Stellan Ohlsson (2011). Deep Learning


Twitter thread July 13


Stellan Ohlsson (2011). Deep Learning: How the Mind Overrides Experience. Cambridge University Press. info Reviewed by Jared Freeman. If you do not have access to the book, study its review!



preface



Dit voorwoord is toch wel een bijzonder epistel. In een notedop de geschiedenis van hardcore cognitive science vanaf 1980, hoe een kleine kerngroep van wetenschappers de motor was achter belangrijke ontwikkelingen waar destijds jonge wetenschappers zoals Stellan Ohlsson en Anders Ericsson intensief in participeerden. Ik kan er jaloers op zijn, zo’n kerngroep van cognitief psychologen was er niet in Nederland, ook niet rond A. D. de Groot die in 1946 toch een hoeksteen van die cognitieve psychologie had gelegd. Een bijzondere charme van het werk van Ohlsson is dat het in de breedte gaat met op het oog sterk uiteenlopende thema’s, terwijl het telkens om grensverleggend onderzoek gaat. Verrassend is dan om te zien wat uiteindelijk deze onderscheiden thema’s met elkaar verbindt. Ik noem er dus maar een aantal, ongeveer in de volgorde waarin ze in het voorwoord opduiken:



1. The need to override experience


Ik heb dit hoofdstuk na twee jaar opnieuw gelezen, en dat was best wel verrassend. Ik kan nu beter plaatsen waar Ohlsson het over heeft. De wereld waarin we leven is voor een belangrijk deel niet statisch en voorspelbaar, maar voortdurend anders en onvoorspelbaar. Ook op verschillende niveaus van analyse: de dag van vandaag, dit jaar, dit mensenleven, tijdsspannen van duizenden jaren. In dit boek komen die verschillende niveaus ook telkens weer terug, bijvoorbeeld in de vraag of een fenomeen dat we op micro-niveau zien, opschaalbaar is naar bovenliggende niveaus. Zoals de kust van Engeland en Schotland dezelfde structuur blijft houden, ook als je steeds kleinere gedeelten bekijkt.


Ohlsson begint dan met een stukje wetenschapsgeschiedenis: natuurkunde uiteraard. Het beeld dat hij schetst kennen we wel van Dijksterhuis zijn Mechanisering van het wereldbeeld: de natuurkunde van Newton enzovoort is de wetenschap van het kunstmatige, het laboratorium, het voorspelbare. Maar dat is dus niet de wereld waarin wij leven. Die wereld is vooral chaotisch, onvoorspelbaar, complex, en emergent (Bedau & Humphreys, 2009). Nancy Cartwright heeft al uitvoerig beschreven hoe onze mooie natuurkunde een netjes opgepoetst beeld van de fysische wereld geeft. Te netjes.



Als Ohlsson verwijst naar literauur die ik hier afzonderlijk wil noemen, zal ik dat erbij zetten. Dijksterhuis, Bedau & Humphreys, Cartwright komen in zijn uitgebreide literatuurlijst niet voor.

E. J. Dijksterhuis (1950/1975). De mechanisering van het wereldbeeld.

Nam P. Suh (2005). Complexity. Theory and applications. Oxford University Press. isbn 0195178769 info

Mark A. Bedau and Paul Humphreys (Eds) (2008). Emergence. Contemporary readings in philosophy and science. MIT Press. isbn 9780262524759 dedicated website

Nancy Cartwright, bijvoorbeeld (1993) How the Laws of Physics Lie pdf; (1993) The Dappled World. A Study of the Boundaries of Science info; (met Penrose, Shimony en Hawking:) (1997) The large, the small and the human mind. info

I. Prigogine (1997). The end of certainty: Time, chaos, and the new laws of nature. info [Ohlsson p. 10]


Ohlsson zal voortdurend de mechanistische wetenschapstheorieën tegenover de complexiteitstheorieën zetten. Niet omdat de eerste categorie onjuist zouden zijn: op hun eigen domein hebben zij zeker nut en geldigheid (Newton’s wetten hebben ons ongelooflijke voorspoed gebracht). Zo ook met leertheorieën: de meeste zijn lineair van karakter, voorspelbaar, enzovoort, maar hebben geen goede verklaringen voor creativiteit, aanpassing en geloofsverandering. Ohlsson brengt theorieën over de voorspelbare wereld samen onder het label empirisch inductivisme (morgen zal net zo als gisteren en vandaag zijn).



3. The production of novelty


In dit hoofdstuk geeft Ohlsson aan de hand van een historische lijn een analyse van waar de theorievorming over creativiteit tekortschiet in het geven van een volledige verklaring. Het is moeizaam leeswerk, maar absoluut onmisbaar. En dan is daar ineens een passage die een aantal grote puzzelstukken op hun plaats lijkt te leggen. Het onderwerp is de Gestalt-theorie van Wertheimer-Köhler-Koffka: een prachtige theorie, maar natuurlijk geen theorie van alles wat het denken betreft. Er draait niets om de precieze formulering van Ohlsson, ik heb de passage vrij vertaald:

Het feit dat iedere situatie op meerdere manieren is te interpreteren [is te ‘zien’: Gestalt-sprongen] geeft wel antwoord op de vraag hoe iets nieuws mogelijk is, maar wat creatief denken dan precies is blijft duister [in de Gestalt=psychologie]. De Gestalt-psychologen waren dan wel bijzonder geïnteresseerd in de verschillende vormen van ‘goed denken’, maar verwaarloosden tegelijk het ‘niet zo goede denken’. In hun publicaties is analytisch denken alleen te vinden als een toch wat weerzinwekkende contrasterende vorm van denken. Wertheimer schrreef over ‘blinde’ probleemoplossingen en zette goede en foute missers tegenover elkaar. Het eerste type misser is een voorbode van een inzichtelijke oplossing. Slechte missers daarentegen worden besproken alsof het gaat om slecht gedrag, zoals neuspeuteren tijdens het avondeten. De Gestalt-psychologen misten een theorie over hoe mensen dan denken in de lange episoden tussen hun inzichten, en hadden dus ook maar een half antwoord op de vraag wat inzichtelijk denken dan onderscheidt. In zijn essentie omvat creatief denken inzicht, maar wat analytisch denken is, dat kon de Gestalt-psychologie niet zeggen.

p. 82-83




4. Creative insight: the redistribution theory


Als ik het goed heb, dan gaat dit hoofdstuk over het oplossen van problemen, in het bijzonder van die problemen die ondanks verwoede pogingen nog niet tot een oplossing zijn gebracht. Laat ik beginnen met een twitterdraad van april 2015


BW: Polya’s How to solve it: academisch niveau wiskunde, dus niet voor po (rekentoets!).

