专业技能学习

我们的大脑结构会随着专业技能的学习而变化。人们越是能够熟练地完成某项任务,在执行那项任务中就可能越少用到脑,进行这项任务所需要的能量就越少。于此同时,当我们成为一项任务的专家之后,我们完成这项任务的方法也会发生变化。

专业技能的学习一般分为三个阶段:认知阶段关联阶段自主阶段。认知阶段是对技能进行陈述性编码。在关联阶段,最初的错误会被逐渐发现和改正,成功操作所需的各种要素之间的联系被强化了。在自助阶段,整个技能的操作过程会变得越来越自动化和迅速,中枢认知开始退出任务执行的过程。认知技能的提高是练习的幂函数,即技能的提高初期会较快,随后越来越慢,经过长时间的保持之后只会出现轻微的提高。

在一个人成为专业技能的专家的过程中,技能的组织如何变化?首先是基于思考的陈述性知识转化为模式驱动的成熟性知识,这个过程称为程序化。程序化使得人们在执行例如骑自行车这样的任务时不再需要思考该怎么做。另一方面,如果我们将解决一个问题或者一部分问题所需要的技能看作一个动作序列,学习执行这些动作序列的过程称为技法学习。许多小问题会反复出现,通过技法学习可以解决他们。大型的复杂问题则不会重复出现,但是他们具有相似的结构,我们可以学会如何组织解决整个问题的办法。这种学习如何把问题解决的过程组织起来以把握一类问题的一般结构叫做策略学习。比如物理学中的专家策略是向前推理,程序设计中的专家策略是宽度优先开发程序。

在我们解决问题的过程中,我们会学会感知问题的有效解决过程。比如一个物理问题所隐含的原理隐含在它的表层特征之下,专家们学会了看出这些隐含的原理并根据他们来表征问题。专业技能增长的一个重要维度是有能力以一种更有利于产生有效解决方案的方式来感知问题。

关于专业技能的变化,另一个发现是专家对于自己专业领域相关的信息有着特别强的记忆能力。以国际象棋为例,专家们记忆棋局的能力比新手强,而且他们更善于记忆棋局的模式。同时,专家们存储了很多问题的解,而对于低水平的起手来说,这些都是需要解决的新问题。这些记忆的信息使他们具有两个优势:首先是他们在解决这些问题的时候几乎没有出错的风险,因为他们已经存储了正确的解法。其他由于他们存储了这么多正确的分析,他们可以专注于解决更复杂的问题和全局策略。总的来说就是,专家能够识别很多问题中重复出现的各种要素及其模式,并且当这些模式出现的时候,不假思索就知道该怎么做。除了短期记忆,随着人们在一个领域变得更加内行,他们在长时记忆中存储和提取问题信息方面培养出了更强的能力。

那么怎样才能成为一个领域内的专家呢?为什么有的人终其一生都在从事某项工作却并不见得会成为该领域的专家呢?埃里克森认等认为,问题的关键在于他们是否进行有目的的练习。在有目的的练习当中,学习者不是机械地操作,他们有学习的动力,会得到关于自身操作的反馈,并仔细观察自己的操作和正确的操作相比,哪些做对了,哪些有差距,再集中注意消除差距。有目的的练习的另一个重要作用是它会促进专业技能所必须的神经的增长。

对于目标成为某领域专家的学习者来说,关于专业技能的知识给我们的启示是:对于复杂问题,学些专家们的解决策略是有效的提高途径。

那么一项专业领域的技能会不会对另一个领域的技能有帮助呢?有一种看法将心理能力视为一种官能,这种观点认为,心理是由诸如观察、注意、辨别以及推理等一般官能集合而成的,可以用于锻炼个部分肌肉相似的方法锻炼这些官能。锻炼的内容无关紧要,最重要的是努力的程度。如果按照这种观点,技能的迁移将会是广泛的,普遍发生的。但是经过了长久的研究我们仍然无法找到证据支持这种观点。实际研究发现,把技能迁移到类似的领域时通常会遭遇失败,因而更不可能迁移到非常不同的领域。

桑代克提出了相同要素说来说明技能的迁移。在桑代克看来,人的心理并非由一般的官能组成,而是由一些特殊的习惯和联想构成。根据桑代克的观点,只有当两个活动具有共同情景-反应要素的时候,一个活动中的训练才能迁移到另一个活动中。桑代克的观点被证明过于狭窄,低估了迁移可能发生的广度。

现代心理学认为技能间的迁移只发生在这些技能有相同的抽象知识要素的时候。这对教育的启示是更多的关注基础知识成分,使用基础知识成分识别并确保学生能全部掌握这些成分的方法将提高教学质量。

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