Автор книги Станислас Деан «Как мы учимся» озвучил четыре столпа научения. К ним относятся внимание, активное вовлечение, обратная связь и консолидация. Мы перечитали книгу и рассказали подробнее об этих функциях и о том, что способствует их укреплению. Станислас Деан - Как мы учимся (Издательство Бомбора, 2021) Внимание Внимание решает одну распространенную проблему: переизбыток информации. Органы чувств ежесекундно передают миллионы битов информации. Эти сообщения на первом этапе обрабатываются нейронами, но более глубокий анализ невозможен. Пирамида механизмов внимания вынуждена производить выборочную сортировку. На каждом этапе мозг решает, насколько важно то или иное сообщение, и выделяет ресурсы на его обработку. Правильный отбор является основополагающим для успешного научения. Задача учителя заключается в том, чтобы постоянно направлять и привлекать внимание учащихся. Когда вы обращаете внимание на иностранное слово, только что произнесенное учителем, оно закрепляется в памяти. Неосознанные слова остаются на уровне сенсорных систем. Американский психолог Майкл Познер выделяет три основные системы внимания: систему сигнализации и активации, которая определяет, когда нужно обратить внимание; систему ориентировки, которая подсказывает, на что обратить внимание; систему управляющего внимания, которая определяет, как обрабатывать полученную информацию. Управление вниманием можно связать со «сосредоточением» (концентрацией) или «самоконтролем». Управляющий контроль развивается по мере формирования и созревания префронтальной коры в течение первых двадцати лет нашей жизни. Благодаря пластичности эту систему можно совершенствовать, например, с помощью познавательных задач, соревновательных техник, игр. Вовлечение Пассивный организм учится мало или не учится вовсе. Эффективное обучение предполагает вовлеченность, любопытство, активное генерирование гипотез и их проверку. Одной из основ активного вовлечения является любопытство — та самая жажда знаний. Любопытство считается фундаментальным стремлением организма: движущей силой, которая побуждает к действию, как голод или потребность в безопасности. Психологи, начиная от Уильяма Джеймса до Жана Пиаже и Дональда Хебба, задумывались об алгоритмах любознательности. По их мнению, любопытство — это «непосредственное проявление детского стремления к познанию мира и построению его модели». Любопытство возникает, как только наш мозг обнаруживает расхождение между тем, что мы уже знаем, и тем, что мы хотели бы знать Благодаря любопытству человек стремится выбрать действия, которые позволят заполнить этот пробел в знаниях. Противоположностью является скука, из-за которой быстро теряется интерес и осуществляется переход в «пассивный режим». При этом прямой связи между любопытством и новизной нет — нас могут не привлекать новые вещи, однако притягивают те, которые способны заполнить пробелы в знаниях. Также слишком сложные понятия могут отпугивать. Мозг постоянно оценивает скорость научения; если он обнаруживает, что прогресс происходит медленно, интерес пропадает. Любопытство подталкивает к наиболее доступным областям, при этом степень их привлекательности меняется по мере развития образовательного процесса. Чем понятнее одна тема, тем выше потребность в поиске другой. Для запуска механизма любопытства необходимо осознавать то, чего вы еще не знаете. Это метакогнитивная способность. Быть любознательным — значит хотеть знать, если вы хотите знать — значит, вы знаете то, чего пока не знаете. Обратная связь По мнению Станисласа Деана, именно от качества и точности получаемой обратной связи зависит то, насколько быстро мы учимся. В этом процессе постоянно происходят ошибки — и это абсолютно естественно. Ученик пробует, даже если попытка обречена на провал, а затем, исходя из величины ошибки, думает над тем, как улучшить результат. И на этом этапе анализа ошибок нужна правильная обратная связь, которую часто путают с наказанием. Из-за этого появляется отторжение к обучению и нежелание что-то пробовать вовсе, ведь ученик знает, что за любую ошибку он будет наказан. Два американских исследователя, Роберт Рескорла и Аллан Вагнер, в 70-ых годах прошлого столетия выдвинули гипотезу: мозг учится только в том случае, если