Річард Хэмминг: Глава 22. Навчання з допомогою комп’ютера (CAI)

«What you learn from others you can use to follow;
What you learn for yourself you can use to lead.»
— Річард Хэмминг Залишилося опублікувати 1 голову…

Computer-aided instruction (CAI) — машинне навчання. Застосування ЕОМ в навчальному процесі. ЕОМ в діалоговому режимі пропонує учню матеріал у вигляді текстів і графічних зображень, дає завдання і перевіряє їх виконання, дає змогу виконувати навчальні експерименти. Переклад

Так як комп’ютери були встановлені у багатьох університетах, рано чи пізно виникло б питання про застосування комп’ютерів для навчання. Перш ніж ми перейдемо до сучасних тверджень, було б корисно вивчити наявні раніше теорії з цього питання.

З давньогрецьких часів існує історія про математику, оповідає правителю про існування королівських доріг для здійснення прогулянок, королівських посланців для відправки пошти правителя, але не існувало ніякої дороги до геометрії. Ви також знаєте, що гроші і тренування не сильно допоможуть, якщо ви захочете пробігти кілометр за 4 хвилини. Не існує легкого способу зробити це. І це відноситься абсолютно до всіх людей.

Історії відомо величезна кількість людей, які шукали легкі способи навчитися чому-небудь. Олдос Хаксли у своїй книзі «Про чудовий новий світ» обговорює ідею навчання під час сну, коли під подушку вам підкладається мікрофон і через нього відбувається відтворення чого-небудь. Він також розкриває і серйозні обмеження такого процесу.

Під час моєї роботи в лабораторії Bell Telephone в світі виникла Діанетика, яка обіцяла, що вона може «очистити» ваш розум від всіх своїх помилок, після чого ви зможете міркувати ідеально. Досі існують інститути Діанетики, але їх головна проблема – люди, створені ними, схоже, не досягли успіху в якій-небудь сфері людської життєдіяльності, не кажучи вже про всі сфери. Інша організація обіцяє розкрити секрети стародавніх людей (хто був, можливо, набагато розумніші, ніж ми зараз). Навколо нас безліч оголошень про навчання швидкісного читання, техніку швидкісного навчання і т. д., кожна з яких обіцяє, в тій чи іншій мірі, значно поліпшити наш розум, не докладаючи важких зусиль, яких більшість з нас змушені прикладати для досягнення успіху. Тестування подібних пропозицій показало, що жодна з них досі не привела до появи значної кількості видатних людей (що ми, власне, знаємо на даний момент).

Отже, вся історія з її численними твердженнями про легке навчання красномовно говорить проти нинішнього сплеску обіцянок, але це, звичайно, не означає, що якийсь новий трюк не спрацює. Ви повинні з обережністю ставиться до кожної подібної пропозиції, але в той же час, не виключена поява нових речей, досі невідомих, і нових інструментів, таких як дешеві комп’ютери, які в даний час широко доступні, а адже зовсім недавно це було не так. І ці інструменти можуть відрізнятися. Часто я читаю або чую, що я повинен вірити, що комп’ютер круто змінить наше життя, незважаючи на всі минулі обіцянки, які, очевидно, зазнали невдачі. Остерігайтеся спокуси приймати бажане за дійсне — ви хотіли б, щоб це було правдою, тому ви припускаєте, що це правда!

Існує ще один важливий фактор, який необхідно пояснити – Хоторинський ефект. Дуже давно на заводі «Вестерн Електрик» в Хоторнікілька психологів намагалися підвищити продуктивність робітників за рахунок різних змін в навколишньому середовищі. Вони пофарбували стіни в привабливий колір і продуктивність робочих підвищилася. Вони зробили освітлення більш м’яким і продуктивність робочих підвищилася. Кожна зміна сприяло підвищенню продуктивності. Один з чоловіків, трохи підозрілий, повернув зміну до первісного стану, і знову підвищилася продуктивність! Чому? Виявилося, що, коли ти проявляєш турботу про людину, вона відповідає аналогічно. Всі робітники вважали, що зміни робилися для блага і реагували відповідно.

Стосовно до процесу навчання, коли ви говорите студентам, що використовуєте новий метод у навчанні, то у відповідь вони підвищують свою ефективність, що, до речі, робить і професор. Новий метод може або не може бути краще, насправді, він може бути навіть гірше наявних методів навчання, але ефект Хоторна, який є не таким вже і незначним у галузі освіти, ймовірно, свідчить про нове, важливе, більш кращому методом навчання. І не важливо, що із себе представляє цей метод, якщо студенти зрозуміють, що цей метод призначений для їх блага, він неодмінно призведе до поліпшень.

