简明学习理论教程

这是一篇关于学习技巧及其理论的简明教程,内容涉及认知科学,学习理论,神经科学,以及娱乐领域(包含游戏设计)的相关主题。其中绝大多数的内容来源于 Kathy Sierra 在加州大学洛杉矶分校讲授的新媒体和娱乐研究课程。

这篇教程并没有完整地呈现当今学习理论的发展现状,但涵盖了几乎所有我们用于撰写 Head First (译注:《深入浅出》 O'Reilly Media)系列技术图书的方法。而且,尽管这篇教程的的写作风格更趋于博客化,但实际上其内容可以应用于演讲,用户手册,或者课堂教学以及记忆力训练活动。这是一篇博文,不要期待其具有学术文章的严谨性。;-)

-Kathy Sierra

大脑(brain)优先,然后才是心智(mind)

即使一名学习者对于一个主题有着强烈的动机,如果学习内容本身不是那么令人心动的话,这名学习者的大脑也将会尽一切可能找寻和发现有趣的东西。这不仅适用于获取和保持注意力,而且对记忆力来说,一样有效。请记住,你如果不能让信息顺利通过你大脑那块残缺的前置过滤器的话,你做什么都没用!而且,对大脑来说,一个枯燥无趣的学术化的解释就是垃圾。

学习不是单向的“推送”模式

学习者不是一艘随时等待专家、博客文章作者或者其他人装载东西的货轮。学习是一些发生在学习者和学习体验之间的事情。你无法在一个人的脑袋里创建新的路径……你的工作是创建一个环境,按照你的计划帮助学习者尽可能多地增加理解相关主题的机会。

参照“你为什么应该关心这个东东?”的形式,为每一个主题内容提供一个有意义的价值点

如果一名学习者的大脑知道你讲述的内容为什么很重要的话,学习就会变得非常有效。而且,你之所以应该学习这些内容的价值点最好能在讲授实际内容之前获知。否则,学习者的大脑将在学习内容结束的时候,表现出“噢,你现在才告诉我。如果你早点说的话,我就会更加集中精力了……”。学习者是无法完全刻意地控制其注意力的。就像我曾说过的那样,即使一个人已经具备了学习的动机,他的大脑仍旧会在一些没有提供必要价值点的内容上走神。

为了发现有意义的价值点,你可以试着玩玩“为什么?谁会在意?那又怎样?”这样的自问自答式游戏。描述一件事情,并试着解释给那些询问“为什么?”的人,提供一个答案给那些询问“谁又会在意?”的人,提供一个答案给那些询问“那又怎样?”的人。在这一点上,当你因为无法帮助别人理解几乎要放弃时,你也许就会搞清楚你应该先说什么,而不是你想说什么。那些极具激励作用的价值点往往出现在你至少回答三次“是呀,但是为什么我应该关心这些”这样的问题之后。

采用视觉化呈现

我们都是视觉感知类物种,我们大脑处理视觉信息的能力远远比文字高效的多。视觉信息可以有很多形式:

  • 信息图形或图像
  • 视觉隐喻
  • 附带注解的描述性图片
  • 静态照片
  • 引发注意力和帮助回忆的图像

使用冗余信息提高理解和记忆

冗余不意味重复 - 其意思是“把这事儿再说一遍,但以“不同”的方式。”而且“不同”可以是:

  • 不同的角度
  • 使用不同的信息通道(通道包括图形,例子,散文式解释,分步骤指导/教程,案例,练习,小结,要点,注释,争议性讨论,问题 & 答案,个人观点等等。)

当然,一个内容对你的吸引力越大,记忆和唤起回忆的可能性就越大。甚至学习的时候,一包刚做好的爆米花或者新鲜出炉的曲奇饼干的香味都会让你的学习变得有所不同。

对于参考手册来说,精简也许是一种优点。但是对于学习内容来讲,是一件很糟糕的事情。最佳的学习体验应该是来自真实世界情景下的学习 - 但要以一种安全,模拟且经过压缩的形式提供。真实情境下的学习从来就不是精简的。它是混沌和充满各种 “Aha” 时刻的过程。它就像波浪一样,而不是一条直线。一个专门用于学习的网站,一本书,或者一间教室都无法将其拉直。

