Learning often fails to transfer, and two opposing approaches dominate: implicit learning through authentic immersion and guided learning from cognitive science. Each has strengths and limitations, and project-based learning often combines the worst of both.
Việc học thường không chuyển giao được, và hai cách tiếp cận đối lập chiếm ưu thế: học ngầm thông qua đắm chìm chân thực và học có hướng dẫn từ khoa học nhận thức. Mỗi cách đều có điểm mạnh và hạn chế, và học tập dựa trên dự án thường kết hợp những điều tệ nhất của cả hai.
talks about learning technology often Center on technology so instead I'd like to begin by asking what do you want learning to be like for yourself if you could just snap your fingers and have the ideal perfect learning environment what would that be like one way to start getting at this question is to ask what were the most rewarding high growth periods of your
Nói về công nghệ học tập thường tập trung vào công nghệ, vì vậy thay vào đó tôi muốn bắt đầu bằng cách hỏi bạn muốn việc học của mình diễn ra như thế nào nếu bạn có thể búng tay và có một môi trường học tập lý tưởng hoàn hảo thì nó sẽ như thế nào một cách để bắt đầu trả lời câu hỏi này là hỏi đâu là những giai đoạn phát triển cao đáng giá nhất trong cuộc đời bạn
life I've noticed two patterns when I ask people this question first people will tell me about a period in their life where they learned a ton but where learning wasn't the point instead they were totally immersed in some project with a great deal of personal meaning like a scrappy startup or a research project or an artistic urge or just a fiery curiosity and a lot of learning happened
Cuộc đời tôi đã nhận thấy hai mẫu hình khi tôi hỏi mọi người câu hỏi này đầu tiên mọi người sẽ kể về một giai đoạn trong cuộc đời họ khi họ học được rất nhiều nhưng việc học không phải là mục đích thay vào đó họ hoàn toàn đắm chìm trong một dự án nào đó có ý nghĩa cá nhân to lớn như một startup đầy tham vọng hay một dự án nghiên cứu hay một thôi thúc nghệ thuật hay chỉ là một sự tò mò cháy bỏng và rất nhiều việc học đã diễn ra
just along the way they learned whatever they needed they dove in they got their hands dirty secondly in these stories learning really worked people emerged feeling transformed newly capable filled with insights that remain with them years later these stories are so vivid in part because learning rarely feels this way people are often telling me somewhat wistfully about an experience that
Trên đường đi họ học bất cứ thứ gì họ cần họ lao vào họ bắt tay làm việc thứ hai trong những câu chuyện này việc học thực sự hiệu quả mọi người trở nên cảm thấy được biến đổi có năng lực mới tràn đầy những hiểu biết sâu sắc còn đọng lại với họ nhiều năm sau những câu chuyện này sống động đến vậy một phần vì việc học hiếm khi cảm thấy như thế mọi người thường kể cho tôi một cách hơi tiếc nuối về một trải nghiệm đã
occurred years or decades earlier learning rarely feels so subordinated to an authentic Pursuit often if we try to just dive in we dive into a brick wall or we find ourselves uneasily cargo culting others without any real understanding of what's actually going on so why can't we just dive in all the time instead it often feels like we have to put our aims on hold while we go do
Xảy ra nhiều năm hoặc nhiều thập kỷ trước đó việc học hiếm khi cảm thấy bị phụ thuộc vào một mục tiêu chính đáng thường thì nếu chúng ta cố gắng lao vào chúng ta lao vào một bức tường gạch hoặc chúng ta thấy mình đang bắt chước người khác một cách không thoải mái mà không thực sự hiểu điều gì đang diễn ra vậy tại sao chúng ta không thể cứ lao vào mọi lúc thay vào đó chúng ta thường cảm thấy phải tạm gác mục tiêu của mình trong khi đi làm
some homework and learn properly and worse learning so often just doesn't really work we take the class we read the book and then when we try to put that knowledge into practice we find that it's fragile it doesn't transfer well worse we'll often find that we've forgotten half of it by the time we try to use it why does learning so often fail to actually work these questions connect to an
