《我们如何学习》7：“积极”是多积极？8：要测验，不要名次

《我们如何学习》7：“积极”是多积极？

1.学习需要积极参与，调动更深层的大脑活动。

2.积极参与的状态由足够的好奇心决定，而好奇心由恰到好处的学习进度决定。

3.为了激发好奇心，要用提问之类的方法调动和刺激，但是这里面有一个度的问题。

4.对于有结构、有层次的真知识，我们的好奇点会沿着从低往高的方向迅速转移。

学习的第二个支柱：积极参与。

假设你是一个小学数学老师，这一节课要教给学生一个他们没见过的新题型。在以下两种教学方法中，你认为哪个效果更好 ——

第一个方法，你先把题目抛给学生，让学生们自己摸索计算。比如一堂课 45 分钟，你先让他们摸索半小时，再用最后的 15 分钟点评讲解。

第二个方法是你一上来就先讲一道例题。明确告诉学生这个新题型的要点是什么，应该怎么解，并且总结解题的步骤。你讲完了，再出几道练习题给学生做。

这个第一种方法是被很多教育专家所推崇的“发现式学习”，思路是让学生们通过探索、自己发现知识。你自己发现的知识，肯定自己更容易接受，对吧？

不对。科学家做了很多个研究，不同学科的教学都做过实验，结果都是第二个方法 —— 那个听起来很传统的方法 —— 教学效果更好。甚至哪怕是你教的学生很聪明，自己真的把新题型给解出来了，他的掌握程度也不如传统方法教出来的学生熟练。

这是为什么呢？学习不就应该积极主动吗？

1.学习要求积极参与

如果学生只是被动地听讲，哪怕他老老实实心无旁骛，每个字都听见了，意义也不大。高效率的学习，学生必须非常活跃、非常积极地参与才行。积极参与的关键是随时提出自己的假设，预测这个知识点将是什么，然后验证老师讲的和自己想的是否一样。为此你应该主动思考、主动探索。用自己的语言去总结新学到的知识，对知识有自己的想法。而这一切的前提，是学生必须得明确地、深度地领会知识。

这个“深度领会”并不神秘。有个实验是这样的，给每个学生发一张英文单词表，上面很随意地罗列了很多单词。学生们被分成三组，给同样的时间，但是他们的任务不一样，然后测试每组学生平均记住了其中多少个单词。

*第一组学生的任务是判断每个单词是大写还是小写，结果他们只记住了 33% 的单词；

*第二组学生关注单词的发音，看看是否跟一个特定单词有同样的音韵，他们记住了 52%；

*第三组的任务是判断每个单词是不是动物的名称，结果这组学生记住了 75%。

为什么会有这样的差异呢？因为单词信息可能只进入了第一组学生的视觉区，连默念一遍都没有；第二组学生让单词信息进入了语音区，而第三组则进入了语义区。同样都是集中注意力接收信息，因为信息进入大脑层次的深度不一样，学习效果就不一样。

积极参与是为了让学习进入更深的脑区：不但要进入海马体，而且要到达前额叶皮质，想得越深越能记住。科学家通过扫描大脑活跃情况就知道谁在积极参与，学习整个都是硬件过程。让学生积极参与，老师可以使用这么几个办法 ——

*课堂提问

*当场做练习

*分组讨论

*小组联合完成一个任务

*用教具提供直观体验

关于最后一点，有人做过实验。比如大学生学习“角动量”这个物理学概念的时候，拿一个自行车轮子给学生直接上手转一转，就能明显提高学习效果。而与此同时，那些没有上手参与，只是在旁边看别的同学玩那个轮子的同学，学习效果就没有那么好。

如此说来，课堂学习中调动更多的“感”，提高参与度，是个好办法。可是另一方面，“学习风格”其实没啥用，这又是为什么呢？

关键在于“度”。

2.认知积极 vs 行为积极

开头说的那个发现式学习为什么不行呢？举个例子，编程。你扔给学生一台计算机、打开一个编程界面，告诉学生自己探索，他的确能摸索出来一点门道。但是那个会很浅。

学生可能一开始觉得很好玩，迅速学会了几个简单的语句，能编几个小程序，但是仅此而已。如果老师不给一个指引，学生就找不到继续深入学习的方向。

现在有个说法说“00后”这一代年轻人是“数字时代的原住民”，他们从小就接触电脑和手机，所以对数字技术玩的非常溜 —— 迪昂说，这其实是一个迷思。他们玩的是很熟练，但是如果没有专门的学习，他们玩的都是一些肤浅的应用，他们的计算机水平并不高，他们并不真的理解计算机。

