机器是如何学习的？AIcon2abs方法评估研究

# 机器如何学习？AIcon2abs 方法评估
来源：https://arxiv.org/abs/2401.07386
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> 摘要：本研究在前期工作的基础上进行拓展，前期工作介绍了 AIcon2abs 方法（AI from Concrete to Abstract：向大众揭秘人工智能），这是一种旨在提升公众对机器学习（ML）理解的创新方法，面向包括 K-12 学生在内的不同年龄群体，本研究旨在评估其有效性。AIcon2Abs 采用 WiSARD 算法——一种以简洁性和用户友好性著称的无权重神经网络。WiSARD 无需联网，非常适合非技术用户及资源有限的环境。该方法通过寓教于乐的动手活动，让参与者仿佛化身为算法本身，从而直观地可视化机器学习过程并与之互动。用户可以通过实践活动，直观地可视化并理解训练与分类的内部过程。由于 WiSARD 的功能无需互联网连接，它能够从极少量的数据集中高效学习，甚至仅凭单个样本即可。这一特性使用户得以观察机器如何随着数据的增加逐步提升准确率。此外，WiSARD 能够生成代表其所学内容的"心理图像"，突出显示被分类数据的关键特征。AIcon2abs 通过一项为期六小时的远程课程进行了测试，共有 34 名巴西参与者，其中包括 5 名儿童、5 名青少年和 24 名成人。数据分析从两个角度展开：混合方法预实验（包含假设检验）以及定性现象学分析。几乎所有参与者对 AIcon2abs 给予了积极评价，结果显示参与者在实现预期目标方面的满意度很高。本研究已获 CEP-HUCFF-UFRJ 研究伦理委员会批准。

## 提交历史

提交者：Rubens Lacerda Queiroz 博士 \[查看邮箱 (https://arxiv.org/show-email/8c33ce3c/2401.07386)\] **[\[v1\]](https://arxiv.org/abs/2401.07386v1)** 2024年1月14日（周日）22:40:58 UTC（1,479 KB）**[\[v2\]](https://arxiv.org/abs/2401.07386v2)** 2024年2月23日（周五）20:20:42 UTC（1,234 KB）**[\[v3\]](https://arxiv.org/abs/2401.07386v3)** 2024年7月24日（周三）15:57:40 UTC（1,551 KB）**[\[v4\]](https://arxiv.org/abs/2401.07386v4)** 2024年12月29日（周日）14:54:43 UTC（1,737 KB）**\[v5\]** 2026年4月23日（周四）01:28:39 UTC（1,801 KB）