变化和惊奇感让你保持兴趣

使用对话式风格的语言

当我们的大脑将进入对话情景时,就会投入更多的注意力,而且会将其保持到最后。研究表明,即使当这个对话只是发生在你和一本书或者计算机屏幕之间时,你大脑的表现也会同样如此。

运用错误,失败和反直觉的 WTF 策略

通常情况下,与进展顺利或一切正常相比,一个人可以从失败中取得更多收获。

记忆最深刻的学习经历往往来自那些看似进展顺利却突然陷入困境的事情。对学习者来说,描述无效机制和原理会比呈现成功案例,往往更有收获。(我们将这种方法称为“WTF 学习法则”)

其实,与描述相比,呈现是一种更好的方式。甚至让学习者亲自体验将比呈现效果更佳。让学习者置身于花园小径,体验真实情景和问题会比单纯地记忆你引导他们时所说的“你们应该这样或那样”的效果好的多。

在现实世界中,试图保护学习者以免使其遭受挫折打击,多数情况下,你这样做对学习者来说并没有太多帮助。

采用电影(小说)式的展现风格,而不是一般性的讲述模式

与其讲述事物是如何运作的细节,不如通过一个故事让他们直接去体验。这样的话,他们就可以充分地体会到这个过程中的很多东西。

使用“分块法”降低认知负担

请记住,我们的大脑只有承载少量短期记忆能力。有个通用性规律,在我们将其转化为长期记忆,或者为了接纳新事物之前,我们大脑大致可以保存7件左右的事情。而且,保存在短期记忆中的东西,一旦发生中断或打扰,将可能消失。你查询一个电话号码,如果没人打扰,你不断重复,你就记住了 - 通常情况下,你可以保持记忆直至你拨打这个电话。等到你通话结束之后,就会忘记这个号码。

"分块"接受已经整理好的数据/事实/知识,并将其放入有意义或者至少可方便记忆的一组中,从而帮助降低需要短期记忆东西的数量,提高记忆和回忆的机会。例如,设想一下有人要求你记住以下1 -10 之间的一串数字:

30秒钟之后,如果测验一下的话,你能答对60%就已经很幸运啦。在这么短的时间内,记住太多的数字,似乎没有特别有效的办法。

但是……做一点儿简单的变化,仅仅是形式上的变化,而不改变这些数字:

30秒之后,再次测试的话,可能就有几乎100%的正确率。将这些数字划分为若干个有意义,便于记忆的模块,我们降低了需要单独记忆对象的数量,因而,提高了记忆水平。

压力/焦虑导致记忆和注意力水平下降,尽量让学习者放松心情和保持自信

这样做不意味着降低学习内容的难度,相反,你这样做是让学习者知道 - “这是一个难点” - 因此,如果学习者还有什么顾虑的话,请在这一点上不要担心。一旦你学完剩余的例子,它就会迎刃而解。换言之,就是让学习者知道,即使不理解这一点,并不表示他(她)很笨。对于特别复杂和难度很高的专题,让学习者在每一个阶段了解他(她)将处于什么状态,并且帮助他判断是否需要返回并复习一些东西。一定要确保让他们知道将这种类型的重复看作正常学习的必要过程,而不是一个失败者必须履行的行为。

如果你担心这样做会让你显得自命不凡,那就别表现得那么自命不凡好了。你只需要坦白地告诉别人,学习这个主题需要花费的代价是什么。但是,除非你完全了解对一名初学者来说学习这些内容到底有多难,否则你很难做到。作为一名专家,我们已经不记得 “NOT TO KNOW” 的情景了,因此,如果你不确定的话,做一点儿调查研究工作。找到让新手们困惑问题的最好办法(之一)就是浏览那些为新手开设的在线论坛。这是一种总结常见问题列表的很好途径。因为,你认为的一些轻松的问题可能恰恰是每一位新手正在纠结的关键点,而一些你认为可能引发苦恼的问题,对大多数初学者来说,却非常容易。

