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这些学习的基本逻辑,在线教育从业者要了解

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学习是一件非常复杂的事,身为在线教育的产品经理,所需要关注的不仅是后台的逻辑,而应该关注学习本身。

学习是件很有意思的事。当我们讲到学习时,经常想到的是一个老师站在讲台上,对着台下的学生滔滔不绝。而学生们一言不发,安静地听老师讲课。

这似乎是学习的典型画面。在这个画面中,老师、学生、教室,三者共同构成了一个学习的场景。实际上,学习不单是这一个场景。我们在 B 站看视频,在得到听课,在微信上读书,这些都是学习的场景,差别只在于后者没有一个明确的地理空间标识。

而从更本质的角度思考,学习实际上是人与知识的互动,无论是老师、教室,还是 B 站,得到和微信,都只是一种媒介。媒介会随着科技的发展而改变,也许将来不会有老师,但人与知识作为学习的主客体,永远存在着。

对于学习,我们需要回答三个问题:

  1. 人是怎么样的人?
  2. 知识是怎么样的知识?
  3. 人与知识之间如何交互?

先来看第一个问题:人是怎么样的人?

这个问题涉及到两个方面:人的共性和特性。人饿了会吃东西、渴了会喝水,无论是谁都有这方面的需求。这是共性。但有的人饿了会吃汉堡,有的人会吃中餐。这是特性。当我们把目光约束在学习场景时,就要看这个人的学习共性和特性。

人的学习共性,包括四个方面:记忆机制、认知模型、强化和动机。

记忆机制

人的记忆分为三种:感觉记忆、工作记忆和长期记忆。我们被蜜蜂叮了,感到疼,这是感觉记忆。我们处理复杂工作时,调用的是工作记忆。长期记忆则储存我们学会的知识。三种记忆中,工作记忆和长期记忆是一对好基友,工作记忆在处理问题时,要用钩子从长期记忆中取出相关的知识。

比如,当我们看到某只黄色的卷毛狗时,狗的形象通过眼睛接收,成为感觉记忆,又从感觉记忆传到工作记忆,工作记忆又从长期记忆中提取关于狗的知识,最终判定它是一只泰迪。

从看到狗到认出它是泰迪,中间有两个关键点:感觉记忆传到工作记忆,工作记忆使用钩子从长期记忆中钩取相关知识。

和U盘一样,工作记忆也有存储空间,但非常短小。工作记忆大概可以存储 7±2 的组块。

什么是组块呢?

就是有意义的记忆单位。这样解释仍然很抽象,我们用手机号码做例子。譬如十一位的手机号码12345678910,如果我们按每个数字来记忆,那么每个数字就是一个组块,如果我们按 123 456 789 10 来记忆,那么 123 就是一个组块。显然,后者的记忆方式更优。

由于工作记忆的短小,决定了它不可能存储太多的信息。事实上,和它的名字一样,工作记忆的最大作用在于处理,而不是储存。当黄色卷毛狗由感觉记忆传到工作记忆时,工作记忆会判别它的类型,黄色卷毛属于视觉记忆,那么激活的就是工作记忆中的视觉记忆模块。

这里冒出了一个新名词,视觉记忆。事实上,工作记忆是分区的,包括视觉区和听觉区。感觉记忆传过来的越多,工作记忆就激活的越多。这也是为什么学习最好要多种感官运用,因为它们激活的区域不同。

当黄色卷毛狗到达工作记忆时,我们就要从长期记忆中提取相关的知识,帮助我们判断黄色卷毛狗是什么东西。我们不妨把长期记忆类比成互联网,工作记忆是搜索引擎。当我们从互联网中搜索信息时,需要输入关键字。

关键字是从长期记忆中提取工作记忆所需要的信息的关键。学生在学习时经常出现的问题是,有时候知识点记住了,但遇到问题却不知道用哪个知识点。其实问题就是一个钩子,或者说关键字。但因为学生自己打造的钩子跟问题不一样,导致无法用问题作为钩子提取自己本来熟识的知识。

不妨举一个简单的例子,我们问:孔丘在家排行老几?

