好的。
我将进行一项综合性审查,以确定哪种基于证据的学习策略组合(包括间隔、穿插、检索练习、精细询问等)最有效地提高本科生在四周准备期内的长期记忆和考试成绩,涵盖所有专业。
该报告将侧重于 2015 年以来经过同行评审的英文研究,纳入全球高等教育研究,并应用认知负荷和自我调节学习的视角。
我将确保报告包含关键趋势、图表、专家评论、对立观点和实际案例,并以结构化的麦肯锡风格呈现。
准备好后我会立即通知您。
间隔和检索是顶级策略:研究一致表明,分散练习(随时间间隔学习)和检索练习(通过自我测试进行主动回忆)可以最大程度地提高长期记忆和考试成绩。荟萃分析估计,与集中“死记硬背”或被动复习相比,这些技术产生的学习收益大约高出 50-60%(Cohen’s d ≈ 0.5–0.6)。 在为期四周的备考期间,分散学习时间并加入频繁的小测验或抽认卡可以显著提高最终考试成绩和知识保留率。
结合多种技巧可放大益处:将间隔重复练习与其他循证方法(例如,穿插不同主题、详细询问和自我解释以及战略性地安排学习和睡眠)相结合的混合方法最为有效。
使用多种主动策略(自我测试、解释概念等)的学生考试成绩明显更高——在一项研究中,使用全部六种主动技巧与比不使用任何技巧高出约 11-17% 的分数相关。每增加一种主动方法都会带来额外的性能提升。 这种协同作用表明没有单一的“灵丹妙药”——相反,最佳的学习计划整合了互补策略(检索、间隔、精细加工等),这些策略是根据材料和学习者量身定制的。
交错和精细加工提高迁移能力:交错练习(在学习过程中混合主题或问题类型)和精细加工策略(例如,通过提问“为什么”和“如何”来加深理解)进一步加强学习,特别是对于复杂或应用型知识。
交错会产生“理想的困难”,从而提高对问题的辨别能力,从而更好地解决问题并将知识转移到新的环境中。
精细追问和自我解释有助于将新信息与先验知识整合,从而支持更深入的理解(尽管它们应该精确且有指导性才能有效)。虽然它们各自的效果量适中(d ≈ 0.3–0.5),但这些方法通过提高高阶理解和长期回忆来补充间隔和测试。
学生未能充分利用有效方法:尽管有充分的证据,许多本科生仍然依赖于诸如临时抱佛脚、重读和突出显示等欠佳习惯。调查显示,超过 90% 的学生通常会重读笔记或幻灯片,而只有少数(约 8%)的学生会采用诸如抽认卡自测或同伴测验等技巧。 这种不一致部分是由于学习的错觉造成的——被动复习感觉熟悉且更容易,给人一种虚假掌握感,而主动回忆和间隔复习则感觉更费力。
对学生进行有关理想困难的已被证实的益处的教育,并提供结构化的工具(例如,引导式测验、抽认卡系统)可以帮助弥合这一差距。
值得注意的是,当学生采用主动策略并分散学习时,即使总学习时间相同,他们也能获得更高的分数。
睡眠和作息时间很重要:认知和神经科学研究强调,在学习期间获得充足、规律的睡眠对于记忆巩固至关重要。一项研究发现,考试前一个月更好的睡眠质量、更长的睡眠时间和规律的作息时间可以解释约 25% 的学业成绩差异,而考前熬夜或仅仅考前一晚睡好觉的效果微乎其微。 因此,一个优化的学习计划不仅应该包括学习什么和如何学习,还应该包括何时学习:将学习时间间隔开,以便期间有睡眠,并避免熬夜,因为熬夜会损害认知能力。使学习时间与大脑的自然巩固周期相一致(例如,在连续的几天和几周内复习材料)可以利用睡眠来巩固学习。
可执行的四周学习计划:根据证据,最佳的四周备考计划包括:1) 将材料分成若干部分,并在所有周安排短时间的学习课程(避免学习集中在最后),2) 每天使用检索练习(例如快速测验或抽认卡复习)复习以前学过的主题,同时混合新旧材料,3) 为每个主要主题纳入每周的累积复习(间隔重复),4) 练习各种 一旦掌握了基础知识,就要解决混合顺序(交错)的问题;5) 通过用自己的话解释概念或教导他人来进行精细学习;6) 保持健康的生活习惯(规律的睡眠、短暂的休息,如番茄工作法,以及锻炼)以支持注意力和记忆力。
这种综合方法预计在即时考试成绩和持久知识获取方面都将优于单一策略或临时抱佛脚的方法。
在考试准备期间最大化学习效率是教育和认知科学的核心关注点。大学生(年龄约 18-25 岁)经常面临需要记住大量信息的累积性期末考试。
传统的学习习惯——例如在教科书上做标记、重读笔记或在考试前一晚临时抱佛脚——可能会产生短期的熟悉感,但往往无法产生持久的知识。
因此,学生们经常在考试后很快忘记内容,从而破坏了长期的教育使命。本报告探讨了哪些基于证据的学习策略(以及它们的组合)能够最有效地提高长期记忆和考试成绩,尤其是在本科生现实的四周学习窗口内。
研究基础:在过去的二十年中,认知心理学家已经确定了几种高效的学习策略——特别是间隔练习、检索练习、交错练习和精细加工。Dunlosky 等人(2013)和其他人的具有里程碑意义的综述将间隔(分散)练习和练习测试标记为“高实用性”技术,因为它们在许多研究中都具有强大的优势。 这些策略与记忆和学习理论相符,例如期望困难(Bjork,1994)——这种理论认为,在学习过程中引入某些挑战(如间隔或测试)会减缓短期内的表面学习速度,但会提高长期记忆。
相反,更直观的技巧(例如,集中学习、被动复习)通常会产生快速的初始收益或流畅感,从而误导学习者对他们真正的掌握程度的判断。
核心问题:鉴于这些见解,核心问题是:在为期四周的备考窗口期内,哪种基于证据的策略组合能够最有效地提高本科生的长期记忆保持和考试成绩?我们假设,一种多方面的方法——将间隔重复检索与定期阐述和策略性安排(包括睡眠)相结合——将优于单一方法或最后一刻的临时抱佛脚。
特别是,间隔提取练习(跨间隔重复自测)有望成为基石,并可能通过穿插主题和鼓励通过自我解释进行更深入的处理来放大。
我们还考虑了相反的观点,例如研究表明,强化短期死记硬背或某些“集中”策略有时可以在即时测试中与间隔练习相匹配,尽管此后保留效果较差。
此外,我们还讨论了可能的局限性:例如,这些技术的有效性是否适用于复杂、高阶的学习(其中认知负荷等因素会发挥作用),或者是否存在边界条件?
