How We Learn第八章 婴儿有元认知能力吗？（含认知案例）

CHAPTER 8 Active Engagement

1 主动：被动的有机体不会学习

2 深入：更深入的处理,更好的学习

3 环境：发现式教学的失败

4 好奇心和如何激发好奇心

5 想知道:动机的来源：很小的时候就具备元认知能力

6 学校扼杀好奇心的三种方式

带两只小猫。给第一只套上项圈和皮带。把第二个放在⻢具上。最后,把它们连接到一个旋转木⻢上,确保两只小猫的动作紧密相连。这个想法是,这两只动物接受相同的视觉输入,但一只是主动的,而另一只是被动的。前者独自探索环境,后者以完全相同的方式移动,但不受控制。

这是理查德·霍尔德(1922-2016)和艾伦·海因(Alan Hein)在1963年进行的经典旋转木⻢实验, 当时动物实验的伦理显然没有像今天这样发达!这个非常简单的实验导致了一个重要的发现: 对世界的积极探索对于视觉的正确发展至关重要。在几周的时间里,每天三个小时,两只小猫生活在一个排列着竖条的大圆筒里。尽管他们的视觉输入非常相似,但他们发展了截然不同的视觉系统。1尽管环境恶劣,只有竖条,但这只活跃的小猫发展了正常的视觉。另一方面,这只被动的小猫失去了视觉能力,在实验结束时,没有通过基本的视觉探索测试。例如,在悬崖测试中,动物被放在一座桥上,它可以离开高悬崖的一侧或较浅的一侧。正常的动物会毫不犹豫地跳到容易的一边。然而,被动的动物是随机选择的。其他测试表明,这种被动的动物未能开发出合适的视觉空间模型,也没有像正常的猫那样用爪子感受周围的环境。

1 被动的有机体不会学习

赫尔德和海因的旋转木⻢实验是我们学习的第二个支柱:积极参与的隐喻。来自不同领域的趋同结果表明,一个被动的有机体学得很少或什么也学不到。高效的学习意味着拒绝被动、参与、探索和积极地产生假设,并在外部世界测试它们。

为了学习,我们的大脑必须首先形成一个假设的外部世界的心理模型,然后将其投射到环境中,并通过将其预测与从感官接收的进行比较来进行测试。这个算法意味着一个积极的、投入的、专注的姿态。动机是至关重要的:只有当我们有一个明确的目标,并且我们完全致力于实现它,我们才能学好。

积极投入并不意味着身体必须运动。主动参与发生在我们的大脑中,而不是我们的脚上。大脑只有在注意力集中、注意力集中和积极生成心智模型的情况下才能高效学习。为了更好地消化新概念,积极的学生不断地将它们重新措辞成自己的单词或思想。被动的,或者更糟糕的,分心的学生不会从任何课程中受益,因为他们的大脑不会更新他们的世界模型。

实验表明,我们很少仅仅通过被动地积累感官统计数据来学习。这可能发生,但主要发生在我们感觉和运动系统的较低水平。还记得那些实验吗?在这些实验中,一个孩子听到数百个音节,计算音节之间的转换概率(如/bo/和/tA1/),最后检测到单词的存在(“瓶子”)?这种类型的内隐学习似乎即使在婴儿睡觉时也能持续。2然而,这是证明这一规律的例外:在绝大多数情况下,一旦学习涉及到高水平的认知属性,如对词义的外显记忆而不仅仅是形式,学习似乎只有在学习者冒着出错的⻛险注意、思考、预测和提出假设时才会发生。没有注意力、努力和深入的思考,学习就会消失,而不会在大脑中留下太多痕迹。

2 更深入的处理,更好的学习

我们来举一个认知心理学的经典例子:文字处理深度的作用。想象一下,我向三组学生展示了一个60个单词的列表。我要求第一组决定单词的字母是大写还是小写;第二组,单词是否与“椅子”押韵;第三,不管它们是不是动物的名字。一旦学生完成,我就给他们做记忆测试。