PW: How to solve it is geen academisch niveau wiskunde hoor. vo. veel meetkunde. Het is een heel eenvoudig boekje, ook qua wiskunde.

BW: Als ik het goed heb, werkt Polya met wiskundestudenten, niet met scholieren.

Over Polya en Probleemoplossen, lees liever eerst kleine inleiding, bijvoorbeeld: http://bit.ly/19eusiO. ;) [korte serie blogs over How to solve it, BW] Polya was topwiskundige maar hield ook lezingen voor onderwijzers over probleemoplossen e.d.

BW: Mooie blog, ga ik lezen. On Polya & problem solving see (his student) Allen Newell 1983 scan 21 Mb. Is problematisch, als ik het zo mag uitdrukken ;-) Polya-benadering alleen nuttig bij wiskunde-olympiade top.

PW: Daarover verschillen wij bepaald van mening, haha.

KdH: Daar ben ik erg nieuwsgierig naar (die meningsverschillen). Maar eerst: fijne paasdagen!

BW: Dat is mooi, dat gaan we uitwerken, toch? Ik heb dit al eens gewisseld met Jan van de Craats, vandaar mijn opmerking over wiskunde-olympiade.

BW: In je eerste citaat van Polya: ‘Wiskunde is een goede denkschool’ Dat is vooral typische onzin van wiskundigen. ‘Wiskunde bedrijven’ is voor wiskundigen, niet voor scholieren. Die maken kennis met wiskundige verworvenheden.

PW: Welnee. Alleen moeten we er vooral ook niet alleen maar psychologie van maken, natuurlijk. Het is misschien wel een beetje ijdelheid ;)

BW: Van wiskunde leren leer je wiskunde. Van Latijn leren Latijn. Van schaken schaken ;-) Het is geen ijdelheid, maar overschatting. Het is een empirische kwestie of het idee juist is. Niet, dus.

PW: Voorbarige conclusie.

BW: Helemaal niet. Het is o.a. onderzoek naar expertise, Anders K. Ericsson vooral. En onderzoek dat telkens weer de domein-gebondenheid van probleemoplossen en creativiteit laat zien.

PW: ‘Maar ik ben gefascineerd of er toch niet iets algemeens uit de destilleren valt.’ Schreef ik al eerder :)

BW: The aim of heuristic is to study the methods and rules of discovery and invention. Dat is nu bij uitstek psychologie. Eigenlijk op dit moment maar één boek: Ohlsson’s Deep learning.

PW: Hoe kun je zo enthousiast zijn over De Groot?

BW: Zijn proefschrift is een belangrijke aanjager van de cognitieve psychologie geweest. Wereldklasse.

BW: Je voorbeeld [in je blog over Polya] laat zien dat er een Deus Ex Machina nodig is om het probleemoplossen te verklaren. Daar gaat dus het werk van Stellan Ohlsson over: wat is die Deus Ex Machina, en hoe raken we die kwijt? Stel: De prof ziet dat, en hoe, de student is vastgelopen, en geeft een hint: denk eens aan . . . Maar dat is valsspelen. De vervolgstap is: Polya stelt een lijst op van veel door hem gebruikte hints, en geeft die aan de student. Helpt dat de student? Dat lijkt me een empirische kwestie. Ik denk dat het een heel klein beetje helpt.

Een algemeen probleem is dit: beschrijven hoe wiskundigen hun problemen aanpakken levert niet een didactiek op.

Dat ‘valsspelen’ is een geintje, natuurlijk. Prof helpt student bij het leren, heel erg prima, zo hoort het.

PW: Is, zeg, logisch denken ook een te verwerven vaardigheid? Wat zijn ‘verworvenheden’?

BW: Met ‘logisch denken’ kan ik niet uit de voeten. Logica is een heel bijzonder vak ;-)

PW: Logica kan van alles betekenen. Helaas geldt eenzelfde vage begripsdefiniering ( helemaal niet eigenlijk) . . .

PW: Wat bedoel je met die deus ex machina, vraag ik me nog af.

BW: Een deus ex machina dekt het ontbreken van een deugdelijke verklaring toe. Zie bovenaan http://www.benwilbrink.nl/literature/anderson_2007.htm het citaat van Allen Newell.

BW: Er is een verklaring nodig voor het oplossen van een hardnekkig probleem. Hoe gaat dat precies? Polya verklaart probleemoplossen niet. Nu was dat ook niet zijn bedoeling maar het is goed te beseffen dat hij idd niets verklaart.

PW: Ja dat snap ik. Maar hier? Wat voor soort verklaring zou dat moeten zijn? Waarom het werkt?

BW: Je doet vast regelmatig creatief werk. Waar komen je creatieve ideeën vandaan? Heb je daar introspectief toegang toe?

PW: Nou, introspectie had ik nog in gedachten, haha. Ik dacht, dat vindt ie niks :) Ik heb wat gefrutseld met o.a. die voorbeelden van Drijvers... Mét introspectie. Maar expert hé.

BW: Je bent met een lastig onderwerp bezig, de hele avond, gaat even naar de wc, en ineens is daar dat briljante idee. Hoe kan dat? Waar ik op doel is: die introspectie is tamelijk eenvoudig: er is eerst niets, een onbeschreven blad, en ineens is daar het idee.

PW: Tsja, nou komen er cliché's: reorganisatie, nieuwe combinaties. Geen onbeschreven blad.

BW: Het is neuropsychologie, niet voor introspectie toegankelijk, wel voor de fMRI-scanner, modellen van cognitieve architectuur.

PW: Oók. Oók neuropsychologie. Deels niet toegankelijk.

BW: Bijvoorbeeld: hoe lost een scholier eenvoudige algebraïsche vergelijkingen op? Haal hier pdf op: John R. Anderson (2005). Human symbol manipulation within an integrated cognitive architecture. Cognitive Science, 29(3), 313-341. Haal hier nog wat meer cliché's, gefotografeerd en al: pdf ophalen, van: Cameron S. Carter, V. Andrew Stenger, Eli M. Silk, Adam Goode, John R. Anderson, Yulin Qin, Yulin Qin, Kate Fissell (2004). The change of the brain activation patterns along with the children’s practice in algebra equation solving. Proceedings of National Academy of Sciences,101(15), 5686-5691.

BW: Je zou kunnen zeggen: mijn hersenen hebben een nieuwe combinatie van kennis gevonden, een combinatie die precies past in het slot van het probleem waarmee ik worstel. Maar dat is geen verklaring, alleen maar een beschrijving van wat er op een of andere manier moet zijn gebeurd. De enige theorie die ik ken, die wél een verklaring kan geven, is Stellan Ohlsson 2011.

PW: Zal 't eens lezen. Een Gestaltswitch verklaart ook niets.

