1,2,3,4,5 专家正上路

2023-11-03 01:28
文章标签 专家 上路

本文主要是介绍1,2,3,4,5 专家正上路,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

早在20世纪70年代,德雷福斯兄弟(Hubert Dreyfus和Stuart Dreyfus)就开始研究人类如何获取和掌握技能,他们考察了日常生活中常见的各项技能活动,如开车、下棋、体育运动等,提出了德雷福斯模型。它是种构建理论,概括了从新手到专家必须经历的5个阶段;

1、新手,阶段
        在这个阶段,学习者首先在老师的指导下,把目标任务分解为他们在没有相关技能的前提下能够辨认的与语境无关的步骤或程序,然后,向学习者提供相应的操作规则,这些规则与学习者的关系就像电脑与其程序的关系一样,是一种执行与被执行的关系。这时,学习者只是规则或信息的消费者,只知道根据规则进行操作,但操作起来很笨拙。
2、高级新手,阶段
当学习者掌握了处理现实情况的某些实际经验,开始对相关语境有了一定的理解时,他们就能够注意目标域中有意义的其他先例。他们在充分观摩了大量的范例之后,学会了辨认新的问题,这时,指导准则就会涉及根据经验可辨别的新的情境因素,也涉及新手可辨别的客观上明确的非情境特征。德雷福斯认为,在这个阶段,不管是远程教育还是面授,学习都是以分析思维来进行的。这时,学习者掌握了一定的技能,获得了处理实际情况的经验和能力,开始根据自己的需要和兴趣关注与任务相关的其他问题,有了初步融入情境的感觉。

3、胜任(Competence)阶段
学习者随着经验的增加,能够辨认和遵守的潜在的相关因素与程序越来越多,通常会感到不知所措,并对掌握了相关技能的人产生了发自内心的敬佩感。学习者为了从这种信息“过载”上升到能胜任的程度,开始通过接受指导或从经验上设计适合自己的计划或选择某一视角,进行因素的取舍与分类,即确定在具体情境中把哪些因素看成是重要的,哪些因素看成是次要的甚至可忽略不计,从而使自己的理解与决策变得更加容易。这时,学习者真正会体会到,在获得技能的实践中,真实情境要比开始时教练或老师精确定义的规则或准则复杂许多,没有一个人能为学习者列出所有可能的情境类型。在这一阶段,学习者开始有了较为明确的计划与目标,提高了快速反应能力,降低了任务执行进程中的紧张感,但他们只能独立处理较为简单的问题。
4、精通(熟练)阶段
随着经验的增加,学习者能够完全参与到问题域中,在学习过程中积累的积极情绪与消极情绪的体验强化了成功的响应,抑制了失败的响应。学习者由伴有直觉回应的情境识别能力取代了由规则和原理表达的操作程序。学习者只有在把实际经验同化到自己的身体当中时,才能发展出一种与理论无关的实践方式。这时,学习者开始体现出直觉思维,但还是以理性思维为主。因此,这个阶段的最大特征是学习者具备了一定的直觉响应能力,即获得了根据语境来辨别问题或情境的能力。

5、专长(Expertise)阶段
当所学的技能变成了学习者的一技之长时,他们就成为了专家。专家不仅明白需要达到的目标,而且知道如何达到目标,即知道实现目标的具体方式或途径。这种更高的辨别力把专家与精通阶段的学习者区分开来。在许多情境中,尽管两个层次的人都具有足够的经验,能从同样的视角看出问题,但战略决策会有所不同,专家具有更明显的直觉情境响应能力,或者说,已经具备了以适当的方式去做适当的事情的能力,在处理问题的过程中能够做到随机应变,体现出直接的、直觉的情境式的反应。适时,学习者的直觉思维完全替代了理性思维。

这篇关于1,2,3,4,5 专家正上路的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/334607

相关文章

知名AIGC人工智能专家培训讲师唐兴通谈AI大模型数字化转型数字新媒体营销与数字化销售

在过去的二十年里,中国企业在数字营销领域经历了一场惊心动魄的变革。从最初的懵懂无知到如今的游刃有余,这一路走来,既有模仿学习的艰辛,也有创新突破的喜悦。然而,站在人工智能时代的门槛上,我们不禁要问:下一个十年,中国企业将如何在数字营销的浪潮中乘风破浪? 一、从跟风到精通:中国数字营销的进化史 回顾过去,中国企业在数字营销领域的发展可谓是一部"跟风学习"的编年史。从最初的搜索引擎营销(SEM),

