什么是原有工作記憶經(jīng)驗遷移
人類大腦所遵循的準則是:能不用,則不用,該用腦時也不用。大腦會盡可能地避免思考。比如,對于一個老司機,駕駛中的動作幾乎不需要思考,開車的同時還能聊天、聽音樂、思考工作。大腦運行遵循最小行動、最經(jīng)濟的原則。下面小編為你整理學習過程就是原有工作記憶經(jīng)驗的遷移,希望能幫到你。
我們生活中有大量的問題,看上去是在思考,實際是在做記憶檢索。我們會優(yōu)先在記憶中尋找解決方法,很多時候這樣做很有效,比起思考來說更省力。事實上,人們利用記憶解決問題的次數(shù)比你預期的要多。研究發(fā)現(xiàn),世界上最好的象棋選手之間的差距,其實并不是他們思考能力的差異,或能否走出一次妙棋,而是他們熟悉的棋局多寡。
大腦的記憶工作方式
工作記憶(working memory)
簡單來說,就是我們當前正在意識、思考的區(qū)域,比如你正在看這篇文章,這篇文章的信息以及你正在思考的內容,都在你的工作記憶中。
長期記憶(long-term memory)
我問你,你的初吻給了誰?你頭腦中立馬出現(xiàn)的那個人(搞不好是條哈士奇),這個過程就是信息從長期記憶提取到工作記憶的過程。在我問這個問題之前,這個信息沒有在你的工作記憶中,它在你的長期記憶里。
我們的工作記憶容量有限,只能同時容納7±2個有意義的信息組塊(chunk)。
例如,你可以嘗試用5秒記憶這一串字母,然后遮住嘗試復述:
XCN,NPH,DFB,ICI,AMC,AAX
大部分人能記住7個左右的字母。
換一組試試:
X,CNN,PHD,FBI,CIA,NCAA,X
相信這一句你能記得更多,因為出現(xiàn)了CNN、FBI等有意義的組塊。
那么,我們的記憶模型如此工作,對于學習有哪些有價值的啟發(fā)呢?根據(jù)工作記憶的原理,我們很容易發(fā)現(xiàn),事實性知識是多么的重要。以上述的字母表為例,如果你的事實性知識中沒有CNN、FBI、CIA這樣的概念,你無法對信息進行組塊(chunking)。
一些研究者認為“四年級掉隊”現(xiàn)象的原因在此。該現(xiàn)象指的是社會經(jīng)濟背景較差的學生,在學前班到四年級之前閱讀能力均表現(xiàn)正常,但在四年級后突然無法跟上同齡人,之后幾年愈加嚴重。因為四年級前的閱讀指導重在發(fā)音,而四年級之后則轉向理解。這時社會經(jīng)濟條件較好的學生相比其他孩子,他們的家庭條件讓他們有更廣的視野和知識面,根據(jù)工作記憶的原理,他們在學習新事物時,能更好地識別有意義的組塊,學習記憶的能力當然更強。
事實性知識使得信息組塊成為可能,換一句話說,事實性知識實際上擴大了我們的工作記憶容量。假設A有10000個事實性知識,B有9000個事實性知識。假設兩人每個月同樣學習500個新知識,由于A背景知識充足,A能記住10%,B只能記住9%。十個月后,知識差距就從1000擴大到1047。照這個趨勢下去,A的知識儲量只會越來越多,B很難追上,這就是知識的馬太效應。比起技能來說,事實性知識作為知識增長的基礎,重要性不言而喻。
記憶是思考的殘留物
根據(jù)大腦記憶的簡化模型,信息必須先進入工作記憶才有機會進入長期記憶。你的記憶不是你想要記住或你嘗試記住的事情,而是你所思考的事情。大腦總是避免思考,而學習是要對抗這個趨勢?!副匾y度」理論指出:記憶的存儲與提取呈負相關。存入記憶容易,提取出來會不容易;反之,如果你有些吃力地存入,那么,提取會更牢。這也證明了,只有在工作記憶中進行深度加工過的知識,才能有效存儲在長期記憶。
學習與健身相同,是否真正的有收獲,是看訓練后有沒有這種狀態(tài):力竭。肌肉的增長,是肌纖維的撕裂與重建,撕裂的典型特征就是力竭。如果沒有,說明運動不到位,強度不夠。同樣的,學習后若出現(xiàn)“認知力竭”的狀態(tài),能說明:至少你是在學習區(qū)學習,知識有在工作記憶進行過深度加工。上文我們提到過,工作記憶容量有限,知識進行深度加工時,會耗費你的所有心智資源。出現(xiàn)認知力竭,恰好證明你動用了所有的工作記憶資源,這是有效學習的典型標志。否則,你的學習僅僅是停留在舒適區(qū)。
以此來看,我們生活有不少人的看書只是消遣娛樂,當然這無可厚非,但冠以學習名義,就名不符實。如果明白認知力竭這個道理,并且能恰當運用,即便是看電影、打德州都是在學習。那么,除了認知力竭,衡量學習有效性還有沒有其他標準呢?
學習是原有經(jīng)驗的遷移,學習科學中,遷移的定義是,把一個情境中學到的東西遷移到新情境的能力。Tesla的CEO馬斯克將物理學的思考原理,用于思考商業(yè)問題,就是一種遷移能力。查理芒格一直推崇跨學科的學習方式,將各個學科的理論框架混合應用處理投資問題,是一種遷移能力。無論是學術中還是商業(yè)中的牛人或專家,無一不是有極強的知識遷移能力。
不少文章曾提到新手與專家的差距,取決于刻意練習的程度。此話正確,但我不敢茍同,因為缺少條件的限制。研究表明,當一個科目在單一而非復合情景中傳授時,情境間的遷移就相當困難,知識尤其容易受情境制。對于自學者來說,同樣的情況也會發(fā)生,如果長期在單一情景中進行刻意練習,該情景下的知識技能當然會極其熟練,但其遷移能力被極大的限制。
那么,如何促進大范圍的學習遷移呢?有三種方法:
1、解決具體案例,然后收集其他相似的案例,目的是為了抽象出能幫助我們進行彈性遷移的一般性原理。這可以理解為歸納法。
2、在具體情境中學習,然后加入到“如果??怎么辦”類問題解決中來,或者問自己:"如果改變問題的這一部分,怎么辦?”。
3、嘗試思考不僅能解決單一問題,而且能解決整個相關類群問題的方法。例如,思考如何做好自己的公司,不如思考如何同時做好十家公司。
總之,要使知識產(chǎn)生大范圍遷移,必須在更高的抽象層面上表征問題。
當我們停下來思考的時候,思考必然會出現(xiàn)錯誤。這時又得靜下來,思考自己如何思考,這是為了避免生活中出錯的二階操作。學習如何學習亦是如此,學習的目的是減少不確定性,如果學習本身方法不對,再怎么勤奮都是浪費。我很喜歡的理念,學習學習再學習,第一個學習是動詞,第二個學習是名詞,第三個學習是動詞。連起來的意思是,學習如何學習,然后再去學習。
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