Eine Lernkurve ist eine grafische Darstellung der sich ändernden Rate, (im Durchschnittsmenschen) für eine gegebene Tätigkeit oder Werkzeug zu erfahren. Gewöhnlich ist die Zunahme in der Retention der Information nach den anfänglichen Versuchen am schärfsten, und gleicht dann allmählich aus, bedeutend, dass immer weniger neue Information nach jeder Wiederholung behalten wird.

Die Lernkurve kann auch bei einem flüchtigen Blick die anfängliche Schwierigkeit vertreten, etwas und in einem Ausmaß zu erfahren, wie viel dort nach der anfänglichen Vertrautheit erfahren soll. Zum Beispiel ist das Windows-Programm Notizbuch äußerst einfach zu erfahren, aber bietet sich wenig danach. Auf dem anderen Extrem ist der UNIX unheilbar kranke Redakteur Vim, der schwierig ist zu erfahren, aber eine breite Reihe von Eigenschaften dem Master anbietet, nachdem sich der Benutzer belaufen hat, wie man es arbeitet. Es ist für etwas möglich, leicht zu sein, zu erfahren, aber schwierig dem Master oder hart mit wenig außer dem zu erfahren.

Das Lernen der Kurve in der Psychologie und Volkswirtschaft

Die erste Person, um die Lernkurve zu beschreiben, war Hermann Ebbinghaus 1885. Er hat gefunden, dass die Zeit verlangt hat, um sich ein Quatsch-Wort vergrößert scharf als die Zahl von vergrößerten Silben einzuprägen. Rechnungen des Psychologen Arthur haben eine detailliertere Beschreibung gegeben, Kurven 1934 zu erfahren. Er hat auch die Eigenschaften von verschiedenen Typen besprochen, Kurven, wie negative Beschleunigung, positive Beschleunigung, Plateaus und Ogive-Kurven zu erfahren. 1936 hat Theodore Paul Wright die Wirkung des Lernens auf der Arbeitsproduktivität in der Luftfahrtindustrie beschrieben und hat ein mathematisches Modell der Lernkurve vorgeschlagen.

Das Wirtschaftslernen von der Produktivität und Leistungsfähigkeit folgt allgemein denselben Arten von Erfahrungskurven, und haben Sie interessante Nebenwirkungen. Leistungsfähigkeit und Produktivitätsverbesserung können als ganze Organisation oder Industrie- oder Sparlernprozesse, sowie für Personen betrachtet werden. Das allgemeine Muster ist erster, die beschleunigen und sich dann verlangsamen, weil das praktisch erreichbare Niveau der Methodik-Verbesserung erreicht wird. Die Wirkung, lokale Anstrengung und Quellengebrauch durch das Lernen von verbesserten Methoden zu reduzieren, hat paradoxerweise häufig die entgegengesetzte latente Wirkung auf das folgende größere Skala-System, durch die Erleichterung seiner Vergrößerung oder Wirtschaftswachstums, wie besprochen, im Paradox von Jevons in den 1880er Jahren und aktualisiert im Khazzoom-Brookes-Postulat in den 1980er Jahren.

Breitere Interpretationen der Lernkurve

Am Anfang eingeführt in der Bildungs- und Verhaltenspsychologie hat der Begriff eine breitere Interpretation mit der Zeit und Ausdrücke wie "Erfahrungskurve" erworben, "Verbesserungskurve" "hat Verbesserungskurve gekostet", "schreiten Kurve fort", "schreiten Funktion fort", "werden Anlauf-Kurve", und "Leistungsfähigkeitskurve" häufig austauschbar verwendet. In der Volkswirtschaft ist das Thema Raten "der Entwicklung", weil sich Entwicklung auf einen ganzen Systemlernprozess mit unterschiedlichen Raten des Fortschritts bezieht. Im Allgemeinen zeigt das ganze Lernen zusätzliche Änderung mit der Zeit, aber beschreibt eine "S"-Kurve, die verschiedenen Anschein abhängig vom zeitlichen Rahmen der Beobachtung hat. Es ist jetzt auch verbunden mit der Entwicklungstheorie des interpunktierten Gleichgewichts und den anderen Arten der revolutionären Änderung in komplizierten Systemen allgemein, in Zusammenhang mit der Neuerung, dem organisatorischen Verhalten und dem Management des Gruppenlernens unter anderen Feldern geworden. Diese Prozesse der schnell erscheinenden neuen Form scheinen, durch den Komplex stattzufinden, der innerhalb der Systeme selbst erfährt, der, wenn erkennbar, Anzeigekurven von sich ändernden Raten, die sich beschleunigen und sich verlangsamen.