这么说的话，让孩子自己摸索学习，就如同指望猴子拿打字机打出莎士比亚作品一样。生物演化没有方向，学习得有方向。学习需要有个引导，不然学生很容易就会陷入困惑止步不前。

科学学习的“积极”，是认知上的积极，而不是行为上的积极。

老师又是演节目又是弄教具教得挺热闹，但是如果学生在认知上没有感受到新知识的刺激，或者感觉这个刺激太强了跟不上，那再热闹也没用。反过来说哪怕自己默默地阅读一本书，外表没什么动作内心却是惊涛骇浪，那也是认知的积极。

有些教育家认为人有“学习风格”的区别：有的学生是视觉型的，适合多看；有的学生是听觉型的，需要多听 —— 这个“风格说”，也是个迷思。视觉跟听觉、调动更多感官，对所有人都有好处，都能加深印象 —— 但是都有同样的好处，每个人在这一点上没有不同，而且都是有限的好处。如果认知不积极，光折腾视听感官没用。

那人与人学习能力的差异到底在哪呢？只有两个。一是学习的速度，这是由智商决定的；二是学习的动力，这是由好奇心决定的。

3.好奇心是学习的调控器

动物都有好奇心。为了寻找食物和异性伴侣，每个动物都有离开舒适区出去探索新信息的冲动。脑科学告诉我们，好奇心直接和多巴胺联系在一起。你每次去冒险、去旅行、参与一个新活动、有个新发现，大脑都会产生大量的多巴胺。这些多巴胺会加深你的神经元连接强度，以至于你连事情发生时候周围无关的细节都能记得一清二楚！

而且多巴胺还不仅仅是在好奇心得到满足之后才出来，好奇心本身就能产生多巴胺。比如你要去参加一个预计会非常有意思的旅行，旅行还没开始，在出发前几天，你在充满期待的那个时候，大量的多巴胺就已经让你很兴奋了。多巴胺是大脑的奖励，我们很享受好奇心。

而人类和动物不一样的是，我们对知识也有好奇心。哪怕这个知识和食物和异性都没关系，就是一个非常抽象的东西，比如一个数学方程，我们也可以产生强烈的好奇心。

学会一个新知识，你会获得极大的愉悦感。啊，我以前不懂这个道理，这回搞明白了，恍然大悟，原来这么回事儿！跟我想的太不一样了！哈哈这个认知的更新太爽了。英文世界把这种感觉叫做“mirth”，意思是欢乐和喜悦，最合适的中文翻译就是胡适说的那个“欢喜”：“怕什么真理无穷，进一寸有一寸的欢喜”。

那既然好奇心这么好，人类又自带超强的好奇心，为什么我们在学习过程中不总有好奇心呢？

＊

因为喂料的速度不对。

好奇心，是保持学习速度的机制。把学习比喻成开一辆蒸汽火车。好奇心就相当于蒸汽机的那个节流阀，它的作用是保持发动机内部的压力。压力太小，节流阀就收紧，让压力增加；压力太大，节流阀放开，释放压力。蒸汽机压力不变，火车就匀速前进。学习也是这样，我们希望学习能够按照最适合自己的那个速度匀速前进。

好奇心，由“你想知道的知识”和“你现在已经知道的知识”，之间的那个差距，决定。

差距太小，你会觉得无聊，你希望差距再大一点；差距太大，你会感到茫然，你希望差距再小一点。好奇心取决于你对那个差距的评估，好奇心最大的时候就是那个差距对你来说最合适的时候，也是你的学习最愉快的时候。

所以我们不是希望学习材料越新奇越好，也不是越容易越好，我们希望它带给我们的意外程度恰到好处，保持最优化的好奇心和学习速度。需要学习材料在“熟悉”和“意外”之间找到最理想的一个点，“最高学习效率 = 15.87%” [2]。

这个好奇心的原理，给“因材施教”提出了更高的要求。因材施教不仅仅是根据个人的兴趣爱好选择学习内容，也是根据个人情况调整学习的进度。老师把学习材料喂给学生的速度，得正好适合他的好奇心水平才行。