当我们看到这个问题时,是用孔丘在家排行这个钩子去长期记忆里搜索答案。可如果你的钩子是孔子在家排行老二,而你又不知道孔丘就是孔子,你就无法提取出正确答案(即使你知道答案)。

还有的钩子比如夜晚有多少颗星星,这就属于非常粗糙的钩子,它从长期记忆中钩出的往往是零散的、不完整的记忆。而如果将钩子设定成北斗七星有哪几颗,钩子就非常明确,答案也非常唯一。

除了准确性以外,钩子与相关答案之间的联系程度也决定了提取信息的准确性。虽然我们把长期记忆比作互联网,但互联网保存的信息往往是不变的(除非有人二次编纂),无论何时,只要我们拥有网址,只要网址能打开,我们看到的往往都是不变的东西。

但长期记忆不是,储存在记忆中的东西,有时会随着时间而流逝。尤其对于一些复杂的记忆,回忆起来总是含混不清。我们可以回想起《静夜思》怎么背,但如果让我们回想《长恨歌》,很多东西就记不起来。

长期记忆的储存遵循遗忘曲线规律,而对抗遗忘曲线的方式就是间隔复习。所谓间隔复习,就是一个知识学完,依据制定的复习安排,每隔一段时间就去复习一次。这样,复习到了一定次数,遗忘曲线的递减趋势就会逐渐拉平,最终,这个记忆点就牢牢印在脑子里。

所谓的知识,就是在特定情境下我们能够回忆出的经验和方法。特定情境就是钩子,从我们的长期记忆中提取需要的信息。而复习就是把我们学到的知识在长期记忆中固定下来,不让它溜掉,两者相辅相成。

认知模型

所谓认知模型,就是我们对于某种事物的固定看法。人比动物高级,这是我们的认知模型。人与自然共生,这也是我们的认知模型。认知模型是一种简便化的方法,它让我们在处理某件事情时能够快速反应,不需要再重新思考解决方法。

我们第一次看到外面下雨,如果没有人告诉我们出去会被淋湿,那么我们可能会出去试一试。等到试完发现身体被淋湿,继而感冒。我们就会得到一个结论:下雨天不要出去,会感冒。这是我们的认知模型,等到下一次再下雨,我们就不会再去思考一遍,出去会发生什么,而是直接沿用我们之前得出的结论,乖乖呆在屋里。

在很多时候,认知模型简化了我们的思考过程,提高了我们处理问题的效率。但有时,认知模型也会导致思维定式。在学习中,老师讲解了某个知识点,该知识点可以运用在某道题上。有的学生就会产生思维定式,认为该知识点只能用在某道题上,而不会对知识点进行迁移。

关于思维定式,生活中也处处可见。假如现在外面下雨,我们要出门却没有雨伞。我们遍寻一周,发现屋里只有纸箱,于是我们只好冒雨出去。在这个场景中,我们下意识忽略了纸箱,因为纸箱在我们固有的认知中是用来储存物品的。其实,我们只需要把纸箱拆开,将四面展开,它就是一件很好的遮挡物。

当然,有些固化的认知模型对我们很有帮助,比如金字塔原理、PECE法则、work-backword,这些普世性更强的法则,帮助我们在面对某些问题时,有合理依循的框架。

使用这些认知模型时,难点在于将模型与情景对应起来,即如何用钩子从长期记忆中提取出合适的认知模型。当然,即使是普适性强的认知模型,仍然避免不了思维定式的问题。因此,任何的思考都绕不开那句老话:具体问题具体分析。

还有一句老话说:授人以鱼不如授人以渔。与其学固化的认知模型,不如搞清楚认知模型是怎么形成的。

认知心理学认为,认知的基本单位是概念。我们看到陌生的东西,会给它一个名字。看到陌生的现象,也会给它一个名字。即使是完成某件事的方法步骤,仍然会给它一个名字。这不是因为我们是起名怪,而是因为我们的认知模型生来如此,我们必须要借助概念才能了解这个世界。

我们不妨把外面的世界叫作现象,一切都是现象。而现象总是具体而微的,我们说一只猫,如果用现象描述,那么就要说这只猫的尺寸、神态、颜色、走路的姿势、所在的空间。如果我们用这样的方式去谈论我们看到的事物,那就没法聊了。只有当我们把看到的现象抽象成概念时,我们才能用简洁的方式去思考它。猫,只是一个字,就概括了这个物种的全部。

