“学”如何“以致用”

Problem Solution Concept

我们常说,“学以致用”。我们总希望将课堂所学到的东西运用到实际生活当中去。可是,我们学了1/4之后,知道其意味着“将一块蛋糕切成四份,每人领一份”,但一个粒子在电磁场中的运动和生活有什么关系呢?还有那些历史的兴衰成败和我这个平凡人的生活有什么关系呢?我也想学以致用,可是我该怎么用?

当我们想把课堂上学到的知识运用到生活中时,学习科学称之为“迁移”。如何才能做到学以致用,我们需要重新回到“迁移”的概念中寻找到底发生了什么。

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迁移是将原有的知识和技能运用到了新的情形中。行为主义认为,刺激或反应之间的相似性促使迁移发生,认知主义则认为,迁移的发生需要在恰当的时间提取相关的信息。无论如何,新旧两种情形越类似,迁移发生的可能性也就越大。

那如何找到相似?

先看两个问题:

汽车工程师设计了一辆能在5秒内加速到每小时50英里时速的汽车,请问汽车的加速度是多少?

一个动物学家据观察报告,一只猎豹奔跑时可以每秒增加6公里/小时的时速,请问猎豹多长时间才可以加速到60公里/小时?

这两个问题的解决都适用v=at的公式,这个公式是其中涉及的原理或重大概念,称为深层结构。第一个问题通过汽车实现,第二个问题通过猎豹实现,这两种差异称为表层结构。我们自然而然地会期待能解第一个问题的学生也会解第二个问题,因为它们表层结构虽异,但深层结构相同。问题的表层结构使抽象的深层结构(公式v=at)变得具体,但表层结构对于解题不是非常重要,深层结构才是迁移的关键。

那我们去关注深层结构就好了啊。可是深层结构埋藏在我们记忆的深处,并不总是能唤醒,并不总是能进入大脑的加工工厂,为我们所用。因为人们总是会过分地关注表层结构。比如,现在你回忆一下刚才问题,你更可能想起来的是汽车与猎豹还是v=at?

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再看《人是如何学习的》当中提到的经典“医生杀死肿瘤和将军攻克城堡”的例子。

吉克和霍利约克(Gick & Holyoak 1980)的实验
问题1:
某城市中心有一要塞,从该要塞中延伸出许多条道路,并埋有地雷。若把部队集中起来从一条道上进攻,则易触发地雷。将军成功地解决了这一问题。他将大队人马分成各小分队,并派遣到各条道路上,最后同时聚集到要塞并攻占了要塞。

问题2:
某病人腹部有一肿瘤,但不可开刀,只能用一种射线治疗。但射线容易损伤肿瘤周围的健康机体组织。如果用低强度的射线,虽无害于健康机体,但对肿瘤不起作用。问题是如何应用射线治疗肿瘤,同时又不伤害健康组织?

这两个问题也有着同样的深层结构:如果集中在过程中会带来损失,可以分散力量从不同方向到达后再集中。在呈现了第一个问题和答案之后,只有30%人初试者做对了第二个题目。

如前所述,我们对于抽象概念的理解总是依赖于某些表层结构,即将抽象概念放置在具体的情境中理解。那个情境会为我们提供提取线索,帮助我们提取学过的知识。但由此我们可能产生情境依赖性,就是将知识和情境结合得过于紧密,无法将其运用到该情境之外。

当我们读到攻克城堡的时候,我们的认知系统会根据已有的背景知识缩小需要理解的范围,这些知识往往和皇帝、将军、城堡有关。但另一个情形却是与肿瘤、射线和医生有关。我们很难在这两组信息之间找到关联性,更不用说相似性了。

因此,我们更容易判断两个与斜坡上放置木块相关的题目是同一类问题,而不容易找到斜坡上放置木块和弹簧后放置木块之间的相似性。因为深层结构的隐匿性让迁移很难发生。

这就可以解释为什么学生在单元检测和期末考试中的表现可能产生较大的差异。有的学生可能在每章的小测验上都考的很好,等期末测试时成绩却很差,虽然期末测试的题目跟每章小测验的题目类型相同,难度相当,只是题目来源于各章而已。在各章测验中,学生会依赖表面线索来断定要用哪个公式,那么在缺少了这些线索的情况下,他们就无法找出每个问题的关键特征,选择正确的解决方法,也就是说,他们的知识过分依赖学习情景,缺乏弹性。

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解决这个问题的方法听上去很简单。为什么不在阅读时直接告诉他们要思考深层结构呢?

一个故事可能有无数个深层结构。即使经过提醒,你在读“皇帝和城堡”的难题时,也很难同时思考:它的深层结构是在找最小公倍数么?符合逻辑推理上的否定后件式定律么?是不是牛顿第三定律?要产生迁移,你必须理解问题所有方面是如何联系在一起的,还要分清主次。

那就提醒更多信息试试。如果告诉被试“关于军队、城堡的问题有助于解决肿瘤和射线问题”后,更多的人能解答第二道题(当然这时,你距离告知答案只有一步之遥),但还有一些人没有意识到两个问题的相似性。你可以认为他们无法透过现象看本质,但这于事无补,我们需要了解他们真实的困难。他们的实际困难在于他理解城堡问题,也知道它的答案,但是当他遇到肿瘤问题时,他还是不知道军队是对应射线、肿瘤还是正常器官。

简言之,他无法确定二者之间的映射。

可以想见,当一个问题有很多组成部分,解答步骤很多时,迁移常常因为找不到已解答的问题到新问题的映射而难以实现。

这可以解释为什么有的学生听课能听懂,但自己不会做题。他们的知识依赖于教师在课堂上提供的类比或者解释,且只有在已提供的环境下才能理解这个概念。他们其实没有真正地理解概念,没有建立起老师所讲例子与概念之间的映射关系。他们知其然,但不知其所以然。

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这要求我们促进解决问题所需要的原有理解。

我们希望在不同情境中使用知识,这就要求我们进行理解性学习,而非仅靠记忆事实或墨守成规。我们应该掌握学习内容的概念理解,使众多的概念和步骤形成一个彼此联系、相互融合又有逻辑的整体,即形成网络状的知识组织结构。当信息和技能在记忆中被适宜地相互联系时,学习者更可能在相关的情况下去提取他们。

为消除情境依赖性,我们应当将概念放置于各类不同的情境中,观察不同在情境中概念的呈现与使用情形。比如,适当安排一些反例能帮助人们注意先前没注意的特征,了解哪些特征与某些特定概念相关或无关。 通过在不同情境中运用概念解决问题,学习者可以在更高的抽象层面上表征问题,形成图式。这样就可以将知识和更广阔的背景联系起来,增加在需要时候进行提取的可能性。

但进行意义学习和概念理解需要时间。学习者在一个主题上花费的时间越长,他们就越可以在其中包含的意义和概念理解中建立相互联系。世界级国际象棋大量需要经过50000至100000小时的训练才能达到专业水平。这些时间大部分用来培养模式识别技能及对未来结果进行预测的知识,这些技能可以促进有意义的信息模式流畅确认。因此,我们不应急于关注任务完成的表现,而应当给予学习者以足够的时间去理解概念。这在学习的最初阶段显得慢且费力,但这是值得的。从长远来看,这样的理解既有利于知识的保存又有利于迁移。

小结

迁移是如何发生的?

  1. 识别情境的深层结构
  2. 理解性学习
  3. 交叉运用概念以消除情境依赖
  4. 耐心

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