замечает разрыв между тем, что он прогнозирует, и тем, что он получает. И ошибка как раз указывает, где именно не совпали ожидания и реальность. Объясняет эту мысль теория Рескорлы-Вагнера. В павловских экспериментах собака слышит звон колокольчика, который изначально является нейтральным и неэффективным стимулом. Потом этот колокольчик вызывает условный рефлекс. Теперь собака знает, что звук предшествует появлению пищи. Соответственно, начинается обильное слюноотделение. Правило Рескорлы-Вагнера предполагает, что мозг использует сенсорные сигналы (ощущения, генерируемые колокольчиком) для прогнозирования вероятности последующего стимула (пищи). Система работает следующим образом: Мозг прогнозирует, вычисляя сумму поступающих сенсорных сигналов. Мозг обнаруживает разницу между прогнозом и реальным стимулом; ошибка прогноза определяет степень неожиданности, ассоциированную с каждым стимулом. Мозг использует сигнал, ошибку, для коррекции внутренней репрезентации. Следующее предсказание будет ближе к реальности. Данная теория совмещает столпы обучения: научение происходит в том случае, если мозг отбирает сенсорные сигналы (с помощью внимания), использует их для прогнозирования (активное вовлечение) и оценивает точность этого прогноза (обратная связь). Предоставляя четкую обратную связь насчет ошибок, преподаватель направляет ученика, и это не имеет ничего общего с наказанием Сказать ученикам, что они должны были сделать так, а не иначе, не равно сказать им: «Вы не правы». Если ученик выбирает неправильный ответ A, то дать обратную связь в виде: «Правильный ответ — это Б» — все равно что сказать: «Ты ошибся». Следует детально объяснить, почему вариант Б предпочтительнее А, так ученик сам придет к тому, что он ошибся, но при этом у него не возникнет угнетающих чувств и тем более страха. Консолидация Учимся ли мы печатать на клавиатуре, играть на пианино или водить машину, сначала наши движения находятся под контролем префронтальной коры. Но благодаря повторению мы прикладываем все меньше и меньше усилий, и можем выполнять эти действия, параллельно думая о чем-то другом. Под процессом консолидации понимается переход от медленной, сознательной обработки информации к быстрой и бессознательной автоматизации. Даже когда навык освоен, он требует поддержки и закрепления, пока он не приобретет автоматический характер. Благодаря постоянной практике функции контроля переходят к моторной коре, где регистрируется автоматическое поведение. Автоматизация высвобождает ресурсы мозга Префронтальная кора не способна к мультизадачности. Пока центральный исполнительный орган нашего мозга сосредоточен на задаче, все остальные процессы откладываются. Пока некая операция не автоматизирована, она требует усилий. Консолидация позволяет направить наши драгоценные мозговые ресурсы на другие дела. Здесь помогает сон: каждую ночь наш мозг консолидирует то, что ему поступило днем. Сон — не период бездействия, а активная работа. Он запускает специальный алгоритм, который воспроизводит события прошедшего дня и переносит в отсек нашей памяти. Когда мы спим, мы продолжаем учиться. А после сна когнитивная деятельность улучшается. В 1994 году израильские ученые провели эксперимент, который это подтвердил. «В течение дня добровольцы учились обнаруживать полосу в определенной точке сетчатки. Эффективность выполнения задачи медленно увеличивалась, пока не достигала плато. Однако стоило ученым отправить испытуемых спать, как их ждал сюрприз: когда те просыпались на следующее утро, их производительность резко повышалась и оставалась на этом уровне на протяжении следующих нескольких дней», — описывал Станислал Деан. При этом, когда исследователи будили участников во время стадии быстрого сна, никаких улучшений не наблюдалось. Из этого следует, что глубокий сон способствует консолидации, в то время как быстрый сон содействует закреплению перцептивных и моторных навыков. Итак, научение стоит на четырех столпах: внимание, обеспечивающее усиление информации, на которую оно обращено; активное вовлечение — алгоритм, побуждающий мозг проверять новые гипотезы; обратная связь, дающая возможность сравнивать прогнозы с реальностью; консолидация, позволяющая автоматизировать то, чему мы научились. Любовь Карась
