Un cadre pratique pour faire de l'IA un partenaire de réflexion. L'article Comment j'utilise l'IA pour apprendre de nouveaux sujets plus vite : un cadre d'apprentissage assisté par IA est apparu en premier sur Towards Data Science.
Que l'IA change notre façon de travailler, de penser et d'apprendre pour le meilleur ou pour le pire reste une discussion en cours, avec un camp arguant que l'IA nous fait moins réfléchir et un autre soulignant qu'elle réduit considérablement le travail monotone et augmente la productivité. Alors que l'IA continue de perturber le travail de niveau débutant des praticiens de données et des développeurs, l'apprentissage continu et le perfectionnement des compétences sont essentiels. Je crois que nous devrions tirer parti des capacités de l'IA et l'utiliser comme partenaire de réflexion pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage, comme si nous étions debout sur les épaules de géants. Je vais partager trois approches pour construire un flux de travail assisté par IA qui réduit les frictions dans l'apprentissage de tout nouveau sujet, y compris capturer des idées, trouver des ressources, prioriser l'attention, comparer des concepts similaires, et pratiquer la répétition espacée et le rappel actif. L'objectif n'est pas d'externaliser l'apprentissage et la réflexion à l'IA, mais de rendre plus facile de commencer, de répéter et d'intégrer dans la vie quotidienne.
1. Utilisez le mode vocal de l'IA pour l'exploration. Notre processus d'apprentissage progresse naturellement à travers quatre phases, depuis le fait d'être complètement nouveau dans un domaine de connaissances jusqu'à ce que les connaissances deviennent intuitives et difficiles à expliquer : ne pas savoir ce que vous ne savez pas (inconnues inconnues), savoir ce que vous ne savez pas (inconnues connues), savoir ce que vous savez (connues connues), ne pas savoir ce que vous savez (connues inconnues). J'ai trouvé que discuter avec l'IA en utilisant le mode vocal est un excellent point d'entrée dans ce parcours d'apprentissage, en particulier pendant l'étape des inconnues inconnues, où l'exploration compte plus que la précision. Au lieu de naviguer dans un océan de concepts inconnus et d'idées incomplètes, nous pouvons verbaliser nos questions pour organiser notre pensée tout en permettant à l'IA de transformer des hypothèses à moitié formées en chemins plus structurés pour l'exploration.
2. Utilisez les compétences de l'IA pour des instructions répétables. Vous réaliserez bientôt que de nombreuses questions que nous posons à l'IA suivent une structure similaire ou ont les mêmes exigences de formatage mais sont appliquées dans différents contextes.
Source: Towards Data Science · Résumé par HeadlinesBriefing