需要注意的是,有时候我们往往搞错了概念原型。比如我们说猫,是在说某种慵懒高冷的宠物;但搁在古时,猫就是抓鼠能手。尽管双方聊的都是猫,但猫在各自心中的原型不同,理解也就不同。这也是为什么老师在传授学生知识时,发现双方的理解南辕北辙。原因在于,尽管他们聊的是同一个知识点,但知识点的认知原型不同。原型都不同,想要教授知识,就天方夜谭了。

概念原型搞错,是现象转向概念的副产物。但相比概念带来的好处,就微不足道了。概念帮助我们理解这个复杂而庞大的世界,我们以概念来串联不同的知识,将概念与概念之间彼此交融,在旧概念中孕育出新的概念。由于每个人所吸收的概念不同,概念之间的联系也不同,但正是因为不同,才使得新的概念得以从旧概念中诞生。试想,你的概念是A,C,我的概念是A,B,那么我们就能各自组合成一个新的概念。

概念的联系,最微不足道的功效是帮助我们抵御认知固化。它更大的作用,是创造新的知识。换句话说,这正是创新的来源。而概念联系中,最创新的概念来自于跨界。同一专业的概念往往统一,而跨界则带来旧事物的新认知。这正如盲人摸象,我们都是盲人,但一群盲人互相分享自己对大象的认知,好过闭门造车。

强化和动机

从上古先民开始,人就一直在思索三个问题:我是谁?从哪儿来?到哪儿去?

几千年过去了,距离这三个问题的答案出现仍然遥遥无期,但我们至少知道一件事:人活着是靠意义驱使的。我们上学,是为了找到好的工作,找到好的工作,是为了好的生活。过上好的生活,最后刺激了我们大脑中的愉悦中枢。当然也有的人想要一步到位,那大概是美国典型的消失的一代。

马斯洛将人的需求分为五个层次,从最基本的安全到最高的自我实现。虽然该理论从未被证实过,但心理学界却默认了一点:需求是有层次的,而需求层次并非像马斯洛需求模型一般固定,它受到外界刺激和环境影响。最典型的比如舍生忘死。

对于学习而言,小孩子学习的动机是被家长逼迫,而非自身产生的动机。当然我们也可以说,小孩子学习是为了博得家长的关心,而在学习过程中,一些人超过了其他人,那么这些人的动机就是超越带来的快感。

成年人学习,原因则多种多样,但主要是为了提升自己的认知水平,方便以后升职加薪。

动机,可以说成是我们的自驱力,但由于学习是场马拉松,知识又有门槛。动机不是永动机,动着动着就不动了。当我们学习时,我们没有办法体会到它带来的意义,因为它实在太过漫长。尤其是学习遇到挫折时,我们经常陷入自我否定中。

事实上我们不但需要有动机,而且需要有结果。如果不是那大大小小的考试,我们可能坚持不到高考。在学习的道路中,如果我们不能确定自己的成长,那我们就会沮丧。

而确定本质上是一种强化。从行为心理学的角度来说,人的行为受到结果的影响。结果是好的,这种行为就会持续;结果是不好的,这种行为就会被抑制。我们的每一次考试,考得好,对学习来说就是一种正向强化,它强化我们继续做现在的事。一旦我们考得差了,这种强化就会变成负向强化,它让我们厌恶考试和学习。

所以说,考试是一柄双刃剑,好的学生因此确认了自我,但成绩差的学生却因此否定了自我。最好的学习方式是自我确认,当我确认比上一次进步时,就会产生正向强化。而考试取决于他人,即使自己真的进步了,但和别人一比,原本应该成为正向强化的强化反而成了负向强化。

说完了人的学习共性,就要聊一下人的学习特性。

人的学习特性

人的特性依赖于先天的基因和后天的培养。不过在学习这方面,目前尚无可靠的证据证明所谓的天才与普通人的成就差距。

我们的学习能力,取决于我们先前的学习积累。这包括:长期记忆里储存的知识是否足够?钩子是否准确?我们的认知模型是否多元化且丰富?我们是否将概念消化成自己的知识,将概念之间关联并衍生出新的知识?

记忆机制、认知模型、强化和动机,是人所具备的基本属性。但积累是后天的,一个人被说成不聪明、蠢笨,不是因为智力上有问题,而是在知识的积累上欠缺。我们在学习上投入的时间,时间在不同概念上的分配,概念与概念联系的紧密程度,造就了我们的学习方法、学习习惯和学习积累,而这些共同构成了我们的学习特性,我们则以这样的学习特性去应对新的知识。

接着来看第二个问题:知识是怎么样的知识?

