Per ottimizzare l'apprendimento, fallire il 15 percento delle volte

Gli educatori hanno da tempo riconosciuto che esiste un "punto debole" quando si tratta di apprendimento: impariamo meglio quando siamo sfidati a cogliere qualcosa appena al di fuori dei limiti della nostra conoscenza esistente.

Quando una sfida è troppo semplice, non impariamo nulla di nuovo. Ma non impariamo nulla di nuovo quando una sfida è così difficile che falliamo completamente o ci arrendiamo.

Allora dove si trova il punto debole? Secondo un nuovo studio, è quando il guasto si verifica il 15% delle volte.

"Queste idee che erano là fuori nel campo dell'istruzione - che esiste questa 'zona di difficoltà prossimale' 'in cui dovresti massimizzare il tuo apprendimento - le abbiamo messe su una base matematica", ha detto l'assistente professore dell'Università dell'Arizona psicologia e scienze cognitive Dr. Robert Wilson, autore principale dello studio.

Wilson e i collaboratori della Brown University, dell'Università della California, di Los Angeles e di Princeton hanno elaborato la "regola dell'85%" dopo aver condotto una serie di esperimenti di apprendimento automatico in cui hanno insegnato ai computer compiti semplici, come classificare diversi modelli in uno di due categorie o classificando le fotografie di cifre scritte a mano come numeri dispari contro pari o numeri bassi rispetto a numeri alti.

I computer hanno appreso più velocemente nelle situazioni in cui hanno risposto con una precisione dell'85%, secondo i risultati dello studio.

"Se hai un tasso di errore del 15 percento o una precisione dell'85 percento, stai sempre massimizzando il tuo tasso di apprendimento in queste attività a due scelte", ha detto Wilson.

Quando i ricercatori hanno esaminato i precedenti studi sull'apprendimento degli animali, hanno scoperto che la regola dell'85 percento era valida anche in quei casi, ha aggiunto.

Quando pensiamo a come apprendono gli esseri umani, la regola dell'85% si applicherebbe molto probabilmente all'apprendimento percettivo, in cui impariamo gradualmente attraverso l'esperienza e gli esempi, ha detto Wilson.

Ad esempio, ci vuole tempo perché un radiologo impari a distinguere tra immagini di tumori e non tumori.

"Diventi più bravo a capire che c'è un tumore in un'immagine nel tempo, e hai bisogno di esperienza e hai bisogno di esempi per migliorare", ha detto Wilson. “Posso immaginare di dare esempi facili e di dare esempi difficili e fornire esempi intermedi. Se fornisco esempi davvero semplici, ottieni sempre il 100 percento giusto e non c'è più niente da imparare. Se fornisco esempi davvero difficili, sarai corretto al 50% e non imparerai ancora nulla di nuovo, mentre se ti do qualcosa nel mezzo, puoi essere in questo punto debole in cui ottieni la maggior parte delle informazioni da ogni particolare esempio. "

Poiché i ricercatori stavano esaminando solo compiti semplici in cui c'era una risposta chiara e corretta, Wilson ha detto che non si spingerà al punto di dire che gli studenti dovrebbero mirare a una media B a scuola. Tuttavia, pensa che potrebbero esserci alcune lezioni per l'istruzione che vale la pena approfondire.

"Se prendi lezioni troppo facili e le affronti tutto il tempo, probabilmente non stai ottenendo da una lezione tanto quanto qualcuno che sta lottando ma riesce a tenere il passo", ha detto. "La speranza è che possiamo espandere questo lavoro e iniziare a parlare di forme più complicate di apprendimento".

Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Nature Communications.

Fonte: University of Arizona