方法与范围:我们的分析侧重于 2015 年至今的研究结果,主要借鉴认知和教育心理学、神经科学和学习科学领域的同行评审研究。
我们强调在真实的教育环境中(教室、真实课程)进行的研究,以确保实用性,并辅以实验室实验和荟萃分析。
目标人群是高等教育中的大学生,我们专注于适用于 STEM 和社会科学/人文课程的通用学习策略,而不是特定领域的技巧。
我们还整合了相关领域的见解:动机心理学(例如,心态和激励如何影响策略的使用)、睡眠研究(用于安排时间)以及技术(学习平台和工具的作用)。
目标是基于证据且可操作的综合,可以为学生或学术技能项目提供优化的学习计划和建议的设计提供信息。
学习科学中最可靠的发现之一是间隔效应:随着时间的推移分散学习比集中在一个会话中学习能带来更好的记忆效果。分散练习通过在遗忘发生后给你的大脑多次强化材料的机会来对抗遗忘曲线。这种策略对于跨越数周的考试准备至关重要。
间隔练习不是在长时间的临时抱佛脚中一次性地涵盖某个主题,而是指在几天(或几周)的时间间隔内,对该主题进行较短的学习。
广泛的荟萃分析证据支持间隔学习的有效性。四个涵盖约 300 项研究的荟萃分析发现,在最终记忆保持方面,间隔学习相对于集中学习的平均优势约为 0.60(科恩 d 值)。实际上,这种效应量表明,对于分散复习的学生来说,记忆表现会得到显着提升。
至关重要的是,间隔带来的好处会随着延迟时间的延长而增加:如果考试或期末测试在几周或几个月之后,间隔就变得更加重要。间隔也有助于更深层次的学习——不仅仅是死记硬背。研究表明,间隔练习对于简单的事实和概念上更丰富的“深度”学习成果都有效。因此,教育工作者建议学生“在后续的作业单元中复习之前涵盖的材料”,而不仅仅是在最后。
图:间隔练习与集中练习对记忆保持的图示。蓝线(间隔重复)显示了周期性的复习,可以加强学习并减缓遗忘,从而实现更高的长期记忆保持率。
灰线(无复习的死记硬背)最初达到较高的峰值,但没有强化,很快就会下降。
为什么间隔有效:从认知角度来看,间隔在会话之间引入了轻微的遗忘,这使得重新学习更加费力,但最终会加强记忆——这是一个典型的理想难度。间隔安排中的每个会话都需要大脑检索先前的知识,从而更强烈地重新编码(而死记硬背会产生浅薄的熟悉感,这种熟悉感会消退)。 间隔也能促进编码的多样性:当你在不同的时间、不同的情境下学习时,你会以多种方式对信息进行编码,从而创造更多的检索线索,帮助日后回忆。此外,间隔学习还能避免精神疲劳和超负荷。
较短的课程,中间穿插休息(或几天),可以促进巩固(尤其是在睡眠期间),并减少马拉松式死记硬背带来的收益递减。
最佳间隔:学习课程之间的间隔应该有多远?研究表明,最佳间隔取决于总体记忆间隔(直到考试的时间)。建模工作的大致指导原则表明,会话间隔约为记忆间隔的 10-20% 通常可以最大化长期记忆。例如,如果考试还有 4 周(28 天),那么以大约 2-6 天的间隔学习给定的主题可能是理想的。 在实践中,这可能意味着在考试前每周大致复习一到两次每个主要主题。
研究发现,间隔时间过长可能不利(因为在重新学习之前会忘记太多),但将其增加到一定程度会产生很大的好处。Cepeda 等人(2008)的一项大型研究表明,随着间隔时间的延长,记忆表现会急剧提高,直到达到最佳点,之后表现才会略有下降。因此,可能需要一些反复试验,但任何间隔通常都比没有间隔好。 一个实用的技巧是在学习期间,为每个重要概念计划至少 2-3 次接触(而不是单次接触),每次接触之间间隔几天不接触该材料。
在为期四周的学习计划中,学生可能会规划如下:第一周 - 学习/复习主题 A;第二周 - 在学习主题 B 的同时简要回顾主题 A;第三周 - 回顾 A 和 B,学习主题 C;第四周 - 最终复习 A、B、C,以及任何新材料。
这确保了每个主题都能多次刷新,且间隔一定的时间。实证课堂研究支持这种方法:例如,一项大学生物课程的研究发现,将学习分散到多个环节(而不是一个环节)的学生往往能获得更高的课程成绩,尤其是在累积性期末考试中。 尽管学生们常常觉得临时抱佛脚能学到更多(因为所有东西在考试前都是新鲜的),但我们鼓励教师们“通过展示长期表现的提高,向他们讲解间隔练习的好处,并让他们看到这些好处”。
为了可视化这种差异,下面的热图比较了在 4 周内间隔学习计划和临时抱佛脚计划:
图:四个主题在 28 天内的示例学习计划。上图:间隔式学习计划——每个主题都在每周分散的短时间内学习(蓝色方块)。下图:临时抱佛脚——每个主题仅在考试前的最后几天学习(橙色方块)。间隔确保了每周的重复接触和强化,而临时抱佛脚则将学习集中在最后。
“检索练习”——积极尝试从记忆中回忆信息——是高效学习的另一个支柱。这通常通过练习测试、测验、抽认卡或简单地写下你从一章中记住的内容来实现。数十年来对测试效应的研究表明,检索知识比用相同的时间重新阅读相同的材料更能巩固知识。换句话说,回忆的行为不仅仅是对学习的评估,而且本身就是一种学习活动。
荟萃分析的结果强调了检索练习的效力。例如,2017 年对 188 项实验进行的一项荟萃分析发现,与重新学习材料相比,进行练习测试可以提高最终表现,平均效应量为 g = 0.51。 与什么都不做或进行不相关的填充活动相比,这种益处甚至更大(g ≈ 0.93)。至关重要的是,实践测试显示了各种形式的优势:多项选择、简答题,甚至自由回忆都带来了好处,尽管该荟萃分析中的多项选择题显示出略高的平均效果(可能是因为它们更容易,从而允许更多的总覆盖范围)。 测试效应非常显著——它出现在逐字回忆和迁移问题(以新的方式应用知识)中,并且使从小学生到成人的所有年龄段的学习者受益。值得注意的是,跨时间的重复检索与间隔尤其结合得很好:“练习测试即使在集中进行时也能很好地发挥作用,但如果随着时间的推移进行间隔,则效果会更好,”Donoghue&Hattie 解释说。
机制:为什么检索如此有效?当你成功回忆起信息时,你会加强通往该信息的神经通路,并在未来使其更容易访问。
检索也有助于组织知识——当你回忆时,你可能会将概念联系起来,或者发现记忆中的空白,然后你可以专注于这些空白。此外,生成答案(甚至尝试回忆,然后检查解决方案)可以提供反馈,纠正误解。事实上,研究表明,当检索尝试之后有关于准确性的反馈时,测试效果最为强大。这种反馈循环可以完善记忆,并增强对期末考试的信心。
检索练习的另一个优点是提高了元认知能力。学生在只复习笔记时,常常会错误地判断自己的学习情况(一切看起来都很熟悉,所以他们认为自己已经掌握了)。另一方面,自我测试可以迅速揭示你不知道的内容。
它能促使对掌握程度进行诚实的评估,并能指导更高效的学习——你把时间花在那些你未能回忆起来的项目上,而不是那些你已经很熟悉的项目上。这与“测试增强学习”的概念相符:测试不仅能增强记忆,还能提供诊断信息,以优化后续的学习环节。