Таким чином, ефект Хоторна спотворює більшість освітніх експериментів. Давайте згадаємо мої попередні міркування, описаних у главі 20, про необхідність «подвійних сліпих» експериментів у медицині, так от, це те ж саме почуття, коли респонденти відчувають особливе ставлення і особливу турботу. Ті, хто пізніше оцінюють наслідки, повинні також перебувати в незнанні щодо того, хто відчув або не відчув на собі особливе ставлення. Такі експерименти є незаперечним фактом у житті, але вони зазвичай ігноруються. Таким чином, ви ніколи не повинні вірити результатам недбало проведених експериментів, коли вони пов’язані з залученням людей. Авторитет експериментатора, складність обладнання, ступінь стиснення даних і, особливо, ваша віра не повинні похитнути вас. Ще раз, будьте дуже обережні при проведенні подібних експериментів.

Ефект Хоторна показує нам, що правильний метод навчання завжди буде знаходитися в стані експериментального зміни, незважаючи на те, що вже зроблено. Все, що має значення – і професор і студенти вірять у зміну.

Дозвольте мені звернутися до історії застосування комп’ютерів в цілях поліпшення процесу навчання. У 1960 році, коли я був у творчій відпустці в Стенфорді, там працювала програма для грейдерів. Будь-яка задача з програмування для студентів вимагала від професора надання закінченої комп’ютерної програми, імена вхідних параметрів, діапазон значення вхідних параметрів, а також прийнятні вихідні значення. Коли студенти відчували, що їх програми готові до здачі, вони звали викладача, підтверджували свою особу, після чого комп’ютер генерував деякі допустимі вхідні параметри і запускав обидві програми (професора і студентів), після чого порівнював результати. Кожен вихідний параметр мав мітку «Вірно чи Невірно». Таким чином викладач міг з легкістю оцінити час компіляції і час виконання програми, так як параметри були звичайними числами, але при цьому йому не потрібно судити про стилі реалізації програм.

Цей метод був гнучким, легко адаптований до змін і від року до року застосовувався при вирішенні певних завдань. Програма зберігала журнал в закритій базі даних за запитом професора надавала сирі дані, залишаючи при цьому визначення фактичних оцінок на відкуп професора. Звичайно, з цієї бази даних професор міг отримати середні оцінки, різницю в оцінках і розподіл оцінок за групами.

Читайте також  Точки відновлення Windows 10

Коли я відвідав Стенфорд кілька років потому, я поцікавився про долю цієї програми. І виявилося, що вона більше не використовується. Ви запитаєте чому? Тому що, як мені сказали, перший професор, який почав застосування цієї програми, пішов, а зміни, внесені в систему моніторингу, зажадали б внесення декількох змін у програму! Ретельне спостереження і опитування показали, що аналогічна ситуація склалася в багатьох кампусах. Комп’ютер запрограмований, щоб допомогти, судячи з усього, професору, однак незабаром програма була забута.

А зараз дозвольте мені звернутися до проекту PLATO, розробленим моїм другом в Університеті Іллінойсу. Я часто зустрічаю його на різних конференціях, одного разу ми з ним довго летіли в літаку, і кожен раз він мені розповідає про свій чудовий проект PLATO. Наприклад, якось він сказав мені, що по системі PLATO одночасно навчаються по одному учню з Шотландії, Канади та Кентукі. Я йому сказав, що звичайна телефонна компанія могла б зробити те ж саме, але те що він відповів мені, ніяк не пов’язано з тим, наскільки PLATO працювала краще в порівнянні з роботою людей. Він ніколи на моїй пам’яті, не надавав ніяких серйозних доказів того, що PLATO суттєво покращує процес навчання — саме цього ви будете очікувати від ефекту Хоторна.

Одне з тверджень свідчить, що студент, який застосовує систему, знаходиться на 10% вище в рівні освіти, ніж той, хто не застосовує систему. Коли я запитав, характерне 10-ти відсоткове зростання всієї освітньої системи або притаманний тільки якомусь окремому предмету, він не зміг мені відповісти на це питання! Що ж він зробив з ефектом Хоторна? Нічого! Таким чином, я не знаю, чи було досягнуто чи ні ті цілі, на які були витрачені мільйони і мільйони доларів з федерального бюджету.

