Ameerika Ühendriikide Arizona Ülikooli psühholoog Robert Wilson ja ta kolleegid jõudsid selle tulemuseni aga mitte inimeste, vaid arvutitega katseid tehes. Nad õpetasid masinõppealgoritme täitvale arvutile lihtsaid oskusi, näiteks mustrite klassifitseerimist või käsitsi kirjutatud arvude määramist paaris või paarituks. Arvuti omandas soovitud oskusi kõige kiiremini just siis, kui ülesanded olid valitud parajasti nii rasked, et arvuti andis vale vastuse 15 protsendil juhtudest.

Tulemust võib laiendada aga elusloodusele. Teadlased analüüsisid varem tehtud uuringuid, kus oli õpetatud loomi ja selgus, et loomadelgi edeneb õppimine kõige paremini 15-protsendise eksimistaseme juures.

Tegelikult on pedagoogid ja andragoogid ju läbi aegade tõdenud, et õpilastele antavad ülesanded ei tohi olla ei liiga kerged ega liiga rasked, vaid just parajalt keerukad. Aga Wilsoni ja ta kaaslaste töö põhjal võime nüüd täpsemini öelda, kui keerukas on parajalt keerukas.

Seda, kas just seesama 15 protsendi optimum kehtib ka õppivate inimeste puhul, tuleb veel uurida. Praegusest uurimusest kirjutab Wilson kaasautoritega ajakirjas Nature Communications.

Teadusuudised on Vikerraadios eetris esmaspäevast laupäevani kell 8.25.