Một số bài tập về nhà và học cho đúng cách và tệ hơn là việc học thường không thực sự hiệu quả chúng ta tham gia lớp học đọc sách và rồi khi cố gắng áp dụng kiến thức đó vào thực tế chúng ta thấy nó mong manh nó không chuyển giao tốt tệ hơn chúng ta thường thấy mình đã quên một nửa khi cố gắng sử dụng nó tại sao việc học thường thất bại trong việc thực sự hiệu quả những câu hỏi này kết nối với một
age-old conflict among Educators and learning scientists between implicit learning also known as Discovery learning inquiry learning situated learning and guided learning which is often represented by cognitive scientists of the kind we' find here at UCSD Advocates of implicit learning methods argue that we should prioritize Discovery motivation authentic involvement and being situated in a
Xung đột lâu đời giữa các nhà giáo dục và nhà khoa học học tập giữa học ngầm còn được gọi là học khám phá học truy vấn học tình huống và học có hướng dẫn thường được đại diện bởi các nhà khoa học nhận thức như những người chúng ta gặp ở UCSD Những người ủng hộ phương pháp học ngầm lập luận rằng chúng ta nên ưu tiên khám phá động lực tham gia chân thực và được đặt trong một
community of practice in the opposing Camp cognitive psychologists argue that you really do need to pay attention to the architecture of cognition to long-term memory to procedural fluency and to scaffold appropriately for cognitive load in my view each of these points of view has something a lot each of these points of view contains a lot of Truth and they also ignore each
Cộng đồng thực hành trong phe đối lập các nhà tâm lý học nhận thức lập luận rằng bạn thực sự cần chú ý đến kiến trúc của nhận thức đến trí nhớ dài hạn đến sự trôi chảy thủ tục và đến việc giàn giáo phù hợp cho tải nhận thức theo quan điểm của tôi mỗi quan điểm này đều có điều gì đó rất nhiều mỗi quan điểm này chứa đựng rất nhiều sự thật và chúng cũng bỏ qua
other to their detriment implicit learning aply recognizes meaning and emotion but ignores the often decisive constraints of cognition what we need to actually make learning work guided learning Advocates are focused on making learning work and they sometimes succeed but usually by sacrificing that purposeful sense of immersion that we love about those rewarding high growth
Nhau gây bất lợi cho chính mình học ngầm thừa nhận ý nghĩa và cảm xúc nhưng bỏ qua những ràng buộc thường mang tính quyết định của nhận thức điều chúng ta thực sự cần để làm cho việc học hiệu quả những người ủng hộ học có hướng dẫn tập trung vào việc làm cho việc học hiệu quả và đôi khi họ thành công nhưng thường là bằng cách hy sinh cảm giác đắm chìm có mục đích mà chúng ta yêu thích ở những giai đoạn phát triển cao đáng giá đó
periods one obvious approach is to try compromise Project based learning is a good representation of that by creating a scaffolded series of projects the suggestion is that we can get some of the benefits of implicit learning authenticity motivation transferability while also getting uh the instructional control and the cognitive awareness that might be traditional of uh typical of traditional
Một cách tiếp cận rõ ràng là thử thỏa hiệp học dựa trên dự án là một đại diện tốt cho điều đó bằng cách tạo ra một chuỗi dự án có giàn giáo gợi ý là chúng ta có thể nhận được một số lợi ích của học ngầm tính chân thực động lực khả năng chuyển giao đồng thời cũng có được sự kiểm soát giảng dạy và nhận thức nhận thức có thể là truyền thống của các khóa học điển hình
courses uh the trouble is that usually we get the worst of Both Worlds I remember when I was in college I was interested in 3D game programming so I signed up for a project based course on computer Graphics the trouble was that those projects weren't my projects so a few weeks in I ended up implementing array Marching for more efficient bump mapping and unfortunately I was really just
