为什么需要激活与学习目标相关的神经元

激活与学习目标相关的神经元为什么如此重要？我们会分三个部分来进行说明。前两部分重点解释为什么必须激活神经元，最后一个部分解释为什么不是随便激活任意的神经元，而一定要激活与学习目标相关的特定神经元。

改变神经连接

长期以来，人们一直认为大脑在人的胚胎阶段和幼儿时期逐步发育完成，此后，大脑结构和神经连接都基本不再发生变化。而今天我们已经知道，即便在成年之后，人的大脑仍然具有可塑性，能够通过改变神经连接来学习。这可以说是20世纪最重要的科学发现之一。如此看来，所有的学习势必都将带来一个结果，那就是深远而持久地改变大脑的神经连接。

发现大脑能够在学习中改变，无疑丰富了我们关于学习的认知。但还不足以让我们明白如何促进学习，完成学习具体需要改变哪些神经元。要找到这些问题的答案，我们必须进一步明确神经连接是通过什么机制建立起来，又是如何得到加强的。也就是说，我们需要掌握决定和影响神经可塑性的相关要素。

唐纳德·赫布（Donald O. Hebb）是最先提出用模型来说明大脑中的神经连接如何发生变化的研究人员之一1（详见第2章）。同时，他也是最早一批认为神经元之间相互连接的方式决定了思维和行为方式的学者之一。赫布关于学习如何影响大脑神经连接的研究开创了神经可塑性研究的先河。

赫布模型的核心理念在于，同时被激活的神经元会连接在一起。也就是说，如果两个相邻的神经元同时被激活，则它们彼此连接且相互之间的联系会加强，而这种联系的加强又会进一步提高这些神经元再次被同步激活的概率。这样就产生了一个不断强化的循环：同时被激活的神经元会相互连接，从而进一步被共同激活，彼此之间的联系进一步得到强化。因此，激活神经元是建立新连接的核心。

我们通常认为，无论是在教育领域还是在其他领域，学习者主动学习是非常重要的。确实如此。但主动并不一定意味着作出行动或者完成一项需要实际操作的任务。主动学习意味着要激活大脑，学习时必须让大脑活跃起来，因为同时被激活的神经元会连接在一起，所以重要的不是身体上的主动，而是神经元的激活。

更加高效地学习

多项研究显示，如果学习者只是被动地听课，神经元被激活的概率很小，如果教学中设计一些活动来刺激学习者的积极性，比如要求他们回答问题，就会激活与学习目标相关的神经元，学习的效率会更高。

研究人员在一份综述中对有关该主题的多项研究结果进行了元分析2。在225项研究中，他们将学生接受自然科学、数学或工程学的讲授式教学的学习效率和主动参与式教学的学习效率进行了对比。通过对这些研究结果进行分析，如图1-1所示，主动参与式教学的优势显而易见，挂科率平均降低了12%。

做元分析时，研究人员进行了数学测算，以确定统计效应（也叫作效应值或效应量）。统计效应是一个数值，通过集合多项研究的统计数据，来确定不同方法之间差异的大小。它能够反映出一组研究的整体趋势。确定效应值的大小是很有用的，因为不仅可以通过它判断一种方法是否有效，还能确定其在多大程度上是有效的。事实上，简单地说一种方法是否有效对教育而言并没有多少实际意义，因为大多数的方法都有助于学习。真正的问题是，哪些方法能够更多地帮助到学习者。

在元分析中，主动参与式教学法的效应值为0.47。从技术上来说，这意味着使用主动参与式教学法可以将学生成绩平均提高0.47个标准差。标准差衡量了不同学生所得分数的差异程度。在本项研究中，基于给定样本的标准差，0.47的效应值相当于学生考试成绩提高6%和挂科率降低12%。

如果学生之间的分数标准差更大，则0.47的效应值将对应更高的分数增长。相反，如果学生分数的标准差更小，比如学生的分数几乎相同，分数增长的比例也将更小。效应值衡量的并不是某种教学法的效率的绝对值，而是它的相对有效性。在教育领域，人们认为当一种教学法的效应值大于0.4时，它的效率高于一般方法的平均值4。因此，主动参与式教学法（相比于讲授式教学法）的效应值略高于其他方法的平均值。