我的意思是,你没有必要成为学习者在一个主题上的法官。而且,同情在这里也不能发挥任何作用 - 你无法将自己真的置身于某人的大脑中,除非你们的大脑和背景非常相似。你只需要发现学习者遇到了哪些问题,并帮助学习者推迟”这是个笨蛋“这类判断性结论。

那些在一个主题上有过教学经历的人在编写这个主题的教程上具有很大的优势 - 他们亲身经历过这些问题,并且亲眼看到过人们是如何奋力挣扎。他们知道如何按照事情的轻重缓急进行评估。但是你也可以通过潜伏在初学者的论坛中轻松地获知这些经验(或者通过参加新手喜欢的社交聚会)。

利用诱惑、吸引力和神秘感构建好奇心

我们天生对那些能够吸引我们的事物倍加关注。这并不是说,我们需要大肆兜售我们的想法 - 我们只需要帮助学习者保持住学习的兴趣。知道在什么时间和什么事情上平铺直叙可是一种强大的工具。如果你编撰一份教程(就像本文一样),按部就班式的平铺直叙可以把学习者活活气死。在一个学习过程中,即使是那些技术性的主题,引人入胜依然非常重要。如果目的就是为了学习,学习者当然必须保持一定的兴趣度。这一切完全取决于你是否能够揣摩出一种让他们上钩的学习过程。这种引诱学习者上钩的吸引力可能隐含在一篇文章中,或者,你需要另外提供一点悬念和诱饵,好让整个学习过程始终充满魅力。

采用螺旋模型保持用户的兴趣度

游戏开发者都知道 “The Next Level” 的重要性,对于学习来说也是一样。每一轮迭代,螺旋都应该从一个有意义,具有激励作用的目标开始,紧随其后的是可以帮助你达成该目标的交互/活动/阅读等,然后就是另一个有意义的奖励。理想情况下,这个有意义的奖励将带你进入下一个激动人心的目标。

举个例子,在一个游戏中,完成一个阶段的任务奖励是 “You Get A New Weapon” 。你现在已经有了这个新武器,你可以做一些你以前不能做的事情。学习原理也是同样。想象一下在一个网站上,你想完成 X 任务 - 某个主题的起始目标,当该任务完成之后,这个网站告诉你,“现在你已经具备新的超能力,如果你还可以将 Y 任务完成的话,你简直就酷极啦!” 然后,你自然就会进入下一轮的学习中。

不要剥夺学习者的思考机会

与其按部就班地讲述内容细节,不如提出问题,表达各种可能引发争议的观点,从不同角度展现主题内容,或者,设置各种情景(以及练习),以便让学习者进行更深层次的大脑处理。学习者进行的分类、整理、应用、推导和计算等各种活动可以很好地引发其自身进入深度思考状态。而且,不要害怕提出你现在还无法回答的问题。

回忆一下你过去的学习经历,总有一些老师喜欢自问自答,但还有一些老师却喜欢在其提出问题后,静静地坐在那里……等待……。

使用80/20原理降低认知负担

集中精力在核心内容而不是所有细节是一个极其重要的学习技巧。在一些不重要的内容上不妨残忍一点,勇敢一点,无情一点。知道不应该包含那些内容,在设计学习内容上要比知道应该包含那些内容重要得多。

上下文(语境)很重要

尝试将事实,概念,过程,例子放置在大的背景信息中。即使是前面已经交代过的上下文或者背景信息,也不要担心再一次重复。比如,与其一遍又一遍的显示各种代码片段,不如将其放入一个更大的上下文中。通过加粗、加边框等方式,展现重要代码片段。这样做的话,学习者就不仅不会被大段的代码搞得不知所措,而且可以集中精力在你重点讲述的那部分代码上面,与此同时,学习者还可以看到这些代码与其它代码之间的关系。

情感很重要!