BW: Inderdaad, het is een switch, maar waarom en hoe? De betreffende theorie is niet eenvoudig samen te vatten. Helaas. Het is op zich van belang dat er een theorie nodig is, en nu beschikbaar is in een eerste editie, om probleemoplossen te verklaren. Het geeft aan dat we met onderwijsdoelen als ‘leren denken, probleemoplossen, creatief zijn’ geweldig op moeten passen.

BW: Oké, je bent helemaal vastgelopen met je probleem, er is geen mannetje in je hoofd die je op weg helpt, je leraar is niet te bereiken. Hoe is het mogelijk uit deze doodlopende steeg te geraken? Een nachtje slapen? Als dat een oplossing oplevert, wat is er dan in tussentijd gebeurd? Herbert Simon heeft er eens een artikeltje aan gewijd [zoek ik nog terug], dat was speculatief, geen aanzet tot theorie. De oplossing moet komen uit kennis die je al hebt, maar die kennelijk onbereikbaar is. Hoe kan die bereikbaar worden, wat is het neuro(psycho)logische mechanisme dat zich zonder ‘jouw sturing’ ontrolt, die eerder onbereikbare kennis toch bereikbaar maakt? Stel, je hebt de meta-cognitie dat je zelf de kennis niet hebt om het vastgelopen probleem toch op te lossen. Dan kun je bijv. je boekenkast eens langs lopen: misschien vind je een onderwerp dat je weer op weg kan helpen. Bij een wiskundig probleem kun je kijken of je een Schaum hebt waar mogelijk vergelijkbaar type probleem in is behandeld (heb ik vaak gedaan). Als je probleem kenmerken heeft die als zoekterm in Google zijn te gebruiken, dan is dat te proberen. Wat je met dit soort acties aan het doen bent: kijken of je een ‘klik’ kunt vinden tussen wat je weet dat je probleem is, en informatie die relevant zou kunnen zijn. Dat is een vorm van patroonherkenning, pattern matching, zou je kunnen zeggen. In patroonherkenning zijn we ontzettend goed: lopend in een drukke winkelstraat herken je probleemloos op afstand iemand die je in jaren niet hebt gezien. Herkenning in een flits. Zo’n Polya-lijstje is niet meer dan een hulpmiddeltje bij dat zoeken door je boekenkast, of door een Schaum over calculus. Alle kans, bij een serieus probleem, dat een korte zoektocht niets oplevert. Dan leg je het probleem terzijde, en ga je andere dingen doen. (In een examen: eerst andere opgaven maar eens maken). Dan kan gebeuren dat je een tijd later—je bent je literatuur aan het bijwerken—iets tegenkomt dat die ‘klik’ geeft. Of je ziet een documentaire, over iets totaal anders dan het onderwerp van je probleem, maar er zit iets in dat als een dekseltje op het potje van jouw probleem past: serendipiteit. Pasteur, zeg maar. Zo’n ‘externe’ zoektocht naar ontbrekende informatie is transparant, daar is geen bijzondere theorie voor nodig. Kan het een model zijn voor hoe een ‘interne’ zoektocht verloopt: je meta-cognitie is dat je de nodig kennis wel hebt, maar hij is niet bereikbaar.

PW: Je kunt natuurlijk onderscheid maken tussen automatische en gecontroleerde processen. Probleemoplossen zoals bij Polya gaat over gecontroleerde processen. Een synaptische sprong is automatisch. Patroonherkenning ook. Gestaltswitch ook. Zie boven, synaptische sprong :) Misschien duale processen: automatisch ongecontroleerd in hersenen + gecontroleerd, formeel, symbolisch.

BW: Dan is het nu tijd om naar Stellan Ohlsson te gaan, voor het neurologische model zeg maar. Ik heb dat niet paraat, ik trek wat tijd uit om het opnieuw te bestuderen. Heeft te maken met vurende neuronen, en drempels waar ze bovenuit moeten komen. Zoiets.

BW: Catchword: ‘spreading activation’. Oorspronkelijk artikel John R, Anderson (1983). A spreading activation theory of memory. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 22 pdf ophalen. Maar dit is nog geen probleemoplos-theorie

insight.png

BW: Serendipiteit: ik vind vandaag op een boekenkraam: Sybren Polet (1993). De creatieve factor ‘Hoe werkt het onbewuste proces?’ ;-) Daar sluit deze afbeelding van het probleem mooi op aan (Ohlsson, 2011). Op p. 104-5 lees ik zomaar dat de niet-routinematige contextopgaven in de #rekentoets de leerlingen makkelijk op een verkeerd been zullen zetten (naar dead ends leiden). Fig 4.3 geeft het probleem aan, zoals dat overigens algemeen bekend is. Nog niet een theorie hoe impasse wordt overwonnen.

PW: Dit lijkt op: less constrained = more general. Polya beweert dat generalisatie soms kan helpen bij probleemoplossen. Maar niet zo overtuigend generalisatie als abstractie = weglaten van irrelevante elementen kan wél helpen.

Weglaten van irrelevante elementen is al deel van de oplossing, en kan dus tot dead end solution leiden :-(

PW: Maar de praktijk zou moeten zijn: zoek hier bewust naar, zie boven.

BW: Je bent compleet klaar met bewust zoeken: je zit in een impasse.



Een mooi citaat waar Ohlsson het hoofdstuk mee begint. Het komt mij niet vreemd voor: Gestalt Psychologie zat stevig in het kandidaatsprogramma voor psychologie in Utrecht, ten tijde van Johannes Linschoten. Er staat mij bij dat het vak werd gegeven door de heer Sacco, en dat het moeilijke boek van Koffka (in zijn moeizame Engels geschreven) de stof was.


Het werk van de creatieveling (zoals dat van een wetenschapper) bestaat voor het grootste deel uit routine en analytisch denken, met af en toe momenten van inzicht (een creatieve inval). Die momenten zijn echt momenten. Ohlsson noemt het fenomeen ‘het beginsel van de krenten in de pap’, Raisins in the Dough Principle. De opgave is nu om deze creatieve momenten te verklaren: het gebeuren van het inzicht uiteen te leggen in deelprocessen die eenvoudig genoeg zijn om niet naar verdere verklaringen te hoeven zoeken. Maar dan nog wel even demonstreren dat deze eenvoudige deelprocessen inderdaad leiden tot denkgebeurtenissen, mental eventes, geen ‘denkactiviteiten’ want het gaat om autonome processen. Ohlsson hakt het probleem in drie secties:

  1. framing the problem of insight (p. 88)
  2. Analytical problem solving (p. 93) en
  3. The theory of insight (p. 104)

Het gaat mij om die laatste sectie, maar ik zal toch de voorafgaande twee ook doornemen.