尽管元分析是一种有力的工具，非常适合用于了解一种方法的整体有效性，但它也有一个严重的局限性。事实上，元分析是同时对多项研究进行综合分析的一种工具，它并不能确定基于同一种方法的某些特定策略之间的相对有效性。例如，元分析显示，是否给小学生（6～10岁）布置家庭作业对他们能否取得好成绩并不会有显著的影响。然而，从青少年时期开始，家庭作业对学生的学业成绩起着决定性的作用5。从这些元分析中，人们可以推断出小学阶段的家庭作业是无效的，应该被取消。但是元分析没有对作业类型加以区分，它对研究中使用的所有作业类型的效果取了平均值。然而，正如我们后文将看到的，某些类型的家庭作业相比其他类型的作业效果更好。因此，问题不在于布置家庭作业与否，而是确定哪种类型的家庭作业最有效。

元分析方法所特有的这种局限性也存在于针对主动参与式教学法的相关研究中，它概括了一系列可以促进主动学习的策略的整体效果。然而，要更多地了解使学习有效的最佳方式，不仅需要知道干预措施的平均效果，还需要了解研究中使用的不同干预措施的相对有效性。此外，正如我们在本书后面将会看到的，如果我们希望能够将在特定环境中获得的结果进行实际应用并将之有效地运用到另一种环境中，则更应该弄清楚一种方法相比另一种方法更加有效的原因。

针对主动式教学的元分析结果，还需要说明一点，即使讲授式教学总体上不如使用主动式教学的教学效率高，但这并不意味着需要完全摒弃讲授式教学。关键是激活学习者的大脑，即使是讲授式教学，也可以让学生的神经元活跃起来。研究表明，观察别人完成或学习执行一项任务可以激活与被观察者相同的神经元，但与运动相关的神经元除外，因为观察者是静止的6。当我们提到镜像神经元时，经常涉及这种激活，观察者和被观察者神经元的激活在很大程度上是相当的。

尽管讲授式教学确实可以帮助学习者激活神经元，但情况并不总是如此，这就是问题所在。相比需要学习者完成一项任务或者需要他们主动参与的教学法，学生在采用讲授式教学的课堂上更容易出现注意力不集中的情况，因为，或由于课程负担过重或由于缺乏必要的背景知识，他们无法听懂教学内容。

建立恰当的神经连接

在赫布模型中，神经元需要同时被激活才能连接在一起。然而，要进行学习，不仅需要激活神经元，更重要的是激活“对的”神经元。因此，神经元激活的核心不仅是激活神经元，还在于激活与学习目标相关的神经元（而不是其他），即激活与需要调动的知识或策略相关的神经元。

有时大脑中的一些神经元虽然被激活了，但学习所需的神经元没有被激活，出现这种情况的原因有多种。其中一个最明显的原因是，我们大脑中想到的不是要学习的内容而是其他东西。一个上课注意力不集中的学生，当他想着今晚要干什么的时候，他的大脑是活跃的，他在想象晚上的聚会，但与学习目标相关的神经元没有被激活。

学生在课堂上浏览社交媒体时也是如此，他激活了大脑，但没有激活与他需要完成的学习相关的神经元。一项研究还表明，在课堂上使用计算机的学生，尤其是上课时用计算机浏览社交媒体的学生（55%），对课程内容的理解比其他学生（66%）要差。如果一个学生挨着一个在课堂上用计算机做其他事情的学生，即使他自己没有使用计算机，他的学习效果也会明显变差（56%比73%）7。有一个合理的假设可以解释这一情况，即学生在课堂上激活了其他神经元，而没有激活与学习目标相关的神经元。

可能有人认为学生可以一边浏览网页一边听课。研究表明，与人们的一般认识相反，多任务处理（同时执行多项任务）是不可能的8。一旦在同一时间兼顾多件事，我们的表现力就会下降，这很可能是在课堂上使用电脑的学生学业表现不佳的原因。

另一个可能分散注意力并影响大脑活动的因素是房间装饰。研究人员研究了教室装饰对幼儿园孩子学习的影响9。与没有装饰的班级相比，有装饰的班级墙面上张贴的各类海报会妨碍学习，因为这些班级的孩子花了更多时间在其他事情上，而不是在完成学习任务上（39%比28%），他们的学业表现也会差很多（42%比55%）。

除了分心之外，还有一个原因可以解释为什么有时候大脑被激活了，却没有激活与学习目标相关的神经元。当我们激活一个错误的想法或者与完成特定学习目标无关的策略相关的神经元时，就会出现这种情况。这种自发产生的想法或策略会激活无用的神经网络，在某些情况下甚至会干扰学习。

此外，为了完成一项任务而自发采用的策略，在短期、中期或长期来看，可能并不是最佳选择。而无效策略的使用会激活与该策略相关的神经网络，进而强化该策略，并阻碍与另一种更有效的策略相关的神经元被激活。

