메타학습

Meta-learning

메타학습(Meta-learning)은 자신의 학습과 학습 과정에 관한 메타인지의 한 분야입니다.

이 용어는 메타 지식, 메타 메모리 및 메타 감정에서 사용되는 것과 유사한 추상 재귀, X에 관한 X라는 메타 접두사의 현대적 의미에서 비롯되었습니다.

팀과 관계를 위한 메타 학습 모델

Marcial Losada와 다른 연구원들은 팀과 [1]관계를 분석하는 메타 학습 모델을 만들기 위해 시도했습니다.2013년 논문은 복잡한 수학 모델링의 잘못된 적용에 기반을 두고 있다고 주장하며 이 시도에 대한 강력한[2] 비판을 제공했습니다.이것은 적어도 한 명의 이전 [3]지지자에 의한 포기로 이어졌습니다.

Losada가 제안한 메타 학습 모델은 원래 대기 대류에 대한 단순화된 수학 모델로 제안된 로렌츠 시스템과 동일합니다.이는 하나의 제어 매개 변수와 세 의 상태 변수로 구성되며, 이 경우 각각 "연결성", "문의-옹호성", "긍정-부정성" 및 "기타-자기"(외부-내부 초점)에 매핑됩니다.상태 변수는 일련의 비선형 미분 방정식으로 [4]연결됩니다.이것은 미분 [2]방정식의 잘못 정의되고 정당성이 떨어지며 무효라는 비판을 받아 왔습니다.

Losada와 동료들은 미시건주 Ann Arbor와 매사추세츠주 [1]Cambridge에 있는 두 개의 인간 상호작용 실험실에서 생성된 수천 개의 시계열 데이터에서 메타 학습 모델에 도달했다고 주장하지만, 이 데이터의 수집의 세부 사항과 시계열 데이터와 모델 간의 연관성은 [2]명확하지 않습니다.이 시계열은 전략 계획과 같은 일반적인 비즈니스 작업을 수행하는 비즈니스 팀의 상호 작용 역학을 묘사했습니다.이 팀들은 높은, 중간, 낮은 세 가지 성과 부문으로 분류되었습니다.성과는 팀의 수익성, 고객의 만족도, 360도 평가로 평가하였습니다.

이 이론의 한 가지 제안된 결과는 (로사다 라인이라고 함) 최소 2.9의 긍정 대 부정의 비율이 존재한다는 것입니다. 이는 높은 성과를 보이는 팀과 낮은 성과를 보이는 팀을 구분할 뿐만 아니라 개인과 [5]관계에서 번창하는 것을 구분합니다.브라운과 동료들은 제안된 메타 학습 모델이 유효하더라도,[2] 이 비율은 로렌츠와 다른 사람들이 대기 대류 모델링에 관한 문헌에서 가져온 모델 매개 변수를 정당화 없이 완전히 자의적으로 선택한 결과라고 지적했습니다.

구현 아이디어 및 목표

메타 학습은 또한 학생들이 독립적으로 자기 성찰을 할 수 있도록 돕는 매우 효과적인 도구가 될 수 있습니다.학생들은 자신의 학습, 장점, 단점을 되돌아보기 위해 피드백을 필요로 할 것입니다.메타 학습 과제는 학생들이 자기 인식을 기르는 데 집중함으로써 보다 능동적이고 효과적인 학습자가 될 수 있도록 도와줄 것입니다.메타 학습 과제는 학생들이 맞춤형 학습 전략을 고안하기 위해 자신의 사고 과정을 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공할 것입니다.목표는 학습자들이 적은 양의 과제별 데이터만 받았음에도 불구하고 잘 수행할 수 있도록 하는 편향성에서 시작할 수 있도록 여러 과제에 걸쳐 잘 작동하는 일련의 매개 변수를 찾는 것입니다.

참고 항목

참고문헌

  1. ^ a b (로사다, 1999; 로사다 & 히피, 2004; 프레드릭슨 & 로사다, 2005)
  2. ^ a b c d 브라운, N. J. L., 소칼, A. D., & 프리드먼, H. L. (2013).희망적 사고의 복잡한 역학: 임계 긍정성 비율입니다.미국의 심리학자.인쇄 전 전자 출판물.
  3. ^ Fredrickson, B. L. (2013) 긍정성 비율에 대한 사고 업데이트.미국의 심리학자.인쇄 전 전자 출판물.
  4. ^ (Losada, 1999; Fredrickson & Losada, 2005; 메타 학습 모델의 그래픽 표현은 Losada & Heafy, 2004 참조)
  5. ^ (프레드릭슨 & 로사다, 2005; 워 & 프레드릭슨, 2006; 프레드릭슨, 2009)

추가열람

외부 링크