哪一组记忆单词最好?第三组在意义层面(75%的成功)对单词进行深度处理,其记忆力比其他两组好得多,其他两组在字母层面(33%的成功)或韵脚层面(52%的成功)对单词进行更肤浅的感官处理。3我们确实在所有组中发现了单词的微弱的隐含和无意识痕迹:学习在拼写和语音系统中留下了潜意识标记。然而,只有深入的语义处理才能保证对单词的清晰、详细的记忆。同样的现象也发生在句子层面:学生在没有老师指导的情况下,独自努力理解句子,表现出更好的信息保持能力。4这是一个普遍规律,美国心理学家亨利·罗迪格(Henry Roediger) 这样说:“使学习条件更加困难,从而要求学生进行更多的认知努力,往往会导致记忆能力的增强。”5 大脑成像开始阐明这种处理深度效应的来源。4更深的处理在记忆中留下更深的印记,因为它激活了前额叶皮层与意识文字处理相关的区域,并且因为这些区域与海⻢体形成强大的回路,海⻢体以显性情节记忆的形式存储信息。

在法国导演克利斯·⻢克(1921-2012)执导的邪教电影《杰特》(1962)中,一个画外音说了下面这句格言,听起来像是一个深刻的真理:“没有什么能把记忆与普通的时刻区分开来:只有后来,它们才从伤疤中让自己为人所知。”一句美丽的格言…但这是一个错误的谚语,因为大脑成像表明,在记忆编码开始时,我们生活中那些将会铭刻在我们记忆中的事件已经可以与那些不会留下任何痕迹的事件区分开来:前者已经在更深的层次上得到处理。7通过扫描一个人,而她只是暴露在一系列的单词和图像中,我们可以预测这些单独的刺激中的哪一个稍后会被遗忘,哪一个会被保留。关键的预测因素是它们是否诱导额叶皮层、海⻢体和海⻢旁皮层的邻近区域的活动。这些区域的积极参与直接反映了这些单词和图像在大脑中传播的深度,并预测了它们在记忆中留下的痕迹的强度。一个无意识的图像进入感觉区域,但只在前额叶皮层产生适度的活动波。注意力、集中、处理深度和有意识的意识将这种小波动转化为神经元海啸,侵袭前额叶皮层,最大限度地增加后续记忆。

最近对200多项本科生STEM课程教学研究的发现:传统的讲课,学生保持被动,而老师只讲50分钟,效率低下。10与促进积极参与的教学方法相比,系统的讲课效果较低。在所有学科中,从数学到心理学,从生物学到计算机科学,一个活跃的学生取得的成功更多。在积极参与的情况下,考试成绩进步了半个标准差,这是相当大的,失败率下降了10%以上。但是最能吸引学生的策略是什么呢?没有一种神奇的方法,而是一系列迫使学生独立思考的方法,比如实践活动、人人参与的讨论、小组工作,或者老师打断他们的课问一个难题,让学生思考一会儿。所有迫使学生放弃被动舒适的解决方案都是有效的。

3 发现式教学的失败

这些都不是新的,你可能在思考,很多老师已经在应用这些想法了。然而,在教学领域,传统和直觉都不可信:我们需要科学地验证哪些教学法实际上提高了学生的理解和记忆,哪些没有。这是我澄清一个非常重要的区别的机会。最基本的正确观点是,儿童必须认真、积极地参与自己的学习,这一观点不应与经典的建构主义或发现学习方法相混淆,后者是诱人的想法,但遗憾的是,其无效性已被反复证明。11这是一个关键的区别,但很少被理解,部分原因是后者也被称为积极教学法,这是一个很大的混淆来源。

当我们谈论发现学习时,我们指的是什么?

”卢梭在《爱弥尔》或《论教育》中写道,“所有教育中最重要、最有用的规则吗?不是为了节省时间,而是浪费时间。”对卢梭和他的后继者来说,让孩子们自己发现并建立他们自己的知识总是更好的,即使这意味着他们可能会浪费几个小时去修补和探索....卢梭认为,这一次永远不会错过,因为它最终会产生自主的思维,不仅能够自己思考,而且能够解决真正的问题,而不是被动地接受知识,机械地说出现成的解决方案。“教你的学生观察自然现象,”卢梭说,“你很快就会激起他的好奇心;但是如果你想让他的好奇心增⻓,不要急于满足它。把问题摆在他面前,让他自己解决。”

这个理论很有吸引力….不幸的是,几十年来的多项研究表明,它的教学价值接近于零——这一发现被重复得如此频繁,以至于一名研究人员将他的综述论文命名为“对纯粹的发现学习应该有三振出局法吗?”当孩子们独自一人时,他们很难发现支配一个领域的抽象规则,他们学到的东⻄更少,如果有的话。我们应该对此感到惊讶吗?我们怎么能想象孩子们会在几个小时内,在没有任何外部指导的情况下,重新发现人类花了几个世纪才发现的东⻄?无论如何,失败在所有领域都是响亮的:（自我探索的效率很低，需要站在前人基础上）（通过引导教育提高学生主动学习的效率）

