Как персонализация влияет на результаты обучения?
Недавно опубликованное в Journal of Experimental Psychology исследование касается влияния алгоритмов персонализации на процесс обучения и формирование знаний.И выводы неожиданные, к которым стоит прислушаться.
Пояснения к схеме: алгоритм персонализации предлагает пользователям те вещи, которые они с большей вероятностью посмотрят или купят. Если у алгоритма мало информации о предпочтениях пользователя, он даёт разнообразные рекомендации, почти случайно. Постепенно, наблюдая за действиями пользователя, алгоритм находит других людей с похожими интересами и начинает предлагать только те вещи, которые нравятся этой группе. Так он ограничивает выбор, делая рекомендации всё более узкими и персонализированными.
🔥 Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки
Что показало исследование
В условиях персонализации люди выбирали и изучали только те темы, которые соответствовали их интересам или предпочтениям, игнорируя другие аспекты (исследование, про методику тут). Это приводило к формированию неточных и неполных представлений о категориях, особенно тех, с которыми участники сталкивались редко.
После обучения участники были чрезмерно уверены в своих знаниях, даже если ошибались: персонализация усиливала чувство уверенности, несмотря на низкое качество знаний.
О чем это говорит?
Персонализация ограничивала разнообразие информации, что мешало формированию более полной и объективной картины мира. Исследование показывает, что персонализированные алгоритмы могут создавать «информационные пузыри», затрудняя получение новых знаний и искажая восприятие реальности.
Персонализация помогает в удобстве, но может снижать качество знаний и повышать ложную уверенность в них.
Для качественного обучения и развития важно сознательно расширять кругозор, выходя за рамки алгоритмических рекомендаций.
Что делать?
Чтобы избежать искажённого понимания, важно периодически выходить за рамки персонализированных рекомендаций и знакомиться с разнообразной информацией.
Рекомендуется осознанно искать альтернативные точки зрения и не полагаться исключительно на алгоритмы персонализации.
Методика исследования
Ученые из Университета Вандербильта и Университета штата Огайо.
Методика заключалась в том, что участникам предлагали учиться распознавать «инопланетные категории» при разной степени персонализации подачи информации.
В одном случае рекомендации были строго персонализированы, в другом — более разнообразны. После обучения участников тестировали на знание категорий и измеряли их уверенность в ответах.