这就要求学习进度应该根据学生本人的节奏走。

可是现在哪有这么好的条件呢？一个老师教几十个学生，课堂上统一的学习材料，对有些学生太简单对有些学生太难，这两种学生的好奇心就都……泯灭了。甚至有很多老师，不但不按照学生的节奏走，还生怕学生打乱他自己的节奏。特别有些小学老师不但不鼓励、而且还禁止学生在课堂上提问。他们只想让学生老老实实背着手坐在那里一动不动地“专心”听讲，他们想要的是在规定的时间内把准备好的内容讲完。这叫教学吗？这叫广播。

＊＊＊

总结一下。学习需要积极参与，调动更深层的大脑活动。积极参与的状态由足够的好奇心决定，而好奇心由恰到好处的学习进度决定。

为了激发好奇心，你要用提问之类的方法调动他，你要刺激他，但是这里面有一个度的问题。学习内容不能随机安排也不能指望学生自己去发现。老师应该事先精心准备好一系列的、结构化的、由浅入深层层递进的内容，然后根据学生的掌握速度安排学习进度。

老百姓有个说法，说如果你最近特别馋什么东西吃，那就说明你的身体正好缺什么 —— 这个在营养学上肯定不对，演化的机制让我们永远都爱吃糖和脂肪。知识好像也是这样，一般人可能总是对娱乐八卦之类的东西很好奇 —— 但是对于学习来说，有结构、有层次的真知识，我敢说能让你的好奇点沿着从低往高的方向迅速转移。

要这么说的话，感到无聊其实是个好事儿。无聊感让我们等待好奇心，好奇心驱使我们寻求更高级的知识。

你最近对什么知识最好奇，学什么东西最快，也许就说明那是最适合你学的。

那么多书先读哪一本呢？别读无聊的书。太简单太难都不好，读你最感兴趣、读着最爽的书。别担心别人嘲笑你的品位。好奇心的原理表明，你的品位会改变的。

《我们如何学习》8：要测验，不要名次

反馈提供了意外，而没有意外就不能学习。学习，是一个 猜想 → 反馈 → 改进 的过程。

能降低不确定性的任何信息都是有效的反馈。学习，就是降低世界在你心目中的不确定性。

反馈只有两点最重要：一是及时，二是准确。

测验最符合 猜想 → 反馈 → 改进 这个模式。

应该全面反思现在的教育。官办教育系统，你说它到底是为了育人，选人，还是管人？它非常高效地把一部分人送上大学，它成功地给青少年安排了事儿做让他们不至于生活混乱。但你要说育人，现代教育的很多做法恰恰是背道而驰。

了解了学习的科学，你会发现现行的教育方法主要是为了老师教学方便、为了学校的组织和管理方便，而不是为了学生学习方便。脑科学应该剧烈地改变我们的教育方法。

学习的四个支柱中的第三个，反馈。一个关键观点是反馈提供了意外，而没有意外就不能学习。

1.有意外才有学习

心理学家讲刻意练习的时候就无比强调反馈的重要性，而脑科学更把反馈上升到了根本性的地位。迪昂贯穿全书的核心思想，学习，是一个

猜想 → 反馈 → 改进

的过程。你的大脑是自身具足的，你对任何知识都已经有一个思维模型，你用你心中的模型对那个知识做一个预测。然后你把外界的反馈和你的猜测进行比较，然后你改进你的模型。学习是一个贝叶斯过程，反馈是其中的关键一步。

理解了这个思想，你才知道什么是反馈。只有当这个反馈对你来说是一个“意外”，让你调整了自己的思维模型的时候，才是学习。比如我问你鲁迅的本名叫什么，你非常肯定地说是“周树人”，我说你答对了。这个反馈对你是无效的，因为你的思想没有任何改变，你没有学到任何东西。

但是答对了不一定就不是反馈。比如我再问你一个问题：钱锺书是清华毕业的还是北大毕业的？这个问题你拿不太准，但是你有一点印象，觉得清华的可能性比较大，所以你说是清华。我说，你答对了。

