背後的研究問題
Hamming的結束挑戰
Hamming以直接的挑戰結束了 "You and Your Research":* '我在問你們去做偉大的工作... 你需要一個關於你想做什麼的願景... 接著你必須有勇氣去嘗試。'
他在演講中定義了偉大的研究人員的習慣 - 工作在重要問題上,容忍模糊,保持門戶開放,管理情緒。他從未定義 '偉大' 的含義,除了個人滿足感和領域影響。
這留下了:對誰偉大?什麼領域?按照誰的標準?一位武器研究人員和一位課程設計師都遵循Hamming的習慣。兩者都在自己的衡量標準上工作於重要問題上。這些習慣是必要的但不充分的。
Permacomputer四分律回答了缺少的約束。偉大的工作同時增長了8種資本形式,以自願參與的方式運作,生產自由流動的知識,並以耐心和信任的態度對待它所服務的人。
四分律:
- 真理: 開源。教育方法、分類邏輯和反饋策略對任何人都可見。智慧資本自由流動如同種子。
- 自由: 自願參與。沒有需要創建賬戶才能學習。沒有超出個人選擇的追蹤。
- 和諧: 輸入與輸出相匹配。努力產生理解。課程通過知識循環增長經驗資本:閱讀 → 回應 → 觀察反饋 → 更深的理解。
- 愛 (wu wei): 適應人們的狀況。'我不知道'得到耐心,而不是懲罰。信任學習者按照他們自己的時間表進步。
有勇氣但沒有機構支持
Hamming說: '一旦你勇氣足夠,相信你可以做重要的事情,那麼你就可以。 如果你覺得你不能,幾乎肯定你是不能的。'
彼はこれをベル研究所の研究者たちに届けた：給与を受け取る人々、ラボ、近くの同僚、組織の図書館、研究に割り当てられた時間。
真実を工学原則として
真実：オープンソースがデフォルト
真実を四元算の原則として意味するのは：オープンソースコードは独自のドキュメントを含む。レビュアーはアルゴリズムを読むことができます、信頼する出力を信じるだけでなく。
これは次のドメインで重要です：
- 教育：親はレッスンの分類ロジックを検査できますか？彼らは子供の回答の評価基準が読めるかどうか？
- 基盤インフラ：ダウンストリームユーザーは修正を適用する前に修正を検証できますか？
- セキュリティ：コミュニティは欠陥を見つける前に攻撃者が見つけることができますか？
真実の代替は中立ではなく、信頼委託です。あなたはユーザーが正しいと言って暗号化されたシステムを信頼するように求めます。信頼委託は、ユーザーがシステムが決定を確認できない場合に毎回信頼のアカウントから引き出されます。
オープンソースはこれを逆にします。すべての決定が見えるようになります。すべての分類が監査可能になります。知的資本は自由に流れ、種として散布されます：デザインはコピー、改善され、どこでも再植えられます。
分類器の監査
カリキュラムプラットフォームは、学生の回答を分類するために、秘密の機械学習モデルを使用しています。親は、子供が負のフィードバックを受けた理由を見ることができません。分類基準は、商業秘密です。
エンジニアリングの原則としての自由
自主参加のデフォルトとしての自由
四位法の原則である自由は、学習のためにアカウントが必要ないことを意味します。トラッキングは、人々が選択する場合に限ります。訪問者とレッスンとの間に入るすべてのゲートは、アクセスに対する税金です。
アカウントはプラットフォームに奉仕しますが、学習者に奉仕するものではありません。トラッキング、マーケティング、およびリテンスループのために、継続的な識別子を生成します。最初の訪問時に、学習意欲が最高であることを意味するエントリポイントでの摩擦を生成します。
一度訪問した学生が、アカウントを作成せずに見えない内容を見ず、ドアで拒否されたと感じます。プラットフォームは、注意（十分なレッスンページへのナビゲーションまで）を抽出し、返還は何も提供しません。
進歩的な代替案：能力駆動型のプレゼンテーション。コンテンツは床、エンハンスメントは天井です。アカウントなしですべてのレッスン テキストが表示されます。進歩的なエンリッチメントであり、エントリーゲートではなく、進捗トラッキングおよび個別のフィードバックのためにオプトインです。
ゲートと進歩的な代替案
学習プラットフォームは、レッスンコンテンツを表示する前にアカウント作成が必要です。学生が一度訪問し、アカウントを作成せずに見ることは何もありません。
和: 知識ループ
和: 入力がマッチングの出力
和は四分位体原則であり、システムの入力がマッチングの出力であることを意味します。学生の努力が理解に転化します。理解が生まれない努力は、システムが失敗していることではなく、学生が失敗していることです。
和を中心に設計されたレッスンは、知識ループを追跡します:
読む（知的）→反応（経験的）→フィードバックの観察（生きている）→より深い理解（知的）
このループの1周ごとにマスタリーが深まります。このループは、各ハンドオフが正常に機能することが依存しています:
- 読む → 反応: コンテンツは、反応を引き出すのに十分に明確でなければなりません。
- 反応 → 観察フィードバック: クラスファイアは、反応の質を正確に反映する必要があります。
- 観察フィードバック → より深い理解: フィードバックは、次のステップに導く必要があり、現在の状態をただラベリングするだけでなく。
学生がループを回し、進化しない場合、1つのハンドオフが失敗しています。和が破壊されます。学生の努力はループに入り、理解を生まないため、システムの入力と出力が解偶合しています。
ループの故障診断
学生がレッスンに2時間費やしたが、クラシファイアは彼らの反応が「partial_understanding」としてマークされていることを繰り返し示しています。彼らは失望し、断念します。
愛：Wu Wei as システムデザイン
愛：流れを押さえない
愛は四重学科の原則であり、wu wei（無為）、流れを押さえない。学生の現在地で出会うことを意味します。
'知識がない' は忍耐をもって扱われ、処罰は受けません。説明的な質問は試行にカウントされません。システムは学習者が自分自身のスケジュールで見解に至るのを待機します。
これは感情ではなく、デザイン制約です。学生が '知識がない' と答えると罰するシステムは、不確実性を認める代わりに推測することを学ぶでしょう。これにより、クラシファイアのためにより悪いデータが生まれ、システムは学生についてより少ないことを学び、フィードバックの正確性が低くなり、知識ループが劣化します。
愛をシステムデザインとして：学生が '知識がない' と答えた場合、システムに正確なデータを提供しています。この応答には実際の意味があり、彼らが評価する応答を形成していないことを示しています。3回の試行の1つとしてカウントするのはデータを無視し、正直性を罰することです。このようなシステムは、理解の成長ではなく、従属性を引き出すものです。
試行としてカウントされる：偽
学生が質問に '知識がない' と回答します。システムは3回の試行の1つとしてカウントし、次の試行に進み、3回目の試行が終わるまで強制的に進める準備をします。