De meeste problemen in deze wereld worden soepeltjes opgelost door vaklui die van wanten weten. Of door examenkandidaten die goed in de stof zitten. Maar goed, vaak komen problemen op het bordje van mensen of leerlingen die niet de intellectuele bagage hebben die nodig is voor hun oplossing. Geen van die categorieën probleemoplossen is voor ons interessant. Wél interessant: de kandidaat die een probleem krijgt op te lossen, de kennis daarvoor ook in huis heeft, maar zich toch in het probleem verslikt — en een tijd later de impasse blijkt te kunnen doorbreken. In dit laatste geval blijkt de impasse‘onterecht’ (unwarranted): de kandidaat had de benodigde kennis wel, maar die was kennelijk niet bereikbaar. Komt die kennis ineens wél beschikbaar, dan zeggen we dat deze persoon een ‘inzicht’ heeft. Ik blijf maar dicht bij het Engelse insight. Als dat inzicht inderdaad tot de oplossing leidt, noemt Ohlsson het ‘volledig inzicht’, anders is het ‘vals inzicht’. Een tussencategorie is het ‘gedeeltelijke inzicht’: de kandidaat moet nog verder met zijn probleem omdat met het gedeeltelijke inzicht de oplossing nog niet in zicht is. Ohlsson noemt de vierslag van search, impasse, insight & aftermath de ‘inzichtreeks’. So far, so good. Niets wetenschappelijks hier, het gaat om onomstreden verschijnselen die iedereen wel kent. Maar een en ander schreeuwt wel om verklaring. Ik citeer een hele alinea:


Even if rare, the insight sequence cries out for explanation. The paradox is that a person sometimes enters an impasse that is unwarranted in the sense that he does in fact possess all the knowledge and competence required for the desired solution. If he is capable of solving the problem (as proven by his eventual success), then why does he experience an impasse? If the relevant cognitive resources are available, then why are they not brought to bear? What causes impasses? The second half of the insight paradox is that unwarranted impasses, once entered, can be resolved. If something is blocking the productive application of the person’s knowledge and competence to the problem at hand, then why does he not stay in the impasse until limits on time and resources force him to give up? Why does the blockage not persist?

p. 92


Next stop: analytical problem solving (p. 93).

redistribution theory answers the four creativity questions


  1. How are novel ideas possible? ( . . . ) a problem does not determine its own representation; alternative representations are always possible. A system that is able to represent is thereby also able to represent differently.

  2. . . . what are the key features that distinguish creative processes . . . ? ( . . . ) In creative processes, the analytical processing is punctuated by one or more representational changes that revise the search space.

  3. . . . what gives direction to the creative process? ( . . . ) the main determinant is the structure of the person’s processing network. ( . . . ) The direction of an insight event is massively contingent and for all practical purposes unpredictable.

  4. . . . What are the limiting factors? ( . . . ) no amount of feedback will help, if the person’s mind is not prepared. It must contain the knowledge needed to construct the alternative representation. Representational change can only resolve unwarranted impasses.

Ohlsson, 2011, p. 117







5. Creative insight writ large







6. Adaptation


Over het leren van vaardigheden. Nee, dat is een beetje krom geformuleerd: vaardigheden oefen je, declaratieve kennis leer je. Hoewel, dat leren van declaratieve kennis kun je natuurlijk oefenen noemen. Afijn. Dit is een belangrijk hoofdstuk. In eerste aanleg had ik over dat belang heen gelezen, omdat het oude koek is die Ohlsson hier behandelt. Maar de koek komt in negen smaken, en dat smaakpalet is waar het om draait. Minder mysterieus: bij het oefenen van een vaardigheid gaat het al gauw om meerdere leermechanismen, contingent op meerdere typen informatie die de oefening ‘sturen’. Het bijzondere van de behandeling die Ohlsson het oefenen van vaardigheden geeft is nu precies die integratie van tot negen verschillende typen informatie met hun bijbehorende leermechanismen in het verwerven van één en dezelfde vaardigheid. En het is bijzonder omdat in de literatuur, zeker in de onderzoekliteratuur, meestal gaat over één leermechanisme en één type informatie dat daarbij van belang is. Op basis van de onderzoekliteratuur is het dan ook lastig om zich een beeld te vormen van het leren van een vaardigheid in de wereld van alledag, laten we zeggen dat het leren optellen beneden de twintig is. Het mag ook ingewikkelder: de substitutieregel voor het evalueren van integralen (die zich daartoe lenen). Autorijden. Whatever.


Irving I. Gottesman & Daniel R. Hanson (2005). HUMAN DEVELOPMENT: Biological and Genetic. Processes. Annual Review of Psychology, 56, 263-286. abstract Dit is precies de lijn van denken zoals Ohlsson (2011, hoofdstuk 1) die aangeeft: dynamisch, emergent, aanpassing, tegenover de oude benadering vanuit vaste gegevenheden zoals genetische opmaak van het individu. Lees het abstract


Het leren van een vaardigheid in het dagelijkse/schoolse leven is ongetwijfeld een ingewikkelde combinatie van deze negen typen van informatie met hun leermechanismen. Wie alleen naar de vorderingen kijkt, en die in grafische vorm brengt, ziet dan al gauw regelmatigheden in die leercurven. Newell & Rosenbloom behandelen de formule ervoor: een machtsfunctie — power law


(1)     Tn = T1 × n-a


De tijd T die nodig is om de taak voor de n-de keer te doen is gelijk aan de tijd nodig voor de eerste keer, maal het aantal trials n tot de macht -a. Die a is een parameter die van situatie tot situatie verschilt. Tenslotte is de ene taak de andere niet. Zie voor de nitty gritty details en de relevante theorie het artikel van Newell & Rosenbloom.


Hoe is dit relevant voor bijvoorbeeld de didactiek van het rekenonderwijs, of de discussie over wat heet ‘de vaardigheden van de 21e eeuw’: niet-monotone cognitieve processen? Het antwoord op de tweede vraag geeft Ohlsson nu juist met heel zijn boek. Het antwoord op de eerste vraag zal ik zelf moeten opstellen. Maar met deze lange aanloop is wel duidelijk waar dat naartoe gaat: bij het leren rekenen komen veel verschillende leermechanismen om de hoek kijken, zodat te verwachten is dat op dogmatische leest geschoeide didactieken ernstige leemten zullen laten zien. Dat zal waarschijnlijk zowel voor de reformdidactiek gelden (constructivisme, sociaal constructivisme, situationisme, ‘realistisch rekenen’ dus) als voor conventionele didactieken. Mijn verwachting is dat de conventionele didactiek uit een dergelijke analyse goed tevoorschijn zal komen, maar dat zal ingewikkelder komen te liggen wanneer het gaat om de vaardigheid om contextopgaven aan te pakken.


