學習筆記:基於神經科學的學習理論

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我一直認為,教師必須懂得學習理論,而學習理論又必須基於神經科學的研究。過去的學習理論都是心理學理論,是透過外在觀察來推測人類的學習機制,Piaget 的建構主義學習理論便是一例。

當初 Piaget 提出他的理論時,現代的神經科學還沒有發展起來。因此他的理論,無論多麼符合觀察,仍有隔靴搔癢之感。為了填補這一空白,近年開始出現一些文獻,嘗試從神經科學的角度指導學習理論。

這個範疇非常非常非常新,相關的暢銷書比較多,學術文獻相當少。但是暢銷書不及學術文獻可靠,因此我今天就花時間細讀了一篇學術文獻 (Hohnen & Murphy, 2016),並且把重點寫成筆記。有興趣知道怎樣用神經科學來改善學習的朋友,可以按以下連結參考。

筆記:http://bit.ly/2mrGUF7

文獻:Hohnen, B., & Murphy, T. (2016). The optimum context for learning; Drawing on neuroscience to inform best practice in the classroom. Educational and Child Psychology, 33(1), 75–90.

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關於嬰兒神經突觸數量的思考

2015年1月號的《國家地理雜誌》有一篇文章,題為《寶寶的第一年》。文章裡面有一幅圖,是關於人類由出生到二十歲的大腦神經突觸數目變化,其中頭一年的數據被放大顯示。

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圖片來源:《國家地理雜誌》2015年1月號

雖然讀到這篇文章至今已經三年,但這幅圖給我的印象仍然深刻。當中最大的震憾,是突觸的數目最遲在嬰兒滿週歲時就到達高峰並且開始回落。文章裡其中兩段這樣寫:

幼年期的飛速發展,正好和龐大的神經迴路的形成同時展開。新生兒的大腦擁有近1000億個神經元,跟成年人一樣多。寶寶成長過程中會接收到大量感官刺激,神經元也開始彼此連接,等到小孩三歲的時候,已經有了數百兆的神經連結。

像是聽搖籃曲,伸手拿玩具之類的種種刺激與活動,都會協助建立不同的神經網絡,而這些迴路會因為反覆活化的而增強。包裹著神經纖維的鞘是由名為髓磷脂的絕緣物質構成,會沿著經常被使用的迴路而增厚,加速電脈衝的傳送。閒置不用的迴路會因為連結斷開而死亡,這就是所謂的「突觸修剪」。在一到五歲之間、還有青春期初期,大腦會經過成長和精簡的循環,而哪些迴路能夠繼續存在,決定的關鍵就在於經驗。

神經突觸的數目,代表著腦中神經元的連接。連接越多,神經網絡越複雜。嬰兒出生後頭一年的神經突觸遠超成年人,代表著這個時段的大腦可塑性非常高,是學習的黃金時期。嬰兒的經驗幫助建立神經元之間的連結,重複的經驗則會強化這些連結。但是出生一年之後,突觸的數目開始回落,那些沒有得到強化的連結逐漸消失。

從演化的角度來說,把沒有得到強化的連結修剪掉,是十分正常的做法,否則腦部就要花大量的資源去維護一些不常用的功能,常用的功能亦可能受到拖累。不過,這個現象也讓我思考以下問題:

  1. 突觸的數目跟智力和學習能力是否有直接關係?嬰兒的神經突觸遠超成年人,是否可以理解為嬰兒遠比成年人聰明,或學習能力遠高於成年人?
  2. 嬰兒的腦部在一歲前就被定型,這對於兒童的心智發展意味著甚麼?
  3. 如果出生後頭一年的大腦的可塑性最高,那麼我們該如何利用這個黃金時間培育嬰幼童?
  4. 神經突觸的數目二十歲之前一直減少,這對基礎教育的理論有甚麼影響?

由於定位及篇幅所限,文章並沒有進一步探討這些問題。

目前關於智力發展的理論(如經典的 Piaget (1952))都是心理學理論,研究方法以觀察為主。雖然這些理論為兒童心智發展的研究作出了很大貢獻,但是沒有現代神經科學的支持,算不上真正的科學理論。我相信,未來的學習理論必須要基於神經科學。上述提出的問題,有哪些已經能夠用神經科學來回答,有哪些有待進一步探究呢?這是我心裡的疑問。

參考:

Piaget, J. (1952). The origins of intelligence in children. New York: International Universities Press, Inc.

學而時習之,不亦說乎?

