腦科學與教育，你不可不知的研究動向

腦科學與學習變革

我們正處在一個加速變化的時代。幾年前社會還在討論信息時代對人類的衝擊，轉眼間人工智慧時代已經翩然而至。在人工智慧時代，通過對大腦的研究，我們取得了一系列意義非凡的成果。通過解碼大腦信號、實現腦機交互，我們可以讓癱瘓的人重新站起來，也能通過控制機械手臂完成喝水等行為，還能通過舌頭讓盲人恢復視覺。此外，通過揭示並模擬大腦的工作方式，我們讓機器和演算法擁有智能，比如現在流行的深度學習演算法所創造的阿爾法Go /Zero。

腦科學帶來了腦機交互和類腦計算的驚人成就，但其最關鍵的應用領域還是在塑造人腦本身。學習就是這樣一個重要的領域。人腦有將近870億的神經元，每個神經元約有1000個連接。每一秒鐘，都有數十萬新連接的建立和舊連接的「修剪」。學習活動在很大程度上決定了這些連接的命運。任何一個知識的獲取、技能的培養、習慣的養成、行為的變化、道德的形成，其背後都是對神經連接模式的塑造。每個大腦都是具備個性化連接模式的神經網路，它由先天基因和後天學習所塑造，並決定了每個人面對外界輸入的獨特反應模式。

雖然學習對大腦有如此深刻的影響，過去幾十年腦科學的研究結果也對大腦學習機制有了較系統深入的研究，但其在學習中的應用還沒有被充分認識和有效開展。一方面，腦科學本身還是一個新興領域，大眾特別是教育工作者和家長對此了解並不多；另一方面，在腦科學與學習領域，還沒有一個簡單實用類似於深度學習的演算法；最後，目前腦科學對學習的研究還是基礎研究為主，針對性解決日常學習問題的腦科學研究還亟待提升。這都限制了腦科學在學習領域中的應用和普及。在這樣的背景下，本文擬初步探討腦科學發展帶給未來學習的潛在變革，包括學習目標、學習評價、學習內容、學習方式和學習技術幾個方面。希望能拋磚引玉，引發對腦科學的關注討論和更多真知灼見。

腦科學與學習目標的變革

基於核心素養的研究成果，最近教育的課程改革提出要進一步提高學生的綜合素質，著力發展核心素養，並從文化基礎、學會學習和社會參與三個方面，為素質教育提出細化目標。從心理學的角度，文化基礎和學習、學習與晶體智力和流體智力有很強的對應關係。晶體智力和流體智力分彆強調了知識積累和信息加工能力對問題解決的貢獻。腦科學的研究則關注大腦的知識獲取與表徵、信息加工能力、目標指向的執行控制能力、情緒動機能力，與具體學科相關的基礎能力等。它們對應著不同的腦神經網路基礎，也存在不同的發展軌跡。

大量實證研究表明，這些基礎能力是預測個體學習表現和社會適應的核心指標。比如延遲滿足能力就是一種重要的情緒動機能力，它是影響個體終生髮展的重要動力因素之一。隨著快速的社會發展和知識迭代，晶體智力的相對作用會逐漸減弱，而認知能力和情緒動機能力對個體發展會產生更重要的影響。現代科技的發展，讓大量知識儲備可通過輔助設備（如手機、網路）來完成，從而深刻改變我們學習和記憶的方式，並對信息收集、分析和整合能力提出更高要求。

可以看出，心理學和腦科學從更加基礎的角度，剖析了與人的學習密切相關的重要能力，為認識個體發展提供了全新的視角。另外，心理學和腦科學更強調立足實證數據來討論。從這個意義上講，建立個人終生髮展的基因-腦-行為-環境大資料庫，對於揭示全面影響個體發展的重要能力、遺傳及環境等因素的作用，對於我們更科學確定學習目標具有決定性意義。

腦科學與學習評價的變革

科學的評價是指導一切學習活動的出發點和落腳點。對應著學習目標的變革，學習評價也必然產生全面深刻的變革，體現在評價的內容、方式和使用上。

在評價內容上，目前學校還主要是以知識掌握為目標，普遍缺少對學習能力、知識獲取過程和效率的系統評價。在招生環節，雖然能力測試特別是智商測試越來越普遍，但卻面臨著測式的理論基礎落後、題目形式傳統、測評對象有限、測評實施困難、常模更新滯後、難以重複施測等局限。這就迫切需要發展以大腦功能網路和能力模塊為基礎的測評系統。以注意力為例，注意力是學習的關鍵基礎能力，包括不同維度，如注意的選擇、分配和廣度，分別對應人腦前額葉和頂葉的不同區域，測試需設計不同的任務。語文學習的基礎能力，如字元識別、形音聯繫、加工速度、閱讀理解等，也對應不同的腦區域。閱讀困難可能是其中某個或多個系統存在功能缺陷的結果。因此，只有對基礎學科的關鍵能力進行準確測試，才能找出學習問題背後的真原因。