In terms of the magnitude of the improvement, practice is the most powerful manipulation of behavior known to cognitive psychologiststweet

p. 173


But if his [the novice] performance is flawed or incomplete, why does practice engender a flawed or incomplete skill?

p. 174


English is not a programming language for the human mind. A satisfactory theory of skill acquisition should explain why this is so.

p. 174


Our familiarity with instructional situations veils the underlying conceptual puzzle: How does instruction work?

p. 176


In short, the familiar act of practcng a cognitive skill raises six fundamental questions:
  1. Mechanism
  2. Sufficiency of practice
  3. Necessity of practice
  4. Gradual improvement
  5. Transfer effects
  6. Efficacy of instruction.

p. 177


Ohlsson Nine Modes Theory


Ik was even vastgelopen op de Nine Modes Theory (sectie die begint op p. 199). Het blijkt dat je voor een goed begrip juist de daaraan voorafgaande sectie The Information Specificity Principle aandachtig moet bestuderen (192-199).


Een hoofdrol daarin speelt figuur 6.3 op blz. 193, waarin globaal drie fasen van skill acquisition onderscheiden zijn.


Fase 1 ‘getting started’ (p. 194) gaat over het geklungel om een iets nieuws voor de eerste keer tot een ‘goed’ einde te brengen. Maar pas op: ‘goed’ kan dus hartstikke fout zijn, het is alleen maar ‘goed’ omdat je erin bent geslaagd een antwoord te vinden/beredeneren/construeren whatever. Dat antwoord kan fout zijn, om tal van verschillende redenen.

In deze Fase 1 kunnen zomaar een stuk of wat leermechanismen tegelijk een rol spelen, of soorten informatie. De mechanismen die Ohlsson hier noemt (instructie, redennren met beschikbare declaratieve kennis, gebruik maken van praktische kennis (Thorndike: elementen) die van nut lijkt voor het probleem, kijken hoe anderen het doen (voorbeelden), gewoon proberen.

Die leermechanismen zijn alleen in fase 1 relevant, lijkt het. In fase 2 en 3 komen andere leermechanismen aan de bak.


Fase 2 (Mastery). Let weer op. Bij Ohlsson heeft ‘mastery’ een iets andere betekenis dan elders in de onderwijsliteratuur. Het is nog geen vaardigheid, maar slechts het consistent correct uit kunnen voeren, in een mogelijk veel te traag tempo etcetera. In Fase 2 gaan we dus van een gebrekkige uitvoering als resultaat van Fase 1 naar een consistent correcte uitvoering.  

De bottom line is simpel: iedere nieuwe poging kan ofwel goed ofwel fout aflopen. Twee leermechanismen dus: leren van wat je goed doet (Thorndike: strangthening), leren van je fouten. Over leren van fouten gaat hoofdstuk 7.

Maar ook leren van wat goed doet is nog niet zo eenvoudig als het lijkt, want bij iedere nieuwe poging is er weer een nieuwe situatie, en de vraag is dan hoe je uit een eerdere goede poging informatie put voor een volgende poging onder iets andere omstandigheden. Inductie-probleempje. Ohlsson: bottom-up rule generation.

Aha, het gaat om het leren van regels, in situatie S, bij doel G, doe A. Als in een iets andere situatie S' die actie  A ook goed is, dan is kennelijk van belang wat situatie S en S' gemeen hebben. Enzovoort.

Ohlsson zegt hier dat een en ander in computermodellen is uitgewerkt. Dat is mooi. Maar hoe werkt het in het onderwijs? Eerder verwees hij (p. 196) naar Hilgard & Bower 1966 (heb ik tot mijn beschikking) en natuurlijk naar Edward Thorndike. Hoe dat ook zij, het lijkt me niet problematisch, maar ik moet wel even de juiste vindplaatsen uit de literatuur bij elkaar scharelen (noemt Ohlsson ze in zijn notes?).

Leren van fouten is het pièce de résistance. Interessant is allereerst te constateren dat een goede theorie daarvoor tot nu toe kennelijk ontbrak. Het onderwijs heeft het dus zonder theoretische onderbouwing voor het leren van fouten moeten doen. Het kan zomaar zijn dat een stevige theorie voor het leren van fouten kan leiden tot krachtiger methoden in het onderwijs. Ik ben benieuwd.


Merk op dat in het onderwijs vaak genoegen wordt genomen met leren dat in de buurt komt van Ohlsson’s mastery: ‘kun je het consistent goed?’ Maar dat kan natuurlijk niet echt de bedoeling zijn, op zijn minst gaat het om vaardigheden die de moeite waard zijn om te leren, dus ook de moeite waard om ze bij te houden. Ik vermoed dat het bijhouden van vaardigheden die je maar net ‘beheerst’ een frustrerende aangelegenheid is, en dus verwaarloosd zal worden. Verlies verlies. Het onderwijs zal dus ook met Fase 3 aan de bak moeten.


In fase 2 is doelgericht oefenen (Ericsson) dus van groot belang: als je er met je gedachten niet bij bent, blijft het generaliseren van aanvankelijke regels buiten bereik.


Fase 3. Optimization.


Dit gaat over automatiseren: snelheid en behendigheid ontwikkelen. Verkortingen ontdekkingen en gebruiken. Een bijzonder soort verkorting is: 6 x 7 al zo vaak uitgerekend hebben dat het antwoord meteen al in het werkgeheugen opduikt (statistical regularities).


Ohlsson schrijft het niet, maar het mag duidelijk zijn: als een vaardigheid de moeite van het leren waard is, dan is het zaak dat leren voort te zetten tot en met stevig in deze Fase 3.

En dat is wat typisch ontbreekt in progressivistisch onderwijs, dat blijft makkelijk hangen in Fase 1: allerlei weetjes over de vaardigheid verzamelen, maar de vaardigheid zelf dus niet in de vingers krijgen.


Een verdere verdieping op Fase 3 zou bestaan uit Ericsson’s deliberate practice, waarbij het uiterste wordt gehaald wat betreft mogelijke verkortingen en ‘statistical regularities’ (chunking?).





de kern van het leren


Wat ik ga schetsen is de kern van het leren. Er zijn tal van belangrijke zaken die er direct verband mee houden, maar dat wil ik allemaal even buiten beeld houden (‘transfer’: geen probleem op zich, maar een vorm van leren; ‘leren leren’: waarschijnlijk een onzinnig idee omdat de bekende leerprocessen vooral onbewuste processen zijn [mijn idee, een stelling dus]).