在阅读中:除非明确告诉孩子字母的存在以及它们与语音的对应关系,否则仅仅接触书面文字通常不会有什么结果。很少有孩子能自己把书面语言和口头语言联系起来。

当数学老师在让他们的学生自己解决类似的问题之前,首先通过一个例子,在一些细节上,学习效果最好。即使孩子们足够聪明,能够自己找到解决方案,他们后来的表现也比其他孩子差,这些孩子首先被告知如何解决问题,然后才被允许自己解决问题。

（自己实验学校计算机编程的实验），然而实验失败了:几个月后,孩子们只能写小而简单的程序。他们无法理解计算机科学的抽象概念,在一次解决问题的测试中,他们并不比未受过训练的孩子做得更好:他们所学的一点点计算机知识并没有传播到其他领域。研究表明,显性教学,交替进行解释和动手测试,可以让孩子对徽标语言和计算机科学有更深的理解。

作者自己的案例：

我直接体验了个人家用电脑的诞生——我十五岁的时候,父亲给我们买了一台坦迪TRS 80, 有16千字节的内存和48×128像素的图形。像我这一代的其他人一样,我在没有老师或班级的情况下学会了用编程语言BASIC编码——尽管我是 不止我一个人:我和哥哥狼吞⻁咽地读完了我们能找到的所有杂志、书籍和例子。我最终成为了一个相当有效程序合并者...但是当我进入计算机科学的硕士项目时,我开始意识到我的缺点的巨大:我一直在修补,没有理解程序的深层逻辑结构,也没有理解使它们清晰易读的适当实践。这可能是发现学习最糟糕的效果: 它让学生误以为他们已经掌握了某个主题,却从未给他们机会去接触某个学科更深层次的概念。

总之,虽然对学生来说,积极、主动和投入是至关重要的,但这并不意味着他们应该听天由命。建构主义的失败表明明确的教学指导是必要的。教师必须为他们的学生提供一个结构化的学习环境,旨在尽可能快地逐步引导他们达到顶峰。最有效的教学策略是那些诱导学生积极参与,同时为他们提供由教师密切引导的深思熟虑的教学进展的策略。用心理学家理查德· 迈尔(Richard Mayer)的话来说,他回顾了这个领域,最好的成功是通过“涉及认知活动而不是行为活动的教学方法,涉及教学指导而不是纯粹的发现,以及涉及课程重点而不是非结构化探索的教学方法”。13成功的教师提供一个清晰而严格的顺序,从基础开始。他们不断评估学生的掌握程度,让他们建立一个意义金字塔。

而这也确实是今天大多数受蒙台梭利启发的学校所做的:他们不让孩子什么都不做就“腌泡”; 取而代之的是,他们提出了一系列理性的、有层次的活动,这些活动的目的首先由老师仔细论证,然后由孩子们独立进行。在明确的教学方法和教学材料刺激的指导下,积极参与、快乐和自主:这些是一个成功配方的成分,其有效性已经被反复证明。

数字土著的神话:新一代的孩子,不像他们的父母,从他们最早的时候起就沐浴在计算机和电子产品中。事实并非如此:研究表明, 这些孩子对技术的掌握往往是肤浅的,他们在多任务处理方面和我们一样糟糕。

学习⻛格的神话:根据这个想法,每个学生都有他或她自己喜欢的学习⻛格——有些人主要是视觉学习者,有些人是听觉学习者,还有一些人从实践经验中学习得更好,等等。因此,教育应该适合每个学生最喜欢的知识获取模式。这显然也是错误的:虽然看起来很神奇,但没有研究支持儿童在他们喜欢的学习方式上有径向差异的观点。事实是,有些教学策略比其他策略更有效——但当它们起作用时,这种优势适用于我们所有人,而不仅仅是一个小组。例如,实验表明,我们所有人记忆一幅图片比记忆一个口语单词更容易,而且当信息通过两种方式(视听体验)传递时,我们的记忆甚至更好。同样,所有儿童都是如此。根本没有证据支持存在学习⻛格截然不同的儿童亚型,比如A型儿童用策略A学习效果更好,B型儿童用策略B学习效果更好,据我们所知,所有人类都有相同的学习算法。