2018年起,《有涯小札》正式改名為《說乎筆記》,副題是「張老師的教研與學習隨筆」。

大概二十年前,我建立了第一個個人網站,當時叫做《眾妙之門》,英文是“Taogate”。概念來自老子《道德經》第一章的「玄之又玄,眾妙之門」,原意是網站內容包羅萬有。那時我在大學讀物理本科,但也喜歡學習不同範疇的知識,經常寫文章把學到的新知放在網站分享。當時的互聯網比較原始,內容管理系統仍未流行,《眾妙之門》亦只是一個我用HTML和CSS堆砌出來的靜態網站,放在大學提供的UNIX空間裡。

畢業後離開學校,輾轉成為大專教師,工作一下子變得十分忙碌,但我仍然盡力抽時間寫作。與此同時,我把網站遷到比較先進的WordPress內容管理系統。那時我覺得《眾妙之門》這名字太狂妄了,怎麼可以說天下的「道」都在我這裡呢?於是我把網站改名為《有涯小札》,取自《莊子》中的「以有涯隨無涯」。天下間的學問無窮無盡(無涯),人的精力和時間卻有限(有涯),我們花一生的時間學習(以有涯隨無涯)都只能學到一小部份,所以莊子才會說「殆矣」。但是,我願意以有限的生命去追尋無限的知識,因為對我來說,學習不是為了生活,學習本身就是生活,《有涯小札》正好代表了我對學習的熱情。

2017年,我取得了教育博士學位。在讀博士的這幾年間,我對教育又有了新的看法,並且開始關注學習方法和學習動機的問題,希望在這方面有所作為。我覺得「有涯」這個概念還是難以表現出學習的積極性,於是捨棄道家思想,改從儒家借來「說乎」二字。「學而時習之,不亦說乎?」是《論語》開宗明義的第一句。我的演譯是:學到知識(學)後還能適時(時)實踐(習)出來,便是一件快樂(說)的事。對實踐的重視,是我這幾年建立起來的教學理念。這裡說的快樂不是指 happiness,而是古希臘的 εὐφορία (英文:euphoria),是一種不為任何外在目的,而是從單純的學問追求中產生出來的莫大滿足感。

2018年,我會把寫作重點放在教育、研究和學習上面。我相信,《說乎筆記》將會比《有涯小札》有更清晰的重點,更能反映我的教育和學習理念。如果你對這些方面有興趣,或者認同我的理念,歡迎關注本網站。我亦會為《說乎筆記》推出Facebook專頁,詳情請留意稍後公佈。

夢想

一年伊始,很多人都會寫下來年目標,這些目標代表著人生大大小小的夢想。但是我們也不得不承認,大部分寫下來的目標,不到幾天就會被遺忘。之後,我們回到現實,繼續一樣的生活,一樣的忙碌,直到一年後的另一次覺醒。

我們都有過夢想,但是大部份夢想最終都會敗給現實。我們夢想著要登上生命的頂峰,現實中卻總是在泥沼里苦苦掙扎。在殘酷的生存遊戲中,在別人的世俗眼光中,夢想被一點一點地消磨掉。我們一直後退,退到最後只求安度餘生,才驚覺這麼一個卑微的願望,竟然都變得難比登天。

於是我們抱怨。抱怨出身不好,抱怨懷才不遇,抱怨時不我與。我們把責任推給命運,推給社會,推給國家,推給全世界。我們恥笑那些為夢想而奮鬥的人,妒忌那些成功實現了夢想的人。最後,在唏噓和懊悔中,我們不知不覺就老了,夢想也沒了,人生也完了。

至於那些被恥笑的人,那些被妒忌的人,他們一直堅持追逐夢想,爆發出生命的無窮動力。他們跟所有人一樣,每天都只有二十四小時。他們也要克服生存的挑戰,面對俗世的紛亂。可是他們仍然能夠安頓好自己,照顧好家人,同時實現夢想,做出偉大的成就。

既然有人做得到,為什麼那個人不能是自己呢?

夢想不是用來夢想的,夢想是用來實現的。當我們寫下夢想的同時,亦要付諸實行。否則,夢想就永遠只能是夢想了。

給那些仍然有夢想的朋友:2018年又過去五天了,趕快起飛吧!

你的手機更新了,你自己呢?

現代人每幾年就更換一次手機,每幾個月就更新作業系統。手機尚且要與時並進,我們自己又怎能停滯不前呢?

