Персонализированные алгоритмы искажают процесс обучения и усиливают излишнюю уверенность в неправильных знаниях — к такому выводу пришли ученые из Университета штата Огайо в своем новом исследовании, опубликованном в Journal of Experimental Psychology: General.
В ходе эксперимента с участием 346 человек исследователи изучали влияние алгоритмов персонализации на процесс познания. Участникам предлагалось познакомиться с условными «инопланетянами», обладающими шестью переменными характеристиками, которые раскрывались по запросу. Алгоритмы регулировали, какие именно черты участники видели чаще, тем самым ограничивая их в выборе данных для изучения. Исследование показало, что под управлением таких алгоритмов пользователи сужают поле внимания, исследуют лишь ограниченный объем информации и, даже отвечая неверно, оказываются чрезмерно уверены в своих знаниях.
Особенно тревожным стал факт, что даже при отсутствии предварительных знаний об объекте, алгоритмы быстро формируют у участников ложные убеждения, создавая искаженное восприятие реальности. Важным выводом стало то, что из-за узкой выборки информации пользователи формируют неверные обобщения и уверены в их универсальности, хотя на самом деле их знания отсутствуют или весьма ограничены.
Это исследование приобретает особое значение в контексте образования и воспитания подрастающего поколения. Использование персонализированных рекомендаций на образовательных платформах и в цифровой среде, ориентированной на потребление, а не на комплексное изучение, может привести к формированию «фильтровых пузырей» и усилению когнитивных искажений. Авторы предупреждают, что подобные эффекты снижают качество обучения и могут оказывать негативное влияние на формирование критического мышления и объективного восприятия информации.
✅ Еще Что-то хорошее в канале Сергея Журихин
#алгоритмы #персонализация #обучение #когнитивныеискажения #цифровойфильтр
#фейки #цифровоеобразование #искусственныйинтеллект #цифроваяграмотность
📱