这对你是一个有效反馈。你心中模型的参数改变了：可能你之前估计清华的概率是 75%，现在变成了 100%。这是一个广义的意外。只要能调整你估计的概率，就叫意外。

所以说不一定非得出错了才叫反馈，验证了一个猜想也叫反馈。能降低不确定性的任何信息都是有效的反馈。学习，就是降低世界在你心目中的不确定性。世界的确是充满不确定性，但绝不是一切都不确定，否则我们学习就没有意义。

＊

学习的过程就是消化意外的过程。刚出生没多久的小婴儿遇到意外的事情就会盯着看，他们本能地想从意外中学到东西。人脑对意外非常敏感。

0对意外的敏感不仅仅发生在前额叶皮质这样的高级区域。大脑所有的区域，都在侦查意外。

比如说听觉区。你来听几个音符 ——

AAAAA

它们是重复的。实验扫描可以发现，你大脑的听觉区对这五个音符的反应在逐步减弱：你学会了预测下一个音符。这个现象叫“适应（adaptation）”。适应，就是为什么我们在一个有噪音的地方待习惯了就会忽略那个噪音。

然后再听下面这一组 ——

AAAAB

末尾那个音符会让你的脑神经立即产生剧烈的兴奋，因为它是一个意外。大脑非常善于做预测，也非常善于找意外。比如听到 ——

ABABA

大脑会认为这是一个固定模式而不再关心；但是只要把最后一个音符改一下，成为

ABABB

大脑就再次感到意外。

请注意，这一切都发生在听觉区内。听觉区收到声音信号会自己先过滤一遍，如果是可预测的就当个背景声处理，不占用大脑高级区域的宝贵分析资源。只有当声觉区发现意外，它才会上报，让高级区再次判断。

比如听到 CCC，因为三个音都一样，听觉区觉得没什么可意外。但如果是 CCG，最后一个音和前面不一样，听觉区就会上报到更高一层 —— 而更高一层发现这个曲调正好是“一闪一闪亮晶晶”那首歌的开头，就会表示理解。这就好比说地方看到一个怪异情况上报给中央，中央说这个事儿我们知道了你不用管。

这意味着要识别意外，需要你已经有一个相关的思维模型。三国时期有句话叫“曲有误，周郎顾”，说周瑜这个人精通音乐，你弹琴弹对了他可能感觉不到，你要弹错了，他立即就能察觉。

其他脑区，视觉、句子、设计，都是如此。有时候低级区认为没有意外，高级区还会觉得没有意外本身也是一个意外……

大脑的学习和 AI 的学习在“意外”这个意义上是一样的，意外是学习的资源。

而意外只是信息而已，所以反馈是个中性词。并不是非得遭遇失败才算反馈，为了长一智不一定非得吃一堑。调动更多的“感”、老师演个节目、加深印象，那些都是为了强化记忆的外围功夫。真正从修正思维模型来说，人脑和AI需要的反馈是一样的 ——

反馈只有两点最重要：一是及时，二是准确。

做到这两点，有监督式的学习就是最高效的。可是既然反馈的道理这么简单，我们在平时的教育和学习中合理使用反馈了吗？远远不够。

2.反馈不是惩罚

设想你是一个家长，正在教女儿做数学题。这是一道选择题：请问两个奇数相加，得数是奇数呢，还是偶数？女儿拿不太准，她试探地说，奇数加奇数等于……奇数？这是错误的答案，请问你怎么给反馈。

很多家长在这时候一定要说一句“你错了”。千万别这么给反馈。是，孩子确实错了，但是你这么说她会感到你是在针对她。她会产生情绪的剧烈波动，会自我怀疑。正确的做法是简单地告诉孩子奇数加奇数等于偶数，然后她要是不明白就给她讲讲为什么。

反馈只要及时准确就行，不需要情绪波动。为什么呢？难道有情绪波动不是让人印象更深吗？是印象更深，但是你不想要这样的印象。被人指出错误会本能地产生恐惧心理，而恐惧会让大脑的可塑性下降。一个被指责的大脑将会是封闭的大脑，根本不想学习。学习的第一步是积极主动的预测，而预测需要大胆，需要放松的环境。你要让孩子学习就不能让她把头脑缩回去，得给充分的安全感。