Verbreitete Ausdrücke

Der vertraute Ausdruck "steile Lernkurve" kann sich auf jeden von zwei Aspekten eines Musters beziehen, in dem die Randrate der erforderlichen Quelleninvestition am Anfang niedrig vielleicht sogar in den allerersten Stufen, abnimmt, aber schließlich ohne bestimmten zunimmt.

Der frühe Gebrauch der Metapher hat sich auf den positiven Aspekt des Musters, nämlich das Potenzial für den schnellen Fortschritt im Lernen (wie gemessen, durch, z.B, Speichergenauigkeit oder die Zahl von Proben konzentriert, die erforderlich sind, ein gewünschtes Ergebnis zu erhalten), in der einleitenden oder elementaren Bühne. Mit der Zeit, jedoch, ist die Metapher allgemeiner verwendet geworden, um sich auf den negativen Aspekt des Musters, nämlich die Schwierigkeit zu konzentrieren, zu erfahren, sobald man außer den Grundlagen eines Themas kommt.

Im ehemaligen Fall "steil [Vorgebirge]" wird Metapher durch die am Anfang hohe Rate der Zunahme begeistert, die durch die Funktion gezeigt ist, die den gesamten Betrag charakterisiert, der gegen investierte Gesamtmittel erfahren ist (oder gegen die Zeit, wenn die Quelleninvestition pro Einheitszeit festgehalten wird) — in mathematischen Begriffen, dem am Anfang hohen positiven absoluten Wert der ersten Ableitung dieser Funktion. Im letzten Fall wird die Metapher durch das schließliche Verhalten des Musters, d. h., sein Verhalten an hohen Werten gesamter investierter Mittel begeistert (oder der gesamten investierten Zeit, wenn die Quelleninvestition pro Einheitszeit festgehalten wird), hat nämlich die hohe Rate der Zunahme in der Quelleninvestition verlangt, wenn der folgende Artikel — mit anderen Worten, der schließlich immer hohe, immer positive absolute Wert und der schließlich nie abnehmende Status der ersten Ableitung dieser Funktion erfahren werden soll. Der Reihe nach diktieren jene Eigenschaften der letzten Funktion, dass die Funktion, die die Rate des Lernens pro Quelleneinheit investiert (oder pro Einheitszeit misst, wenn die Quelleninvestition pro Einheitszeit festgehalten wird), eine horizontale Asymptote an der Null, und so hat, dass der gesamte erfahrene Betrag, während nie "plateauing" oder das Verringern, immer mehr langsam als immer mehr zunimmt, werden Mittel investiert.

Dieser Unterschied in der Betonung hat zu Verwirrung und Unstimmigkeiten sogar unter gelehrten Leuten geführt.

Das Lernen von Kurve-Modellen

Die Seite auf "Lern-& Erfahrungskurve-Modellen" bietet mehr Diskussion der mathematischen Theorie des Darstellens von ihnen als deterministische Prozesse an, und stellt eine gute Gruppe von empirischen Beispielen dessen zur Verfügung, wie diese Technik angewandt worden ist.

Allgemeine Lerngrenzen

Das Lernen von Kurven, auch genannt Erfahrungskurven, bezieht sich auf das viel breitere Thema von natürlichen Grenzen für Mittel und Technologien im Allgemeinen. Solche Grenzen stellen sich allgemein als zunehmende Komplikationen vor, die das Lernen davon verlangsamen, wie man Sachen effizienter wie die wohl bekannten Grenzen macht, jeden Prozess oder Produkt oder zum Vervollkommnen von Maßen zu vervollkommnen. Diese praktischen Erfahrungen vergleichen die Vorhersagen des zweiten Gesetzes der Thermodynamik für die Grenzen der überflüssigen Verminderung allgemein. Das Nähern Grenzen, Dinge zu vervollkommnen, Verschwendung zu beseitigen, entspricht geometrisch zunehmende Anstrengung, Fortschritte zu machen, und stellt ein Umweltmaß aller Faktoren das gesehene und ungesehene Ändern der Lernerfahrung zur Verfügung. Das Vervollkommnen von Dingen wird jemals schwieriger trotz der zunehmenden Anstrengung trotz des Weitergehens positiv, wenn es sich jemals, Ergebnisse vermindert. Dieselbe Art des sich verlangsamenden Fortschritts wegen Komplikationen im Lernen erscheint auch in den Grenzen von nützlichen Technologien und von gewinnbringenden Märkten, die für das Produktlebenszyklus-Management und die Softwareentwicklungszyklen gelten). Restliche Marktsegmente oder restliche potenzielle Wirksamkeit oder Wirksamkeit werden in nacheinander weniger günstigen Formen gefunden.

