Các nguyên tắc cơ bản về học tập: điều gì giúp chúng ta học hỏi?

2024 Tác giả: Seth Attwood | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-07 16:29

Tác giả của How We Learn, Stanislas Dean, đã nêu ra bốn trụ cột của việc học. Chúng bao gồm sự chú ý, tương tác tích cực, phản hồi và hợp nhất. Chúng tôi đã đọc lại cuốn sách và đi vào chi tiết hơn về những tính năng này và những gì giúp củng cố chúng.

Chú ý

Sự chú ý giải quyết một vấn đề phổ biến: quá tải thông tin. Các giác quan truyền hàng triệu bit thông tin mỗi giây. Ở giai đoạn đầu, những thông điệp này được xử lý bởi các tế bào thần kinh, nhưng việc phân tích sâu hơn là không thể. Kim tự tháp của các cơ chế chú ý buộc phải thực hiện phân loại có chọn lọc. Ở mỗi giai đoạn, bộ não quyết định mức độ quan trọng của một thông điệp cụ thể và phân bổ nguồn lực để xử lý thông điệp đó. Lựa chọn chính xác là điều cơ bản để học tập thành công.

Công việc của giáo viên là liên tục hướng dẫn và thu hút sự chú ý của học sinh. Khi bạn chú ý đến một từ nước ngoài mà giáo viên vừa thốt ra, nó sẽ trở nên cố định trong trí nhớ của bạn. Lời nói vô thức vẫn ở mức độ của hệ thống cảm giác.

Nhà tâm lý học người Mỹ Michael Posner xác định ba hệ thống chú ý chính:

1. một hệ thống báo động và kích hoạt xác định khi nào cần chú ý;

2. một hệ thống định hướng cho bạn biết những gì cần tìm;
3. một hệ thống kiểm soát chú ý xác định cách xử lý thông tin nhận được.

Quản lý sự chú ý có thể được liên kết với "tập trung" (tập trung) hoặc "tự kiểm soát." Kiểm soát điều hành phát triển khi vỏ não trước trán hình thành và trưởng thành trong suốt hai mươi năm đầu tiên của cuộc đời chúng ta. Do tính dẻo của nó, hệ thống này có thể được cải thiện, chẳng hạn, với sự trợ giúp của các nhiệm vụ nhận thức, kỹ thuật cạnh tranh, trò chơi.

Sự tham gia

Sinh vật thụ động học rất ít hoặc hoàn toàn không học được. Học tập hiệu quả liên quan đến sự tham gia, tò mò, tích cực tạo và thử nghiệm giả thuyết.

Một trong những nền tảng của sự tham gia tích cực là sự tò mò - cũng chính là sự khao khát kiến thức. Sự tò mò được coi là động lực cơ bản của cơ thể: động lực thúc đẩy hành động, như đói hoặc nhu cầu an ninh.

Các nhà tâm lý học từ William James đến Jean Piaget và Donald Hebb đã cân nhắc các thuật toán của sự tò mò. Theo quan điểm của họ, tò mò là "biểu hiện trực tiếp của trẻ muốn tìm hiểu về thế giới và xây dựng mô hình của nó."

Sự tò mò nảy sinh ngay khi não của chúng ta phát hiện ra sự khác biệt giữa những gì chúng ta đã biết và những gì chúng ta muốn biết.

Thông qua sự tò mò, một người tìm cách lựa chọn các hành động sẽ lấp đầy khoảng trống kiến thức này. Ngược lại là sự nhàm chán, nhanh chóng mất hứng thú và trở nên thụ động.

Đồng thời, không có mối liên hệ trực tiếp nào giữa sự tò mò và sự mới lạ - chúng ta có thể không bị thu hút bởi những điều mới mẻ, nhưng chúng ta bị thu hút bởi những thứ có thể lấp đầy những lỗ hổng trong kiến thức. Các khái niệm quá phức tạp cũng có thể đáng sợ. Bộ não liên tục đánh giá tốc độ học tập; nếu anh ta thấy rằng tiến độ chậm, lãi suất bị mất. Sự tò mò đẩy bạn đến những lĩnh vực dễ tiếp cận nhất, trong khi mức độ hấp dẫn của chúng thay đổi khi quá trình giáo dục phát triển. Một chủ đề càng rõ ràng thì nhu cầu tìm kiếm chủ đề khác càng lớn.

Để kích hoạt cơ chế tò mò, bạn cần biết những gì bạn chưa biết. Đây là một khả năng siêu nhận thức. Tò mò có nghĩa là muốn biết, nếu bạn muốn biết, thì bạn biết những gì bạn chưa biết.

Phản hồi

Theo Stanislas Dean, chúng ta học nhanh đến mức nào phụ thuộc vào chất lượng và độ chính xác của phản hồi mà chúng ta nhận được. Trong quá trình này, sai lầm liên tục xảy ra - và điều này là hoàn toàn tự nhiên.

Học sinh cố gắng, ngay cả khi nỗ lực bị thất bại, và sau đó, dựa trên mức độ sai lầm, suy nghĩ về cách cải thiện kết quả. Và ở giai đoạn phân tích lỗi này, cần có phản hồi chính xác, điều này thường bị nhầm lẫn với hình phạt. Bởi vì điều này, có một sự từ chối học tập và không muốn thử một cái gì đó ở tất cả, bởi vì học sinh biết rằng anh ta sẽ bị trừng phạt cho bất kỳ sai lầm nào.

Hai nhà nghiên cứu người Mỹ Robert Rescorla và Allan Wagner đã đưa ra một giả thuyết vào những năm 70 của thế kỷ trước: não bộ chỉ học nếu nó thấy có khoảng cách giữa những gì nó dự đoán và những gì nó nhận được. Và lỗi chỉ ra chính xác nơi mà kỳ vọng và thực tế không trùng khớp.

