Self-reflexion and learning

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Self-reflection is the subject's reflection and analysis of their own understanding of reality, the principles and techniques of their activities, the correspondence of their results to their goals, and ways to improve the effectiveness of their activities. This article examines several models of self-reflection, described in terms of learning processes. It is shown that, with a non-decreasing learning curve dependent on the total learning time, the optimal strategy is to maximize the initial learning period. That is, if the conditions for acquiring and mastering experience do not change (during the activity, the subject does not receive qualitatively new information), then self-reflection is meaningless. Self-reflection is justified if, for example, the individual learning rate increases during productive activity. Hierarchical learning models are proposed, in which the achieved values of the learning criterion determine the learning rate at a higher level of the hierarchy, what can also be considered an effect of self-reflection.

Sobre autores

Dmitry Novikov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: novikov@ipu.ru
Moscow

Bibliografia

  1. 1. АНИСИМОВ О.С. Авторефлексия и самопознание // Живая психология. – 2016. – Т. 3, №1. – C. 11–28.2. БЕЛОВ М.В., НОВИКОВ Д.А. Модели опыта // Про-блемы управления. – 2021. – №1. – С. 43–60.3. БЕЛОВ М.В., НОВИКОВ Д.А. Модели технологий. – М.: Ленанд, 2019. – 160 с.4. ЛЕФЕВР В.А. Рефлексия. М.: Когито-центр, 2003. – 296 с.5. ЛИТВИНОВ А.В., ИВОЛГИНА Т.В. Метакогниция: Понятие, структура, связь с интеллектуальными и когнитивными способностями (по материалам зару-бежных исследований) // Современная зарубежная пси-хология. – 2013. – №3. – С. 59–70.6. МАЙЕР Р.В. Кибернетическая педагогика: имитаци-онное моделирование процесса обучения: монография. – Глазов: Глазов. гос. пед. ин-т, 2014. – 141 c.7. НОВИКОВ А.М., НОВИКОВ Д.А. Образовательный проект. – М.: Эгвес, 2004. – 120 с.8. НОВИКОВ Д.А. Математические модели формиро-вания и функционирования команд. – М.: Изд-во физ.-мат. лит-ры, 2008. – 184 с.9. НОВИКОВ Д.А., ЧХАРТИШВИЛИ А.Г. Рефлексия и управление: математические модели. – М.: Физматлит, 2013. – 412 с.10. Теория управления: словарь системы основных поня-тий. – М.: Ленанд, 2024. – 128 с.11. ФЕДЯНИН Д.Н., ЧХАРТИШВИЛИ А.Г. Обобщенная множественная структура информированности // Управление большими системами. – 2024. – Вып. 109. – С. 6–20.12. ЦУПИКОВА Е.В., ЦЫГУЛЕВА М.В. Эксперимен-тальная проверка модели формирования умений авто-рефлексии // Гуманитарные исследования. – 2019. – №3(24). – С. 172–178.13. DOU Z., YANG C., WU X. et al. Re-ReST: Reflection-Reinforced Self-Training for Language Agents // Proc. of the 2024 Conf. on Empirical Methods in Natural Language Processing. – 2024. – P. 15394–15411.14. FAISAL S., LOVA M., LADIN S. et al. Self-Reflection Model Based on Fact, Feeling, Finding, Future, Frame-work // Journal Teknologi Pendidikan. – 2025. – Vol. 27, No. 1. – P. 236–252.15. FLAVELL J. Metacognitive Aspects of Problem Solving // The Nature of Intelligence. Ch. 12. – New Jersey, 1976. – P. 231–235.16. GIBBS G. Learning by Doing. A Guide to Teaching and Learning Methods. – London: Further Education Unit, 1998. – 129 p.17. LEBUDA I., BENDEK M. A Systematic Framework of Creative Metacognition // Physics of Life Reviews. – 2023. – Vol. 46. – P. 161–181.18. MARÍN C., MEHANDJIEV N. A Classification Frame-work of Adaptation in Multi-Agent Systems // In: Klusch M., Rovatsos M., Payne T.R. (eds) Cooperative Information Agents // Lecture Notes in Computer Science. – 2006. – Vol. 4149. – P. 1–25.19. NOVIKOV D. Control, Activity, Personality // Advances in Systems Science and Applications. – 2020. – Vol. 20, No. 3. – P. 113–135.20. RENZE M., GUVEN E. Self-Reflection in LLM Agents: Effects on Problem-Solving Performance // arXiv:2405.06682v3.21. VARSOS K., PAPAMICHAIL M., FLOURIS G. et al. Adaptation Procedure in Misinformation Games // Auton Agent Multi-Agent Syst. – 2025. – Vol. 39, No. 22. – P. 1 47.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».