Het interessante van de werkwijze van Stellan Ohlsson is dat hij absoluut geen geouwehoer en losse einden accepteert, en zeker geen mannetjes in hoofden (homunculi). Een goede theorie voor een bepaald leerproces moet bijvoorbeeld de empirische data goed verklaren (niet verrassend), maar ook een simulatie van dat leerproces moet dat doen (dat is wel verrassend, en des te meer zo omdat het Ohlsson en collega’s lukt om die truc goed uit te voeren). In bijv. SOAR en ACT-R zijn een bijna alle door Ohlsson straks te onderscheiden 9 leermechanismen wel terug te vinden, dus onderbouwen met bronnen kan op die manier pijlsnel gebeuren: heeft Ohlsson dat zelf al gedaan, bijvoorbeeld in de voetnoten?


Een eerste grove indeling is dat het eerste stadium van een leerproces eruit bestaat om het betreffende type opgave te proberen totdat het de eerste keer helemaal lukt; het tweede stadium bouwt verder tot beheersing van de vaardigheid: er kan een betrouwbare prestatie worden neergezet; het derde stadium bouwt erop voort: het handelingsverloop wordt verkort, en geautomatiseerd. De indeling is alleen om een idee te geven: scherpe scheidslijnen zijn er niet.


information specificity principle p. 192

Bron voor het principe: Ohlsson 2008a


Om welke leerprocessen gat het? De psychologie kent uiteindelijk maar een stuk of negen onderscheiden leerprocessen. De meeste daarvan zijn altijd wel aan de orde bij leren dat die naam mag hebben; ook dat is een slordig door elkaar heen lopen, al horen sommige leerprocessen evident bij het begin van het leren, andere bij het eindstadium ervan. Het is nog een behoorlijke klus om deze negen kort neer te zetten, en met de relevante literatuur (sleutelpublicaties) te onderbouwen. Maar dat is te doen. Ik zal de negen leerprocessen hier kort noemen. Ze hebben in ieder geval gemeen dat ze werken op basis van de informatie die beschikbaar is voor de lerende, en dat er een doel is (een criterium voor wat een adequate prestatie is). Ik gebruik even de termen die Ohlsson hanteert (pp 201-202)


  1. Proceduralization
  2. Practical Reasoning
  3. Learning from analogy
  4. Internalization - learning from examples
  5. Caching
  6. Generalization
  7. Learning from error
  8. Shortcut discovery
  9. Optimization


  1. Proceduralization: voer maar eens uit wat de leraar net heeft uitgelegd over hoe je het zou moeten doen. Extreem voorbeeld: het handboek piloot uit het hoofd kennen betekent nog niet dat je een vliegtuig kunt besturen.
  2. Practical Reasoning: op basis van aanwezige kennis beredeneren hoe de gestelde opgave kan worden opgelost. Dit is wat veel mensen denken hoe het meestal gaat, maar meestal gaat het niet zo. Het kán wel, dat wel.
  3. Analogy: op basis van een analoog probleem een aanpak voor het huidige probleem kiezen. Dit komt bijvoorbeeld voor in het werk van George Polya over wiskundige probleemoplossen (maar is niet de kern van Polya’s probleemoplossen).
  4. Internalization: leren van voorbeelden. Hier is een uitgebreide onderzoekliteratuur over. In het reken- en wiskundeonderwijs heel bekend.
  5. Caching: we proberen maar wat (trial and error), en houden ons vast aan wat succes heeft.
  6. Generalization: als een poging succes heeft gehad, proberen verder te komen door te bedenken wat de succesvolle poging onderscheidt van de niet succesvolle.
  7. Learning from error: als een poging een ander resultaat oplevert dan verwacht, kan de informatie daaruit worden benut om een betere poging (= regel) te bedenken. Dit is een nog niet goed onderzocht gebied; Stellan Ohlsson biedt een theorie aan, in zijn hoofdstuk 7.
  8. Shortcut discovery: verkorten van het handelingsverloop. Met de nodige ervaring is het steeds beter mogelijk om stappen te verkorten of over te slaan.
  9. Optimization: dit is wat we ‘automatiseren’ noemen. Er komt een moment dat 7 x 8 zo vaak is uitgerekend, dat het antwoord meteen al uit het geheugen beschikbaar is.


Dit lijstje doorlezend, is het duidelijk dat hier nog het een en ander aan verheldering bij hoort. De claim van Ohlsson is dat deze lijst van negen leerprocessen/leermechanismen vrijwel alles dekt wat er aan leerprocessen te beleven valt, dus ook aan leerprocessen in het onderwijs. Laten we even aannemen dat Ohlsson gelijk heeft (hij claimt het wel, maar zegt erbij dat de claim niets voorstelt omdat deze in het psychologische veld vanzelfsprekend is).


Deze negen leerprocessen vormen een sterk theoretisch kader om er allerlei problematiek en gedoe in het onderwijsveld mee aan te pakken. Misschien wel om te beginnen de claims van protagonisten van de ‘vaardigheden van de 21e eeuw’.



7. error correction: The Specialization Theory


Een lastig hoofdstuk: er moeten knoppen worden omgezet. Het gaat vooral over declaratieve kennis. De knop die moet worden omgezet: dit is niet zozeer beschrijvende kennis, alswel voorschrijvende (prescriptieve) kennis. Ik zei al dat het lastig gaat worden. Het leren in dit domein (als onderscheiden van het oefenen van vaardigheid) gebeurt door op basis van eenvoudige regels te komen tot telkens iets uitgebreidere regels die voorkomen dat in specifieke situaties de aanvankelijk eenvoudiger regels tot fouten leiden. Het mechanisme is dan kort door de bocht geformuleerd dat voortdurend op basis van de beschikbare declaratieve kennis wordt voorspeld wat het aanvaardbare resultaat van acties moet zijn (dit is vooral vaak een onbewust proces). Een fout kan natuurlijk ontstaan door een moment van onoplettendheid, dan is een herstel van de fout geen probleem; dit is niet de categorie van fouten die Ohlsson hier bij de taas heeft. Als er geen aanvaardbaar resultaat is, er is een fout opgetreden, dan is dat omdat op een specifiek punt het resultaat afwijkt van de verwachting. Ergo: de verwachting klopt niet, dus de regel geeft in deze situatie een fout resultaat en moet worden uitgebreid met clausule die fouten van dit type voortaan afvangt.

Een aardige conlusie die je hier misschien zou kunnen trekken (niet genoemd door Ohlsson) is dat het leren langs deze lijn zich goed verdraagt met de cognitive load theory. Immers, de leerling begint met een eenvoudige regel, die geen al te grote mentale belasting oplevert, en gaat met deze regel oefenen in situaties waarin de eenvoudige regel aanvaardbare resultaten oplevert. De vervolgstap is dan: toepassen in situaties waarvoor de regel te eenvoudig blijkt, zodat deze kan worden verbijzonderd. De regel wordt dus complexer, maar dat blijft hanteerbaar omdat de onderliggende eenvoudige regel ondertussen zo is geoefend dat deze als chunk en minimale belasting van het werkgeheugen oplevert, en de extra complicatie er dus makkelijk bij kan. Maar dit dus terzijde.