【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇

欢迎关注博客主页:https://blog.csdn.net/u013411339 欢迎点赞、收藏、留言 ,欢迎留言交流! 本文由【王知无】原创,首发于 CSDN博客! 本文首发CSDN论坛,未经过官方和本人允许,严禁转载! 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。 硬刚大数据系列文章链接: 2021年从零到大数据专家的

【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇

📢欢迎关注博客主页:https://blog.csdn.net/u013411339 📢欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 ,欢迎留言交流! 📢本文由【王知无】原创,首发于 CSDN博客! 📢本文首发CSDN论坛,未经过官方和本人允许,严禁转载! 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。 硬刚大数据系列文章链接:

【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇

📢欢迎关注博客主页:https://blog.csdn.net/u013411339 📢欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 ,欢迎留言交流! 📢本文由【王知无】原创,首发于 CSDN博客! 📢本文首发CSDN论坛,未经过官方和本人允许,严禁转载! 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。 硬刚大数据系列文章链接:

【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇

📢欢迎关注博客主页:https://blog.csdn.net/u013411339 📢欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 ,欢迎留言交流! 📢本文由【王知无】原创,首发于 CSDN博客! 📢本文首发CSDN论坛,未经过官方和本人允许,严禁转载! 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。 硬刚大数据系列文章链接:

写卡片可以成为专家吗?

前一段,一位同学问我:   写小卡片记录巅峰,积少成多就一定能成为行业专家了吗?  我的观点如下:  想成为行业专家,我认为要有两类卡片:  1.  对同行专家知识学习后,所写的卡片。比如,我阅读一本项目管理书籍,可能会写100多张        卡&n

沸点 | LDBC 第18届 TUC 会议召开,专家孙宇熙受邀参加并发表演讲

图数据管理领域国际权威组织LDBC(Linked Data Benchmark Council)于8月30日至31日在广州举办了第18届LDBC TUC会议。作为图数据库领域的创新引领者,嬴图受邀参加此次盛会,国际高性能计算与存储系统专家、大数据专家、图专家及嬴图CEO Ricky (孙宇熙)在会议上发表了重要演讲。 LDBC TUC会议是LDBC重要的会议之一,每年都会聚集全球图数据库领域的专

知名专家郑茂林:SCDO主网与子网的交互自然系统在未来具有无限潜力

2020年8月26日,SCDO全球区块链技术大会于深圳隆重启幕。SCDO资深顾问,互联网金融及大数据行业内领军人物郑茂林博士在会上做了重要演讲。 郑茂林强调:SCDO的分片技术可以实现交易速度的成倍增长 在会上,郑茂林对SCDO的算法与数据模型进行了具体解说,强调SCDO的分片技术可以实现交易速度的成倍增长,共识算法ZPoW的CPU绝对友好,主链协议可以使SCDO主网延伸到各个应用领域。郑博士

优化大型语言模型微调:MoLA层级专家分配策略

人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 大模型(LLMs)的微调过程中,计算资源的需求巨大,这促使研究者们探索参数高效微调(PEFT)技术。低秩适应(LoRA)和专家混合模型(MoE)的结合显示出了提升性能的潜力,但大多数现有方法只是简单地在MoE框架下用LoRA适配器替换专家,并且每一层都分配相同数量的专家。这种方法可能会导致一些问题,比如由于表示崩溃或学习到的路由策略过拟合,导致专家之间的冗

推动专家混合模型的极限:用于指令调优的极端参数高效MoE

人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 MoE是一种在特定子任务上具有专门化子模型(专家)的神经网络架构,这些子模型可以独立优化,以提高整体性能。然而,传统的MoE在大规模应用时面临挑战,因为需要在内存中存储所有专家。这不仅增加了内存的需求,而且在完全微调(full fine-tuning)时计算成本极高。为了克服这些限制,Cohere for AI的研究团队提出了一种极端参数高效的MoE方法。