终於读到我很想读的段落了。
这里讲的是「认知活动」而不是「态度」
在这里讲的「主动参与」,是指大脑里发生的事,和动作无关,安静坐在教室里的学生,大脑活动可以差了十万八千里。大脑只有在专注、聚焦、积极参与构想心智模式时,学习才会最有效。
如果缺乏 active engagement 的元素,实验显示,我们不可能靠「被动累积感官次数」而学会任何高层次的认知学习。学习只有在专注、思考、预期和测试假设时,才会发生,如果没有花力气去做深度反思,学习效果会退去,没有大脑留下痕迹。
实验者将 60 个字母给三组学生看:
回想效率是 33%, 52%, 75%。
深层处理会活化前额叶皮质,和「有意识处理字」的区域,後者和海马回有关,而海马回处理外显事件记忆。当学习者吸收资讯时,我们基本上可以用额叶海马回和海马回周边皮质的活化程度,来预测他是否会记得。
深层处理会带来的效果是:
主动学习 & 深度处理的实证结果已获得支持研究,在 STEM 领域,学生的考试成绩可以进步到半个标准差,失败率降低 10%。
问题是,到底什麽方式才能吸引 active engagement?
没有什麽特殊方法,重点是强迫学生放弃舒适的被动听讲,强迫他们去思考,例如:
主动学习的一个外显 behavior evidence - 不停地把这个概念用自己的话或自己的思考方式去解释它
接下来作者强调,active engagement 不代表在毫无引导的情况下,让学生自己发现、自己建构知识。这和一些卢梭以降,曾盘据教育主流的迷思有关,总之,结论是:
是引发学生的认知活动,而不是行为、动作;
是教学的指引,而不是纯粹的探索;
课程应该聚焦,而不是没有架构的探索。
从神经回路的角度,好奇心和食物与交配的驱力类似,都会活化多巴胺回路,启动对报酬的期待。只是好奇心会被「无形的价值」所驱动,也就是获得知识。
记忆和好奇心相连。当好奇心增强时,记忆的效果会增强非常多。
「学习」在神经系统上本来就拥有一定的价值地位,而「好奇心」是这份价值的应用面。
这是还没有结论的领域,作者的说法比较保留。
以下是心理学家的研究成果:
比较可以类推成神经研究的间接证据,法国工程师成功做出一个行为和幼儿高度相似的「好奇的机器人」,而这台机器人的演算法有三块模组:
这个系统逻辑会聚焦在「他认为可以学到最多东西」的领域。根据工程师的说法,他们相信这就是好奇心的定义。
虽然没有神经学的实证研究,但从结果来看,把好奇机器人放入儿童房时,他的行为和宝宝一样。会呈现钟形曲线的好奇心,先对某事感兴趣,逐渐熟悉後,好奇心减弱,最後走开去寻求另一个刺激。一个小时後,机器人对房间失去兴趣,感到无聊,停止探索。
好奇机器人的案例,可推论的预测是——好奇心的前提,需要「了解什麽是他还不知道的」,也就是後设认知。这组认知系统主要监控我们的心智处理,评估已知和未知。它不管对与错,也不管学习的快或慢。
以下是作者的假设
关於第 3 点,研究显示老师的引导会影响好奇心。
更多研究显示,老师介绍太详细时,学生会失去兴趣。或者,老师介绍了某一个功能後,学生会认为老师已经解释了所有的功能。
但是,相反过来,若老师表示他并不知道所有的玩法,新玩具他也没玩过,学生会一直保持寻找。
总之,理想的教学场,要给学生有架构的课程并引导他们,鼓励他们去发挥创造力,让他们知道还有几千种东西等待被发现。
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