那些声称根据每个孩子的需求量身定制教育的特殊教育书籍和软件呢? 他们不值钱吗?不一定。孩子们确实变化很大,不是在学习方式上,而是在学习的速度、轻松程度和动机上。

例如,在一年级,前10%的儿童每年阅读的单词已经超过400万个,而后10%的儿童阅读的单词不到6万个,患有阅读障碍的儿童可能根本不会阅读。发展缺陷,如阅读障碍和计算障碍,可能有几种类型,为了适应课程,仔细诊断损伤的确切性质通常是有用的。儿童确实受益于根据他们的具体困难量身定制的教学干预。例如,许多孩子,即使是在高等数学中,也不能理解分数是如何工作的——在这种情况下,老师应该放弃当前的课程,回到数字和算术的基础上。 然而,每个老师也应该记住,所有的孩子都使用相同的基本学习机制——一种更喜欢集中注意力而不是双重任务,主动参与而不是被动讲课,详细的错误纠正而不是虚假的表扬,以及比建构主义或发现学习更明确的教学。

4 好奇心和如何激发好奇心

积极参与的基础之一是好奇心——学习的欲望或对知识的渴望。激起孩子们的好奇心是成功的一半。一旦他们的注意力被调动起来,他们的头脑在寻找解释,剩下要做的就是引导他们。从幼儿园开始,最好奇的学生也是那些在阅读和数学方面表现更好的学生。17因此,保持孩子的好奇心是成功教育的关键因素之一。

好奇心在很小的时候就已经存在,是我们人类大脑回路的一个组成部分,是我们学习算法的一个关键组成部分。我们不只是被动地等待新的信息到达我们这里——愚蠢的是,大多数当前的人工神经网络都是被动地服从于环境的简单输入输出函数。正如亚里士多德指出的那样,我们人类生来就有求知的热情,我们不断寻求新奇,积极探索我们的环境,以发现我们可以学习的东⻄。

好奇心是有机体的基本驱动力:一种推动我们行动的推进力,就像饥饿、口渴、对安全的需求或繁殖的欲望一样。对生存有什么作用?为了更好地监测环境,探索它们的环境符合大多数动物物种(哺乳动物,但也有许多⻦类和⻥类)的利益。在不检查周围环境的情况下建立一个巢、巢穴、洞、窝、洞或家是有⻛险的。在一个由⻝肉动物组成的不稳定的宇宙中,好奇心可以决定生死,这就是为什么大多数动物定期对它们的领地进行安全检查,仔细检查任何不寻常的东⻄,并研究新奇的声音或景象....好奇心是为了获得知识而将动物赶出舒适区的决心。在一个不确定的世界里,信息的价值很高,最终必须用达尔文自己的货币支付:生存。

因此,好奇心是一种鼓励我们探索的力量。从这个⻆度来看,它类似于对⻝物或性伴侣的驱动力,除了它是由一种无形的价值驱动的:获取信息。事实上,神经生物学研究表明,在我们的大脑中,发现以前未知的信息会带来回报:它会激活多巴胺回路。记住,这是对⻝物、药物和性做出反应的回路。在灵⻓类动物中,可能在所有哺乳动物中,这种回路不仅对物质奖励有反应,而且对新信息也有反应。一些多巴胺能神经元预示着未来的信息增益,好像对新信息的预期带来了它自己的满足感。18由于这种机制,老鼠不仅能适应⻝物或药物,还能适应新奇事物:它们很快对包含新物体的地方产生偏好,从而满足它们的好奇心,而不是呆在什么都不会发生的地方。12当我们搬到一个大城市去改变⻛景或渴望最新的八卦时,我们疯狂地在脸书或推特上滚动,我们的行为没有任何不同。

好奇这种主观感觉的神经元相关因素是什么?你报告的好奇心的程度与伏隔核和腹侧被盖区的活动密切相关,腹侧被盖区是多巴胺脑回路的两个重要区域。你越好奇,这些区域就越亮（核磁共振检测）。他们的信号出现在对答案的预期中:甚至在你的好奇心得到满足之前,知道你很快就会知道答案这一简单事实就激发了你的多巴胺能回路。对积极事件的期待会带来回报。

这些好奇心信号显然是有用的,因为它们能预测你学到了多少。记忆和好奇心是联系在一起的——你对某事越好奇,你就越有可能记住它。好奇心甚至会转移到附近的事件上:当你的好奇心增强时,你会记得一些偶然的细节,比如一个路人的脸,或者教你你如此渴望学习的信息的人。对知识的渴求程度控制着记忆的强度。