定期更新作業系統很重要。首先是手機的作業系統總會有各式各樣的漏洞,如果不修補這些漏洞,手機就會有安全疑慮。另外,我們也希望透過更新作業系統,獲得新的功能,讓手機更好用、更好玩。

其實我們自己也是一樣。每一個人都會有各種缺陷,這些缺陷會影響到我們的工作、學習、甚至日常的生活。而且現今世界發展日新月異,新形勢、新挑戰層出不窮。如果我們不能適應這些變化,很快就會被淘汰。既然我們不會讓手機的作業系統永遠停留在出廠時的版本,我們又怎能讓自己的知識永遠停留在離開學校時的水平呢?

因此,我們必須定期總結經驗,查找不足。我們要問自己,生活上、工作上、學習上有沒有做得不好的地方呢?有沒有一些我不滿意的現狀,需要作出改變的呢?最近有沒有出現了一些新的工具、新的知識、新的發展方向,對我個人、對國家、甚至對世界的發展有很大的影響,而我是完全不認識的呢?

一旦發現有不足之處,或者找到需要發展的新方向,就應該立即作出行動。方法是要不停的學習和實踐,深化現有的知識,擴闊自己的知識面。不要抱有狹隘的科目之見,說甚麼我是理科專業,所以我就永遠不去碰文科的東西。或者我是文科生,所以理科的東西跟我無關。我們在學校裡修的專業只是一個起點。專業科目的分類是人為的,是為了方便學習和管理。我們往後幾十年的人生發展,沒有理由受這個在學校裡讀了區區幾年的專業所限制。

以我自己為例,我的本科專業是物理學,工作的本質是科學和數學教育,所以我特別留意最近STEM教育的發展以及相關的教學法,甚至跑去讀了一個教育博士學位,希望能夠提升我的專業水平。除此之外,近年有一些新的科技或者商業模式出現,暫時跟我的專業工作沒有關係或者只有一點點的關係,但是我預計將會對未來的世界造成巨大的影響。當中我比較有興趣的有大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈、電子貨幣、共享經濟、無人機、3D打印、擴增和虛擬實境等等。這些新模式新改革,我知道是什麼嗎?我理解它們的影響嗎?我可以參與其中嗎?這些都是我要探索的方向。我相信,有一天這些都能夠成為我的專業的一部分。

當然也少不了解決一些個人的問題,與及滿足個人興趣。比如說我希望可以提升自己的體能,保持健康,所以我訓練自己多做運動。我對歷史和文化有濃厚的興趣,尤其是印度和伊斯蘭教方面,所以我經常找相關的書籍來閱讀。而為了支持這種生活方式,我需要有更多的時間,因此我必須脫離朝八晚十的打工仔生涯,建立屬於自己的事業。為此我又首先要取得財務自由,以支持我的事業發展和家人的生活,所以我去年在寫博士論文之餘,也花了大量的時間研究投資的方法,並且已進入實踐階段。

以上舉出的只是一些例子。每個人都有不同的興趣、不同的價值觀、不同的生活和工作需要,所以學習的重點也會有所不同。但是無論的發展方向是什麼,都應該朝著這個方向不斷地提升自己,不然就永遠在原地踏步。

你的手機更新了,你自己呢?

神經網絡學習心得 20171022

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這陣子我每個星期都抽時間上 Coursera 學習神經網絡 (Neural Networks and Deep Learning – Coursera)。今個星期,老師講解了神經網絡的原理,並且開始提到一些技術上的細節。

老師所用的例子是教電腦辨認貓的照片,亦即輸入一張照片,電腦要懂得告訴我們照片中有沒有貓。照片由像素組成,每個像素的顏色可以用紅綠藍三色的強度來表示,強度則由0-255的數值來記錄。因此,一張解像度為a乘b的圖片,可以化成3ab那麼多個由0到255的數字。要教電腦哪些照片中有貓,其中一種做法是列出一些關於這3ab個數字的明確的規律,讓電腦自己去查找這些規律而作出判斷。這相等於把所有可能出現的答案都預先記錄下來,電腦查找這本天書,就可以知道答案。這是很早期的所謂專家系統的做法,不知算不算人工智能。

現實中的照片千變萬化,憑人力不可能寫出這本天書。因此,神經網絡的做法不是由人類為電腦寫下天書,而是讓電腦從例子中學習。具體的做法是,我們輸入大量的照片,告訴電腦每一張裡面有沒有貓。電腦閱讀了這些例子之後,便會歸納出一些複雜的規律,並由此作出判斷。隨著新資料的輸入,這些規律會不斷被修正,準確度也會越來越高。