人总是可以学会和记住那些让他们感同身受的事情。枯燥,正式,讲座风格的内容往往是最糟糕的学习内容。

深入了解情感的一种有效方式,就是利用大脑直接反应下的面部表情。几乎任何一种强烈的情感表达都会通过面部表现出来。对大脑来说,准确识别和读懂面部表情的能力就是一项关键性的生存要素。

绝不要低估趣味性的力量

趣味性本身就是一种情感,因此,任何带有趣味性的事情天然具备更多让人们记住的机会。

使用故事

人类从故事中获取知识的历史已经非常,非常,非常久远了。大约比通过课堂讲授获取知识要早一千多年。我们所说的“故事”,不一定完全是指那些虚构类的小说。一个“故事”基本上意味着,你帮助学习者让其设想渴望获得某种东西,然后接下来,为其提供一整套接近现实环境下,实际完成这个目标的系列任务或必要经历,其中包含各种起伏跌宕、错误引导等等情景(注意规避那些在真实世界可能导致学习者痛苦的经历)。例如,一个飞行模拟器,就是一种故事。你不是在那儿学习如何控制,实际上,你是在那儿 - 特定的故事情节中,学习如何飞行。

如果你是一名软件开发者,考虑故事驱动学习的另外一种方法就是绘制学习故事的用例(use case)图。基于你的学习内容和应用实例,将学习者放置在用例的中心。设计故事驱动型学习的一个比较容易的技巧就是,在每一个主题的开始部分,从 “Imagine you want to do...” 入手,然后再让其体验整个过程。这将会把学习变得更加生动和真实,而且,可以有效地帮助你剔除那些无关紧要的内容。如果学习内容不具有故事或用例的特征,讲授或学习这样的内容似乎意义就不是很大了。

让你的大脑体验节奏和变化

学习,尤其是记忆,不总是一个平坦的过程。大脑,特别是大脑的部分机能很容易疲劳和失去注意力。通过有意识地改变学习步调和学习内容的类型,你就可以给学习者的大脑一个交替休息的机会。比如,在一个侧重左脑的技术性学习过程之后,应该是一个讲述同样内容的实例或故事。这样的话,就可以帮助学习者以两种不同的方式获取记忆 - 这样的冗余意味着两种不同的机会保存信息,而且,事实上,你通过转换不同的部位,让大脑得到了休息,使其有效工作时间更长而且不会疲劳。

考虑一下这种情况 - 如果你不停地用你的右脚跳上跳下,你的右腿最终放弃的可能性要远远大于你左右脚的交替运动。通过有节奏地切换你身体的不同部分 - 可以让你(你的大脑)在更长时间内保持新鲜和活力。

当然,将一个东西存入长期记忆不是一蹴而就的(尽管情感关联越紧密,存入大脑的速度越快)。记忆是一个发生于你置身在某个事物或者情景之后的物理/化学反应过程,而且,如果这个过程一旦中断,记忆将不会保存下来。这就是为什么有人在受到严重脑部损伤之后,往往无法记得就在受伤之前的发生事情 - 这个将其存入长期记忆的过程被打断了。

如果你想让别人记住一些事情,你必须给他们机会去处理记忆。不停地呈现新的,有难度的信息(如大量代码和复杂概念)而没有反思、应用、回顾等过程,我敢肯定,大多数学习内容将会被遗忘。

(知识/技能的讲授者)请记住,作为一个学习体验的结果,重要的是学习者如何感知他们自己,而不是你

别把学习过程作为一个炫耀自己的舞台 - 结果一定不怎麽样。应该将其作为一次帮助学习者的良机。

一个成功的学习体验(如,讲座、培训或在线社区)关注的是如何帮助学习者学习,成长和解决问题!只要你能做到这点,其他的事就会接踵而来。与之相反,门可罗雀的最佳办法就是将学习者想像成你,仅仅给他们提供一些你的想法和观点,即使这些想法和观点的确经过了深思熟虑,也不见得可以获得他们的宝贵时间和注意力。

正所谓功到自然成。

- 原文:Crash Course in Learning Theory

- 译文:原载于乐聚博客

- 感谢:Qingniu 帮助审阅和完成校对。

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