人类的好奇心似乎增加了十倍,这反映了我们学习能力的非凡发展。在我们的进化过程中, 我们获得了一种扩展形式的好奇心,称为“认知好奇心”:对所有领域知识的纯粹渴望,包括最抽象的领域。像其他哺乳动物一样,我们玩耍和探索——不仅通过真实的运动,还通过思维实验。其他动物参观它们周围的空间,而我们探索概念世界。我们的物种也经历了特定的认知情绪,这些情绪引导我们对知识的渴求。例如,我们为数学模式的对称性和纯粹的美而欣喜:一个聪明的定理比一块巧克力更能打动我们。

欢笑似乎是指导学习的独特人类情感之一。当我们突然发现我们的一个隐含假设是错误的, 迫使我们彻底修改我们的心理模型时,我们的大脑会引发欢笑反应。根据哲学家丹·丹尼特的说法,快乐是一种传染性的社会反应,当我们把对方的注意力吸引到一条意想不到的信息上时,这种反应就会传播开来。21事实上,在所有条件相同的情况下,学习时大笑似乎会增加好奇心,增强后续记忆

5 想知道:动机的来源

的心理学家都对好奇心背后的心理活动的本质进行了推测。根据他们的说法,好奇心是孩子们理解世界并建立世界模型的动机的直接表现。22每当我们的大脑发现我们已经知道的和我们想知道的之间存在差距时,好奇心就会产生——这是一个潜在的学习领域。在任何给定的时刻, 我们从各种我们可以采取的行动中选择那些最有可能缩小知识差距并获得有用信息的行动。

根据这一理论,好奇心类似于调节学习的控制论系统,类似于著名的瓦特调速器,它打开或关闭蒸汽机上的节流阀,以调节蒸汽压力并保持固定速度。好奇心将是大脑的调节器,一个寻求保持某种学习压力的调节器。好奇心引导我们找到我们认为可以学到的东⻄。相反,无聊会让我们远离我们已经知道的东⻄,或者那些根据我们过去的经验,不太可能教给我们任何东⻄的领域

我们也不会被太新奇或太令人惊讶的事物所吸引,或者被它们的结构所迷惑——它们的复杂性让我们望而却步。在对太简单的厌倦和对太复杂的排斥之间,我们的好奇心自然会引导我们走向新的、可及的领域。但这种吸引力一直在变化。当我们掌握了它们,那些曾经看起来有吸引力的东⻄就失去了吸引力,我们将好奇心转向新的挑战。这就是为什么婴儿最初似乎对最琐碎的事情充满热情:抓住他们的脚趾,闭上眼睛,玩躲猫猫….对他们来说,一切都是新的, 是学习的潜在来源。一旦他们挤出了从这些实验中可以获得的所有知识,他们就失去了兴趣——原因与没有科学家再复制伽利略的实验完全相同:已知的东⻄变得无聊。

同样的算法也解释了为什么我们有时会远离一个曾经看起来很有吸引力但被证明太难的领域。我们的大脑评估学习的速度,如果我们的大脑检测到我们进步不够快,好奇心就会被关闭。我们都知道有些孩子,比如说,从音乐会回来后对小提琴充满热情...几个星期后,当他们意识到掌握这⻔乐器并不容易时,就放弃了。那些坚持演奏的人要么设定更适度的目标(例如,每天演奏得更好一点),要么,如果他们真正的目标是成为职业音乐家,通过父母和社会支持以及不断提醒他们的⻓期目标来保持他们的动力。

两位法国工程师弗雷德里克·卡普兰和皮埃尔-伊夫·乌德耶在机器人中实现了好奇心。25他们的算法包括几个模块。第一种是经典的人工学习系统,不断尝试预测外界的状态。第二个更具创新性的模块评估第一个模块的性能:它测量最近的学习速度,并使用它来预测机器人将学习最多的领域。第三个要素是一个奖励回路,它对那些被预测会导致更有效学习的行为赋予更大的价值。因此,根据卡普兰和奥德耶的说法,系统自然会关注那些它认为自己会学到最多的领域,这就是好奇心的定义。

与一个小孩的类比是惊人的。甚至几个月大的婴儿也倾向于中等复杂程度的刺激,既不太简单也不太复杂,但其结构正好可以快速学习。(婴儿好奇心的这一特点被描述为“金发效应”26) 为了让他们学到的东⻄最大化,我们必须不断地用新的东⻄丰富他们的环境,这些新的东⻄足够刺激而不是令人沮丧。成年人有责任为他们提供一个设计良好的教学体系,逐步将他们带向顶层,不断激发他们对知识和新奇事物的渴望。