应用发现:在真实课堂中的研究证实,结合检索可以提高考试成绩。Yang 等(2021)的综合综述分析了 100 多个课堂实验,并得出结论:测验(检索练习)始终如一地促进各种环境下的学习,在即时和延迟评估中都有明显的益处。
同样地,一项对 K-12 课堂中检索练习的系统性回顾(Agarwal et al., 2021)发现,即使教师使用低风险测验,学生在单元测试和标准化考试中的表现也有所提高,尽管远迁移(将知识应用于新问题)的收益略小(迁移的效应量约为 0.2,而直接记忆的效应量约为 0.5)。
一个有益的见解是时间安排:在练习测试和最终测试之间设置一个短暂的延迟是好的,但设置一个稍微长一点的延迟会更好。Adesope 等人的荟萃分析指出,当最终测试发生在练习测试后的 1-6 天时,其益处(d ~0.82)大于最终测试在 1 天内的情况(d ~0.56)。这强化了间隔进行检索尝试的价值,而不是在最后一刻才进行(即使对于检索,间隔也有帮助)。 还有一些证据表明,一次安排得当、离考试不太近的模拟测试,可能与连续填鸭式的多次模拟测试一样有效——可能是因为短时间内重复测试会导致疲劳,或者是因为一次测试就足以表明接下来应该关注什么。
然而,在一个为期一个月的学习计划中,最安全的方法是在整个过程中加入频繁的、低风险的测验,这既能保持材料的新鲜度,又能通过规范化回忆练习来减少焦虑。
例如,学生可以每天对最近学习的主题进行快速测验(使用抽认卡或应用程序),每周在类似考试的条件下进行一次较长的练习测试或一组问题,并使用结果来指导复习。
许多学生报告说,这种方法带来了显著的好处。事实上,即使感觉更难,他们通常也能看到进步:在主动学习环境(有频繁的检索任务)中的学生实际上比他们主观上意识到的学得更多,更高的考试成绩证明了这一点,尽管他们有时会觉得进步较慢。随着时间的推移,练习检索也能增强考试耐力,减少考试焦虑,因为它模拟了考试条件。
交错是指以混合的顺序练习不同的主题或问题类型,而不是集中在一个主题上进行长时间的练习。
例如,与其学习完整个第 1 章,再学习整个第 2 章,不如采用交错的方法,在学习过程中交替学习不同的主题(例如,做一个第 1 章的问题,然后做一个第 2 章的问题,然后再回到第 1 章,等等)。这种技术作为一种提高迁移和辨别能力的方法而受到关注——即为给定的问题选择正确的方法或概念的能力。
交错穿插通过阻止学习者对一种问题形成死记硬背的模式,从而创造了理想的难度。它迫使大脑重新加载或回忆不同的策略,从而更灵活地编码材料。数学和类别学习等领域的研究表明,交错穿插可以显著提高测试成绩,尤其是在学生需要选择应用哪个程序或概念时。
在一项经典研究中,将不同类型的数学问题交错排列(而不是按类型分组)使学生在稍后需要区分问题类型的测试中,错误率降低了一半。
同样,在学习识别艺术风格或地质特征时,将来自不同类别的例子混合在一起,比按顺序查看一个类别的所有例子,更能帮助学生注意到每个类别的独特特征。
一项系统性回顾(Firth et al., 2019)表明,对于概念学习而言,交错学习通常优于集中学习,但效果的大小因背景和具体实施而异。当必须学会区分相似的概念或问题类型时(其中选择正确的方法是挑战的一部分),交错学习显得特别有用。
通过交错练习,学习者习惯于识别他们面临的问题类型,而不仅仅是如何解决已知类型的问题。这可以更好地转移到新问题,因为现实世界的任务不会宣布使用哪个公式或方法。
话虽如此,学生们常常不充分利用交错学习,有时是因为它感觉更困难或更无组织。事实上,让学习者选择学习顺序时,他们通常更喜欢分块学习——这在当时感觉更连贯、更容易。
然而,研究表明这种偏好具有误导性:虽然集中练习在练习过程中能产生快速的短期进步,但与交错练习相比,它可能导致较差的长期记忆和迁移(一个类比是,集中练习就像一次性地死记硬背一件事)。
专家建议,一旦对每个主题有了基本的理解,学生就应该混合练习。例如,在做物理或化学的练习题时,不要做 10 道抛体运动题,然后做 10 道能量题,而是可以把它们混合起来。
这确保了在考试中,当问题以随机顺序出现时,学生能够熟练地识别问题类型并检索到合适的解决方法。
值得注意的是,交错学习通常与间隔学习密切相关:通过混合主题,你自然会将它们隔开(先练习 A,然后练习 B,再回到 A 意味着 A 被间隔开)。
事实上,一些关于交错学习的研究(例如,在物理问题解决中)混淆了这两者——成功的干预可能同时使用了间隔练习和交错练习。这种组合可能非常有效。
最近一项针对本科物理课程的研究发现,让学生交替练习不同类型的物理问题(交错练习)的学生,在延迟测试中的得分明显高于那些按模块练习每种问题类型的学生,这些学生使用了交错(以及间隔)练习。
一个注意事项:对于所有学习场景来说,交错学习可能不是必要的或有益的。如果材料不容易混淆,或者如果一个人处于学习的非常早期的阶段(在这种阶段,孤立地理解一个概念已经足够困难),那么最初的集中学习可能是可以的。目前的共识是在掌握了一些初步知识后引入交错学习。在一个为期四周的计划中,这可能意味着:第一周(基础知识的初步学习)可以稍微集中一些,以建立基础知识。 在第 2-4 周,当你进行复习和练习时,开始混合主题。
例如,创建一个练习集或使用抽认卡,从所有已涵盖的章节中提取内容,以便每个学习环节都能跳跃式进行。这种策略已在教育指南中得到推荐,并且有适度的证据基础支持提高考试成绩,尤其是在累积性测试中。
虽然间隔、测试和交错安排优化了你练习的时间和方式,但精细加工策略则侧重于你在心理上如何处理材料。精细审问和自我解释是两种经过验证的技术,可以促进更深入的处理:它们迫使学习者超越死记硬背,并建立有意义的联系。
精细追问包括问自己关于材料的解释性问题,例如“为什么这个事实成立?”或“这个概念是如何运作的?”。通过生成一个解释(即使是给自己),你可以将新知识与你已经知道的知识联系起来,这极大地有助于回忆。例如,如果学习生物学,与其只是阅读“光合作用利用阳光产生葡萄糖”,你可能会问:“为什么植物需要产生葡萄糖? “它用它做什么?”这会让你思考植物生理学,将光合作用与呼吸作用和生长联系起来——形成更丰富的记忆痕迹。研究表明,精细的审问尤其有助于学习者拥有一些先验知识来锚定新信息。
精确的阐述(准确、专注于概念)比不精确的阐述更有效。
虽然一些研究表明,该技术在事实回忆和理解方面显示出优势,但它更适用于相对简单的“为什么”知识(表面关系),而不是非常抽象的深层结构。
尽管如此,它仍然是一种适用于各个学科的通用策略:在历史中,人们可能会问为什么会发生某个事件;在数学中,会问为什么一个公式有意义。
自我解释包括大声或书面解释问题解决方案的步骤或概念的逻辑,就像在教学一样。例如,在复习物理学中的一个已解决的例子时,学生会解释每个步骤的原理(“步骤 1:我们将力设置为相等,因为在平衡状态下……”)。这已被证明可以提高迁移和解决问题的能力,因为它突出了推理上的差距,并鼓励学习者填补这些差距。
