đ€ŻâĄïž AI kan interfoliera dig smart
FramtidssÀkra dig genom att förstÄ lÀrande. Detta förÀndrar ju allt!
Det hÀr Àr nyhetsbrevet dÀr Tomas Seo, innovationsstrateg pÄ Phorecast, avslöjar hÀndelser, upptÀckter och ny teknik som fÄr honom att utbrista: Detta förÀndrar ju allt! Du prenumererar pÄ det hÀr för att fortsÀtta vara steget före med de senaste trenderna och fÄ konkreta tips för att framtidssÀkra dig och din organisation. Har du fÄtt det hÀr av en vÀn? DÄ vill du kanske starta en egen prenumeration?
Vad har hÀnt?
-Forskning visar att Àmnesfokusering Àr sÀmre för inlÀrning Àn Àmnesblandning
LÀrde du dig att multiplicera genom att fÄ en sida med mattetal som alla skulle trÀna dig pÄ en gÄngertabell i taget? DÄ kÀnde din lÀrare inte till interfoliering (interleaving pÄ engelska). Interfoliering innebÀr att man istÀllet för att fokusera pÄ att nöta ett moment eller Àmne i taget blandar upp alla möjliga olika moment och Àmnen. Du lÀr dig alltsÄ inte multiplicera separerat frÄn andra rÀknesÀtt utan lÀr dig lite om multiplikation under tiden du ocksÄ trÀnar pÄ addition och engelska rÀkneord. Inom pedagogisk forskning har det hÀr sÀttet att lÀra ut bevisats sig effektivare för inlÀrning hos barn upprepade gÄnger sedan 80-talet. Men trots detta har det inte fÄtt nÄgon större allmÀn spridning och det Àmnesfokuserade skolsystemet dominerar fortfarande.
Interfoliering visar sig nu vara lika effektiv för studenter pĂ„ universitetsnivĂ„. Förra Ă„ret publicerades en studie i "npj Science of Learning" av Joshua Samani och Steven C. Pan dĂ€r de bekrĂ€ftar effektiviteten av interfoliering Ă€ven för komplexa teoretiska Ă€mnen.Â
Studien involverade universitetsstudenter i en introduktionskurs i fysik och jÀmförde traditionella inlÀrningsmetoder med interfoliering. De som undervisats med interfoliering fick mÀrkbart förbÀttrade resultat pÄ test som utmanade deras minne och problemlösningsförmÄga. Denna upptÀckt representerar en viktig vÀndpunkt i synen pÄ högre utbildning, dÀr man traditionellt förlitat sig pÄ mer fokuserade studietekniker. Experimentet visar ocksÄ att studenter upplevde interfoliering som mer krÀvande och de tvivlade initialt pÄ metodens effektivitet.
Studien ger viktigt stöd till idén att interfoliering inte bara Àr effektivt för yngre studenter, utan Àven kan revolutionera inlÀrningen för Àldre studenter, speciellt inom komplexa och krÀvande Àmnen som fysik. Den understryker att trots en initial kÀnsla av att metoden Àr mindre effektiv, kan interfoliering i sjÀlva verket leda till djupare förstÄelse och mer hÄllbar kunskap. Denna insikt utmanar befintliga pedagogiska normer och öppnar för nya, dynamiska sÀtt att nÀrma sig lÀrande pÄ högre nivÄer.
Detta förÀndrar ju allt
SĂ„ fokusera pĂ„ att lĂ€ra sig ett Ă€mne i taget Ă€r alltsĂ„ ineffektivt? Men det Ă€r ju sĂ„ hela vĂ„rt samhĂ€lle Ă€r uppbyggt! Och de lĂ€rda har alltsĂ„ vetat om det hĂ€r sedan 1979!?Â
Men om kaosig utbildning skapar bÀttre förutsÀttningar för kunskap, varför har dÄ interfolierad utlÀrning haft sÄ svÄrt att fÄ fullt genomslag? Mina tankar gÄr sÄ hÀr (men det finns sÀkert de som vet bÀttre), det Àr svÄrt att skapa upprepningsbara utbildningsblock som drar nytta av interfolierad utlÀrning. Skolsystemet bygger pÄ ÀmneslÀrare, interfolierad utlÀrning bygger pÄ att inte följa Àmnen. Skolsystemet behöver oftast mÀta hur elever ligger till i separerade delmÀngder av Àmnet, men med interfolierad utlÀrning blir du ju inte fÀrdig med grundlÀggande addition först och sedan multiplikation, utan lÀr dig lite av det ena lite av det andra. Det Àr svÄrare att se om nÄgon hamnat efter dÄ. Det blir helt enkelt problem.