Ý tưởng này được giải thích bởi lý thuyết Rescorla-Wagner. Trong thí nghiệm của Pavlov, con chó nghe thấy tiếng chuông, đây ban đầu là một tác nhân kích thích trung tính và không hiệu quả. Sau đó, tiếng chuông này kích hoạt một phản xạ có điều kiện. Con chó bây giờ biết rằng âm thanh có trước thức ăn. Theo đó, tiết nước bọt tiết ra bắt đầu. Quy tắc Rescorla-Wagner gợi ý rằng não bộ sử dụng các tín hiệu cảm giác (cảm giác do chuông tạo ra) để dự đoán khả năng xảy ra kích thích tiếp theo (thức ăn). Hệ thống hoạt động như sau:

• Bộ não dự đoán bằng cách tính toán lượng tín hiệu cảm giác đến.
• Bộ não phát hiện sự khác biệt giữa dự báo và kích thích thực tế; sai số dự đoán đo lường mức độ bất ngờ liên quan đến mỗi kích thích.
• Bộ não sử dụng tín hiệu, lỗi, để sửa chữa biểu diễn bên trong của nó. Dự đoán tiếp theo sẽ gần với thực tế hơn.

Lý thuyết này kết hợp các trụ cột của học tập: học tập xảy ra khi não bộ thu nhận các tín hiệu cảm giác (thông qua sự chú ý), sử dụng chúng để dự đoán (tham gia tích cực) và đánh giá độ chính xác của dự đoán đó (phản hồi).

Bằng cách cung cấp phản hồi rõ ràng về những sai lầm, giáo viên hướng dẫn học sinh, và điều này không liên quan gì đến hình phạt.

Nói với học sinh rằng lẽ ra chúng phải làm điều này và không phải làm thế khác không giống như nói với chúng rằng, "Bạn đã sai." Nếu học sinh chọn sai câu trả lời A, thì việc đưa ra phản hồi dưới dạng: “Câu trả lời đúng là B” chẳng khác nào nói: “Bạn đã sai”. Cần giải thích cặn kẽ lý do tại sao phương án B lại thích hợp với phương án A hơn, như vậy học sinh sẽ tự đưa ra kết luận rằng mình đã nhầm lẫn, nhưng đồng thời học sinh sẽ không có cảm giác ức chế và thậm chí còn sợ hãi hơn.

Hợp nhất

Cho dù chúng ta đang học cách gõ bàn phím, chơi piano hay lái xe ô tô, các chuyển động của chúng ta ban đầu đều được kiểm soát bởi vỏ não trước. Nhưng thông qua việc lặp đi lặp lại, chúng ta ngày càng nỗ lực ít hơn, và chúng ta có thể thực hiện những hành động này trong khi suy nghĩ về điều gì đó khác. Quá trình hợp nhất được hiểu là quá trình chuyển đổi từ xử lý thông tin chậm, có ý thức sang tự động hóa nhanh chóng và vô thức. Ngay cả khi một kỹ năng đã thành thạo, nó cần được hỗ trợ và gia cố cho đến khi nó trở thành tự động. Thông qua thực hành liên tục, các chức năng điều khiển được chuyển đến vỏ não vận động, nơi hành vi tự động được ghi lại.

Tự động hóa giải phóng tài nguyên não bộ

Vỏ não trước không có khả năng làm việc đa nhiệm. Miễn là cơ quan điều hành trung tâm của não chúng ta tập trung vào nhiệm vụ, tất cả các quá trình khác sẽ bị hoãn lại. Cho đến khi một hoạt động nào đó được tự động hóa, cần phải nỗ lực. Sự hợp nhất cho phép chúng ta chuyển nguồn tài nguyên bộ não quý giá của mình vào những thứ khác. Giấc ngủ giúp ích ở đây: mỗi đêm não của chúng ta củng cố những gì nó nhận được trong ngày. Ngủ không phải là khoảng thời gian không hoạt động, mà là hoạt động tích cực. Nó khởi chạy một thuật toán đặc biệt tái tạo các sự kiện của ngày hôm qua và chuyển chúng vào ngăn trong bộ nhớ của chúng ta.

Khi chúng ta ngủ, chúng ta tiếp tục học. Và sau khi ngủ, hiệu suất nhận thức được cải thiện. Năm 1994, các nhà khoa học Israel đã tiến hành một thí nghiệm khẳng định điều này. “Trong ngày, các tình nguyện viên đã học cách phát hiện một vệt tại một điểm cụ thể trên võng mạc. Hiệu suất tác vụ từ từ tăng lên cho đến khi đạt mức ổn định. Tuy nhiên, ngay sau khi các nhà khoa học đưa các đối tượng vào giấc ngủ, họ đã phải ngạc nhiên: khi thức dậy vào sáng hôm sau, năng suất của họ tăng lên đáng kể và duy trì ở mức này trong vài ngày tới”, Stanislal Dean mô tả. Điều đó nói rằng, khi các nhà nghiên cứu đánh thức những người tham gia trong giấc ngủ REM, không có sự cải thiện nào. Theo đó, giấc ngủ sâu thúc đẩy sự củng cố, trong khi giấc ngủ REM thúc đẩy các kỹ năng nhận thức và vận động.

Vì vậy, học tập đứng trên bốn trụ cột:

• chú ý, cung cấp củng cố thông tin mà nó được hướng đến;
• tham gia tích cực - một thuật toán thúc đẩy bộ não kiểm tra các giả thuyết mới;
• thông tin phản hồi, giúp bạn có thể so sánh các dự báo với thực tế;
• củng cố để tự động hóa những gì chúng ta đã học.