Leistungsfähigkeit und Entwicklungskurven folgen normalerweise einem zweiphasigen Prozess der ersten größeren Schritte entsprechend der Entdeckung von Dingen, die leichter, von kleineren Schritten gefolgt sind, Dinge zu finden, schwieriger. Es widerspiegelt Ausbrüche vom Lernen im Anschluss an Durchbrüche, die das leichtere Lernen gefolgt durch das Treffen mit Einschränkungen machen, die das Lernen jemals härter vielleicht zu einem Punkt der Beendigung machen.

• Natürliche Grenzen Eine der Schlüsselstudien im Gebiet betreffen abnehmenden Ertrag auf Investitionen allgemein, entweder physisch oder finanziell, zu ganzen Systemgrenzen für die Quellenentwicklung oder anderen Anstrengungen hinweisend. Der am meisten studierte von diesen kann Energierückkehr auf der Energie Investiert oder EROEI, besprochen ausführlich in einer Enzyklopädie des Artikels Earth und in einem Artikel OilDrum und auch gekennzeichneter Reihe sein, weil sich Hubert biegt. Die Energie musste Energie erzeugen ist ein Maß unserer Schwierigkeit zu erfahren, wie man restliche Energiemittel nützlich in Bezug auf die ausgegebene Anstrengung macht. Der Energieumsatz auf der investierten Energie ist im dauernden Niedergang für einige Zeit gewesen, hat durch Bodenschätze-Grenzen und zunehmende Investition verursacht. Energie ist sowohl Natur als auch unsere eigene Hauptquelle, um Dinge geschehen zu lassen. Der Punkt des abnehmenden Ertrags ist, wenn die Erhöhung der Investition die Quelle teurer macht. Da natürlichen Grenzen genähert wird, werden leicht verwendete Quellen erschöpft, und mit mehr Komplikationen müssen stattdessen verwendet werden. Als ein Umweltsignal beharrlich dimishing zeigt EROI eine Annäherung von ganzen Systemgrenzen in unserer Fähigkeit an, Dinge geschehen zu lassen.
• Nützliche Natürliche Grenzen EROEI messen die Rückkehr auf der investierten Anstrengung als ein Verhältnis von R/I oder dem Lernen des Fortschritts. Der umgekehrte I/R misst Schwierigkeit beim Lernen. Der einfache Unterschied ist, dass, wenn sich R nähert, NullR/I auch wird, aber I/R wird sich Unendlichkeit nähern. Wenn Komplikationen erscheinen, um das Lernen des Fortschritts zu beschränken, wird der Grenze des nützlichen Umsatzes, uR, genähert, und R-uR nähert sich Null. Die Schwierigkeit des nützlichen Lernens I / (R-uR) Annäherungsunendlichkeit als immer schwierigere Aufgaben strengt sich unproduktiv an. Diesem Punkt wird als eine vertikale Asymptote an einem besonderen Punkt rechtzeitig genähert, der nur durch die unnachhaltige Anstrengung verzögert werden kann. Es definiert einen Punkt, an dem genug Investition gemacht worden ist und die Aufgabe erledigt, gewöhnlich geplant wird, um dasselbe als zu sein, wenn die Aufgabe abgeschlossen ist. Für ungeplante Aufgaben kann es entweder vorausgesehen oder unerwartet entdeckt werden. Das Nützlichkeitsmaß, uR, wird durch die Kompliziertheit von Umweltantworten betroffen, die nur gemessen werden können, wenn sie vorkommen, wenn sie nicht vorausgesehen werden.

Siehe auch

• Erfahrungskurve-Effekten
• Das Lernen
• Das Lernen der Geschwindigkeit
• Arbeitsproduktivität

Lernen durch das Tun

• Bevölkerungswachstum

Links

• Das Lernen der Kurve