Det hÀr nyhetsbrevet har ju handlat om AI nÀstan varje vecka, men poÀngen med det Àr ju att tÀcka hur vi framtidssÀkrar oss sjÀlva. En baskunskap för att vi ska kunna framtidssÀkra oss Àr att förstÄ hur vi mest effektivt lÀr oss ny kunskap. SÄ med det perspektivet klargjort sÄ kör vi (det kommer ÀndÄ landa i AI). För denna veckan har jag börjat fundera över vad som Àr kunskap i den nya AI-eran.
Det började med att jag reflekterade över om minnesanteckningar som ett verktyg för informationsbearbetning kommer att försvinna. Ni kĂ€nner till formatet, nĂ„gon pratar rĂ€tt ut i luften till mĂ„nga. Vi som lyssnar sitter framĂ„tlutade och antecknar, men vi antecknar inte allt, bara det vi tycker Ă€r viktigt. Urgallrandet gör att vi lyssnar aktivt, och genom att aktivt lyssna och vĂ€rdera informationen lĂ€r vi oss bĂ€ttre Ă€n om vi bara skulle lutat oss tillbaka och lyssnat. Hur har lĂ€randet hĂ€ngt med den tekniska utvecklingen hĂ€r? Lektionerna Ă€r förinspelade, och med generativ AI kan vi snabbt sammanfatta innehĂ„llet. Informationen Ă€r fĂ€rdigförpackad, du behöver bara lĂ€sa den korta summeringen. Men har du verkligen ny kunskap efter att du har konsumerat en textsnutt?Â
Trenden de senaste Ären har gÄtt frÄn att aktivt lÀra sig ny kunskap till att passivt konsumera kunskap. TjÀnster som komprimerar böcker till korta summeringar, som till exempel Blinklist, lovar att vi kan fÄ in kunskapen i vÄr hjÀrna intravenöst. Duolingo lovar att vi kan lÀra oss ett nytt sprÄk med nÄgra fÄ övningar (spoiler, det funkar generellt inte). PÄ sociala medier ser vi massor av lyckade micro-learningkonton som hittar informativa bite-size-sÀtt för oss att konsumera kunskap som om det vore fast-food. Jag Àlskar det, men kommer jag komma ihÄg det om tio Är, alltsÄ lÀr jag mig nÄgot?
Annat var det förr. De Ă€ldre av oss kommer ihĂ„g rimmet: laga ni, Ă€ta vi för att komma ihĂ„g de fyra floderna Lagan, Nissan, Ătran, Viskan. Det sitter kvar i minnet trots att mitt hĂ„r Ă€r grĂ„tt. Om jag nu bara kunde komma ihĂ„g varför det Ă€r viktigt att komma ihĂ„g de dĂ€r floderna? Det Ă€r ett bra exempel pĂ„ lĂ€randets utveckling. Rimmet ligger kvar sedan den muntliga traditionen av överföring av kunskap. Det var en revolutionerande teknik för att lĂ€ra in komplicerade saker utantill. Men som vi ocksĂ„ mĂ€rker sĂ„ var inte heller memorering helt likstĂ€llt med kunskap.Â
De visaste förr var de som kom ihĂ„g mest. Sedan blev de visaste de som hittar information bĂ€st. De visaste idag Ă€r de som kan se samband mellan olika typer av information och dra relevanta helt nya slutsatser. InlĂ€rning av kunskap har stadigt gĂ„tt frĂ„n att handla om minnesfĂ€rdigheter, det vill sĂ€ga lagra information, till att lĂ€tt Ă„terkalla (recall) informationen nĂ€r den behövs, och nu handlar kunskap mer och mer om förmĂ„gan att kunna bearbeta information.Â
Det visar sig tydligen att jag precis som studenterna i interfolieringsexperimentet tvivlar pĂ„ att ofokuserad inlĂ€rning kan vara effektivt. Röriga short-videos med olika typer av kunskap blandade och mitt i allt pingar Duolingo att jag ska göra en lektion i spanska kanske inte kĂ€nns effektivt, men pĂ„ lĂ„ng sikt kanske det hĂ€r Ă€r det nya Laga Ni Ăta Vi? SĂ„ det kanske inte gör nĂ„got att vi fastfoodkonsumerar kunskap för stunden nĂ€r vi behöver den? Dessutom Ă€r bĂ€st-före-datumet pĂ„ kunskap mycket kortare nu. Ăven om vi memorerar allt om hur vi bĂ€st promptar en generativ AI som gör bilder, som till exempel Midjourney, sĂ„ kommer det nya tjĂ€nster med lite andra sĂ€tt att prompta varje dag. Midjourney uppdateras regelbundet och varje ny version gör att vi som jobbar med Midjourney mĂ„ste börja frĂ„n nĂ€stan noll kunskap om hur vi ska fĂ„ ut de bilder som vi alldeles nyss var experter pĂ„.
