Four Levels of Learning and Representation in Modeling Scientific Discovery

Ş. Kocabaş, TÜBİTAK-Marmara Araştırma Merkezi, Türkiye.

Abstract

In this paper we examine how different levels of representation and learning can be integrated in computational models of discovery. We have designed a program, CER, which simulates some of the research activities carried out in the process of the discovery of high-temperature superconductors by Bednorz and Muller in 1986. These activities include goal and strategy choosing, proposing experiments, designing experiments, data collection, generating and testing hypotheses, modifying hypotheses, and generating explanations. The CER system integrates learning methods such as classification, learning by instruction, generalization and specialization, and by explanation based learning, In this way the program can perform learning at three different levels.

Özet

Bu makalede, farklı temsil ve öğrenme seviyelerinin bilgisayarlı keşif modellerine nasıl entegre edilebileceği incelenmiştir. 1986'da Bednorz ve Muller tarafından yüksek sıcaklıktaki süper iletkenlerin keşfi sürecinde yürütülen araştırma faaliyetlerinin bir kısmını simüle eden bir program olan CER'i tasarladık. Bu aktiviteler arasında amaç ve strateji seçimi, deney önerme, deney tasarımı, veri yer alıyor. hipotezleri toplama, üretme ve test etme, hipotezleri değiştirme ve açıklamaları üretme. CER sistemi sınıflandırma, öğretmeyle öğrenme, genelleme ve uzmanlık gibi öğrenme yöntemlerini ve açıklamaya dayalı öğrenme yöntemlerini bütünleştirir, Bu şekilde program üç farklı düzeyde öğrenmeyi gerçekleştirebilir.

Tam Metin

Bildirinin tamamını görüntülemek için aşağıdaki dosyayı indiriniz.