这个问题分为两个部分:知识的规律和知识的呈现方式。

知识的规律

在这个世界上,知识是五花八门的,有栽花的知识,有找网盘资源的知识,还有氢气和氧气混合成水的知识。但无论何种知识,都遵循一条基本的规律:复杂的知识由简单的知识建构而成。

在某种程度上,知识就像是合成游戏里的合成兽,多份知识合在一起,就成了更高一级的复杂知识。但知识与合成兽的差异在于,同一份知识是无法合成的,只有不同的知识合在一起,才有可能诞生出新的知识。

知识的合成造就了复杂的知识,那么反其道而行之,当我们想要学习复杂知识时,就要对进行进行拆解,将复杂的知识还原成简单的知识。

有的知识,属于五星级合成兽,是由简单知识合成了五六次才得出的终极复杂体。面对这种知识,拆解的难度就很高。比如,两个知识点合成了新的知识点,我们不知道两个知识点是以相加还是相乘的方式合成了新的知识点,当我们从新的知识点的角度看时,我们甚至不知道这个新的知识点是由多少个小的知识点合成的。

逆向破译的感觉就像是二战时的图灵及一干大佬在破译德军密码,但大部分人不具备这个能力。幸好人类的知识是传承的,我们手里握着先辈们传下来的知识图谱。这个图谱就相当于建房子的设计图,路线都安排好了,只要照着这个走就好。

然而,也不是所有的知识都有知识图谱,许多未成学科的知识,分散在行业内部,只有特定的人所掌握(甚至这些人掌握的都是一知半解)。对于学习者而言,这是最糟糕的情况,我们甚至都不知道往哪个方向前进。

有时候行业的大牛甩出来一个观点,我们并不知道这个观点属于哪个层级的知识,这个知识还需要哪些知识的支撑。如果我们盲目跟从,有可能该观点属于高级别的知识,对于入门者很不友好,那就是徒耗精力并且得不偿失。

知识的呈现方式

知识是一种信息,遵循信息的呈现方式。世界是一个信息世界,不同的物体以不同的方式传递着信息。动物在发情时,会传递信息素,信息素上携带着交配的信息。人看见物体时,物体的光从人眼穿过时,到达视网膜,转化为电信号,传入神经细胞,又转化为化学信号,最终为人类所感知。这些都是信息的表现形式。

如果现在有一道光,打进我们的脑袋里,于是上下五千年,我们都一并知晓,那么学习不会有任何负担。可惜,知识的传输还没有这么高效,它必须依靠文字、声音、图像和视频。

用麦克卢汉(一位研究媒介的大师)的话说,媒介分为冷热媒介。冷媒介:信息不多,一切靠自己脑补。热媒介:信息多,要靠自己脑补的成分少。

我们以风为例。当我们看到风这个字时,脑子里可能什么都想不到,再仔细想想,也许会有风的颜色,就像漫画里出现的三条曲线,甚至可能会有风声。如果最近刚好看到灾难片,那我们可能会想到飓风。

但是,如果我们现在听的是音频,我们就能感知到风的声音,从它的声音中我们推测出风力的大小,如果风刮过窗户,我们还能想象出具体的情景。如果这时再甩出来一张风的图片,我们就能更加深刻地体会风的模样、形状和威力。

当然,这些都比不上我们所看过的灾难片里所呈现的情景。那是最生动、具体和真实的理解。

在上述四种媒介中,文字的主要作用是帮助我们理解和思考世界。文字是思考的载体,但它并不利于传播(文字是一种概念)。而视频则相反,它所呈现的画面,就是真实的世界(视频是一种现象)。

当然,这里所提的文字和画面指的是知识的呈现方式。而像老师在课堂上讲课,视频里的录播课,本质上仍然是一种文字传播,因为知识仍然以文字的方式呈现。

最后我们来聊一下第三个问题:人与知识之间如何交互?