SÄ varför funkar kaosig inlÀrning bÀttre Àn vi tror? Det mesta har med hur vi trÀnar att bearbeta information istÀllet för att bara komma ihÄg den att göra. Vi memorerar kunskap bÀttre om situationen nÀr vi behöver komma ihÄg liknar situationen nÀr vi lÀrde oss. SÄ om du studerar att göra fÀrdiguppstÀllda mattetal som bara innehÄller oblandade multiplikationsuppgifter sÄ optimerar du för att bli bra pÄ just det. Om du dÀremot gör uppgifter som ibland krÀver att du multiplicerar tal men inblandat i en massa andra problemlösningsuppgifter sÄ kommer du bli bÀttre pÄ att multiplicera nÀr du löser problem. Men det viktiga Àr att du faktiskt behöver bearbeta om din kunskap Àr tillÀmpbar just nu eller ej. I repetitiva situationer behöver du inte tÀnka lika mycket. Du avkodar om en hel sida med mattetal gÄr att lösa pÄ samma sÀtt. Sedan kör du pÄ. Du behöver bara tÀnka pÄ vad kunskapen du hÄller pÄ att lÀra dig skulle kunna vara bra till en enda gÄng. Om du istÀllet Àr mer osÀker pÄ vilken kunskap du behöver anvÀnda för att lösa varje enskilt delmoment sÄ mÄste du tÀnka mer. Du bearbetar kunskapen du hÄller pÄ att lÀra dig genom att sortera nÀr den Àr anvÀndbar upprepade gÄnger.
Som tur Ă€r har de flesta av mina lĂ€sare slutat den lĂ€roplansbaserade skolan och vi kan sjĂ€lva lĂ€gga upp hur vi lĂ€r oss pĂ„ bĂ€sta sĂ€tt. För min slutsats blir att fastfood-kunskap kanske inte alls Ă€r sĂ„ dĂ„lig. Den Ă€r upphackad och lite random sĂ„ vi behöver bearbeta den för att se om vi ska scrolla vidare eller ej. Vi bearbetar information nĂ€r vi funderar över om den Ă€r intressant nog att DM:a till en vĂ€n. Det skulle ju kunna vara interfolierad inlĂ€rning, och dĂ„ vet vi ju att det Ă€r svĂ„rt att se metoden som effektiv nĂ€r man Ă€r i inlĂ€randet. Ăven lĂ€rande frĂ„n AI-sammanfattningar Ă€r förmodligen ocksĂ„ okej. Ăven om vi inte visar intresse nog att se hela förelĂ€sningen, lĂ€sa hela boken, eller ens lĂ€sa hela ChatGPTs sammanfattning sĂ„ bearbetar vi nĂ€r vi försöker komma pĂ„ rĂ€tt prompter för att förstĂ„ vad ChatGPT sammanfattar. Dessutom tror jag att det Ă€r i generativ AI som potentialen för interfolierad utbildning ligger. En generativ AI-coach har potentialen att glida mellan alla Ă€mnen och se till att varje elev fĂ„r chansen att lĂ€ra sig allt vi anser vara baskunskap. AI-coachen skulle dessutom kunna se till att para ihop rĂ€tt grupper med mĂ€nniskor som vill lĂ€ra sig samma fĂ€rdigheter och har potential att samarbeta bra. För vetskapen om att ett Ă€mnesöverskridande lĂ€rande Ă€r bĂ€ttre Ă€n ett Ă€mnesfokuserat lĂ€rande finns dĂ€r ute, och detta förĂ€ndrar ju allt!
Vad kan du göra idag?
FörstÄ
Fram tills nu Àr det lÀtt att ha överseende med att interfoliering har varit svÄrt att implementera i skolsystemet. Det Àr för resurskrÀvande med lÀrare som Àr experter i alla Àmnen och som kan ge varje elev fullstÀndig uppmÀrksamhet nÀr eleven behöver det. Men med generativ AI försvinner den ursÀkten. Det kommer förmodligen krÀva mer energi Àn vad samhÀllet har för att snabbt övergÄ till ett Àmneslöst skolsystem. Men vi kan i alla fall dra nytta av vetskapen att vi faktiskt inte lÀr oss sÄ effektivt av att hyperfokusera pÄ att lÀra oss ett moment som av att trÀna ostrukturerat pÄ nÄgot lite hÀr och dÀr nÀr det passar det vi hÄller pÄ med. NÄgot annat du mÄste förstÄ Àr att det hÀr Àr ett sÄdant dÀr kontraintuitivt omrÄde. Du kÀnner att du Àr mer effektiv nÀr du fokuserar hÄrt pÄ att rÄplugga, men istÀllet sÄ bör du bara utsÀtta dig lite oftare för utmaningar dÀr du fÄr öva lite lagom pÄ det du vill lÀra dig.
