모두가 앞으로 나아갔다. 의미, 기원, 어구 단위 사용의 예

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날개 달린 단어, 어구 단위. 의미, 기원의 역사, 사용 예

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모두가 앞으로 나아갔다.

지구 위원회가 닫히고 모두가 앞으로 나아갔다.

프라 술 로지 : 모두가 앞으로 갔다.

의미 : 폐쇄된 기관(어릿광대)에 대해.

원산지 : 소련 역사 교과서 덕분에 "지구위원회가 닫히고 모두가 앞으로 갔다"라는 표현의 일부로 유명해진 문구. 사진은 RKSM의 무명 지구 위원회의 나무 문에 못을 박은 찢어진 판지에 새겨진 비문을 보여줍니다. 사진은 콤소몰 1938주년 기념 다큐멘터리 "원행복전"(20)의 한 프레임에서 찍은 것이다.

무작위 어구:

그리고 불가능은 가능합니다.

의미 :

잉태된 것의 현실에 대한 믿음에 대하여.

원산지 :

Alexander Alexandrovich Blok (18-1908)의시 "Russia"(1880 년 1921 월 XNUMX 일)에서 : "... 그리고 불가능은 가능합니다. // 긴 길은 쉽습니다. // 도로가 멀리 깜박일 때 / / 머플러 밑에서 한눈에 , // 경비원의 그리움이 울릴 때 // 마부의 귀머거리 노래! .. "

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무언가를 배우면 우리는 필연적으로 실수를 하고, 실수 없이는 아무것도 배울 수 없다고 믿어집니다. 그러나 실수를 많이 또는 적게 할 수 있으며 가장 효과적인 학습을 위해 얼마나 많은 실수가 필요합니까? 분명히, 그들 중 너무 적은 수가 없어야합니다. 왜냐하면 우리가 새로운 것을 배울 것인지 여부에 대한 질문이 생길 것이기 때문입니다.

예를 들어, 우리가 외국어로 문법 연습을 하고 있고 처음으로 100% 한다고 상상해보세요. 이것은 연습에 우리가 오랫동안 잘 배운 규칙이 포함되어 있다는 의미입니다. 그러나 너무 많은 실수가 있어서는 안됩니다. 왜냐하면 우리는 아마도 우리의 작업을 전혀 완료하지 못하고 다시 아무 것도 배우지 않을 것입니다. 우리가 거의 모든 곳에서 틀렸던 또 다른 언어 연습을 상상해 봅시다. 이 경우 우리는 무엇이 옳고 무엇이 그른지를 전혀 이해하지 못할 것입니다.

애리조나 대학교, 프린스턴 및 기타 과학 센터의 연구원들은 학습에 최적인 오류 수를 계산했습니다. 오류 수는 약 15%여야 하는 것으로 나타났습니다. 즉, 어떤 주제에 대한 모든 작업의 프레임워크 내에서 답변의 85%가 정확해야 합니다. 그러면 우리가 배우고 싶었던 것을 확실히 배울 수 있습니다. 사실, 여기에 "우리"에 대한 약간의 과장이 있습니다. 이 작업의 저자는 사람을 실험한 것이 아니라 범주별로 특정 개체를 구별하거나 짝수와 홀수를 구별하거나 큰 숫자를 구별하도록 훈련된 컴퓨터 알고리즘을 사용했습니다. 작은 것부터 숫자. 컴퓨터는 훈련 중 15% 이상 틀리지 않을 경우 가장 빨리 학습했습니다. 연구의 저자에 따르면 학습 동물을 대상으로 한 연구를 분석하면 오답의 15%로 동일한 패턴을 찾을 수 있습니다.

동일한 15%가 인간에게서 발생한다면 이것은 분명히 일부 교육 관행을 최적화하는 데 도움이 될 것입니다. 다시 말하지만, 이것은 학생들이 가장 높은 점수보다 낮은 점수를 받으려고 노력해야 한다는 사실에 관한 것이 아닙니다. 이 비율은 주로 훈련 과정, 교재 등을 개발하는 사람들에게 중요합니다. 예를 들어, 의대생이 종양이 있는 방사선 사진과 종양이 없는 방사선 사진을 구별하는 법을 배운다면 학생은 어떻게 종양이 있는지 빨리 이해할 것입니다. 그가 그러한 훈련 사진 세트에 대해 배운다면 다르며, 85%의 경우에 정확하게 답할 것입니다.

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