大脑如何精准学习 (2) 积极主动参与/好奇心

终於读到我很想读的段落了。

积极主动参与 active engagement - 定义

这里讲的是「认知活动」而不是「态度」

  • 大脑先对外面世界形成一个「假设的心智模式」
  • 然後,将这个模式投射到环境里
  • 比对「这个假设做出的预测」,以及「感官所接受到的感觉」
  • 若相符,则代表假设正确

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。

深层处理

实验者将 60 个字母给三组学生看:

  • 第一组:判断字是大写/小写 → 表层感官处理
  • 第二组:决定这些字是否和 chair 同韵母 → 中等程度处理
  • 第三组:决定这些字是不是动物的名字 → 深层处理这个字的意义

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:

  • 一开始,资讯只是进入大脑的感觉区,在前额叶皮质留下很浅很浅的脑海活动
  • 接着,若成功启动注意力 & 深度处理
  • 这个小小的脑波活动,会形成神经上的海啸
  • 这股海啸一路入侵到前额叶皮质
  • 进入前额叶皮质,才能造成最大的记忆效果

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:

  • 要求动手做
  • 每个人都要参与的分组讨论
  • 上课中,停下来问困难问题

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

Active engagement 不等於发现式探索

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:

  • 放手让孩子自己去发现时,他们很难去发现某个领域的「主抽象规则」
  • 有效作法是
    • 老师先讲解类似例子,进行明确教学
    • 再交互使用「解释」和「动手做」的教法
  • 即使非常聪明的学生,能靠自己找出解题方法,他们的表现仍然会输给老师有先教解法、再自己实作的学生。
  • 放手让学生自己发现的负面效果——学生容易以为自己已经学会该主题,但没有了解到领域深层的概代

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。

好奇心

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。

启动好奇心的模式

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:

  • 大脑察觉到一个「缺口」,代表
  • 我已知的事情 v.s. 想要知道的事情,两者中间有一个「空隙」
  • 好奇心在此时产生,引发学习

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:

  1. 传统的人工学习系统,不停预测外在世界的情况
  2. 专门评估模组 1 的表现,测量学习速度,并预测接下来哪一个领域的学习效果最好
  3. 报酬回路,对 2 预测有效学习的动作,给予比较大的报酬。

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。

好奇心 & 後设认知

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。

扼杀好奇心的三个方法

以下是作者的假设

  • 认知刺激无法配合他们的需求
    • 学习进步时,原本的奖酬感就会减少
    • 因为後设认知系统知道已不可能学到更多新知
    • 或反过来,後设认知系统知道,你已经不可能获得成功,在信心重建前,都无法重建好奇心
  • 好奇心被处罚
    • 「动机」的神经学机制是,想要做 X 动作的欲望,必须和「期待的报酬」联结,才能引发动机。
    • 而太多人发现学习无法获得预期的报酬(分数和成绩)
  • 社会知识的转换
    • 这是昨天说的,人类有两种学习模式
      • 主动模式,不停做实验和问问题
      • 接受模式,只记录别人教的东西。
    • 学校的逻辑容易鼓励第二种模式。因此,学生会假设老师知道的一定比自己多。

关於第 3 点,研究显示老师的引导会影响好奇心。

  • 当大人一句话也不说时,小朋友会对藏在房间里各个地方的玩具启动好奇,到处翻找
  • 大人说「我教你怎麽玩我的玩具,你看,一扭发条就有音乐出来」,然後音乐盒响了。孩子听完介绍以後,反而不去探索。学生假设了老师的话是在帮助他们,因此,既然老师已经说出了好玩的功能,他们就不必再去寻找了。

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。

结论

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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