Khóa học vấn đề là thường thì chúng ta nhận được điều tệ nhất của cả hai thế giới tôi nhớ khi còn học đại học tôi quan tâm đến lập trình game 3D nên tôi đăng ký một khóa học dựa trên dự án về đồ họa máy tính vấn đề là những dự án đó không phải là dự án của tôi nên sau vài tuần tôi đã triển khai array Marching để bump mapping hiệu quả hơn và thật không may tôi thực sự chỉ
implementing some math that I was handed because this course was trying to take Project based learning seriously so there weren't long textbook readings weren't long problem sets but I didn't understand the math what I ended up with was a project that I didn't care about implementing something I didn't understand instead I suggest we should take both views seriously find a way to
Triển khai một số toán học mà tôi được đưa vì khóa học này đang cố gắng thực hiện học dựa trên dự án một cách nghiêm túc nên không có đọc sách giáo khoa dài không có bài tập dài nhưng tôi không hiểu toán học kết quả là tôi có một dự án mà tôi không quan tâm triển khai một thứ tôi không hiểu thay vào đó tôi đề xuất chúng ta nên coi trọng cả hai quan điểm tìm cách
synthesize the two you really do want to make doing the thing the primary activity but the realities of cognitive psychology mean that in many cases you really do need explicit guidance scaffolding practice attention to memory support learning by immersion works naturalistically when the material has a low enough complexity relative to your prior knowledge that you can
Tổng hợp cả hai bạn thực sự muốn biến việc làm điều đó thành hoạt động chính nhưng thực tế của tâm lý học nhận thức có nghĩa là trong nhiều trường hợp bạn thực sự cần hướng dẫn rõ ràng giàn giáo thực hành chú ý đến trí nhớ hỗ trợ học tập bằng cách đắm chìm hoạt động một cách tự nhiên khi tài liệu có độ phức tạp đủ thấp so với kiến thức trước đó của bạn để bạn có thể
successfully process it on the Fly and when natural participation routinely re forces everything important giving you fluency when those conditions aren't satisfied which is most of the time you will need some support you want to just dive in and you want learning to actually work to make that happen we need to infuse your authentic projects with guided support where necessary
Xử lý thành công ngay lập tức và khi sự tham gia tự nhiên thường xuyên củng cố mọi thứ quan trọng mang lại cho bạn sự trôi chảy khi những điều kiện đó không được thỏa mãn điều thường xảy ra bạn sẽ cần một số hỗ trợ bạn muốn lao vào và bạn muốn việc học thực sự hiệu quả để làm được điều đó chúng ta cần truyền vào các dự án chân thực của bạn sự hỗ trợ có hướng dẫn khi cần thiết
inspired by the best ideas from cognitive science and if there's something that requires more focused explicit learning then you want those experiences to be utterly in service to your actual aims now I've been thinking about this synthesis for many years and honestly I've mostly been pretty stuck recently though I've been thinking a lot about AI which uh I know gets an eye roll
Lấy cảm hứng từ những ý tưởng tốt nhất từ khoa học nhận thức và nếu có điều gì đó đòi hỏi học tập rõ ràng tập trung hơn thì bạn muốn những trải nghiệm đó hoàn toàn phục vụ mục tiêu thực sự của bạn bây giờ tôi đã suy nghĩ về sự tổng hợp này trong nhiều năm và thành thật mà nói tôi chủ yếu vẫn khá bế tắc gần đây tuy nhiên tôi đã suy nghĩ rất nhiều về AI mà tôi biết thường khiến người ta trợn mắt
certainly uh pretty much every mention of I AI in education gets a eye roll from me but I confess the possibility of AI has helped me finally get what feels like some traction on this particular problem so I'd like to share some of those early Concepts today we'll explore this possible synthesis through a story in six parts meet Sam studied computer science in University and they're now
Chắc chắn gần như mọi đề cập đến AI trong giáo dục đều khiến tôi trợn mắt nhưng tôi thú nhận khả năng của AI đã giúp tôi cuối cùng có được cảm giác như có chút tiến triển với vấn đề cụ thể này vì vậy tôi muốn chia sẻ một số khái niệm ban đầu đó ngày hôm nay chúng ta sẽ khám phá sự tổng hợp khả thi này qua một câu chuyện gồm sáu phần gặp Sam học khoa học máy tính ở đại học và hiện đang