这种好奇心导致了一个有趣的预测。这意味着为了让孩子们好奇,他们必须意识到他们还不知道的东⻄。换句话说,他们必须在很小的时候就具备元认知能力。“元认知”是对认知的认知:监控我们心理过程的一组高阶认知系统。根据好奇心的差距理论,元认知系统必须不断监督我们的学习,评估我们知道和不知道的东⻄,我们是否错了,我们是快还是慢,等等——元认知包括我们对自己大脑的一切了解。

元认知在好奇心中起着关键作用。的确,好奇就是想知道,这意味着知道你还不知道的东⻄。最近的实验再次证实,从一岁甚至更小的时候起,孩子们就明白有些事情他们不知道。

227事实上,当那个年龄的婴儿不能独自解决问题时,他们很容易求助于他们的看护者。知道他们不知道会导致他们要求更多的信息。这是认知好奇心的早期表现:不可抗拒的求知欲。

6 学校扼杀好奇心的三种方式

孩子的积极参与变成了消极被动，好奇心下降。好奇心的科学能解释为什么吗?我们还没有所有的答案,但我想提出几个假设。

首先,孩子们可能会失去好奇心,因为他们缺乏适合自己需求的认知刺激。

能力强的学不够，能力弱的跟不上，好奇心逐渐下降；

最重要的是通过向他们提供针对他们当前水平精心设计的刺激问题来恢复他们的学习欲望。首先,他们重新发现学习新事物的乐趣——然后,慢慢地,他们的元认知系统知道他们可以学习,这使他们的好奇心回到正轨。

另一个可能导致孩子失去兴趣的场景是好奇心受到惩罚的时候。过度僵化的教学策略会毁掉孩子对发现的兴趣。通过传统讲座进行教学往往会阻碍儿童参与甚至思考。它可以让孩子们相信,他们只是被要求坐在那里,保持安静,直到下课。对这种情况的神经生理学解释很简单:在多巴胺回路中,好奇心及其满足感诱发的奖励信号与外部奖惩竞争。因此,通过惩罚每一次探索尝试来抑制好奇心是可能的。

重复的惩罚会导致习得性无助,这是一种与压力和焦虑相关的身心瘫痪,已被证明会抑制动物的学习。

:鼓励提问(不管这些问题有多不完美),让孩子们就他们喜欢的话题发表演讲,奖励他们的主动性....动机的神经科学极其明确:做行动X的欲望必须与预期的回报相关联,无论是物质(⻝物、舒适、社会支持)还是认知(获取信息)。

能挫伤好奇心的第三个因素是知识的社会传播。请记住,在人类物种中有两种学习模式并存: 主动模式,孩子们像优秀的初露头⻆的科学家一样不断地实验和质疑自己;以及接受模式, 他们只是记录别人教给他们的东⻄。学校通常只鼓励第二种模式——如果孩子们认为老师总是比学生更了解一切,甚至可能会阻止第一种模式。

现在,带一群新的幼儿园小朋友,让他们进入被动的、接受式的教学模式。你所要做的就是给他们对象,同时说,“看,让我给你看我的玩具。这就是它的作用……”然后播放音乐盒。有人可能认为这会激发孩子们的好奇心...但它有相反的效果:随着这种介绍,探索大量减少。孩子们似乎做出了(通常是正确的)假设,认为老师正在尽可能多地帮助他们,因此他向他们介绍了该设备的所有有趣功能。在这种背景下, 不需要搜索:好奇心被抑制。

相反,如果老师给出证据,证明他并不总是什么都知道,那么孩子们就继续寻找。

建议始终牢记积极参与的概念。最大限度地发挥孩子的智力意味着不断向他们提出问题和评论,激发他们的想象力,让他们想更深入。让学生自己发现一切是不可能的——这将退回到基于发现的学习的陷阱中。理想的情况是提供结构化教学法的指导,同时通过让孩子们知道还有一千件事情要发现来鼓励他们的创造力。我记得一个老师,就在暑假前,告诉我,“你知道,我只是读了一个我不能解决的小数学题……”这就是我发现自己整个夏天都在反复思考这个问题,试图做得比老师更好....

召集孩子们的积极参与与另一种必要性密切相关:容忍他们的错误,同时快速纠正错误。这是我们学习的第三个支柱。

CHAPTER 9 Error Feedback

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