Az MIT új kurzusa számítástechnikával fejleszti a hallgatók szokásait

A jó szándéktól a mérhető kísérletekig

Az MIT Villamosmérnöki és Számítástechnikai Tanszékén működő új kurzus nem gépi tanulásról, mikroprocesszorokról, kriptográfiáról vagy kvantumszámítástechnikáról szól. A 6.C31, Hack Yourself hallgatói számítástechnikai eszközökkel alakítanak ki személyes eszköztárat, amely több mint 60 pozitív szokást foglal magában.

A kurzus az Experimental Study Grouppal közös kezdeményezés. Ana Bell, Carter Jernigan és Paola Rebusco fejlesztette ki, és az MIT Schwarzman College of Computing Common Ground for computing and AI education programjának része. Ez a kezdeményezés különböző tanszékeket kapcsol össze olyan kurzusok és programok létrehozására, amelyek a számítástechnikát más tudományterületekkel ötvözik.

Az oktatók szerint a kurzus abból a problémából indul ki, hogy az ismeretek önmagukban gyakran nem változtatják meg a viselkedést. Ezért a hallgatók személyes célokhoz kapcsolódó kis kísérleteket terveznek, adatokat gyűjtenek, majd megvizsgálják, működött-e a beavatkozás.

Alvás, munkaszokások és csapatmunka

A hallgatók érdeklődési területei eltérnek egymástól. Visszatérő téma az okostelefon-használat csökkentése és a rendszeresebb alvás. A harmad- és negyedévesek gyakran a munkaszokásokkal, a termelékenységgel, a munka világába való átmenettel, valamint a csapatmunkával, vezetői készségekkel és kapcsolatokkal foglalkoznak.

A kurzuson a hallgatók felméréseket terveznek, interjúkat készítenek, és az elfogultság, valamint a mérés kérdéseit is vizsgálják. A csapatmunkát kutatásokra épülő módszerekkel fejlesztik. Ilyen például az előzetes kudarcértékelés, amikor a csoport elképzeli, hogy a projekt már megbukott, felsorolja a lehetséges okokat, majd ezek megelőzésén dolgozik. Egy másik gyakorlat a megszokott felszínes beszélgetés helyett olyan kérdés használata, mint: „Mondj valami jót, ami történik veled az életedben.”

Az oktatók hangsúlyozzák, hogy nincs mindenki számára egyformán legjobb beavatkozás. A cél ezért egy széles eszköztár kialakítása, amelyből minden hallgató kiválaszthatja a számára működő módszereket.

A kártyák kézzelfogható emlékeztetőként működnek

A kurzus egyik sajátos eleme az Intention cards nevű kártyagyűjtemény. A professzionálisan nyomtatott, játékkártya méretű lapok egy-egy kutatásokra épülő szokást vagy stratégiát foglalnak össze néhány szóban, színes, mesterséges intelligenciával létrehozott képpel kiegészítve. A hallgatók hetente néhány új kártyát kapnak, a félév végére pedig több mint 60 lapot gyűjtenek össze.

A kártyákat füzetben tárolják. Az oktatók megfigyelése szerint a hallgatók átrendezik, újra előveszik, és magukkal viszik a gyűjteményt. Rebusco szerint ez olyan időben elosztott ismétléshez és felidézéshez vezet, amelyet a kurzus tanulási elvként is tárgyal.

Sarah Hopp, a 6-3 Computer Science and Engineering szak hallgatója szerint a kártyák egyszerre segítik az emlékezést és működnek személyes emléktárgyként. Amitoj Singh pedig a flow állapotáról szóló óra után hosszabb, összefüggő időblokkokat alakított ki a céljaihoz, hogy a rövid megszakítások kevésbé zavarják a munkáját.

Az AI-eszközök kritikus értékelése is része a kurzusnak

A hallgatók generatív AI-t használhatnak ötletek feltárására vagy adatok elemzésére, de közben értékelniük kell a kérés, azaz a prompt, és a kapott válasz minőségét is. Ana Bell szerint a tartósan hasznos készség nem a jelenlegi AI-eszközök kezelésében szerzett jártasság, hanem annak megtanulása, hogyan lehet bármely későbbi eszközt értékelni.

A kurzus oktatói azt szeretnék, hogy a hallgatók jobb kérdéseket tudjanak feltenni. A képzésben a számítástechnikai gondolkodást a jóléti és tanulási kérdések elemzésére alkalmazzák: a nagy problémákat kisebb részekre bontják, beavatkozásokat tesztelnek, majd az eredményeket értékelik. A megközelítés így a személyes fejlődést és az adatvezérelt gondolkodást ugyanabban a tanulási folyamatban kapcsolja össze.