Andrea di Sessa

Andrea di Sessa
Urodzić się	( 03.06.1947 ) 3 czerwca 1947
Alma Mater	Princeton University (AB) Massachusetts Institute of Technology (doktorat)
Instytucje	Massachusetts Institute of Technology University of California, Berkeley

Andrea diSessa (ur. 3 czerwca 1947) jest badaczką edukacji i autorką książki Turtle Geometry about Logo. Jest także autorem często cytowanych artykułów naukowych dotyczących epistemologii fizyki, eksperymentów edukacyjnych i konstruktywistycznej analizy wiedzy. Halem Abelsonem stworzył środowisko programistyczne Boxer w Massachusetts Institute of Technology .

Historia osobista

DiSessa uzyskał tytuł AB z fizyki na Uniwersytecie Princeton w 1969 roku oraz tytuł doktora. Doktorat z fizyki uzyskał w 1975 roku w Massachusetts Institute of Technology. Obecnie jest profesorem edukacji Evelyn Lois Corey na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley, a od 1995 roku jest członkiem National Academy for Education.

Niektóre z jego znaczących prac w dziedzinie badań nad edukacją koncentrują się na koncepcji inteligencji materiałowej i umiejętności obliczeniowych oraz innowacjach ontologicznych i roli teorii w badaniach opartych na projektowaniu.

Inteligencja materialna

Inteligencję materialną można traktować jako podzbiór rozproszonego poznania , gdzie odnosi się do nowej wiedzy, która rozwija ludzką inteligencję i umiejętności poprzez interakcję z komputerem oraz istniejącą umiejętność obsługi komputera w środowisku społecznym. Może to być również ogólna zdolność narzędzi, aw szczególności komputerów, do zwiększania inteligencji i umiejętności ludzkiego umysłu. Został ukuty przez Andreę DiSessę w jego książce „ Changing Minds: Computers, Learning and Literacy” . Zamiennie używa terminów alfabetyzm obliczeniowy, alfabetyzm materialny i inteligencja materialna. Koncepcyjnie na inteligencję materialną wpływa konstrukcjonizm i teoria rozproszonego poznania . Koncepcja ta jest podobna do konstrukcjonizmu, ponieważ użytkownik nadaje sens otaczającemu go światowi za pomocą narzędzia, a interakcja z tym narzędziem jest pomocna w kształtowaniu rozumienia świata. Jest podobny do poznania rozproszonego, ponieważ koncentruje się na „społecznym i materialnym kontekście aktywności poznawczej, tak aby kulturę, kontekst i historię można było powiązać z podstawowymi koncepcjami poznania”.

Inteligencja materialna musi być zależna od materiału (narzędzia lub komputera), ale musi też być społeczna. Mówi, że „Inteligencja materialna nie znajduje się ani w umyśle, ani w samych materiałach. Rzeczywiście, sprzężenie działań zewnętrznych i wewnętrznych jest skomplikowane i krytyczne”. Hatch i Gardner szczegółowo omówili społeczny aspekt ludzkiej inteligencji w swoim rozdziale dotyczącym rozproszonych funkcji poznawczych. Stwierdzili, że uczenie się ma charakter społeczny i ma miejsce zawsze, gdy ludzie wchodzą ze sobą w interakcje, chociaż sposób uczenia się może się różnić w zależności od 1) sił kulturowych, 2) sił lokalnych i 3) sił osobistych, przy czym siły kulturowe są najmniej motywujące siły, a siły osobiste są siłą najbardziej motywującą. Jest to istotne, ponieważ przypadki inteligencji materialnej zdarzają się na poziomie indywidualnym, które są kształtowane przez osobiste doświadczenia, a następnie rozprzestrzeniają się na zewnątrz, wpływając na kulturę.

Przykłady inteligencji materialnej

Typowym przykładem inteligencji materialnej jest rachunek różniczkowy. Kiedy Newton odkrył rachunek różniczkowy, była to forma inteligencji materialnej, ponieważ używał tego narzędzia (umiejętności czytania i pisania oraz zdolności naukowych) do pogłębiania swojej wiedzy. Nie miało to jednak żadnego znaczącego wpływu na ogólną ludzką inteligencję w tamtym czasie, ponieważ było to pojęcie trudne do zrozumienia. Leibniz wprowadził prostsze zapisy rachunku różniczkowego, czyniąc go dostępnym dla ogółu ludzi, a tym samym czyniąc go stałym członkiem programów nauczania matematyki na całym świecie. Inteligencja materialna może stać się tak wszechobecna jak tradycyjna umiejętność czytania i pisania tylko wtedy, gdy wspierają ją wszystkie złożone siły społeczne innowacji, adopcji i współzależności, nawet jeśli pochodzi ona od jednostki lub małej grupy ludzi.

W dzisiejszym świecie wyszukiwarka Google może być uważana za przykład inteligencji materialnej. Kiedy została wynaleziona w 1998 roku, była wiedzą dostępną tylko dla „elit technologicznych”, ale obecnie jest powszechnym narzędziem, za pomocą którego zwykli ludzie budują swoją inteligencję lub wiedzę na najbardziej podstawowym poziomie. Ma to na celu podkreślenie faktu, że Google miał zalety, których nie miały inne wyszukiwarki, a wspierały go złożone siły społeczne innowacji, adopcji i współzależności. Ta technologia komputerowa jest narzędziem, które zwiększa inteligencję zwykłych ludzi, umożliwiając im robienie ciekawszych rzeczy dzięki nowej wiedzy.

Chociaż kuszące jest myślenie, że sztuczna i materialna inteligencja są podobne ze względu na ich związek z komputerami i myśleniem komputacyjnym, są to dwie bardzo różne koncepcje. Różni się od sztucznej inteligencji (AI), ponieważ sztuczna inteligencja umieszcza w maszynie istniejącą ludzką wiedzę lub jej ulepszoną wersję; mając na uwadze, że inteligencja materialna to nowa wiedza, która rozwija ludzką inteligencję i umiejętności poprzez interakcję z komputerem oraz istniejące umiejętności obsługi komputera w środowisku społecznym.

Linki zewnętrzne

• Oficjalna strona internetowa w Berkeley