最近報導的 AlphaGo Zero 圍棋程式則顯示了另外一個層次的學習模式。按照目前讀到的資料,似乎是人類不再需要輸入例子(棋譜),因為電腦會透過自己跟自己對戰來尋找例子。(不過我仍未詳讀相關文獻,上述理解可能有錯。)

因此,最開始的時候是由人類寫下天書,電腦從天書中找答案。然後,電腦懂得從人類提供的例子中學習,建立自己的知識。最近,電腦甚至懂得自行摸索,無師自通。人類的參與度越來越小,電腦自主性越來越大。我相信,很快就會出現懂得建立神經網絡的神經網絡,人工智能將會學懂在不經人類協助的情況下自行擴張。如果它們還能夠掌握製造實體機器人的技術及控制能源供應,到時將會是名符其實的一發不可收拾。

我很慶幸當初學習編程。當有朝一日機器統治人類,我或者至少可以當個機器的奴才,去勞役那些不懂得編程的同胞們。⋯⋯又或者,到時機器會去搜尋哪些人類懂得人工智能的原理,然後優先剷除我們?

延伸閱讀:

Neural Networks and Deep Learning – Coursera

Nature 刊登 Deepmind 論文,最強 AlphaGo Zero 已無需人類知識,AlphaGo 慘敗 – Inside

Mastering the game of Go without human knowledge – Nature

教育遊戲化

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我使用的跑步記錄程式,最近舉辦了一項「跑去西天取真經」活動。參加者要在期限之前到達西天取經,方法就是把每天跑步的距離累積起來,累積夠20公里便到終點。參加者可以在手機上查看自己的里程,也可以看到其他人的實時戰報。想要趕在其他人之前「歸西」,就要勤加跑步,盡快累積里程。

這裡其實採用了名為 “Gamification"(遊戲化)的技巧。按照 Cue-Routine-Reward 機制,要形成習慣,我們必須在完成一個短期的目標 (Routine) 之後,為大腦提供獎勵 (Reward) ,鼓勵大腦再接再厲,而遊戲化正為這種獎勵機制提供了一個實行的框架。遊戲化的概念被應用在很多不同的範疇,教育也是其中之一,近年開始出現了相關的研究論文。

教育領域裡面的遊戲化有幾項主要的特徵,喜歡電競的朋友對於這些特徵應該不陌生。首先,必須要有一條故事線。在這條故事線底下,參加者(學生)被委派一個角色或者任務,完成這個任務就能夠達到預期的學習成果。這些任務被分為很多個明確的小目標,每一個小目標都有一定的挑戰性。參加者每完成一關都會得到一些小獎勵,然後向更困難的下一關進發。由於不同能力的參加者會有不同的進度,有不同的學習體驗,因此這個方法也跟個人化學習 (Personalized learning) 的精神相契合。

在上述的主體原則之外,還有一些小技巧可以增加參加者完成目標的動機。比如說,為了不讓參加者半途而廢,有一些遊戲允許參加者無限次的闖關機會,失敗了可以從這一關從頭來過,還有攻略可以參考,有秘技可以使用。另外一些則利用社會建構主義 (Social Constructivism) 的原理,讓不同的參加者合作,一齊闖關,或者是讓他們分享自己的成果和心得,提高動機之餘,也能達到集思廣益的效果。

那麼實質上,教育遊戲化能否在具體的學習環境下達到理想的結果呢?目前有一些文獻認為,遊戲化可以增進學習效果,但是也很受其他的因素影響,而有一些研究甚至認為會有反效果。不過這個研究領域目前還在很初步的階段,已發表的文獻不是太多,而且往往只不過是學術會議的論文,需要更多的研究才能夠得出比較確定的結論。

延伸閱讀:

Hamari, J., Koivisto, J., & Sarsa, H. (2014). Does gamification work? – A literature review of empirical studies on gamification. Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 3025–3034.

Hanus, M. D., & Fox, J. (2015). Assessing the effects of gamification in the classroom: A longitudinal study on intrinsic motivation, social comparison, satisfaction, effort, and academic performance. Computers and Education, 80, 152–161.

Mora, A., Riera, D., González, C., & Arnedo-Moreno, J. (2015). A literature review of gamification design frameworks. In 7th International Conference on Games and Virtual Worlds for Serious Applications.