在評價方式上，應結合新興技術手段採用基於任務的測評方式。隨著大腦測量科技的發展，一些可穿戴腦設備的快速普及和測量精度的提升，已可實現對個體學習狀態、過程、注意力和情緒等的測量。對於特殊個體，更專業的大腦結構和功能測量、基因測試、基因表達測試等，可以與行為數據一起，實現對個體學習能力的更精準表徵，以及對學習困難的更準確診斷。

最後，在評價的實施和使用上，需要把評價深入到學習的每個環節，實現測評的常態化和過程化。在減小測評誤差，提高測評精度同時，也有助於建立個體的成長性檔案。此外應強化測評的診斷功能，強化成長性評價，通過全面診斷找出學習困難背後的真原因，進行有針對性的訓練，指導學習力的培養。

腦科學與學習內容的變革

當下學校教育還是以知識傳授為主，一些教學理念先進，資源相對充足的學校還開展各種豐富的課程，實行選班走班學習。這些課程開設的重要動機一是為因材施教，二也是為提升學生綜合素質。而這是基於「日常的教學能夠有效培養學生的學習能力」這一假設。

雖然核心素養的提出，把提升學習能力作為一個重要的培養目標，但幾乎很少有學校開設學習能力的課程。有針對性的學習能力培養是否可以提升學習力？以打籃球為例，籃球運動員的訓練一般包含球場上的實戰對抗和健身房的力量訓練。後一種訓練是更基礎、更個性化的，卻相當關鍵。如果肌肉力量不足，技術動作會變形，還容易受傷。大腦學習也如此，需要針對性的、分解了的基礎能力訓練，才能保證我們的有效學習。以閱讀障礙為例，如果負責形音聯繫的腦區功能不足，無論多少閱讀量，可能都難以提升該部分的能力，而可能只是強化了前額葉的補償機制。基於此原理，很多機構開發專門的形音聯繫訓練任務。比如基於Fastforword的數據，學校教育能把閱讀能力提高6分左右，而專門訓練能提高20分。類似結果在數學學習以及注意力困難干預中也有報道。還有研究發現，對兒童進行工作記憶等執行功能的訓練也能提升學業表現，改善行為問題。

若以腦的學習能力為導向，課程設置或應有較大變化。如對於學習能力，包括注意力、記憶力、思維力、反應力和自控力的培養；對於學科基礎能力，包括數學中的數量加工、空間幾何能力等，語文中的形音聯繫、語音語素意識等的培養；對於積極情緒和動機，包括成長性思維、習慣養成、決策能力、情緒調節能力等的培養。諸如此類都可以開發專門課程和訓練任務來培養。再如體育鍛煉特別是有氧鍛煉，不僅有助於身體發育和健康，對大腦的發育、學習和記憶也價值非凡，在課程開發上也很必要。

此外，更需要將腦科學的理念方法融入到學科教育的方方面面，在充分的教育實踐基礎上指導課程設置和教學方式。最後，這樣的課程一定是個性化的，因人而異，因材施教。從這個意義上講，建立個體學習過程和能力發展大數據，對教學的科學決策至關重要。

腦科學與學習方式的變革

腦科學同時對基本的學習規律和不同類型學習的特殊規律給出了指導。

? 大腦發育規律

出生後，人腦依次發展的區域分別是感知覺皮層、運動皮層、顳葉，最後是前額葉，其中外側前額葉發展先於內側前額葉。學習的設計就應基於這個腦發育規律，而不應超前或者延遲學習的窗口。比如，0-3歲是早期語言爆發期，此時是聽覺感知能力發展的關鍵時機，但提前識字、背外語單詞等都沒有遵遁這一規律。小學階段是基礎認知能力發展的重要時期，但有些家長只想著如何超前或額外學習。中學階段（青春期）則是情緒動機和決策能力發展的關鍵期，可這一點卻沒有得到充分科學地關注。

? 大腦分工規律

大腦中有多種不同學習系統：如知識學習系統，又稱陳述性記憶，可快速獲得，也容易遺忘；又如一種技能性系統，是程序性記憶，習得雖慢但可長期保存。二者具有不同的大腦神經基礎。不同內容的學習對應不同學習方式，但我們在實踐中往往犯錯。比如語法本是技能訓練，我們卻把它當成一種知識來考察。結果是語法題都答對了，而一開口說話就犯錯。類似的，能力培養是一個慢過程，但產品為導向的學習（模仿和識記）是一個相對較快的過程。現在的STEM教育過多以產品為導向，並沒有真正培養創新和問題解決能力。我們的學科教育致力獲取正確答案，而忽視了知識產生過程的再現。實際上，創新性思維能力、問題解決能力、社會適應能力以及領導力等的培養都需基於科學的大腦分工規律。