De laatste secties in dit hoofdstuk zijn het belangrijkst, voor wie het onderwijs op het oog heeft dan. Het is daarvoor wel nodig om de theorie van de constraints paraat te hebben, de knop omgezet te hebben wat declaratieve kennis betreft. Maar dan zijn er ook een reeks interessante onderzoeken beschikbaar, die verhelderen hoe het leren volgens deze theorie in zijn werk gaat: scheikundige formules, tellen, aftrekken. Simulatiestudies vooral, maar die blijven niet vrij zweven omdat ze wel degelijk de empirische resultaten uit ander onderzoek ook moeten kunnen verklaren.


p. 205
Het hoofdstuk begint heel erg ‘21e eeuw’: alles verandert voortdurend, de vaardigheden van gisteren passen niet meer op de taken van vandaag en morgen. Een mooi begin, want Ohlsson gaat in dit hoofdstuk behandelen hoe we dit probleempje cognitief-psychologisch moeten zien: niets nieuws onder zon, het is gewoon het uitbouwen van al aanwezige vaardigheden. De veranderende omgeving dwingt ertoe op een vanzelfsprekende manier: de vaardigheid van gisteren is net niet toereikend want leidt tot fouten, en daar precies de informatie in die nodig is om de vaardigheid zodanig te verbijzonderen dat het allemaal weer klikt. Hoe? Dat behandelt Ohlsson in dit hoofdstuk. Het interessante hiervan is bovendien dat het aloude ‘transferprobleem’ ineens niet meer blijkt te bestaan: het is een gewoon leerproces geworden, niets bijzonders. Ik koppel even terug naar een citaat van Bruner, op p. 205 gegeven.


Bij het sturen van doelgericht gedrag is de kern van de zaak: de gelegenheid om het verkregen resultaat te kunnen vergelijken met wat was bedoeld, zodat het verschil tussen die twee de grond is voor een verbetering.

Bruner (1970). The growth and structure of skill. In K. Connolly: Mechanisms of motor skill development. (63-94). Academic Press [p. 67]


Het aardige van dit citaat: Bruner is door constructivisten tot hun goeroe gebombardeerd. Ik heb er dus een genoegen in om te laten zien dat hij door constructivisten verkeerd wordt geïnterpreteerd. Het sturen van doelgericht gedrag is natuurlijk niet iets dat door een homunculus gebeurt; het zal meestal onbewust zijn. Het controlemechanisme, als ik dat zo mag noemen, is overigens goed beschreven in ACT-R-theorie (Anderson, 2007).


De enige literatuurverwijzingen in zijn inleidende sectie komen uit de evolutionaire hoek, omdat de mens bij uitstek gespecialiseerd lijkt te zijn in het vermogen om van eigen fouten te leren.


framing the problem


p. 206



error detection




error correction


The anatomy of a single learning event


p. 229 3e alinea
HS: Heuristic Self-Improvement. Dit is een simulatieprogramma van Ernest Rees en Stellan Ohlsson. Een snelle vertaling: Voor een simulatie geef je het model een zoekruimte op, gedefinieerd als een uitgangssituatie voor het probleem, een doel, en een verzameling beschikbare acties. Bovendien geef je een aantal aanvankelijke regels op minimale condities, en een aantal constraints die voor de gestelde taak bepalen wat correct is. Het model leert al doende: maakt fouten op weg naar het gestelde doel, detecteert deze en corrigeert ze door de gemankeerde regel te specialiseren.


p. 230

In science education, students often acquire problem-solving skills in two steps. First, the student studies the relevant theory, its concepts and principles, presented in a declarative format. Second, the student attacks some class of problems for which the theory specifies correct solutions, and the student practices until he has mastered a relatively well-defined strategy for this class of problems.


Stellan Ohlsson gaat dan verder het beschrijven van de simulatie van het leren werken met Lewis-structuren in scheikunde; zie ook de oorspronkelijke publicaties Ohlsson (1993 waarvan een versie online beschikbaar is; 1996b).


p. 233
De drie centrale begrippen zijn

  1. declaratieve kennis is voorschrijvend, niet beschrijvend; het gaat niet om waarheden , maar om beperkingen (constraints). Ohlsson vat het netjes samen. Een en ander lijkt in te houden dat ik de paragraaf ‘inferentie’ in Toetsvragen ontwerpen grondig moet herzien.
  2. Praktische kennis (vaardigheid) begint algemeen en wordt al lerend meer specifiek. Dat is een scherpe stelling, omdat de algemene opvatting is dat leren gaat van concreet (specifiek) naar abstract (algemeen), niet omgekeerd. (In 2008 wekte werk van Jennifer Kaminski in deze richting (publicatie in Science) nogal wat beroering, ook in Nederland en België, en leidde De Bock en Verschaffel e.a. tot replicatieonderzoek). Voetnoot 38 gaat daar wat uitgebreider op in, o.a. de niveaus van Piaget, en voeg dus ook maar de niveaus van Van Hiele en van Freudenthal hieraan toe. Spectaculair. Vaardigheden worden geleerd door oefening, niet door inductief redeneren. Het resultaat daarvan is niet abstractie, maar competentie. “According to the specialization principle, the acquisition of practical knowledge thus moves in the opposite direction to what is often assumed in education, philosophy and psychology.”
  3. In deze theorie ligt de aandacht op de informatie besloten in negatieve uitkomsten, niet die in positieve uitkomsten.



Stellan Ohlsson (1993). The interaction between knowledge and practice in the acquisition of cognitive skills. In A. Meyrowitz & S. Chipman: Foundations of knowledge acquisition: Cognitive models of complex learning (147-208). Kluwer. pdf onderliggend rapport [aanwezig: KB, ter inzage, nog niet ingezien]



Stellan Ohlsson (1993). Abstract schemas. Educational Psychologist, 28, 51-66. abstract [nog ophalen]



Stellan Ohlsson (1994). Declarative and procedural knowledge. In T. Husen & T. Nevelli-Postlewaithe: The international encyclopedia of education (2nd edition, volume 3, 1342-1434). Pergamon Press [ws aanwezig Wassenaarseweg]



Stellan Ohlsson (1996a) Learning from performance errors. Psychological Review, 103, 241-262.