其实前两个问题都是为第三个问题铺垫的,毕竟学习本身就是一个交互的过程。交互本身是个很抽象的词,它的直白意思是,双向反馈。情侣吵架,你骂了我,我回骂你,这是情侣间的交互。如果我骂你,你不回我,这是冷场。吵过架的情侣都知道,冷场是最恐怖的,这意味着你压根没法进行下一步,事情就一直僵在那儿。

学习很像恋爱,两个人刚开始互不熟悉,等到相处时间久了,知道对方的性格癖好。我们学习知识,首先要知道知识的组成,明白它的完整路线。剩余的步骤就是按图索骥。知识对我们也是如此,它要明白我们学到哪个地步了。当然知识不是活物,但我们可以假设它有生命,它在向我们展示着它的全部构成。

一个良好的交互过程,是知识明白学习者的水平,根据水平推送相关的知识点。学习者将学习过程反馈给知识,知识再推送新的知识,或者是原有知识的巩固和深入讲解。

为什么一对一的教学效果最好?

因为一对一反馈性最及时,老师先评估学生的水平,再根据学生的水平,要上的教材去制定对应的学习计划。老师按照学习计划进行教学,讲完一个知识点就停下与学习交流,确保学生理解,并颁布相关作业让学生巩固练习。这样,每一个知识点,学生都能够得到充分的理解和吸收。

相比于大班课、小班课,录播视频等形式,一对一的交互效果最好(但无法形成规模效应,所以要做后台,沉淀教学和教研经验)。不过一对一也仍然不是交互的最终形态。因为我们讲,交互是双向反馈。一对一的过程中,老师往往占据主导地位,学生的主动思考、主动行动,很难在这种环境中形成。

在学生学习的过程中,只有一个主体,就是学生。而老师、内容或是其他元素,都只是辅助角色。学生主动地思考问题、寻找问题的答案,独立地解决问题,这是交互最大的价值。让学生成为学习中的主体,这也是所谓的启发式学习。

在交互过程中,除了学习者外,即使有人的存在,人也是作为一个灵活的服务者和启发者。在现阶段,人实现机器所不能实现的个性化推题、答疑、提供非标准化问题的解决方法。但人不能喧宾夺主,人本身作为一种功能性而非人性的存在。

当然,有人说教学是有温度的,太阳也有温度,工作也有温度,当我们谈论知识的时候,还是冷漠些好。

如果说,交互本身是双方反馈,反馈的前提就意味着学习者和知识的量化。知识的量化包括知识的结构、单个知识点的难度。学习者的量化意味着单个知识点的掌握程度。量化需要借助一种检测方式,通过检测方式检测出学生的水平。在量化方面,借助机器学习和人的参与,实现个性化学习和推题。

但仍然有两个难点:检测方式的有效性;学生如何掌握知识点。

智慧化学习是未来的方向,但不是说只有学习数据就够了,巧妇难为无米之炊。即使我们把知识层级搞出来,学生的学习逻辑搞明白,但我们仍然要解决上述两个难点。

拿最基础的单词来说,怎么让学生背会一个单词?死记硬背?

当然可以,但效率太低。所以大家都在想有什么助记方法帮助学生记住单词,这其中就包括图像、词根词缀、象形词等等。单词还只是基础材料,不需要理解,只需要记忆。

像一些深的知识,比如供给需求曲线,如何让学生理解?图表是一种形式,公式是一种形式?实例也是一种形式?但是还有没有?比如做一种动画,做一个交互式实景呈现过程(你当买家我当卖家),模拟真实的交易过程?不同的知识,所需要的形式不同,很难标准化。这不单需要教研,还需要课程设计,媒介设计,策划等多方的努力。学生掌握了之后,要出怎样的题目,检测出学生的真实水平?这些仍然要回归教学,但绝不是传统的教学。更多的跨界人才需要参与进来。

最后,想要着重强调的是,学习是一件非常复杂的事,身为在线教育的产品经理,所需要关注的不仅是后台的逻辑,而应该关注学习本身。

如何打造出好的学习产品?是我们始终要思考的事情。当然这里的产品不止 App,而是关于学习的全套解决方案。

#专栏作家#

善宝橘,微信公众号:善宝橘,人人都是产品经理专栏作家。一个崇尚终身学习的互联网斜杠青年,擅长学界理论与业界实践结合,专注新媒体、游戏领域的运营策划。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. 优秀,现在的教育行业太浮躁,愿意从认知心理层面去了解学习的产品经理,太少了… 很多教学负责人都天天光顾着搞噱头

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