Przy przenoszeniu zasad uczenia się w laboratorium do urządzenia praktycznego, takiego jak maszyna ucząca, nie można podchodzić w sposób dogmatyczny. Na przykład zasada, że uczymy się przez wykonywanie, jest słuszna, lecz czy to „wykonywanie” może być symboliczne, czy też wymaga zewnętrznych ruchów, jest to kwestia do zbadania. W kil- 4?7 ku eksperymentach okazało się, że pisanie odpowiedzi w maszynie uczącej może być stratą czasu i może opóźnić opanowanie materiału. Istotnie, można wykazać, że w pewnych przypadkach zalety tej metody polegają wyłącznie na właściwym zaprogramowaniu, tak że uczenie się jest równie efektywne wówczas, gdy odpowiedzi włączone są w odpowiednie miejscą w klatce i jedynie podkreślone dla ich zaakcentowania, jak i wtedy, gdy student musi sam wpisywać odpowiedzi (Goldbeck, 1960: Goldbeck, Campbell i Lłewellyn, 1960).
Inny problem dotyczy dawkowania materiału w uczeniu się. Ktokolwiek przygotowuje materiał do sporządzenia programu, musi zadecydować, jak szybko chce posuwać się naprzód. Mniejsze dawki zabierają na ogół więcej czasu, lecz prowadzą do mniejszej liczby błędów (Evans, Glaser i Homme, 1959: Coulson i Silberman, 1959). Istotnie, jednym z „odkryć” dokonanych w badaniach nad maszynami uczącymi, jest stwierdzenie, że efektywność uczenia się może wymagać bardzo małych dawek materiału. Niewielu nauczycieli (czy profesorów) miałoby cierpliwość posuwać się w tak wolnym tempie, a autorzy podręczników często zakładają, że wystarczy raz podać jakieś twierdzenie, by uczeń je zapamiętał. W praktyce wielkość dawek stosowanych w programach będzie niewątpliwie zależała od wielu złożonych czynników związanych z określoną sytuacją uczenia się, a w grę będzie tu wchodził zarówno poziom uczniów, jak i rodzaj materiału.
Leave a reply