导图社区 《精准学习》斯坦尼斯拉斯·迪昂
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《精准学习》 斯坦尼斯拉斯·迪昂
学习
定义
学习就是在脑中逐步形成外部世界的内部模型
原因
基因组容量不足以包含我们需要的所有知识
大约750M
自然选择要求物种能够快速地适应不可预测的情况
目的
设法让不可预测的事情变得更少
七大关键观点
脑首先形成一个关于外部世界的假设性的心理模型, 然后将之投射到周围环境里, 将这个假设所得出的预测与从感官接收的内容相比较, 来检验假设
学习就是调整心理模型的参数
类似通过多次试射调整瞄准镜以达到准确命中
学习是在利用组合爆炸
人脑通过创建一个多层分级的模型来分解学习问题
不同层级组合能够产生指数级增长
学习就是将错误降到最低
学习就是探索各种可能性
学习是一种优化的奖励函数
学习是投射先验假设
从一组先验假设开始,这些假设被投射到输入的数据上,系统从这些假设中选择最合适当前环境的假设
学习是对领域语法的推理
大规模加快学习的终极方法,就是找出某种最基本的最广泛的规则
学习四大核心支柱
注意
放大所关注到的信息
解决信息饱和问题
学会集中注意是学习能取得成效的一个核心秘诀
模式
主动模式
阶段
警觉
指何时需要集中注意,并调试警觉水平
定向
选择性注意
选择相关信息是学习的基础
“注意瞬脱”(attentional blink)现象
注意力是有限的,专注于某个对象时会忽略其他对象
我们意识不到自己没有意识到,我们会确信自己已经看到了一切
执行控制
决定如何处理所关注的信息,选择与给定任务相关的处理过程以及控制它的执行过程
“中枢瓶颈”现象
执行控制系统一次只会对一条信息进行加工,无法同时处理两种思维活动
认为能够一心二用只是因为没有意识到它造成的巨大延误
只有在对两项任务中的其中一项进行了高强度的训练达到自动化之后才可能实现“一心二用”
接受模式
社交注意共享(social attention sharing)
人类的注意和学习更依赖于社会信号,因此我会关注你关注的东西,我会从你教我的东西中学习
迷信思想和虚假信息在人类社会中能被轻易地传播
主动参与
基本条件
好奇心/求知欲
人类生来就凭借好奇心的驱使来探索环境
神经生物学研究表明,对我们的脑而言,发现先前不知道的信息本身就是一种奖励:它会激活多巴胺回路。
影响
对知识的渴望程度决定了记忆的强度
有目标并且全身心投入其中
加工的深度越深,学习的效果越好
避坑
“让孩子自行去发现并建立自己的知识结构是最好的学习方式”
几十年来,许多研究都发现这种教学方式的效果几乎为零
能在没有外力引导的情况下,在短短几小时内就重新发现人类花了几个世纪才理解的规则?
大脑会评估学习速度,如果发现加工速度不够快,好奇心就会被关闭
认知刺激与实际需求不匹配
因为好奇被惩罚
习得性无助
知识的社会传递
学校只鼓励被动接收的学习模式
错误反馈
犯错是最自然的学习方式
将预测与现实比较,修正我们关于外部世界的模型
获得的反馈的质量和准确性,决定了学习的速度
不需要为了学习而去真的犯错——所需要的只是让预期的结果和实际得到的结果之间存在差异
巩固
将所学的东西内化,反应自动化
方式
间隔学习
确保长时记忆得以保持的最佳方法是进行一系列的学习,其间穿插测试,且间隔时间越长越好。
以所期望的总的记忆留存时间取20%作为间隔长度来进行复习
保持良好睡眠
脑会在晚上睡眠阶段巩固白天学到的东西,这是过去30年来最重要的神经科学发现之一
人工智能
缺乏的能力
学习抽象概念
高效的数据学习
社会学习
一次性测试学习