

This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.

Delen

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.