自我解释对跨领域的记忆和理解有广泛的好处(阅读理解、数学问题解决等),通常优于更被动的总结。
它迫使你更深入地参与材料——如果你不理解它,你就无法解释它,所以它可以识别出需要努力解决的难题。
研究将这两种方法都归类为“中等效用”策略。它们可能并不总是像单独的检索或间隔那样产生大的效果,但它们对理解有显著的贡献,而理解反过来又支持记忆。例如,一项课堂研究发现,提示学生在学习时进行自我解释,比仅仅阅读解决方案更能促进对新问题的迁移。
另一项研究表明,习惯于向自己(或他人)解释概念的学生在概念性考试问题上的表现更好,这可能是因为他们在头脑中更有条理地组织了材料。
在实践中,学生如何才能融入精细加工?策略包括:在阅读笔记或教科书的某个章节后,用自己的话写一个简短的解释或复述,不要偷看。或者使用经典的费曼技巧:选择一个概念,试着解释它,就像教一个新手一样,这会迅速揭示任何漏洞。此外,经常问“为什么?”和“如何?”——如果你记住了一个事实,立即尝试推理它(“为什么会这样?”)。 即使你不能完全回答,解释的努力也会使你的大脑记住这个事实及其联系。
许多学生也发现学习小组对此有帮助:向同伴解释概念或回答彼此的问题自然会引发精细加工。
必须注意,详细阐述需要时间,并且其有效性可能取决于是否正确理解(错误地解释某些内容不会有帮助)。因此,将详细阐述与检索和反馈相结合是关键:测试自己对某个概念的理解,并在检查答案时,详细说明为什么正确的答案是这个。一起完成时,自我测试和详细阐述会相互加强——检索确保你可以回忆起基础知识,而详细阐述确保你深刻理解它们。
这种结合产生了持久的知识,不仅可以记住考试内容,还可以应用于新的情境中(这通常是高阶考试题所需要的)。
不同的技术有不同的优势,它们的有效性会随着学习成果(例如,事实回忆与问题解决)和学习者先前的知识而变化。
一项重要的荟萃分析(Donoghue & Hattie,2021)综合了 242 项关于十种学习技巧的研究,以评估它们的总体影响。研究结果与上述讨论一致:
顶级策略:分散练习(间隔)和练习测试(检索)平均而言是最有效的。这些对学生的成绩影响最大,证实了它们作为基础学习习惯的地位。
下图 1 说明了来自多项研究的几种策略的近似效应量,突出了间隔和测试的卓越功效。
中等有效:交错练习、精细询问和自我解释显示出可靠的益处(中等效应量)。 它们很有价值,尤其是在与其他方法结合使用时。 例如,交错练习本身就包含间隔,而精细化可以通过增加意义来增强检索练习的保留效果。
这些策略本身可能不会使考试成绩翻倍,但它们在学习深度和适应性方面提供了质的提高。
效果较差(或需要更多条件):总结、高亮/下划线、关键词助记符、文本图像和简单重读的效用排名最低。然而,即使是这些方法在一些研究中也具有“相对较高”的效果——例如,如果做得好,总结会有所帮助,甚至重读也比什么都不做更有益处。
但与上述技术相比,这些被动方法产生的收益较小,并且通常需要更多时间才能获得相同的益处。它们也更依赖于技能(例如,好的总结需要训练)。
重要的是,该荟萃分析警告说,许多研究衡量的是短期、表面学习(例如,立即回忆事实)。所有技术都倾向于在深度迁移任务中显示出效果降低,但在长期、复杂的学习场景中,间隔和检索仍然比其他技术表现更好。 此外,一些策略对能力较弱或新手学生的帮助甚至超过了优秀学生,这可能是因为这些策略施加了结构和有效的习惯,而成绩优异的学生可能已经凭直觉实践了这些习惯。
这对于广泛的适用性来说是令人鼓舞的:教授这些策略可以特别提升那些可能使用低效学习方法的学生。
图:常见学习策略的相对有效性(近似荟萃分析效应量,Cohen’s d)。分散练习(间隔)和练习测试(主动回忆)对学习成果的影响最大。交错学习和精细加工技术具有中等程度的益处,尤其对于高阶学习。
像重读或高亮这样的被动技术产生的收益最小。(数据综合自多个来源;确切效果因环境而异。)
总的来说,证据清楚地表明,在较长时间内积极、努力地参与材料学习胜过被动或一次性的学习。间隔、测试、穿插和精细加工都引入了理想的难度,从而加强了记忆和理解。
然而,它们并非相互排斥——当学生以协调的方式将所有这些要素结合起来时,才能获得最佳效果。接下来,我们将讨论如何将这些要素整合到最佳学习计划中,以及哪些实际例子可以证明它们的应用。
学生如何实际结合这些基于证据的技术来最大限度地提高考试准备度?
本节概述了一种有凝聚力的学习方法,该方法融合了间隔、检索、交错和精细加工,同时还考虑了为期一个月的学习计划、工作量和身心健康(例如睡眠)。
1. 制定计划时要考虑到间隔:在四周开始时,学生应该分解考试材料(章节、主题、讲座模块),并将每个材料的学习活动分配到各个周。 一个简单的框架是“螺旋式”方法:在第 1 周,至少简要地涵盖所有主题(初始学习或复习);在第 2 周和第 3 周,在较短的复习课程中重新学习每个主题(通过间隔重复来加强记忆);在第 4 周,对每个主题进行最后一轮复习,并进行综合练习测试。
通过为每个科目或章节复习分配特定的日子,并每周或每两周回顾一次,学生可以确保没有主题被搁置到最后一刻的临时抱佛脚。
计划工具或日历可以提供帮助——现在许多学生使用应用程序或数字抽认卡调度程序,提示他们在间隔的时间复习项目(更多信息请参见工具/技术)。
2. 强调每日的回忆练习:回忆应该成为学习期间的每日习惯。例如,在每次学习开始时,快速测试一下之前学习的内容。
这可以简单到写下昨天学习的要点,无需笔记,或者回答上周主题的一些抽认卡。频繁、低风险的测验可以持续利用测试效应。通过立即检查答案(并纠正错误),学生还可以获得反馈,这对于学习至关重要。随着考试临近,学生可以加强到更像考试的练习(也许每周在定时条件下完成一整套练习题)。
检索练习不应被视为与学习分开——它本身就是学习。一个好的原则是:每学习一小时,至少分配 15-20 分钟用于对过去材料进行主动回忆活动。这不仅可以提高记忆力,还可以自然地与学习新内容交错进行。
3. 在练习题中尤其要使用交错练习:在做练习或问题集时(在数学、物理、经济学等定量课程中很常见),学生应该混合不同的类型或主题,而不是按照教科书的顺序进行。
例如,如果考试涵盖第 1、2、3 章,不要在接触第 2 章之前完成所有第 1 章的问题。而是在每次练习中轮流复习各章节。这可能意味着解决第 1 章的一个问题,然后解决第 2 章的一个问题,然后解决第 3 章的一个问题,然后再回到第 1 章,依此类推。如果使用抽认卡,请打乱卡组,使不同类型的概念以随机顺序出现。
这种交错的方式确保了每个练习题都必须从教学大纲的不同部分进行检索,防止学生变得自满或重复使用相同的方法。
它还能提供间隔性暴露(因为当你回到第一章的习题时,已经过了一段时间)。学生应该意识到,交错练习会让人感觉更难——与集中练习相比,他们在练习期间的准确率可能会略低。但这是正常的;研究表明,交错练习通常会在学习过程中带来更多的困难,但会产生更好的测试效果。
