简介:儿童心理学的研究如何更加有效地直接为提高我国人才素质服务?如何以心理科学为基础,立足于我国的教育实际,逐步建立我们自己的教育科学实验研究体系?为此目的,我们以“儿童推理过程的发展与教育”的实验研究为基础,经过多年的理论及上万人次的实验和各种形式的社会探测,逐步确定了《学习与全面发展》这个总课题,并把总课题的理论“物化”成一套工具——《3·3.3…系列智能学具》。我们这项研究的一个特点就是把科研成果的普及推广作为整个科研工作的有机组成部分。这套学具的应用过程就是我们同广大教师,家长和学生结合在一起深入进行科学实验的过程;同时它也是为教育实践服务取得社会效益的过程。目前,学具的一种型号已经在国内十多个省市的幼儿园、小学、中学、师范院校以及科研单位试用。为有组织、有计划地在国内逐步推广这项科研成果,我们已经同北京、天津、沈阳、徐州、蚌埠、杭州和遵义等地的有关单位签订了合作研究的协议书,还有几个地区的单位,即将同我们签订协议。为使各协作点的普及推广工作深入持久地向前推进,使这项科研成果更有效地为提高我国人才的素质和当前的教育改革服务,我们通过这个专栏:1.向老师、家长和学生提供有关学具的理论和方法方面的具体指导;2.介绍教师、家长和学生运用学具的收获体会、教案和个案等;3.交流各地协作研究工作的动态、信息。本栏的编者是中央教育科学研究所教育心理研究室的学习与发展组。愿这个专栏成为一座架在科研工作者与教育实际工作者之间的“立交桥”。欢迎各协作点的同志踊跃来稿。来稿可直接寄:北京北环西路10号中央教科所《3·3·3》编辑组。
简介:大数据和机器学习在医学研究领域获得越来越多的应用和关注.人体作为复杂的生理和演化系统,具有开放性、不确定性、非线性、多层次性、动态性、突现等特征.从复杂性哲学的视角出发,分析了人工智能医学在方法论和认识论上的优势和问题.人工智能医学可以利用海量数据,搜集复杂的特征信息,发掘并识别多种变量之间的相关性,通过机器学习捕获数据中的复杂与非线性关系,克服还原主义的局限,消除不确定性,提高预测的准确性.疾病过程所体现出的动态复杂性和过程敏感性,复杂系统的不确定性和突现特征,使得人工智能医学对疾病和治疗状态的预测和长时段的预测难以实现.人工智能利用相关性所做的预测,虽然准确,但因为因果解释的缺失和路径依赖,不能直接用于临床上的医学照料,需要医生具身的临床经验和知识辅助判断.治疗的临床情境的重要性与数据化上的困难,也给当前人工智能医学实现从精准预测到有效治疗带来了挑战.