《考试脑科学》 X 「学习观」总结

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我是于建国博士(以下统一用于博士网名：Yjango代称)专栏的忠实读者，

也是一个对学习感点兴趣的普通人。

最近在看一本叫做《考试脑科学》([日]池谷裕二，图灵新知)的书，

看这本书最大的感触就是，很多东西和于博士在学习观讲述的东西都是重叠的，

于是我决定写点东西，关于两者中我比较感兴趣观点做个总结记录。

以下观点我会给出相应出处，感兴趣的可以自行去查找。

当然最重要的，学习最重要的还是三要素：

1
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3
4
5
1. 不畏失败的毅力
2. 解决问题的能力
3. 乐观的性格

From:《考试脑科学》，5-3 人脑与机器的差异

YJango观点十分明确，由于学习是典型的“输入-输出”模型，

优化该模型的方法无非四点：

1
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4
1. 从有限例子找出规律 - 方法记忆
2. 压缩信息来预测未知 - 抽象能力
3. 明确输入输出 - 费曼方法
4. 重塑大脑链接 - 强化记忆

这几点在《考试脑科学》一书中当然有提，甚至很多观念都是重合的，

这一点倒是没啥可奇怪的，毕竟「学习观」和本书一样是讲述学习的，

但是关键一点YJango已经指出这是披着「学习观」的皮讲机器学习。

和真正的人脑，还是有点差距的，毕竟人脑最大的问题是没法扩展，

遗忘机制在此阻碍了我们进步的同时，其实也是极好的保护机制。（“人脑本身更擅长忘记”， [1-5]）

在这场进化的竞赛中还是人类狠啊，通过代代相传知识缓慢累积进步，

这让我想起了哈罗德芬奇的经典论调,如何限制AI成长…

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收回来，接着聊书。

不管是NN还是ANN都是要强调输出结果的，因为任何反馈控制系统都是

要依赖输出进行调节的。

人类的做法就是通过考试,机器的做法就是通过检验预测。（本质其实是一样的

YJango的这个导图其实已经很好解释了学习的运作机制

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那么面对考试我们该如何调整呢。

首先要问我们究竟考的是什么。

多数人讨厌在学校学的数学，尤其是非理工科学生，

认为我学数学有啥用，以后我又用不到；

是啊，你买个菜又用不到微积分，傅里叶变换，三角函数。

但是，如果说学数学的目的根本就不是让你学数学，

而是培养逻辑思维能力呢？

要知道，原先班上总有几个人做数学笔算出错(例如在下

这个数学白痴)，总会把锅推给粗心大意/不够熟练。

但事实并非如此，看看草稿纸就明白了。

越是容易出现笔算错误的人，其笔算过程越是杂乱无章。[脑科学3]

而且我还懒得整理错题。

对知识的整理是学习过程中的一个非常重要的步骤。[脑科学3]

这样能考好才见了鬼了…所以我们来调整应试策略

如何调整策略

全时学习策略

  1. 饭前属于与饥饿状态，适合学习
  2. 睡觉前也是学习黄金期
  3. 早饭或晚饭后处于饱腹状态时，不适宜学习，可以看书消遣或者摸鱼
  4. 午后坚持不住就睡，没必要硬撑
  5. 如果午饭时就决定要睡午觉，那就饭后半小时学习一会再睡觉

最佳复习时间(艾宾浩斯）

  1. Re 1：学习后第二天
  2. Re 2：Re1后一周后
  3. Re 3：Re2后两周后
  4. Re 4：Re3一个月后

其他复习策略

刚开始学习某一领域的知识时，可以先忽略细节，
最重要的是理解和把握知识的概貌，
之后分阶段进行补全。[5-7]

步骤分越详细，学习效率越高。[5-4]

相对于输入，人脑更重视输出,而“讲述”是最大的输出策略[6-3]

死记硬背没有在神经网络形成关联，所以很容易被变得模糊不清[经验谈 14]

记忆量大的科目要提前安排复习策略[经验谈 10]

相对于输入，人脑更重视输出,而“讲述”是最大的输出策略[6-3]

将知识记忆(需要契机，与知识相关)向经验记忆(易于回想，与经验相关)转化
需要大量的练习(“人生如同道路，最近的捷径往往是最坏的路”–F.培根,[5-7])

大概就这些，
And always，DFTBA!