关键是信任这个过程,并专注于从错误中学习。
4. 在复习期间加入详细阐述:纯粹的复习(简单地阅读笔记)应该尽量减少。相反,在重新学习一个主题时,要进行精细学习。一些实用的策略:
5. 安排规律的休息并保持健康:效率不仅仅是认知技巧;导致倦怠或精疲力竭的学习计划会适得其反。“番茄工作法”(例如,学习 25 分钟,休息 5 分钟)或类似的结构化休息可以帮助在漫长的学习日中保持专注。更重要的是,优先保证充足的睡眠。如前所述,研究发现,在考试前几周保持规律睡眠并获得充足睡眠的学生表现更好。 睡眠期间的记忆巩固会影响记忆的保留程度。
因此,学生应该避免牺牲睡眠来死记硬背;相反,应该缩短深夜学习的时间,并在休息后早上继续学习——净保留率可能会更高。
此外,在学习期间进行适度锻炼和压力管理(正念等)等活动有助于认知功能,应成为高效学习方案的一部分。
6. 根据反馈进行迭代:在整个四周内,学生应该评估哪些方法有效并进行调整。如果练习测试结果在某个主题上表现不佳,那么该主题可能需要更频繁的检索练习或替代策略(也许可以与教授或导师讨论以寻求澄清,然后重新测试)。
如果某些记忆卡总是很容易回忆起来,那么可以减少复习这些记忆卡的频率(大多数间隔重复软件会自动执行此操作,延迟已知项目)。本质上,学习计划应该是动态的——由持续的绩效指标指导。
这符合自我调节学习原则:计划、监控表现(通过测验/测试)和调整策略。
高效的学习者会成为“他们自己的教练”,他们会发现,比如说,他们已经有 10 天没有复习 X 主题了(可以通过安排当天的快速复习来解决),或者他们总是忘记某个特定的概念(可以通过创建一个助记符或花一些精力来详细阐述它来解决)。
总而言之,理想的 4 周学习计划是交错和迭代的。到第 4 周(最后阶段),学生不会第一次遇到任何概念——所有内容都已经被多次看到和测试。最后几天的学习应该感觉像是复习,而不是疯狂的学习。
学生可以自信地在考前 3-4 天进行一次完整的模拟考试,利用结果来定位任何最后的薄弱环节,然后在实际考试前获得充足的睡眠(知道真正的临时抱佛脚是不必要的,因为知识已经很好地巩固了)。
实证研究表明,这种方法能产生更好的结果:一项研究发现,那些分散学习并使用更多主动策略的学生,比那些坚持一种方法或临时抱佛脚的学生,考试成绩高出大约半分到一分。策略的结合是关键——间隔学习为学习奠定基础,检索提取学习内容,交错学习拓宽适用性,精细加工巩固理解。
为了说明这些策略在实践中如何发挥作用,本节重点介绍了一些来自研究和教育项目的真实案例:
STEM 课程测验实验(路易斯维尔大学,2024 年):教授们在九门入门 STEM 课程中实施了间隔提取练习,通过每两周进行一次测验。一些测验问题是“集中式”的(仅涵盖最近的材料),而另一些则是有意“间隔式”的(回顾较旧的主题)。在学期末,学生们参加了累积测试。
结果说明了一切:在工程微积分和化学等课程中,分散式测验比集中式测验能带来更高的期末考试分数。虽然不是每门课程都显示出很大的效果(有些只有很小的提升,有一门课程没有明显的益处),但对所有课程的单篇论文荟萃分析确实发现,总体而言,分散式学习对记忆保持有显著的益处。 这个案例强调,间隔性回忆可以是一种低成本、有效的方式,以提高学生在真实课堂环境中的表现,尽管其效果可能取决于课程背景。
教师们指出,即使效果不是很大,间隔练习也很容易实施,而且没有坏处,因此是一种广泛推荐的策略。
它还强调了一些细微之处:例如,当测验问题是开放式的而不是多项选择时,间隔效应最强,这可能是因为主动回忆更大。
结论:定期间隔测验内容(即使学生不自己做,教师也可以强制执行)有助于 STEM 课程中的长期学习。
医学生与间隔重复软件(Anki):近年来,医学生——他们必须为执业医师资格考试记忆大量信息——已经成为数字间隔重复工具的早期采用者。一项研究报告称,使用 Anki(一款流行的带有安排复习算法的抽认卡应用程序)的一组医学生在药理学知识保留方面的表现优于那些通过传统方法学习的学生。
这些学生为他们的课程创建了一个包含约 1200 张抽认卡的 Anki 牌组,并将该工具评价为对长期复习非常有帮助。
Anki 中的间隔重复算法会自动在学生即将忘记卡片时呈现卡片,以个性化的方式实现最佳间隔。来自学生的定性反馈称赞该工具如何优先处理困难材料(通过更频繁地显示这些卡片)并“最大限度地减少花在已知项目上的时间”,从而优化学习效率。 这个案例展示了技术如何促进循证策略:间隔重复练习成为日常,融入通勤或休息时间,确保与内容的持续互动。
结果不仅提高了考试成绩,还增强了信心;学生们感到更有准备,不那么焦虑,因为他们可以看到自己的进步(Anki 提供了关于掌握了多少张卡片与需要复习的卡片的统计数据)。
鉴于间隔重复平台对记忆的明显益处,医学教育研究人员甚至呼吁在课程中更广泛地整合这些平台。
本科生学习习惯干预:一项在私立大学进行的研究(Desautel et al., 2021)考察了一项干预措施,该措施在学期开始时向一门生物学入门课程明确教授有效的学习策略(通过讲义和关于学习方法的测验)。
在整个学期中,学生们反思了自己的学习习惯,许多人因此采取了更积极的方法。在期末考试时,研究人员发现,那些坚持自测和间隔学习的学生比那些主要靠临时抱佛脚或被动复习的学生得分更高。他们控制了先前的 GPA 和学习时间,将策略使用作为区分因素。 一个引人注目的发现是,使用更多主动策略(例如,练习测试、抽认卡、教他人等)的学生表现明显更好:与不使用任何策略相比,使用研究中跟踪的所有六种策略相当于考试成绩提高了大约 1-2 个等级。 此外,超过 70% 的学生最终使用了四种或更多种积极策略,这表明只要稍加指导和鼓励,大多数学生都愿意尝试多种学习技巧。
这个案例表明,意识和培训可以大规模地改变学习习惯,而且当学生接受这些方法时,效果非常显著。
它有效地作为一种“概念验证”,证明了在实验室研究中测量的理论益处可以转化为真实的学术成功,当在真实的学习实践中实施时。
“学习如何学习”在线课程:Barbara Oakley 和 Terrence Sejnowski 的著名 MOOC 课程“学习如何学习”已经吸引了数百万学习者,并强调了这些策略。他们展示了相关的案例研究,这些学生通过从拖延和重读转变为有计划的间隔练习和自我测试来改变他们的成绩。
例如,课程中的一个轶事描述了一个苦苦挣扎的学生,他被介绍了番茄工作法和检索练习;通过将学习分成专注的时间间隔,并在每次学习时进行自我测验,他从考试不及格变成了班级里的佼佼者。