working as a software engineer at a big tech company but Sam is bored at their day job not everything is boring though every time Sam sees a tweet announcing a new result in brain computer interfaces they're absolutely captivated these projects seem so much more interesting than what they're doing by day Sam pulls up the papers looking for some way to contribute but they hit a brick wall
Làm việc như một kỹ sư phần mềm tại một công ty công nghệ lớn nhưng Sam thấy chán công việc hàng ngày không phải mọi thứ đều nhàm chán mỗi khi Sam thấy một tweet thông báo kết quả mới trong giao diện não-máy tính họ hoàn toàn bị cuốn hút những dự án này có vẻ thú vị hơn nhiều so với những gì họ làm hàng ngày Sam tìm các bài báo để tìm cách đóng góp nhưng họ gặp một bức tường gạch
there so many unfamiliar topics all at once what if Sam could ask for help finding some meaningful way to start participating with Sam's permission our Ai and let's assume it's a local AI can build up a huge amount of context about their background from old documents on Sam's hard drive our AI knows all about their University coursework it can see their current skills through work
Có quá nhiều chủ đề xa lạ cùng một lúc điều gì sẽ xảy ra nếu Sam có thể yêu cầu giúp đỡ tìm cách tham gia có ý nghĩa với sự cho phép của Sam AI của chúng ta và giả sử đó là một AI cục bộ có thể xây dựng một lượng lớn ngữ cảnh về nền tảng của họ từ các tài liệu cũ trên ổ cứng của Sam AI của chúng ta biết tất cả về các khóa học đại học của họ nó có thể thấy kỹ năng hiện tại của họ qua các dự án
projects it knows something about Sam's interests through their browsing history so it suggests a few ideas and Sam is excited about the idea of reproducing the paper data analysis that seems to play to their strengths they notice that the authors use a custom python package to do their analysis but that code was never published and that seems intriguing Sam
Công việc nó biết điều gì đó về sở thích của Sam qua lịch sử duyệt web của họ vì vậy nó đề xuất một vài ý tưởng và Sam hào hứng với ý tưởng tái tạo phân tích dữ liệu của bài báo điều đó có vẻ phù hợp với thế mạnh của họ họ nhận thấy rằng các tác giả sử dụng một gói python tùy chỉnh để phân tích nhưng mã đó chưa bao giờ được công bố và điều đó có vẻ hấp dẫn Sam
has built open source tools before maybe they could contribute here by building an open source version of this signal processing pipeline so Sam Dives in they found an open access data set set and they've taken the first steps to start working with it tools like co-pilot help Sam get started but to follow some of these signal processing steps what Sam really needs here is
Đã từng xây dựng các công cụ mã nguồn mở trước đây có lẽ họ có thể đóng góp ở đây bằng cách xây dựng một phiên bản mã nguồn mở của quy trình xử lý tín hiệu này vì vậy Sam lao vào họ tìm thấy một bộ dữ liệu truy cập mở và họ đã thực hiện những bước đầu tiên để bắt đầu làm việc với nó các công cụ như co-pilot giúp Sam bắt đầu nhưng để theo một số bước xử lý tín hiệu này điều Sam thực sự cần ở đây là
something like co-pilot but with awareness of the paper in addition to the code and with context about what Sam's actually trying to do this AI system isn't trapped in its own chat box or in the sidebar of one application it can see what's going on across multiple applications and it can propose actions across multiple applications Sam can click that button to view a change set with the potential
Một thứ gì đó giống như co-pilot nhưng có nhận thức về bài báo ngoài mã và có ngữ cảnh về điều Sam thực sự đang cố gắng làm hệ thống AI này không bị mắc kẹt trong hộp trò chuyện của riêng nó hoặc trong thanh bên của một ứng dụng nó có thể thấy điều gì đang diễn ra trên nhiều ứng dụng và nó có thể đề xuất hành động trên nhiều ứng dụng Sam có thể nhấp vào nút đó để xem một tập thay đổi với tiềm năng