Active Learning چیست؟

عبارت Active Learning بسته به زمینه‌ی استفاده دو معنی متفاوت دارد:

1. یادگیری فعال در آموزش و یادگیری انسانی – رویکردی که در دانشگاه‌ها و مدارس استفاده می‌شود.

2. یادگیری فعال در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین – استراتژی‌ای برای کاهش هزینه‌ی برچسب‌گذاری داده‌ها.

در ادامه هر دو را توضیح می‌دهم.

بخش اول:  یادگیری فعال در آموزش انسانی

 تعریف

یادگیری فعال مجموعه‌ای از روش‌ها و رویکردهای آموزشی است که در آن دانشجو یا یادگیرنده نقش اصلی را دارد و به‌جای دریافت منفعلانه‌ی اطلاعات، درگیر فعالیت‌های فکری، حل مسئله، تحلیل، بحث و تعامل می‌شود.

در یادگیری فعال، ذهن دانشجو «عملیاتی» کار می‌کند:

• تحلیل می‌کند

• پیش‌بینی می‌کند

• توضیح می‌دهد

• می‌سازد

• مقایسه می‌کند

• سؤال می‌پرسد

این روش برخلاف کلاس‌های سنتی است که دانشجو فقط شنونده است و نقش او منفعل.

 اهداف یادگیری فعال

• افزایش عمق یادگیری

• تقویت تفکر انتقادی

• افزایش یادسپاری بلندمدت

• بالا بردن انگیزه و مشارکت

• پیوند دادن یادگیری با مسائل واقعی

 مهم‌ترین روش‌ها و تکنیک‌ها

1. یادگیری مبتنی بر مسئله (PBL)

دانشجو با یک مسئله واقعی روبه‌رو می‌شود و خودش باید راه‌حل بیابد. استاد فقط «تسهیل‌گر» است.

2. یادگیری مشارکتی (Collaborative Learning)

کار تیمی، بحث گروهی، پروژه و تبادل نظر.

3. Minute Paper

آخر کلاس دانشجو در یک یا دو دقیقه خلاصه می‌نویسد که:

• چه یاد گرفت؟

• چه بخشی را هنوز متوجه نشده؟
  این روش هم یادگیری را عمیق می‌کند و هم به مدرس بازخورد می‌دهد.

4. Flipped Classroom (کلاس وارونه)

دانشجو درس را در خانه می‌بیند (ویدئو یا کتاب)،
کلاس صرف تحلیل، تمرین و کار گروهی می‌شود.

5. Peer Instruction (آموزش همتایان)

دانشجویان به یکدیگر درس می‌دهند. این روش در دانشگاه MIT و توسط Eric Mazur توسعه یافت.

6. Case Study

تحلیل سناریوهای واقعی و تصمیم‌گیری.

7. Debate & Discussion

بحث و مناظره برای تقویت تفکر انتقادی.

 مزایا

• افزایش مشارکت

• بهبود مهارت حل مسئله

• درک عمیق‌تر مفاهیم

• ایجاد تجربه‌های معنادار و کاربردی

 چالش‌ها

• نیاز به زمان بیشتر

• نیاز به طراحی آموزشی قوی

• سخت‌تر بودن مدیریت کلاس

• نیاز به مشارکت فعال دانشجویان

بخش دوم:  Active Learning در یادگیری ماشین (Machine Learning)

حالا می‌رسیم به معنای تخصصی‌تر که در هوش مصنوعی استفاده می‌شود و بسیار مهم است.

 تعریف

در یادگیری ماشین، Active Learning روشی است که در آن مدل به‌طور هوشمند انتخاب می‌کند کدام داده‌ها برچسب‌گذاری شوند تا با کمترین هزینه، بهترین کیفیت آموزش حاصل شود.

دلیل اهمیت این روش:

• برچسب‌گذاری داده‌ها ممکن است بسیار گران یا وقت‌گیر باشد
  (مثلاً برچسب‌گذاری تصاویر پزشکی یا اسناد حقوقی).