虽然只是传闻,但这些故事与研究中看到的模式相呼应:最初的抵触情绪(“这比仅仅重读更难”)让位于有效性(“我开始在考试当天记住更多”)。这个 MOOC 和其他 MOOC 的受欢迎程度表明,人们越来越认识到教学生如何学习与教授内容同样重要。像各种大学甚至高中这样的机构已经开始提供关于学习策略的研讨会或课程,并参考认知科学的发现。
我们实际上看到这些案例研究实时展开,因为学生群体应用这些原则并报告了更好的结果。
上述每个例子都强化了关键信息:积极、良好分布的学习策略可以在不同的背景下产生可衡量的改进。无论是在结构化的课堂实验中,通过自主使用应用程序,还是作为干预措施的一部分,积极参与材料并随着时间推移的学生都优于那些不参与的学生。
此外,这些案例阐明了实际实施问题:例如,教师可以通过安排测验来促进间隔检索;技术可以处理间隔和穿插的后勤复杂性;仅仅告知学生这些技术就可以促使他们养成更有效的习惯。
优化学习效率的动力一直是研究人员、教育工作者和技术专家共同努力的结果。一些关键参与者和组织塑造了当前对循证学习策略的理解和传播:
认知心理学研究者:像 Robert Bjork 博士和 Elizabeth Bjork 博士 (UCLA) 这样的先驱学者在 20 世纪 90 年代和 21 世纪初提出了“期望困难”的概念,并广泛研究了间隔效应和检索效应。他们的工作奠定了理论基础,证明了为什么费力的学习能够带来持久的记忆。Henry Roediger 博士和 Dr. Mark McDaniel(华盛顿大学)在研究测试效应方面发挥了重要作用;他们 2006 年发表的具有影响力的论文表明,练习回忆比复习产生的长期记忆效果高出 50%,并且他们合著了畅销书《Make It Stick》,宣传了这些策略。Jeffrey Karpicke 博士(普渡大学)对检索练习进行了开创性的研究(包括 2011 年发表在《科学》杂志上的一篇论文,证明了检索在概念学习方面优于精细的概念图)。 John Dunlosky(肯特州立大学)主导了 2013 年的综合回顾,该回顾对学习技巧进行了排名,从而使学术共识为更广泛的受众所知。最近,Pooja K. Agarwal 和 Patrice Bain 一直致力于将检索练习研究转化为 K-12 课堂,他们合著了《Powerful Teaching》,并建立了 RetrievalPractice.org 来支持教师。 这些个人和他们的实验室不断完善我们的知识(例如,检查策略在不同背景下如何运作,识别诸如材料复杂性之类的边界条件)。
教育心理学和学习科学中心:英国的教育捐赠基金会(EEF)等组织已经委托对课堂认知科学进行证据和实践审查,帮助制定教师指南(例如,推荐间隔复习和测验作为高影响、低成本的干预措施)。APS(心理科学协会)和学习科学学会定期发布学习研究的翻译。 斯坦福大学教育研究生院和卡内基梅隆大学学习工程项目等大学中心也通过研究如何将这些策略嵌入课程和软件中做出贡献。美国国家科学院发表了关于人们如何学习的报告(强调检索和反馈等策略),这些报告影响了教育领域的政策和实践。本质上,一个研究-实践伙伴关系网络正在兴起,以大规模推广这些方法。
“学习科学家”与公共推广:一群非正式地被称为学习科学家(Megan Sumeracki、Yana Weinstein-Jones、Cindy Nebel、Carolina Kuepper-Tetzel 等)的认知心理学家,积极利用博客、播客和社交媒体来普及六个关键策略:间隔、检索、交错、精细加工、具体例子和双重编码。
他们的信息图表和免费资源被学校和学习技能教练广泛使用,以用学生友好的语言传达这些想法。这种推广维度至关重要——它将实验室的研究结果带到学习者手中。
教育科技公司和工具:科技在日常学习中发挥了重要作用,实现了间隔和检索练习。间隔重复算法最初由像 SuperMemo(由 Piotr Wozniak 开发)和后来的 Anki 等程序推广开来。现在,像 Quizlet 和 Duolingo 等主流平台也融入了间隔复习——Quizlet 的“长期学习”模式和 Duolingo 的练习课程都根据遗忘曲线安排内容。 Coursera 和 edX 课程通常会将测验融入到视频课程中(应用检索效应)。像 Brainscape 或 Memrise 这样的初创公司明确地以认知科学原理为市场营销手段,提供自适应的抽认卡。同时,学习管理系统(Canvas 等)允许教师轻松地进行频繁的在线测验。 即使是更新的 AI 驱动工具也旨在优化学习计划:例如,Algoram 或 RemNote 使用算法来适应个人的表现(本质上是 Mozer 和 Lindsey 关于大数据优化间隔的研究的实际应用)。
这些公司既反映了循证学习的趋势,又推动了这一趋势的发展——它们是将这些技术推广给大众的主要参与者,有时甚至在学生没有意识到的情况下(感觉就像一个有用的功能)。
学术技能和学生支持中心:现在许多大学都设有学术成功中心,聘请学习策略专家。他们经常直接从研究中汲取经验来指导学生。
例如,宾夕法尼亚州立大学的学习中心或哈佛大学的学术资源中心提供一对一的咨询,顾问帮助学生计划间隔学习时间表,并教他们如何进行检索练习,而不是仅仅复习笔记。
这些中心经常引用我们讨论过的研究,充当中间人,以改善校园里的学生习惯。
总之,提高学习效率的运动是一项集体努力。研究人员确定有效的方法,组织和思想领袖传播这些方法,技术人员和教育工作者在真实的学习环境中实施这些实践。
这些参与者之间的协同作用促成了人们可以称之为教育领域的“元认知觉醒”——人们越来越认识到,知道如何学习是 21 世纪的一项关键技能,并且可以使用科学证据对其进行培训和优化。
虽然对于像间隔和检索这样的策略有很强的共识,但重要的是要考虑反驳论点、细微差别以及这些方法可能无法产生预期结果的情况。围绕高效学习这一主题存在着一些争论和误解:
“临时抱佛脚”对我有效——短期与长期表现:有些学生认为他们在考试前一晚临时抱佛脚也能表现良好,并质疑分散学习的必要性。诚然,对于非常短期的记忆,集中学习可以产生足够的结果——如果考试确实在第二天,那么集中复习可能会让你通过考试。
研究表明,在即时测试(例如,当天或第二天)中,间隔练习和集中练习之间的差异可能很小,在某些情况下,集中练习甚至看起来略好,因为一切都很新鲜。
这可能就是填鸭式学习持续存在的原因:它通常确实能在当下获得及格的分数。然而,这种权衡的代价是巨大的——通过填鸭式学习获得的知识往往是短暂的。对学习者进行即时测试后的跟踪研究表明,填鸭式学习获得的知识会迅速衰减,而间隔学习则会持续存在。
此外,如果考试测试的是综合理解或问题解决能力(而不仅仅是记忆的事实),那么填鸭式学习缺乏深度处理就会成为一种负担。
偶尔会有人提出一个反驳观点,即一次执行良好的临时抱佛脚,其中包含主动回忆(例如,一种“死记硬背”的方法,连续 8 小时做练习题),可能通过循环内容来近似于间隔学习的一些好处。
