如何才能最大化学习效率？

　　Imagine2019。11。11，15：00
　　英国诗人亚历山大蒲柏有这么一句名言：凡人皆有过。我们力求做的每一件事情都成功圆满，但这是不可能的。而且失败并不全是坏事，它通常是学习新技能新知识的巨大动力，也是必不可少的因素。那么，促进学习的“失败比例”是多少呢？根据一项新的研究，这个比例在15时是最完美的。换句话说，当我们投入计划时间的85去认真学习时，效果是最优的。
　　教育家和科学家们一直认为，学习与失败之间，存在一个微妙的“甜蜜点”：一个简单的、毫无挑战的任务不会带来任何收获；而一个特别难的任务只会带来挫败感。亚利桑那大学心理学和认知科学助理教授罗伯特威尔逊在一份新闻稿中解释说：“教育领域传统观点认为，学习该有一个‘近似困难区。你应该在此范围内最大限度地提高你的学习能力。而现在我们将这个区域做了量化，也就是85。”
　　威尔逊与来自布朗大学、普林斯顿大学和加利福尼亚大学的研究人员共同研究，在进行了各种机器学习实验后，提出了他们的“85规则”假说。更具体地说，他们在试验中“教”计算机如何执行简单的任务，如何识别并分离不同的模式与类别，或如何在奇数和偶数的基础上分离照片。当计算机以85的准确率响应任务时，能够最有效率地安排任务和处理任务。除了研究计算机的学习能力外，研究小组还分析了之前有关动物学习的研究。他们发现85的规则在动物中界也基本成立。
　　“如果你的错误率为15或准确率为85，那么你总能最大化自己的学习率。”威尔逊说。研究人员表示，他们的发现特别适用于感知学习，即通过经验和例子逐渐获得技能和学习的过程。他们以放射科医生学习如何准确地识别肿瘤的X射线为例做了说明。“随着时间的推移，你会更准确地发现图像中的肿瘤。你需要不断累积经验，需要事例来研究的更透彻。我可以提供特别简单、特别难或是介于两者之间的例子；如果我给出一些很简单的例子，你总是100正确，就学不到什么；如果我给出一些很难的例子，你哪怕有50的正确率，收获依然微乎其微，而如果我给你介于两者之间的难度，你可以在此最佳比例下，从每个特定例子中汲取最多的知识。”
　　有的人会说，这样的研究结果，为那些学术成绩拿“B”的人找了一个不错的理由。但威尔逊说，他们还不想草率地就此定论。因为本次的研究中，答案都是非黑即白的；但在学术层面上，很多答案往往界限并不如此分明。但他们也对自己的研究表示肯定。他们认为这样的结果，不论是对于教育者还是学生，都有一定的借鉴意义。威尔逊总结道：“如果你上的课太容易了，而且一直成绩优异，那么你可能不会像那些努力学习以跟上进度的人那样收获那么大。希望我们能就此课题继续研究下去，进而讨论更复杂的学习形式。”
　　本文译自https：www。studyfinds。orgstudyifyouwanttolearnefficientlyplanonfailing15studyfinds，由译者Imagine基于创作共用协议（BYNC）发布。