ایده اصلی

به‌جای اینکه:

❌ همه داده‌ها برچسب بخورند

در یادگیری فعال:

✔ مدل فقط مهم‌ترین داده‌ها را برای برچسب‌گذاری انتخاب می‌کند
✔ و به انسان متخصص می‌دهد تا آن را برچسب‌گذاری کند
✔ سپس با داده‌های جدید دوباره آموزش می‌بیند
✔ این چرخه تکرار می‌شود

 چرخه یادگیری فعال (Active Learning Loop)

۱. مدل یک نسخه اولیه از داده‌های بدون برچسب می‌گیرد
۲. مدل پیش‌بینی می‌کند
۳. مواردی که «بیشترین عدم قطعیت» در آن‌ها وجود دارد را پیدا می‌کند
۴. آن‌ها را برای برچسب‌گذاری به انسان ارسال می‌کند
۵. داده‌های برچسب‌خورده به مدل اضافه می‌شوند
۶. مدل دوباره آموزش می‌بیند

این چرخه تا رسیدن به دقت مطلوب ادامه می‌یابد.

 روش‌های انتخاب داده (Query Strategies)

1. Uncertainty Sampling (نمونه‌برداری مبتنی بر عدم قطعیت)

مدل داده‌هایی را انتخاب می‌کند که بیشترین شک را دربارهٔ آن‌ها دارد.
مثلاً احتمال پیش‌بینی نزدیک 0.5 باشد.

2. Query-by-Committee

چند مدل (کمیته) روی داده پیش‌بینی می‌کنند.
داده‌هایی انتخاب می‌شوند که بیشترین اختلاف بین مدل‌ها وجود دارد.

3. Expected Model Change

انتخاب داده‌هایی که اگر برچسب بخورند، بیشترین تغییر را در مدل ایجاد می‌کنند.

4. Density-Based Methods

ترکیب عدم قطعیت با اطلاعات ساختاری داده‌ها
(مثلاً نمونه‌هایی که هم نامطمئن‌اند و هم نماینده دسته‌های پُرتکرار هستند).

 انواع سناریوهای Active Learning

1. Pool-Based Sampling

رایج‌ترین حالت. مدل از یک مخزن بزرگ داده‌های بدون برچسب نمونه انتخاب می‌کند.

2. Stream-Based

داده‌ها یکی‌یکی می‌رسند و مدل تصمیم می‌گیرد آیا این داده را برچسب بدهد یا رد کند.

3. Membership Query Synthesis

مدل داده‌های جدید «تولید» می‌کند و از انسان می‌خواهد آن‌ها را برچسب بزند
(در کاربردهای حساس همیشه قابل استفاده نیست).

 کاربردهای Active Learning در صنعت

• تشخیص پزشکی (MRI، CT، رادیولوژی)

• خودروهای خودران

• فین‌تک و کشف تقلب

• پردازش زبان طبیعی (ترجمه، دسته‌بندی متن)

• رباتیک

• تشخیص صدا (Speech Recognition)

• برچسب‌گذاری تصاویر

• تحلیل داده‌های ماهواره‌ای

 مزایا

• کاهش شدید هزینه برچسب‌گذاری

• افزایش سرعت توسعه مدل

• رسیدن به دقت بالا با داده‌ی کمتر

• مناسب برای دامنه‌هایی که متخصصان کم یا گران هستند

 معایب و چالش‌ها

• پیچیدگی فنی بالا

• نیاز به متخصص برای برچسب‌گذاری

• حساسیت به نویز

• نیاز به زیرساخت مناسب برای چرخه تعامل انسان–ماشین

 جمع‌بندی نهایی

Active Learning در دو دنیا معنای متفاوت دارد:

هر دو مفهوم بر یک اصل مشترک استوارند:

یادگیرنده — انسان یا ماشین — باید فعالانه در فرایند یادگیری درگیر شود.