但即使在这些情况下,由于没有真正的延迟和睡眠,学习内容也无法得到巩固。因此,虽然临时抱佛脚在狭义上“有效”,但它是一种高风险策略——对于第二天的测验来说可能还行,但对于一周后的记忆来说是灾难性的,而且通常压力很大。
现有证据表明,只要条件允许,就应该采用间隔学习法。
复杂材料和认知负荷问题:Van Gog 和 Sweller (2015) 等评论家指出,对于非常复杂的学习材料(用认知负荷理论来说,具有高度的“要素交互性”),某些策略(如测试效应)的好处可能会减少或消失。
理由是,新手在处理复杂内容时,可能会被即时回忆任务或交错学习压垮。
如果学生尚未在基本层面上理解材料,强行进行困难的回忆可能不会产生学习效果——他们可能只是在猜测或强化错误。在这种情况下,最初研究已解决的例子或复习解释(一种更具指导性的方法)可能更好,直到达到最低限度的掌握程度。这是一个合理的警告:策略应该在正确的时间应用。 一个可能的解决方案是分阶段进行——从新的、复杂的主题开始,进行解释性学习和搭建支架(以构建模式),然后在基础知识到位后,转向检索练习和间隔,以钻研和扩展知识。
此处的争论不在于策略是否有效,而在于何时引入它们。大多数研究表明,即使对于复杂的材料,某种形式的检索练习也可能是有益的,但它可能需要是低风险的,并带有反馈/提示。
此外,如果一个主题需要综合信息(比如写文章),将检索与更高阶的任务(比如从记忆中进行提纲)相结合,可能比孤立事实的抽认卡更合适。
教师有时担心专注于这些技巧可能会忽略概念的深度;反驳的观点是,像精细加工这样的策略专门针对概念理解,而间隔/测试只是确保所学到的任何东西(简单或复杂)都不会被遗忘的工具。
学生抵触情绪和“学习感”与实际学习:一个实际的对立观点来自学生的主观偏好。积极、困难的策略在当下可能不太令人愉快。有一个经典的发现:学生觉得他们从流畅的讲座或阅读(被动摄入)中学到的东西比从他们努力参与的主动学习课程中学到的东西更多,即使主动学习课程能带来更高的学习收益。
这种不匹配会导致抵触情绪——例如,学生可能会在频繁测验或穿插问题集的课程中给出较低的教师评分,因为感觉更难,即使他们实际上学到了更多(这在哈佛大学一项关于主动学习与
讲座)。克服这一点需要元认知意识:学生需要理解轻松并不代表有效。事实上,一项题为“学生(主要)可以识别有效的学习,那么为什么他们不使用它?”的研究发现,许多学生确实知道自我测试或间隔学习更好,但由于习惯、懒惰或害怕自己做得不够(除非他们感到忙碌),他们未能采用它。这既是一个行为挑战,也是一个认知挑战。
解决方案包括向学生展示他们自己的数据(例如,尝试两种策略,看看哪种能产生更好的回忆),或者教师构建课程以强制参与(比如强制性的间隔测验——这实际上是“诱骗”学生进行间隔学习)。
一刀切与个体差异:另一个争论围绕这些策略的普遍性展开。是否存在真正以不同方式学习效果更好的学生?“学习风格”(视觉型学习者与听觉型学习者等)的旧观念已被揭穿为谬论——这些策略(间隔、测试等)使所有学习者受益,无论其偏好如何。然而,个体在自我调节、动机和先验知识方面确实存在差异。 一个高度自律的学生可能已经凭直觉进行间隔学习;一个拖延症患者即使确信这样做的好处,也可能仍然感到困难。
一些评论家认为这项研究在受控环境中很棒,但在现实世界中,学生有工作、繁忙的日程安排,可能没有间隔学习的条件(如果他们开始学习较晚)。这是一个合理的观点:时间管理是一个重要的组成部分。基于证据的回应是将这些策略嵌入到工具和课程中,以便即使是时间紧迫的学生也能受益。
例如,如果一个学生在考试前一周才开始准备,他们仍然可以避免一天内完成所有复习——也许在那一周每天做一些(微间隔)。即使是最后一刻,做一套练习题也可能比第五次重读笔记更有用。
因此,虽然理想情况是完全按照科学方法来做,但有时也需要进行现实的调整。
认识到一些学生在实施这些方法时面临挑战,引出了关于支持结构的问题(学术辅导、更好地安排评估以鼓励间隔学习等)。
过分依赖技巧而非内容学习:有时会听到一种微妙的批评,即专注于学习技巧可能会掩盖真正有意义地参与内容。例如,学生可能会机械地使用抽认卡(检索),但从未将想法联系起来或进行批判性思考。
事实上,我们所涵盖的技巧旨在补充而非取代周到的学习。它们是确保内容被处理和保留的工具。
如果使用不当(比如通过间隔重复记忆琐碎的事实,但忽略了全局),它们可能会导致知识体系的碎片化。
这里的解决方案是将策略结合起来:使用检索来掌握核心概念和事实,并使用精细加工来确保理解这些事实是如何联系在一起的。关于这一点的教育辩论有时会将“记忆与理解”对立起来。
理解”,但认知科学清楚地表明,这并非二选一:记忆是理解所必需的(你无法分析你记不住的东西),而理解有助于记忆(连贯的框架存储得更好)。有效的学习必须将两者结合起来。
总而言之,虽然间隔和检索等策略的证据很充分,但要优化应用它们需要情境敏感性。这些争论强调了如何实施这些策略可能很重要(时间安排、复杂性、个体行为)。
他们还表明,教育心理学不是一成不变的——持续的研究正在解决这些细微之处(例如,目前的研究正在考察如何最好地将检索练习纳入基于项目的学习中,或者如何说服顽固的临时抱佛脚者改变习惯)。
没有确凿的证据反驳核心策略的有效性;相反,“反对”的观点通常是要求改进:确保在正确的时间、以正确的支持使用这些策略,并与其他教学需求相平衡。
展望未来,专家们普遍认为,提高学生的学习策略可以在教育领域产生巨大的效益,他们预见到以下几个关键发展:
使循证策略成为主流:认知科学家预测,像间隔和检索这样的技术将在未来十年内成为教育的标准实践。
正如一位专家小组指出的那样,“到 2030 年,学习技能指导将与学科指导同等重要”——这意味着学生将经常被教导如何使用这些方法进行学习,作为课程的一部分。我们已经看到了这方面的举措,许多学校正在实施“学习如何学习”的课程。John Dunlosky 博士一直倡导将策略培训纳入新生入学指导或一年级研讨会,因为它能极大地提高学业成功率。 挑战在于扩大教师和学生的培训规模。学生误解或最初的不适等障碍需要通过迎新会、朋辈导师(例如,高年级学生证明这些方法如何帮助他们)以及在日常作业中融入小的检索练习来解决,使其成为习惯。
技术与个性化:高效学习的未来很可能由技术增强。人工智能驱动的辅导系统有可能比人类更好地优化间隔时间。Mozer 和 Lindsey(2016)的研究创造了可以预测每个学习者最佳复习时间的算法。
我们期望更多的学习应用程序能够整合这种人工智能调度,本质上是为每个学生提供一个“个性化的间隔课程”。此外,像吴恩达博士(在人工智能教育领域)这样的专家预见到智能抽认卡不仅可以调整时间,还可以根据学生在哪些概念上遇到困难来调整内容呈现方式。游戏化也将发挥作用——例如,应用程序奖励积分或连续学习天数,以激励学生坚持学习计划。
然而,专家们告诫说,不要让技术掩盖了教学法:花哨的应用程序只有在实施的策略有效时才有用。目标是将经过验证的技术编入工具中,而不是追逐潮流。