Одного разу, коли я був головним редактором ACM Publications, до мене на публікацію надійшла книга “Програмована книга”. Ця книга регулярно задавала питання своєму читачеві, а потім, залежно від відповіді, читач перенаправлявся на одну зі сторінок книги. В принципі помилки у відповідях отлавливались і пояснювалися, після чого правильні відповіді відправлялися читачеві в якості нового матеріалу. Звучить круто! Кожен студент працював за своєю власною програмою. Але подивіться, при даному підході не існувало ніякого способу відстеження та пошуку того, що вже було прочитано студентом кілька сторінок назад і зараз незрозуміло, як і звідки він досяг поточної позиції. Не було ніякого розумного способу відстежити це за текстом. Насправді це не книга, хоча вона і здається такою. Ще одним жахливим фактом ретельного спостереження за студентами в процесі читання книги виявилося те, що сильні студенти обирали свідомо неправильні відповіді на запитання, просто від нудьги або для розваг. Таким чином вони хотіли з’ясувати, куди їх відправить книга. Виходячи з цього, книга не завжди виконувала ту функцію, яка вона, за задумом, повинна була виконувати; сильні студенти не обов’язково показували істотний прогрес у навчанні порівняно зі слабкими студентами!

Я не хотів відмовлятися від друку цієї книги, спираючись тільки на свою власну думку, тому я відправився в департамент психології лабораторії Bell Telephone і знайшов там місцевого експерта. Крім іншого, він сказав, що на наступному тижні планується велика конференція про “Програмованої книзі” і запропонував мені відвідати її, що я і зробив. У день відкриття конференції ми сіли поруч один з одним. Він підштовхнув мене і сказав: «зверни увагу, жоден з них не надав жодного конкретного доказу на користь книги, вони лише стверджують, що програмований текст краще». І він був прав — вони всі лише висловлювали свою думку без надання яких-небудь доказів. Я відмовився від друку книги і, озираючись назад, я думаю, що вчинив правильно. Зараз у нас є комп’ютерні диски, які покликані робити те ж саме, що і “програмована книга”, але я підозрюю, що формат дисків має суттєві відмінності, хоча вони і можуть відстежити пройдений Вами шлях.

Ми розглянули негативну сторону CAI. Тепер перейдемо до позитивної. Я не сумніваюся, що з навчанням нудною арифметиці, наприклад, таблиць додавання і множення, комп’ютер справляється краще, ніж викладач, особливо після включення в процес найпростішої програми відлову помилок і генерування більшої кількості прикладів, таких як множення на 7. Я думаю, що в цьому ви зі мною погодитеся. На жаль, в майбутньому ми очікуємо, що корпорації та інші великі організації відмовляться від такого способу навчання (комп’ютери будуть справлятися з цим краще і дешевше), і рішення про прийняття такого підходу буде цілком залежати від Вас.

Тепер розглянемо процес тренування пілота літака на сучасних тренажерах. Тренажери показують хороші результати в порівнянні з будь-яким життєвим досвідом і, як правило, під час навчання пілоти мають мало досвіду по тренуванню інтерактивної взаємодії. Політ, у значній мірі, і я вказую на це, являє собою умовний рефлекс, який вбудовується в людини в процесі навчання. Про це не особливо сильно замислюються, хоча часом це необхідно, але тренування, ментальна, фізична, сприяє швидкої та правильної реакції у разі непередбачених надзвичайних ситуаціях.

Мені здається, що таке тренування, при якій відбувається прищеплення умовного рефлексу людині, комп’ютери виконують дуже добре. Так вийшло, що в дитинстві я займався фехтуванням. У дуелі немає часу думати, ти повинен швидко діяти рефлексивно. Насправді, дуель звичайно ретельно планується, але у відповідальний момент необхідно діяти без затримки в мисленні.

Коли я вперше потрапив у Військово-морську аспірантуру в 1976, там працював декан відділення, який був занепокоєний утворенням. У деяких гарячих темах, пов’язаних з утворенням, наші погляди відрізнялися. Одного разу я прийшов до нього в офіс і сказав, що я викладав студентам важку атлетику (він знав, що це неправда). Я оголосив студентам, що іспит курсу здасть тільки той, який зможе штовхнути 250 фунтів. Мої слова здивували багатьох студентів, і вони здалися, деякі відправилися тренуватися і лише деякі успішно пройшли курс. Я продовжив свою розповідь. Минулої ночі я довго думав і вирішив спростити завдання, просто розділивши вагу навпіл — студенти будуть вважатися такими, що пройшли курс у випадку, якщо вони зможуть підняти 125 фунтів, зафіксувати вагу, потім ще раз підняти залишилися 125 фунтів, таким чином в сумі вийти 250 фунтів.