学校里的考试，是这样的反馈吗？考试给学生提供的不是正确答案的信息，而是一个分数和一个排名。

如果你经常排前面你可能喜欢排名，这有点像体育比赛，很刺激。但是对大多数学生来说，考试不是理想的反馈。首先它不及时，等过了好几天分数出来你对考场上那道题已经不感兴趣了。更重要的是它不具体，成绩并不能告诉你哪块知识点比较弱、为什么答错了、需要怎么改进。

特别对于靠后的学生，排名简直就是侮辱。想想这个情景是不是有点残忍 —— 这位同学每天坐在教室里学习，被学校一次次地证明自己不行！有些学生考试都考出 PTSD 来了，现在就有一种症状就叫“数学焦虑症”，一拿到数学题就紧张害怕，因为每次都答不好数学题。这还是学习吗？

如果学校的目的是为了服务学生，考试制度绝对不应该这么设计。我们恰恰应该借鉴一下游戏的做法。任何一个电子游戏，一开始的关卡总是非常简单，恰到好处地让新手既能过关、又保持兴趣。在游戏的进行中再一点点地增加难度，而设计师的目标总是尽量让游戏难度和玩家的水平相匹配。闯关失败了你总是可以再打一遍，一直打到你能熟练过关。你过关了游戏会用更新奇的任务吸引你玩下一关，你没过关游戏绝对不敢否定你，恨不得多给几个提示好把你留住。游戏这样设计，因为这符合人性！

美国的学校在期末考试这一点上做得可能更人性化一点。它没有全班排名也不公布分数，同学之间互相不知道成绩。家长在期末会收到一份详细的报告，知道自己孩子在全学区甚至全国的同类学校中大概是个什么水平。报告中各个学科被分成了若干模块，能显示孩子哪块比较强哪块比较薄弱，是阅读不行、语法不行还是写作不行？你能有个大概的概念……

但是这些距离脑科学要求的教育方法，还差得很远。

3.测验的作用

除了把反馈当惩罚之外，迪昂认为，世界各国的教育有个最根本的问题，那就是测验……太少了。

如果你能以不悲不喜、对事不对人的心态面对测验，测验是最好的反馈。学了一个知识点不应该等几个月后的期中或者期末考试再测验，应该在一天后、一周后、一个月后这种渐渐拉长的间隔期进行多次测验。答错了，你知道自己没学明白可以立即改进；答对了，也许你的猜测得到证实；就算你是非常有把握地答对了，拉长间隔式的测验也是唤醒记忆和巩固记忆最高效的方法。

有人做实验证明，用同样的时间教同样的内容，分 8 次讲课就不如讲 6 次测验 2 次，更不如间隔式的讲 4 次测验 4 次。最好的办法就是讲一个知识、当天练习一遍、晚上睡一觉、第二天立即测验 ——然后过几天再测验、然后过更长的时间再测。

这个方法已经被无数的研究所证明。你是学英语背单词也好，是学数学学历史也好，让测验时间占到总学习时间的一半是最科学的。

为什么测验这么好呢？因为测验最符合 猜想 → 反馈 → 改进 这个模式。间隔一段时间等你对那个知识稍微有点淡忘了的时候，意外感正好又回来了，是测验的最佳时机。你每次测验都对知识有新鲜感，简直是“人生只如初见” —— 一直到彻底掌握为止。你说这样的学习岂不是很愉快吗？

所以从脑科学角度来讲，教学进度不应该按照课本的章节顺序匀速前进，而应该是把内容给打乱。刚学点新知识、测验了新知识，马上又复习旧知识，让新旧知识按照最符合大脑认知习惯的方式交替滚动前进。

在微观层面，反馈最好是像游戏那样，一旦发现薄弱点，给你讲一遍对的，马上再出一道类似的题目让你练习一遍，然后第二天再测一遍。

交替练习的好处。很多人做过这样的实验，美国海军空防兵的训练已经在这么做了，这说明教学改革是可以进行的。这样的教学必须以学生为中心，老师和学校会感到很麻烦。你可能要给每个学生制定不一样的学习进度，你需要大量的题目来做测验……这就给老师提出了更高的要求。

理想的学校里，老师应该像医生和足球教练一样，她的任务是对每个学生进行综合治理。为此她需要专门负责出题、专门负责测验和分析测验成绩的助手，她需要每个学生的大数据学习档案。也许将来 AI 可以给老师当助手，我想这是教育的发展方向。