令人鼓舞的是,主要的参与者(Quizlet、Anki 等)都基于坚实的原则,并可能通过更多数据(可能来自其用户群的数百万个关于遗忘曲线的数据点)来改进其模型。
跨学科方法:未来的研究将把认知策略的使用与其他领域的研究结果结合起来:动机和情感——我们如何才能让学生真正想使用这些策略?一个想法是强调这些策略可以建立信心。
事实上,使用检索练习的学生通常会报告说,他们在参加考试时更有信心,因为他们已经彻底地“测试”了自己,减少了对未知的恐惧。一些教育工作者,如 Angela Duckworth(以“毅力”而闻名)认为,教授这些方法也可以提高学生的学业毅力;当他们看到切实的进步时,他们就会有动力继续下去。 神经科学——我们提到的睡眠科学至关重要;正在进行的关于学习时间相对于昼夜节律的研究可能会改进建议(例如,一些证据表明晚上学习最难的材料,然后睡觉,可以产生良好的巩固效果)。
人们还对短时间的午睡或学习期间的“间隔/休息时间”是否有帮助感兴趣——这是一种称为间隔检索与休息间隔的技术。人机交互——如何设计鼓励间隔和主动回忆而又不让用户感到沮丧的界面是一个活跃的领域(例如,如何将间隔的小测验无缝地整合到视频讲座中)。
专家预测,“学习分析”仪表板将会增长,这些仪表板会向学生展示他们学习的间隔,并在他们需要再次复习时提示他们(就像一个智能学习日历)。
在一项调查中,87%的大学生表示,如果能获得关于他们学习模式的数据(如花费的时间、涵盖的内容),将有助于他们更好地利用时间——这表明他们渴望获得更有结构的帮助。
政策和结构性变化:虽然政策影响不是重点,但值得注意的是,专家有时会呼吁进行结构性学术变革:例如,不要进行一次高风险的期末考试,而是进行间隔性的中期评估,以强制进行分散学习;或者延长课程时间,以便在间隔后重新学习内容(一些大学已经尝试过将课程分为两部分,中间间隔一个学期,以便在课程层面利用间隔效应)。
尽管雄心勃勃,但这些改革反映了人们对间隔和检索原则的重视程度——足以围绕它们重新设计教学日历。
一个更近期的预测是,标准化考试和备考将融入这些理念:主要的考试培训公司(如 Kaplan、Princeton Review)现在建议学生进行每日回忆练习和间隔复习,以备考 MCAT 或 GRE 等考试,这在几十年前并不常见。
对局限性的持续研究:专家们也承认我们尚未知晓的内容:这些策略如何适用于更高阶的创造性技能?目前有新兴的研究将检索练习应用于提高迁移能力(例如,对物理公式进行自我测试是否能帮助解决新型物理问题?)。Pan & Rickard (2018) 的一项荟萃分析发现,迁移收益适中,但并非在所有情况下都适用。 有些人,比如丹·威林厄姆,认为下一个前沿领域是教学生不仅要记忆或解决已知问题,还要能够通过应用策略更快地学习新材料——本质上是将这些策略变成一种思维习惯。如果一个学生在学习新东西时自动开始自我提问,他们就会成为一个更自给自足的终身学习者。
那才是最终目标:不仅仅是一次考试,而是要让学生能够在任何情况下(工作、个人成长等)高效地学习和记住信息。
在专家评论中,人们真正兴奋的是,我们正处于将学习科学转化为实践的“黄金时代”。比约克教授经常强调,虽然这些策略并不新鲜(有些,如间隔学习,早在 100 多年前就通过赫尔曼·艾宾浩斯的研究为人所知),但它们“几乎被遗忘”或没有被广泛使用。
现在,借助现代验证和沟通,我们有机会彻底改变学习方式。
普遍的预测是,大规模采用这些循证方法的教育系统将在学生成绩方面看到显著改善(更好的保留率、更深入的学习、因失败而导致的辍学率更低)。
在教育领域,一套干预措施既低成本又高效益的情况并不常见,但在这里,我们拥有的技术更多地需要行为的改变,而不是预算的改变。
专家们也缓和了他们的乐观态度,提醒人们改变习惯是困难的。学生和教师需要支持和信念,才能摆脱舒适的惯例。然而,随着越来越多的成功案例出现(以及目前接触到这些想法的年轻学生成为常态),对良好学习的文化期望可能会发生转变。
总有一天,人们可能会觉得“当然,你不会在没有间隔和自我测试的情况下尝试学习东西”是理所当然的,就像你不会在没有定期锻炼的情况下尝试健身一样。许多专家希望,这种文化转变即将到来。
研究表明:为了最大限度地提高考试的学习效率,学生应该采取有策略、积极主动且时间安排合理的学习方法。通过结合间隔练习、频繁的回忆、主题穿插和精细加工,学习者可以大大提高他们的记忆力和理解力,相比传统的死记硬背或被动复习。
这些策略使学习过程在短期内更加费力,但证据响亮地表明,这种努力会带来更强的表现和更持久的知识。
对于准备在约四周后参加考试的学生,以下逐步方案综合了我们的发现:
第一周:初步学习和安排
第 2-3 周:强化和整合
第 4 周:评估准备和最终复习
通过遵循这种计划,学生可以充分利用认知科学的优势。他们将学习从一种模糊、耗费精力的苦差事转变为一系列有意的活动,这些活动不断测试和建立他们的知识。
这种方法非常有效:研究表明,使用主动、间隔学习方法的学生可以用比使用低效方法的学生更少的总时间获得相等或更好的表现,因为每一分钟的学习都更有效率。
对于教育工作者和顾问,建议鼓励和促进这些策略。这可能意味着布置间隔性作业,提供题库以进行练习测试,向学生讲授遗忘曲线,并分享这些技术的成功案例。
像每周的累积小测验或提示学生进行“大脑倾泻”(在课堂结束时写下你记住的所有内容)这样的小改变,可以使检索练习变得正常化。
建议学生制定学习计划并坚持执行(每次学习都有具体目标),可以培养产生结果的纪律性。
总之,最大化考试学习效果不在于学习时间长短,而在于学习方法是否聪明。它在于积极参与学习材料,分散学习,并为了日后的精通而接受现在的些许困难。本报告中详细介绍的科学支持的策略提供了一个蓝图。
当付诸实践时,这些方法能帮助学生取得更好的学业成绩,拥有更大的信心,并减少临时抱佛脚的压力。
随着这些方法被更广泛地采用,我们不仅可以期待更高的考试分数,还可以期待学习者具备更强的终身学习技能——这在教育中确实是一个理想的结果。
参考文献(精选):
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Rawson, K. A., & Kintsch, W. (2005). 重读效果取决于测试时间。《教育心理学杂志》,97(1), 70–80。(显示更长的延迟会带来更大的间隔效应)
Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). 测试增强学习:进行记忆测试可以提高长期保持率。《心理科学》,17(3), 249–255。
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(其他来源在文中以带括号的数字引用,这些数字对应于参考文献列表或原始材料。)