終於讀到我很想讀的段落了。

積極主動參與 active engagement - 定義

這裡講的是「認知活動」而不是「態度」

• 大腦先對外面世界形成一個「假設的心智模式」
• 然後，將這個模式投射到環境裡
• 比對「這個假設做出的預測」，以及「感官所接受到的感覺」
• 若相符，則代表假設正確

在這裡講的「主動參與」，是指大腦裡發生的事，和動作無關，安靜坐在教室裡的學生，大腦活動可以差了十萬八千里。大腦只有在專注、聚焦、積極參與構想心智模式時，學習才會最有效。

如果缺乏 active engagement 的元素，實驗顯示，我們不可能靠「被動累積感官次數」而學會任何高層次的認知學習。學習只有在專注、思考、預期和測試假設時，才會發生，如果沒有花力氣去做深度反思，學習效果會退去，沒有大腦留下痕跡。

深層處理

實驗者將 60 個字母給三組學生看：

• 第一組：判斷字是大寫/小寫 → 表層感官處理
• 第二組：決定這些字是否和 chair 同韻母 → 中等程度處理
• 第三組：決定這些字是不是動物的名字 → 深層處理這個字的意義

回想效率是 33%, 52%, 75%。

深層處理會活化前額葉皮質，和「有意識處理字」的區域，後者和海馬迴有關，而海馬迴處理外顯事件記憶。當學習者吸收資訊時，我們基本上可以用額葉海馬迴和海馬迴周邊皮質的活化程度，來預測他是否會記得。

深層處理會帶來的效果是：

• 一開始，資訊只是進入大腦的感覺區，在前額葉皮質留下很淺很淺的腦海活動
• 接著，若成功啟動注意力 & 深度處理
• 這個小小的腦波活動，會形成神經上的海嘯
• 這股海嘯一路入侵到前額葉皮質
• 進入前額葉皮質，才能造成最大的記憶效果

主動學習 & 深度處理的實證結果已獲得支持研究，在 STEM 領域，學生的考試成績可以進步到半個標準差，失敗率降低 10%。

問題是，到底什麼方式才能吸引 active engagement？

沒有什麼特殊方法，重點是強迫學生放棄舒適的被動聽講，強迫他們去思考，例如：

• 要求動手做
• 每個人都要參與的分組討論
• 上課中，停下來問困難問題

主動學習的一個外顯 behavior evidence - 不停地把這個概念用自己的話或自己的思考方式去解釋它

Active engagement 不等於發現式探索

接下來作者強調，active engagement 不代表在毫無引導的情況下，讓學生自己發現、自己建構知識。這和一些盧梭以降，曾盤據教育主流的迷思有關，總之，結論是：

• 放手讓孩子自己去發現時，他們很難去發現某個領域的「主抽象規則」
• 有效作法是
  • 老師先講解類似例子，進行明確教學
  • 再交互使用「解釋」和「動手做」的教法
• 即使非常聰明的學生，能靠自己找出解題方法，他們的表現仍然會輸給老師有先教解法、再自己實作的學生。
• 放手讓學生自己發現的負面效果——學生容易以為自己已經學會該主題，但沒有了解到領域深層的概代

是引發學生的認知活動，而不是行為、動作；
是教學的指引，而不是純粹的探索；
課程應該聚焦，而不是沒有架構的探索。

好奇心

從神經迴路的角度，好奇心和食物與交配的驅力類似，都會活化多巴胺迴路，啟動對報酬的期待。只是好奇心會被「無形的價值」所驅動，也就是獲得知識。

記憶和好奇心相連。當好奇心增強時，記憶的效果會增強非常多。

「學習」在神經系統上本來就擁有一定的價值地位，而「好奇心」是這份價值的應用面。

啟動好奇心的模式

這是還沒有結論的領域，作者的說法比較保留。

以下是心理學家的研究成果：

• 大腦察覺到一個「缺口」，代表
• 我已知的事情 v.s. 想要知道的事情，兩者中間有一個「空隙」
• 好奇心在此時產生，引發學習

比較可以類推成神經研究的間接證據，法國工程師成功做出一個行為和幼兒高度相似的「好奇的機器人」，而這台機器人的演算法有三塊模組：

1. 傳統的人工學習系統，不停預測外在世界的情況
2. 專門評估模組 1 的表現，測量學習速度，並預測接下來哪一個領域的學習效果最好
3. 報酬迴路，對 2 預測有效學習的動作，給予比較大的報酬。

這個系統邏輯會聚焦在「他認為可以學到最多東西」的領域。根據工程師的說法，他們相信這就是好奇心的定義。

雖然沒有神經學的實證研究，但從結果來看，把好奇機器人放入兒童房時，他的行為和寶寶一樣。會呈現鐘形曲線的好奇心，先對某事感興趣，逐漸熟悉後，好奇心減弱，最後走開去尋求另一個刺激。一個小時後，機器人對房間失去興趣，感到無聊，停止探索。

好奇心 & 後設認知

好奇機器人的案例，可推論的預測是——好奇心的前提，需要「了解什麼是他還不知道的」，也就是後設認知。這組認知系統主要監控我們的心智處理，評估已知和未知。它不管對與錯，也不管學習的快或慢。

扼殺好奇心的三個方法

以下是作者的假設

• 認知刺激無法配合他們的需求
  • 學習進步時，原本的獎酬感就會減少
  • 因為後設認知系統知道已不可能學到更多新知
  • 或反過來，後設認知系統知道，你已經不可能獲得成功，在信心重建前，都無法重建好奇心
• 好奇心被處罰
  • 「動機」的神經學機制是，想要做 X 動作的欲望，必須和「期待的報酬」聯結，才能引發動機。
  • 而太多人發現學習無法獲得預期的報酬（分數和成績）
• 社會知識的轉換
  • 這是昨天說的，人類有兩種學習模式
    • 主動模式，不停做實驗和問問題
    • 接受模式，只記錄別人教的東西。
  • 學校的邏輯容易鼓勵第二種模式。因此，學生會假設老師知道的一定比自己多。

關於第 3 點，研究顯示老師的引導會影響好奇心。

• 當大人一句話也不說時，小朋友會對藏在房間裡各個地方的玩具啟動好奇，到處翻找
• 大人說「我教你怎麼玩我的玩具，你看，一扭發條就有音樂出來」，然後音樂盒響了。孩子聽完介紹以後，反而不去探索。學生假設了老師的話是在幫助他們，因此，既然老師已經說出了好玩的功能，他們就不必再去尋找了。

更多研究顯示，老師介紹太詳細時，學生會失去興趣。或者，老師介紹了某一個功能後，學生會認為老師已經解釋了所有的功能。

但是，相反過來，若老師表示他並不知道所有的玩法，新玩具他也沒玩過，學生會一直保持尋找。

結論

總之，理想的教學場，要給學生有架構的課程並引導他們，鼓勵他們去發揮創造力，讓他們知道還有幾千種東西等待被發現。