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新学习科学的基础
被引:4
作者
:
A NMeltzoff
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机构:
美国华盛顿大学
美国华盛顿大学
A NMeltzoff
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]
P KKuhl
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机构:
美国华盛顿大学
美国华盛顿大学
P KKuhl
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]
J Movellan
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机构:
加利福尼亚大学圣地亚哥分校
美国华盛顿大学
J Movellan
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T JSejnowski
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机构:
加利福尼亚大学圣地亚哥分校
美国华盛顿大学
T JSejnowski
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]
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机构:
冯锐
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机构:
缪茜惠
[
3
]
机构
:
[1]
美国华盛顿大学
[2]
加利福尼亚大学圣地亚哥分校
[3]
扬州大学新闻与传媒学院
来源
:
远程教育杂志
|
2011年
/ 29卷
/ 01期
关键词
:
学习科学;
神经科学;
脑机制;
学习算法;
D O I
:
10.15881/j.cnki.cn33-1304/g4.2011.01.022
中图分类号
:
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
与其他物种相比,人类学习是由可学技能的范围和复杂性以及所能达到的抽象程度来区分的。人也是唯一一个形成了教师、学校和课程这样一种正规方式去增强学习的物种。人类婴儿对人和人的行为有着强烈的兴趣,并且他们具有受社会互动所影响的强大的内隐学习机制。神经系统科学家开始理解隐含在学习中的大脑机制,以及用于感知与行为的共享大脑系统是如何支持社会学习的。机器学习算法正在被开发出来,它允许机器人和计算机进行自主学习。来自于不同领域的新见解被汇聚到一起,以创建一种可以改变教育实践的新学习科学。
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P.K.Kuhl et al. Dev.Sci . 2006
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