Stellan Ohlsson (1996b). Learning from error and the design of task environments. International Journal of Educational Research, 25, 419-449. abstract



Stellan Ohlsson & Antonija Mitrovic (2006). Constraint-Based Knowledge Representation for Individualized Instruction. Computer Science and Information Systems, 3, 1-22. pdf [zie ook publicaties van Tanja Mitrovic in Artificial Intelligence in Education: over constraint-based tutors, enzovoort] Niet door Ohlsson genoemde literatuur over het leren van fouten




Johannes Bauer & Christian Harteis (Eds.) (2012). Human Fallibility. The ambiguity of Errors for Work and Learning. Springer. table of contents



Martin Gartmeier, Johannes Bauer, Hans Gruber & Helmut Heid (2008). Negative Knowledge: Understanding Professional Learning and Expertise. Vocations and Learning, 1, 87-103. pdf



Johannes Bauer (2008). Learning from Errors at Work. Studies on Nurses’ Engagement in Error-Related Learning Activities. Inaugural-Dissertation zur Erlangung der Doktorwürde der Philosophischen Fakultät II (Psychologie, Pädagogik und Sportwissenschaft) der Universität Regensburgpdf



the problem of transfer


Ohlsson begint met geschiedenis van het begrip overdracht (transfer) in de psychologie, in de uitvoerige noten 40 en 41 (434-435).


noot 42 en 43:


noot 45, 48: over leren tellen (niet over transfer)


noot 46, 47, 49


[vertaald] Deze uitleg van mentale buigzaamheid impliceert dat de vraag hoe lerenden nieuwe vaardigheden verwerven en de vraag hoe zij al verworven vaardigheden aanpassen en overdragen van de ene taak of klasse van omstandigheden naar een andere, een en dezelfde zijn. In tegenstelling tot gevestigde opvattingen in de cognitieve psychologie, is er geen afzonderlijk probleem met overdracht; preciezer: er is geen afzonderlijk probleem van verwerving. Mensen leren nieuwe vaardigheden door hun eerdere vaardigheden over te dragen naar nieuwe situaties. Een succesrijke theorie van de overdracht is daarom tevens een succesvolle theorie van de verwerving [van vaardigheden], maar het omgekeerde is niet waar. Theorieën die overdracht verklaren door een proces voor overdracht toe te voegen aan een theorie van verwerving zijn waarschijnlijk onjuist. Het primaire casus is de aanpassing, niet de verwerving op basis van een schone lei.

Ohlsson p. 245


Exit flexibility en transfer als 21st century skills.


the problem of tutoring




Kurt VanLehn, Stephanie Siler, Charles Murray, Takashi Yamauchi & William B. Baggett (2003): Why Do Only Some Events Cause Learning During Human Tutoring? Cognition and Instruction, 21, 209-249. abstract



Norbert Wiener’s insight




Literature




Michelene T. H. Chi & Stellan Ohlsson (2005). Complex declarative learning. In K. J. Holyoak & R. G. Morrison: The Cambridge Handbook of Thinking and Reasoning (Pp. 371-399). Cambridge University Press. pdf



Stellan Ohlsson (2007a). The effects of order: A constraint-based explanation. In: F. E. Ritter, J. Nerb, E. Lehtinen & T. M. O’Shea: In order to learn: How the sequence of topics influences learning (151-165). Oxford University Press.



Stellan Ohlsson (2008a). Computational models of skill acquisition. In Ron Sun: The Cambridge handbook of computational psychology (359-395). Cambridge University Press. [niet online][nog niet gezien, UB Leiden; PSYCHO C6.-144] [als eBook in KB]


Hierin de oorspronkelijke formulering van het Specificity Principle.



Chi, M.T.H. (Submitted). Learning from Observing Experts. To appear in J.J. Staszewski (Ed.), Expertise and skill acquisition: The impact of William G. Chase. New York: Psychology Press. (gebaseerd op dit congres)



Herbert A. Simon (1999). Learning to research about learning. Keynote address. In Sharon M. Carver & David Klahr: Cognition and Instruction. Erlbaum. inhoudsopgave; pdf van concept.



usage


Er zijn wel voorbeelden van interessante (onderzoeks)projecten op dit gebied. Zo laten Cakir e.a. (2009, in Binkley et al., 2010) zien hoe een groep deelnemers aan het onderwerp ‘mathematische modellen’ hun activiteiten zodanig moeten organiseren dat zij goed gebruik kunnen maken van elkaars inzichten en bijdragen om effectief samen te werken. De groep heeft een gemeenschappelijke (digitale) werkomgeving waar verschillende modaliteiten (grafisch, narratief, symbolisch) bij elkaar komen en bijdragen aan de gezamenlijke oplossing van de gestelde problemen. Het stimuleert de groepsleden om te werken met meervoudige realisaties van mathematische artefacten en leidt volgens de onderzoekers tot deep learning of mathematics.

De toekomst telt. SLO. p. 28. De originele passage: zie de box hierbeneden. De parafrase van SLO ligt wel erg dicht bij de originele tekst: beter is het om dan de passage als citaat weer te geven . . . . .

For example Cakir, Zemel and Stahl (2009) have shown how group participants, in order to collaborate effectively in group discourse on a topic like mathematical patterns, must organize their activities in ways that share the significance of their utterances, inscriptions, and behaviors. Their analysis reveals methods by which the group co-constructs meaningful inscriptions in the interaction spaces of the collaborative environment. The integration of graphical, narrative, and symbolic semiotic modalities facilitates joint problem solving. It allows group members to invoke and operate with multiple realizations of their mathematical artifacts, a characteristic of deep learning of mathematics.

Marilyn Binkley, Ola Erstad, Joan Herman, Senta Raizen, Martin Ripley, & Mike Rumble (2010). Defining 21st century skills. University of Melbourne.. p. 23



Jared T. Ramsburg and Stellan Ohlsson (2016). Category Change in the Absence of Cognitive Conflict. Journal of Educational Psychology, 108, 98-113. abstract




Michelene T. H. Chi & Stellan Ohlsson  (2005). Complex declarative learning. In K. J. Holyoak & R. G. Morrison (Eds.), The Cambridge Handbook of Thinking and Reasoning (Pp. 371-399). Cambridge University Press. [PSYCHO C6.2.-61] pdf



Stellan Ohlsson (2013). Beyond Evidence-Based Belief Formation: How Normative Ideas Have Constrained Conceptual Change Research. Frontline Learning Research open access




Jonathan W. Schooler, Stellan Ohlsson, and Kevin Brooks (1993). Thoughts Beyond Words: When Language Overshadows Insight Journal of Experimental Psychology: Genral, 122, 166-183 pdf







2 november 2017 \ contact ben apenstaartje benwilbrink.nl

Valid HTML 4.01!   < http://goo.gl/VVHqGu