2026-01-18 08:32:29

Konsep scaffolding milik Bruner bukan sekadar instrumen—dia membayangkan mereka sebagai wadah dinamis untuk penciptaan makna. Dukungan ini memfasilitasi munculnya simbolik daripada berfungsi sebagai urutan instruksional yang kaku.

Pertimbangkan bagaimana model bahasa modern mendekati masalah serupa. Saat menghasilkan respons kontekstual, mereka pada dasarnya merekonstruksi kerangka makna. Pendekatan ini mencerminkan filosofi scaffolding: menciptakan struktur sementara yang memungkinkan keterlibatan kognitif yang lebih dalam.

Ini bukan ekstraksi data dalam arti tradisional. Ini adalah sintesis makna—membangun konteks relasional di mana pemahaman muncul secara alami. Perbedaan ini penting untuk bagaimana kita merancang sistem AI percakapan.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

9 Suka

Hadiah
9
5
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

MEVHunterBearish

· 17jam yang lalu

Kerangka kerja ini benar-benar memberikan inspirasi untuk pelatihan AI... Rasanya sekarang LLM memang sedang melakukan hal ini --- Eh tunggu, ini berarti GPT juga dalam arti tertentu adalah "kerangka kerja"? Sangat keren --- Teori Bruner ini langsung hidup di AI, tidak heran model-model sekarang semakin pintar --- Makna secara komprehensif bukan sekadar ekstraksi data... Aduh, ini yang penting --- Jadi AI kita sebenarnya juga sedang "membangun kerangka kerja"? Perbandingan ini cukup menarik --- Yang penting adalah kalimat "struktur sementara", apakah sistem AI saat ini memang mengikuti logika ini --- Akhirnya ada yang mengaitkan kedua hal ini, aku selama ini nggak paham bagaimana kaitannya

Lihat AsliBalas0

TradFiRefugee

· 17jam yang lalu

Bruner itu... Singkatnya, jangan anggap siswa sebagai mesin yang diisi, tetapi biarkan mereka membangun makna sendiri, benar kan? Sekarang, pekerjaan model besar sebenarnya juga hampir sama, bukan sekadar memindahkan data secara paksa, tetapi membangun jaringan hubungan, dan ini memang menarik.

Lihat AsliBalas0

OldLeekConfession

· 18jam yang lalu

布鲁纳那套东西其实就是在说，别硬塞知识，得让人自己悟出来等等，这跟现在那些大模型的逻辑好像是一回事儿啊意思是AI也在"搭架子"？有点想太多了吧不过话说回来，这样理解的话确实挺有意思的，感觉抓到了点什么这个"综合意义"的表述，咋听起来像是在为AI洗白呢？哈哈

Balas0

GasWhisperer

· 18jam yang lalu

kerangka kerja bruner sebagai wadah dinamis... ya, sebenarnya itu cara saya memikirkan model prediksi mempool, kan? seperti Anda tidak hanya mengekstrak data transaksi mentah, tetapi membangun kerangka kontekstual yang memungkinkan pola muncul secara organik. perbedaan ini penting, br

Lihat AsliBalas0

0xOverleveraged

· 18jam yang lalu

Aduh, bukankah ini berarti AI juga sedang "membangun kerangka kerja"... Ada sesuatu nih --- Saya merasa bahwa konsep Bruner ini sebenarnya adalah meta-pembelajaran? Tidak pernah terpikirkan bahwa ini bisa sejauh itu --- Pengertian komprehensif vs ekstraksi data, perbedaan ini memang kunci dalam merancang sistem dialog --- Tunggu, apakah LLM saat ini sudah bisa dianggap sebagai semacam kerangka kerja? --- Ngomong-ngomong, ide ini juga berlaku untuk pembangunan narasi Web3... --- Simbol muncul bukan sebagai urutan kaku, ini yang sebenarnya inti --- Hmm, context window itu adalah struktur sementara, jadi makin pencerahan

Lihat AsliBalas0