Читайте також  Чому не варто викидати Radeon, якщо ти захопився машинним навчанням?

Я трохи почекав, поки він перестане сміятися (так само, втім, як і Ви), після чого я помітив, коли я знайшов більш просте доказ теореми і використовував для цього студентів, знизив я чи ні вагу навпіл? Якою буде Ваша відповідь? Хіба нема правди в тому, що чим легше ми робимо процес навчання для студентів, тим більше ми скорочуємо вага навпіл? З цього не випливає, що студентам повинні задаватися більш легкі завдання для того щоб вони працювали старанніше. Докази, що свідчать про здатність людей вносити істотний внесок, приводять нас до висновку: знаменитий професор був жахливим лектором, а студенти повинні працювати старанніше, щоб вивчати предмети самостійно.

Я знову пропоную звернути увагу на правило:

То чого ви навчилися від інших, які ви можете використовувати, щоб йти слідом.
Те, що ви вивчили самі, ви можете використовувати, щоб вести за собою.
До якої міри буде коректно порівнювати фізичні м’язи з «ментальними» м’язами? Безсумнівно, ці два види м’язів не є однаковими, але до яких пір вони будуть вважатися аналогами? Подумайте над цим питанням самостійно.

Іншим моїм аргументом у протистоянні з тим же самим деканом була його віра в те, що студентам необхідно вирішити самостійне проходження курсів підвищення, які перебували в його зоні відповідальності. У відповідь на це я відповів, що швидкість навчання відіграє значну роль для організацій — при інших рівних умовах студенти, швидко освоюють матеріал, мали більш високу цінність, ніж ті, які повільно засвоювали матеріал; одним із завдань нашої роботи як раз і було підвищення швидкості навчання і виділення таких студентів для суспільства. Знову-таки ця думка, але безсумнівно, що ви не захочете мати справу з дуже повільними учнями. Звичайно, швидкість у вивченні нових речей — це не все, але мені здається, що це важливий елемент.

Основна проблема в оцінці цінності CAI полягає в тому, що ми не готові говорити, що така освічена людина і як ми досягаємо цього стану (якщо ми досягаємо!). Ми можемо сказати, ЩО ми робимо, але це не одне і те ж, ЩО ми повинні робити. Тому, я можу розповісти лише ще кілька анекдотів.

Розглянемо таке твердження: хороший графічний матеріал надає значну допомогу у вивченні базових концепцій. Звучить здорово, але звернемося до історії, яку я розповідав вам про свого друга Кайзера. Він, вивчивши теорію фільтрів з точки зору часу і напруги, не зміг впоратися з незалежної змінної — енергією. Тут необхідно зазначити, що Кайзер був дуже розумною людиною, але його освіта обмежувало його в тому, що він вивчив. Чим краще ми впроваджуємо ідею з картинками, намальованими професором, тим більше ми перешкоджаємо того, щоб учень пізніше поширив ідеї на зовсім нові галузі, про яких не думав професор (і не закладені ним в картинки).

Дозвольте мені розповісти історію про так звану теорію «трансфер навчання» — застосування ідей з однієї області знань в ідеї іншій області знань. На самому початку Другої Світової війни я викладав курс за обчисленнями в інженерній школі Луисвилла. У студентів виникли проблеми з курсом по термодинаміці, який викладав декан інженерного факультету, колишній командувач підводним човном, до того ж лякаючий студентів. З дозволу декана я вирішив відвідати урок, щоб зрозуміти причини поганої успішності студентів. І ось декан пише на дошці наступну формулу:

і питає, що вона означає. В аудиторії тиша, ніхто не знав відповіді. Через кілька годин на своєму занятті я написав на дошці

і студенти вже знали відповідь: це був логарифм x плюс константа. Коли я написав на дошці

студенти знову знали відповідь. “Чому ж ви не відповіли на це питання на занятті у декана?”, запитав я у студентів. Справа в тому, що те, що вони знали в одному конкретному класі в один конкретний час у одного конкретного професора, не переросло в знання в інший конкретний годину в іншому класі в іншого професора. Звучить дивно, але це і називається “трансфером навчання”, тобто здатність використовувати однакові ідеї в новій ситуації. Завдяки цій теорії я вніс значний внесок у розвиток Bell Telephone Laboratories, я робив це досить часто, хоча, звичайно, я не знаю, скільки шансів я упустив.