? 學習和記憶的基本規律

人腦記憶有很多重要的，有時甚至違背直覺的規律。比如，在有效學習中，大腦會呈現一種特定的神經活動模式。如果你產生了這個模式，學習效果就好；而即使你沒在學習，若通過其他手段實現此種模式，也能夠實現鞏固記憶的效果。死記硬背、不注意休息和鍛煉，實際達不到有效學習的目的。另據研究顯示，分散的學習、以測代練和變化學習等都有助於學習的長期保持和遷移，但我們直覺會認為這樣的學習沒有效果。這要求我們在加大對有效學習規律研究的同時，還需加強對學生學習方法的指導。

? 情緒和動機的工作規律

依據情緒動機規律，注重持久強大動機的培養。當下教學過度依賴外在動機，依賴大腦意志力作為學習動力。但人的意志力是有限的，也是容易消耗的，對於發展階段的兒童尤其是挑戰。相反，學生對所學內容的內在興趣才是更強的學習動力，需要挖掘。同時習慣也是一個非常強大和穩定的動力系統，對其值得強化認識研究，發展科學的習慣養成方式。

腦科學與學習技術的變革

伴隨腦科學的發展，特別是與虛擬現實和人工智慧技術等的融合，新興科技已然開始革新現有學習模式。比如有公司就通過大數據分析，構建起全面系統的知識空間，並根據個體能力匹配個性化知識路徑。而輔以腦科學，知識空間和路徑的建構可以更加精確。另外，通過掃描大腦，未來可以精準表徵個體知識體系，從而發展更符合大腦知識表徵規律，更個性化的知識表徵體系，制定更優的學習路徑，從而提高學習的效率。

另外，一些基於腦的可穿戴測查手段正在不斷發展，隨著精度的提高，演算法的改進，使用方便程度的提升和價格的降低，其用於日常學習的空間越來越大。比如，可以成為學生學習狀態的一個過程性檢測手段，包括專註或分心狀態、放鬆或緊張狀態、積極或消極情緒狀態等。另外，這些指標還能預測特定學習材料的掌握程度和保持時間，從而可以提早計劃後續複習時間；通過神經反饋調節訓練，可以進一步提升學生的學習狀態，改善學習效果。把這些功能整合起來，可以發展基於腦的高效學習裝置，成為學生的學習管家，在狀態好的時間學習，在恰當的時候複習，同時監控並提升學習的狀態。這樣的科技具有非常好的前景。

除此以外，還有更多的腦科學手段可以用於學習的提升，包括藥物的手段、無損腦刺激手段、侵入式腦機介面和侵入式腦刺激等。這些技術雖然看似還離我們日常的學習很遠，但在一些特殊的場合也存在應用場景，包括學習困難的矯正，特殊人才培養（美國正在發展類似的科學打造超級戰士）。另外，隨著這些技術的發展、安全性逐步提高、效果進一步改進和人們觀念的改變，這些認知增強技術應用到普通人身上的可能性也會增加。現在有這麼多人為了美容而手術，那讓自己成為更高效學習者的誘惑應該更大。在這些科技逐步變成現實的時候，這裡面所帶來的很多倫理問題值得深入研究。

最後，人工智慧技術的進一步發展，必將創造出新的人機融合的新技術，讓機器智能成為人腦的延伸和補充。這裡面有太多的可能，比如，很多技術已經成為了我們感知和記憶能力的擴展，包括GPS導航系統、手機和互聯網等。目前，這種人機交互的方式還不是特別方便，但類似Google Glass這樣的技術，可以實現人機的自然交互，讓你從互聯網搜索知識就如同從頭腦中提取知識一樣自然和方便，我們的學習方式就會發生重要的變化。另外，超過現有老師的私人學習顧問會出現。在AlphaGo和李世石比賽的時候，AlphaGo創造出一種人類所不能理解的思維，但李世石在第四局的時候也下出了前所未有的招數。這就是人機智能相互促進的很好例子。這樣的科技會如何更深刻變革人類未來的學習，讓我們拭目以待。

未來已來，唯變不變。在高速發展的社會，人們是被動適應，還是引領變化？為更好培養未來的人才，提前變革學習是我們唯一的選擇。習總書記在19大指出，要把教育作為中華民族偉大復興的基礎工程。黨和政府對教育的高度重視，在腦科學、人工智慧等領域的重大科學布局，社會、學校和家庭在教育領域的積極探索，為中國在腦科學與學習領域引領世界的提供了重要的基礎。當然，我們也要清醒地認識到，要實現這一目標還有很長的路要走。這一方面需要國家和政府繼續加大對教育的重視和投入，特別對腦科學與學習領域的基礎研究的支持。除了前沿性的自由探索，大規模隊列研究對於準確揭示腦智發育規律以及遺傳和環境因素的作用具有重要價值。另外，我們也需要加強腦科學與學習領域的人才培養，包括科研人員，包括對在校師範生、一線老師和教育管理者等進行相關的教育。我們還需要積極實踐，謹慎求證，探索符合大腦規律的有效教育措施。最後，我們還需要加強對公眾的科學普及，讓腦科學的研究成果，基於腦的學習思想深入到每個人的腦中。（原文刊載在《教育家》2018年一月刊上）

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