加涅的信息加工学习理论

         严格的说,加涅的学习理论应该归入认知派学习理论体系当中。这里将它独立出来有两个原因,一是他的理论相当麻烦,什么都可以插上一腿,第二,他的理论也是具有非常大的综合性,很多是左借鉴一下、右参考一点,然后自己加以发挥的结果。

学习分类理论

首先是加涅对学习的分类,仅是分类就有两种标准。

一种是按照学习对象的性质来进行划分的,将学习分成八个类别,即:

信号学习:主要是经典条件作用的学习;

刺激-反应学习:主要是操作性条件作用的学习;

连锁学习:可以认为是巴甫洛夫所说的高级条件作用;

语言联想学习:实质上是以语言为对象的连锁学习;

辨别学习:辨别不同刺激间的区别并且做出不同的反应,实质上是巴甫洛夫所说的分化;

概念学习:对刺激进行分类,对同类刺激做出相同的反应;

规则学习:多个特定关系的概念之间形成命题,形成规则;

解决问题的学习:利用规则达到解决问题的目的。

很明显的是,这个分类标准参考了联结派学习理论(前面6个学习类别是典型的联结学派的东西),以及认知派学习理论(最后两个才是认知派的东西)。不过,信号学习和刺激-反应学习似乎应该是同一个东西,两者的本质都是面对一个信号做出一个反应(对于这点,如果可能可以做更深层次的论述)。另外,辨别学习和概念学习应该是同一件事情的两个方面,将这两个方面区别开实在是让人匪夷所思。

加涅对学习的另外一种分类是根据学习的结果来分的,将学习分成五个类别:

言语信息:应该是最常见的学习了,如果你不知道甚至是否认南京大屠杀的话,就是这方面存在欠缺了;

智力技能:利用符号与外界相互作用的能力,某些人经常问“我该怎么办啊”,就是典型的反面例子;

认知策略:就是目前教育当中相当招摇的“学会学习”的要求;

运动技能:不说;

态度:不说。

加涅的这种分类方法基本上是比较公认的,比中国传统的学习分类方法要优越一些。

学习模式

加涅的信息加工学习理论并不是浪得虚名的,他提出了信息加工学习模式。不过,很让人伤心的是,这个信息加工模式太厉害了,所以经常看到它,就算我们被一条疯狗追的时候,我们的反应也可以完全按照这个信息加工模式来解释和预测。这也是信息加工的学习模式失败的一个地方。

学习过程

加涅不但按照学习对象的性质将学习分为8个类别,还将整个学习过程分成了8个阶段,分别是:

动机阶段:学习者必须有学习的意图,是由信息加工学习模式中动机系统(期望事项)提供的。这里面应该有班杜拉和托尔曼的贡献,注上一笔;

领会阶段:实际上应该是注意阶段,强调学习者将注意力集中到学习材料上;

习得阶段:学习内容经过编码进入短时记忆,并进一步存入长时记忆;

保持阶段:主要是习得的信息在长时记忆当中的保持;

回忆阶段:习得的信息要表现出来就必须从长时记忆里提取出来;

概括阶段:学习迁移的问题;

作业阶段:就是做作业啊;

反馈阶段:就是分数啊。

可以看出来加涅的学习过程理论基本上是按照他的信息加工的学习模式来的,而且,他侧重点不在学习者,而是教育者。

纵观加涅的学习理论,总觉得他是认知派学习理论中的一个怪胎。原因可能是他完全放弃了布鲁纳、奥苏泊尔的“人是活的”的观点,将学习个体的主观能动性仅仅限定在一个动机系统上,而其他方面,不管是学习模式还是学习过程,则完全是电脑式的冷血。不知道这是否又回归到了联结主义的地步。

另外,加涅对学习过程的划分也有些牵强的地方,给人一种强行割裂的感觉。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值