Давайте тепер повернемося до мого курсу за обчисленнями, який я часто викладав у Військово-морській аспірантурі, хоча ці думки сформувалися у мене задовго до цього. Студенти здатні чудово запам’ятовувати свій шлях за допомогою великої кількості занять з математики, і у багатьох це дійсно виходить. Але коли я переходжу до аналітичної інтеграції (я даю студентам функцію і запитую їх про її невизначеному інтегралі), вони не можуть запам’ятати свій шлях з курсу, по якому я їх навчаю. Вони повинні навчитися розпізнавати

будь нескінченних ситуаціях. Вперше у своїй кар’єрі вони змушені вчитися розпізнавати форми, які не залежать від конкретного уявлення, що в свою чергу є основною рисою математики і загального інтелекту. Вилучення аналітичної інтеграції з курсу або її перенесення до підпрограми на комп’ютер означає крах ідеї етапу вивчення, на мою думку, чогось істотного до тих пір, поки що-то еквівалентно складне не буде придумано і впроваджено. Студенти повинні освоювати прийоми абстрактного розпізнавання образів, якщо вони хочуть і далі прогресувати, і використовувати математичні моделі протягом своєї подальшої кар’єри.

Дуже схожа помилка була зроблена багато років тому, коли я був студентом в Університеті Чикаго. Департамент освіти запустив початкову школу для проведення досліджень. Вони виявили, що студенти вчаться читати по складах, а не по буквах, і тому вони вирішили пропустити вивчення алфавіту і приступити відразу до читання. Що вони, власне, і зробили. Все йшло досить добре до кінця середньої школи, коли вони виявили, що студенти не знають алфавіт повністю і тому вони не можуть ефективно використовувати словники, телефонні довідники і т. д. В їх теперішньому віці було практично неможливо змусити їх так вивчити напам’ять алфавіт, щоб вони з легкістю могли використовувати такі джерела інформації. Тому я з обережністю ставлюся до пропонованих змін до тих пір, поки наслідки цих змін не будуть ретельно вивчені за допомогою довгострокових прогнозів усіх необхідних потреб у матеріалі, який планується пропускати.

Читайте також  Як запустити середовище відновлення Windows 10

Підіб’ємо підсумок. Я вірю, що в низькорівневих ситуаціях, зазвичай асоційовані з тренуванням, де потрібна наявність умовного рефлексу, комп’ютери внесуть значний внесок у покращення процесу навчання. Що стосується високорівневого мислення, тобто освіти, то тут я налаштований скептично, головним чином тому, що ми самі не маємо уявлення ні про те, що ми хочемо робити, ні про те, що ми робимо в даний час. Зараз ми просто не знаємо, що ми маємо на увазі, коли говоримо “освічена людина”, не кажучи вже про значення цього виразу до 2020 року. Без цього знання я можу судити про успішність пропонованих рішень? Організації та університети повинні досліджувати величезну область знань, існуючу між низькорівневим навчанням і високорівневим освітою. Експерти рідко вносять значний внесок у розвиток даного напрямку, значний прогрес зазвичай приходить з боку. Ми це ще обговоримо з вами у Главі 26. Роль CAI в організаціях, що широко застосовують навчальні програми, буде зростати, оскільки прогрес призводить до постійного застарівання старих і створення нових, як правило, більш технічно складних до використання інструментів.

Розглянемо комп’ютерні програми, які покликані навчати таких дисциплін, як управління бізнесом або, що ще більш серйозно, військовій справі. Комп’ютери можуть взяти на себе велику кількість дрібних завдань, відгородити від них гравця і при цьому надавати корисні високорівневі рішення. У процес також необхідно включати деякі елементи низькорівневого навчання, а також мислення більш високого рівня. Як було відзначено у трьох главах, присвячених симуляції, нам також необхідно знати, чи підходить симуляція для вирішення майбутніх завдань, для яких, власне, і призначена тренування. Чи призведе наявність і, можливо, поширення ігрових програм до погіршення якості навчання? Однак ви можете бути впевнені, що, якщо навіть пропонують подібні програми люди не зможуть відповісти на ці питання, вони все одно будуть створювати і рекламувати відповідні програми. Ви можете стати жертвою неправильного навчання!