例如，多项研究证明，学会阅读的人在阅读时主要激活大脑的左半球，特别是位于大脑半球后部的枕叶和位于大脑左半球一侧的侧颞叶交界处一个被称为左枕颞叶皮层的区域10。在学习阅读的过程中，这个区域会变得越来越活跃11，一般来说，它被激活的越多，一个人的阅读能力就越强12。因此，学习阅读，需要激活该区域。然而研究表明，左侧枕颞区的激活取决于对单词解码的策略13。整体策略（stratégie globale），即识别单词的整体字形而不关注单词的组成部分（字母）的策略，更多地激活右侧枕颞区；而形声策略（stratégie graphophonétique），即同时识别组成一个词的所有字母读音的策略，则是激活左侧枕颞区。因此，为了将神经元激活原则应用于对阅读的学习，在阅读时仅仅激活大脑是不够的，需要通过鼓励学生采用形声解码的策略来激活左枕颞区。此外，大量研究证明，在对阅读的学习中形声策略明显比整体策略更加有效14。

根据赫布模型，同时被激活的神经元会连接在一起，这从另一个角度也强调了同步激活神经元以建立连接的重要性。事实上，依照赫布模型，为了建立和加强神经元之间的连接，需要：（1）神经元被激活和（2）神经元同时被激活。当我们提出一个想法或使用一个策略时，是一组通常被称为神经网络的神经元被同时激活，从而加强它们之间的相互联系。然而，学习往往不仅仅是整合一个想法或一个策略，它是在两个或多个元素之间建立联系。为了促进这些连接的建立，需要同时激活相关的元素。

学习阅读的例子很好地说明了这种情况。学习阅读主要在于学习建立字母（字符）和读音（音素）之间的联系。大脑中负责识别字符的关键区域通常位于左枕颞叶，而与读音处理相关的区域则位于其上方被称为左颞顶皮层的区域。顾名思义，左颞顶皮层位于大脑上部颞叶和顶叶之间的交界区。根据赫布模型，通过同时激活枕颞区和颞顶区，它们可以连接在一起。而且，这两个区域的连接是建立阅读神经网络的关键。学习就是改变大脑连接。由于同时被激活的神经元会连接在一起，要完成学习，我们必须激活与特定学习目标相关的神经元。图1-2说明了在学习阅读的过程中激活神经元的原则。灰色区域代表激活区域。在此示例中，不仅神经元被激活（条件1：神经元被激活），而且是公认的在对阅读的学习中起关键作用的神经元被激活（条件2：激活与学习目标相关的神经元）。

同时被激活的神经元会连接在一起的事实使得在两个或多个元素之间建立联系成为可能，当然前提是这两个元素同时被激活。例如，在学习新知识的同时激活先前的旧知识，则会在新旧知识之间建立联系，同时，与新旧知识相关的神经网络之间也会建立联系。两个或多个神经网络之间的连接越多，则一个神经网络的激活就越有可能引发另一个神经网络的激活。因此，连接的建立增加了神经元被再次激活的可能性，也让此前所学更容易被记住。

尽管同时被激活的神经元会连接在一起的事实在大多数时候都有利于学习，但有时也会阻碍学习的迁移，从而产生负面的影响。我们学习的时候总是处于特定的环境中。当这个特定的环境激活特定的神经元时，“环境”神经元就会倾向于连接到与学习目标相关的神经元。换句话说，当我们在学校学习分数的加减法时，我们会接受特定类型的问题，保持特定的坐姿，在特定的灯光下，加上某种特定的情绪和思维倾向，所有这些因素都让我们更容易重新激活在同一环境中学习到的知识。相应地，要在不同环境中重新激活学到的知识将变得更加困难。

关于这一点有一项很有说服力的研究15。研究人员要求被试分别在水下和陆地两种截然不同的环境中学习单词。结果表明，被试在水下时，更容易记住在水下学习的单词（记住的单词量：11.4比8.4），相反，被试在陆地上时则更容易记住在陆地上学习的单词（记住的单词量：13.5比8.6）。这些结果证明，当人们处于与学习过程相同的环境中时，更容易再次激活所学的知识。

因此，实现学习成果从一种环境到另一种环境的迁移并不是自然而然、毫不费力的事情。在某种程度上，我们不仅需要时间来学习，还需要时间来完成学习的迁移，摆脱对特定环境的依赖。一般来说，在刚开始学习时，最好不要过多地改变环境，以确保一定程度的一致性，促进大脑的激活和神经连接的建立；但之后，则需要改变环境和练习的类型，以促进学习的迁移，让学习脱离特定的环境，从而减少大脑激活对特定环境的依赖16。

在本书中，我们将看到一些符合大脑运行机制和认知功能并有助于所有学习的普适性策略。因篇幅所限，这里将不再对某些针对特定内容的策略加以展开。