Planera
Interfoliering lĂ€r oss att överskridande av Ă€mnesomrĂ„den Ă€r bra för inlĂ€rande, nöta samma uppgifter tills du kan dem och sedan bygga pĂ„ med nĂ€sta moment inte lika effektivt. ĂndĂ„ bygger de flesta UX-resor och onboarding-flöden (ni vet sĂ„dana dĂ€r pĂ„tvingade tutorials du fĂ„r nĂ€r du först startar en tjĂ€nst) pĂ„ ett sĂ„dant sekventiellt tĂ€nkande. Vi bör planera för att ha mer grĂ€nsöverskridande upplevelser för anvĂ€ndare. Genom att inte dela upp det vi vill lĂ€ra i Ă€mnesdomĂ€ner utan istĂ€llet i varierande uppgifter som anvĂ€ndaren ska lösa sĂ„ kommer anvĂ€ndaren förstĂ„ mer Ă€n bara hur hen ska göra.Â
En bonustanke: TĂ€nk om samma sak gĂ€ller inlĂ€rande av vad ditt varumĂ€rke stĂ„r för? Inhamrande av ett enda budskap skapar utantilllĂ€rande men utan förstĂ„else. Ett mer kaosigt sĂ€tt att bygga kunskap om ert varumĂ€rke stĂ„r för kanske skapar en mer bestĂ„ende relation? Skulle det betyda att ni börjar planera er marknadsföring annorlunda?Â
Gör
Fundera över vad du behöver lĂ€ra dig nĂ€sta Ă„r. Boka sen inte en intensivkurs i det. Skapa istĂ€llet nĂ„gra uppgifter som gör att du fĂ„r tillfĂ€lle att trĂ€na bara lite pĂ„ det momentet du vill lĂ€ra dig. Eller be ChatGPT om hjĂ€lp med att skapa övningsuppgifter baserat pĂ„ âinterleavingâ och beskriv vad du vill lĂ€ra dig. Dessutom kan du be att hen ska coacha dig under tiden du gör uppgiften.
LĂ€nkar
Forskningsartikeln om att interfoliering fungerar Àven pÄ mer komplexa Àmnen.
https://www.nature.com/articles/s41539-021-00110-x
En mer lÀttlÀst genomgÄng av interfoliering och andra tekniker för lÀrande som gÄs igenom i boken Make it stick - Science of Successful learning.
https://blog.apaonline.org/2020/02/19/takeaways-from-make-it-stick-the-science-of-successful-learning/
Om du vill veta mer om hur AI pÄverkar utbildningen sÄ har jag skrivit om det innan
https://dettaforandrarjuallt.substack.com/p/we-dont-need-no-education
Sedan sist vi hördes
ApropÄ att lÀra sig sÄ har OpenAI Àntligen sjÀlva skrivit en officiell promptguide. SÄ nu vet vi vad de vet om hur man skriver promptar. Intressant lÀsning, nytt för mig var hur olika uppdelningar med till exempel trippla citat-tecken eller xml-taggar kan hjÀlpa till att lÀgga olika vikt pÄ olika delar av prompten.
https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
Vem vill du dela insikter med i jul?
KÀnner du nÄgon annan som Àr intresserad av hur lÀrande förÀndras pÄ grund av AI? Eller kanske nÄgon som Àr intresserad av hur barn och vuxna kan plugga mer effektivt? Vem tÀnkte du pÄ? Skicka vidare!
Förra veckan blev jag sjÀlv inspirerad av att samtala med Marcus Weiland nÀr jag gÀstade AI-företaget Savantics podcast En AI till kaffet. Temat var julspecial dÀr vi skulle gÄ igenom Äret som gÄtt. Jag tar julledigt nÀsta vecka, sÄ vill ni höra en tillbakablickande nyÄrskrönika dÀr jag sammanfattar 2023 sÄ Àr det hÀr ni kan göra det:
Vill ni Àven se mig nÀr jag snackar sÄ finns den med bÄde ljud och bild hÀr:
Kan du inte fÄ nog av att höra mig sÄ börjar jag med video-förelÀsningar för betalande prenumeranter nÀsta Är! Första blir torsdag den 11 januari kl 12:00-12:45. Min julklapp till dig som lÀst Ànda hit blir ett sÀnkt pris pÄ helÄrsprenumeration! VÀlkommen att prenumerera!
Tomas Seo
Har du fÄtt dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det hÀr och vill ha mer sÄ Àr det bara att skriva upp sig hÀr (du vÀljer sjÀlv om du vill betala):