Кілька сотень років тому стандартне вища освіта полягало у навчанні читанню, письму і розмовної латинської мови, а також, меншою мірою, навчання грецької мови і знання класики. Це було базовою освітою, з допомогою якого англійці, наприклад, створили імперію. Наша нинішня система освіти має дуже мало спільного порівняно з класичною системою. Я твердо переконаний, що майбутнє освіта буде мати настільки мало спільного з нинішньою системою освіти, наскільки нинішня система відрізняється від класичної. Спроба внести незначні зміни в нашу нинішню систему освіти не допоможе вирішити проблему, з якою ми стикаємося при підготовці студентів до 2020 року, коли настільні комп’ютери стають однаково доступними і володіють величезними ємностями для зберігання та обробки інформації. Без чіткого уявлення про те, яку освіту буде актуальним до того часу, як ми повинні оцінювати пропоновані проекти CAI? Просто тому, що щось може бути зроблено, особливо використовуючи комп’ютери, не означає, що це має бути зроблено. Ми повинні створити бачення того, яким буде освічена людина в майбутньому, і тільки тоді ми зможемо впевнено підійти до проблем, які виникають при CAI.

Продовження слідує…

Зміст книги і перекладені головиПередмова

  1. Intro to The Art of Doing Science and Engineering: Learning to Learn (March 28, 1995) Переклад: Глава 1
  2. «Foundations of the Digital (Discrete) Revolution» (March 30, 1995) Глава 2. Основи цифрової (дискретної) революції
  3. «History of Computers — Hardware» (March 31, 1995) Глава 3. Історія комп’ютерів — залізо
  4. «History of Computers — Software» (April 4, 1995) Глава 4. Історія комп’ютерів — Софт
  5. «History of Computers — Applications» (April 6, 1995) Глава 5. Історія комп’ютерів — практичне застосування
  6. «Artificial Intelligence — Part I» (April 7, 1995) Глава 6. Штучний інтелект — 1
  7. «Artificial Intelligence — Part II» (April 11, 1995) Глава 7. Штучний інтелект — II
  8. «Artificial Intelligence III» (April 13, 1995) Глава 8. Штучний інтелект-III
  9. «n-Dimensional Space» (April 14, 1995) Глава 9. N-вимірний простір
  10. «Coding Theory — The Representation of Information, Part I» (April 18, 1995) Глава 10. Теорія кодування — I
  11. «Coding Theory — The Representation of Information, Part II» (April 20, 1995) Глава 11. Теорія кодування — II
  12. «Error-Correcting Codes» (April 21, 1995) Глава 12. Коди з корекцією помилок
  13. «Information Theory» (April 25, 1995) (пропав перекладач :((( )
  14. «Digital Filters, Part I» (April 27, 1995) Глава 14. Цифрові фільтри — 1
  15. «Digital Filters, Part II» (April 28, 1995) Глава 15. Цифрові фільтри — 2
  16. «Digital Filters, Part III» (May 2, 1995) Глава 16. Цифрові фільтри — 3
  17. «Digital Filters, Part IV» (May 4, 1995) Глава 17. Цифрові фільтри — IV
  18. «Simulation, Part I» (May 5, 1995) Глава 18. Моделювання — I
  19. «Simulation, Part II» (May 9, 1995) Глава 19. Моделювання — II
  20. «Simulation, Part III» (May 11, 1995) Глава 20. Моделювання — III
  21. «Fiber Optics» (May 12, 1995) Глава 21. Волоконна оптика
  22. «Computer Aided Instruction» (May 16, 1995) Глава 22. Навчання з допомогою комп’ютера (CAI)
  23. «Mathematics» (May 18, 1995) Глава 23. Математика
  24. «Quantum Mechanics» (May 19, 1995) Глава 24. Квантова механіка
  25. «Creativity» (May 23, 1995). Переклад: Глава 25. Креативність
  26. «Experts» (May 25, 1995) Глава 26. Експерти
  27. «Unreliable Data» (May 26, 1995) Глава 27. Недостовірні дані
  28. «Systems Engineering» (May 30, 1995) Глава 28. Системна Інженерія
  29. «You Get What You Measure» (June 1, 1995) Глава 29. Ви отримуєте те, що ви вимірюєте
  30. «How Do We Know What We Know» (June 2, 1995) переводимо по 10 хвилинним шматочках
  31. Hamming, «You and Your Research» (June 6, 1995). Переклад: Ви і ваша робота

Степан Лютий

Обожнюю технології в сучасному світі. Хоча частенько і замислююся над тим, як далеко вони нас заведуть. Не те, щоб я прям і знаюся на ядрах, пікселях, коллайдерах і інших парсеках. Просто приходжу в захват від того, що може в творчому пориві вигадати людський розум.

You may also like...

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *