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以想法为中心的记忆系统

钻研人类记忆,探索复习算法。改善教育公平,践行自由学习。

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间隔重复记忆系统[1]中,中心元素通常是卡片——这是一种特定的任务,旨在通过提取练习[2](即通过回忆来加强记忆)或产生测试效应[2](即通过测试来提高记忆效果)来促进记忆。然而,我对于一种新的构想很感兴趣,那就是让想法成为这一系统的中心,或者至少让想法与这些卡片并存。换种方式来说:目前我们通过将想法转化为卡片和任务的形式来输入记忆系统,那如果我们可以直接将想法本身放入记忆系统会怎样呢?这样,当你进行每日复习时,你将参与一些活动,这些活动不仅复习了这些想法,还能加深对它们的理解。

通常,我们在讨论这个概念时会考虑自动化的角度:编写有效的记忆卡片是一项挑战,而且非常耗时。如果能让计算机来完成这项工作,岂不是非常好?但现在我们暂且不谈效率和便利性;我认为,将「想法本身」视为记忆系统的原语更有更核心的原因。

如何实现这一系统?

在其最宽泛的形式上,我们讨论的是一个系统,它能通过挑选最适合进行练习的想法并提供恰当的活动来促进练习过程。

对于助记媒介[10]来说,这可能意味着由作者提供一系列预设的活动或活动模板。对于一个更通用的系统而言,这项任务可能需要引入某种生成式人工智能(例如大语言模型);参考使用机器学习从解释性文本中生成优质的间隔重复卡片[11]。然而,这方面仍然存在诸多挑战。

我的构想大致如下:

如何确定合适的「块」大小?

将卡片作为任务的一个优势在于,它们天然地形成了相对明确的「块」大小。尽管新手在掌握这个恰当的大小时可能会遇到一些困难,但我认为人们通常能够较快地领会这一点。然而,当我们把想法作为基本单位时,情况就变得不同了。一个想法应该达到何种复杂度才算合适呢?这确实是一个值得深思的问题。

在实际学习过程中,当我翻阅像《大学物理学》(Young 和 Freedman 著)这样的教材,试图提取可转化为卡片的「核心知识点」时,我常常感到不尽如人意。以「同性电荷相斥,异性电荷相吸」这个知识点为例。这确实是关于电荷的基本认知,阐述了两种电荷的存在及其相互作用。事实上,这种相互作用是区分两种电荷的唯一特征。那么,围绕这个知识点,我们可以提出哪些问题来深化理解呢?

这些问题作为起点还不错,但我认为它们过于孤立。理想情况下,我们希望这个知识点能与「质子」、「电子」、「导体」等其他概念建立起越来越复杂的联系和互动,形成一个有机的知识网络。

寻找比「想法」更贴切的表述

我发现「想法」这个词可能无法完全准确地表达我的意思。有些我想要纳入日常学习讨论的内容,可能并不完全符合传统意义上「想法」的定义:

以下是一些值得考虑的替代概念词:

我无法找到一个统一的词语来概括这些内容,这可能暗示我正在思考的想法存在一些问题。也许用同一个词来涵盖所有这些事物并不恰当,因为它们所对应的活动差异实在太大。

我想要探讨的核心观点是:目前,人们倾向于将想要在练习中运用的内容编码成问题、任务或卡片;但也许,我们应该直接记录事物本身。

换言之:现在要将某些内容纳入记忆系统,你会将其编码成卡片和任务。如果我们能够直接将事物本身纳入记忆系统,会产生怎样的效果呢?

ACT-R 产生式连接

这里有一个有趣的观察:John Anderson 的 ACT-R 认知模型使用产生式规则来定义条件。例如,「如果我看到两条相交的线,已知一个角度,需要求另一个角度,那么我可以执行 X 操作。」这些规则通常显得相当机械。最近我一直在思考,这种抽象层次可能并不恰当,至少对教学设计者来说是这样。为每个学科制定数百条产生式规则似乎不太现实,而且可能会导致系统过于僵化。也许更好的方法是开发一种从更高层次定义中推导出这些规则的方式,就像为产生式规则创造一种 FORTRAN 语言。我相信在智能辅导系统领域已经有不少这方面的研究,尽管我对这些研究并不十分熟悉。

有趣的是,我发现我对记忆系统的批评与我对 ACT-R 的观察有异曲同工之妙。通常,一个特定的卡片只会强化一个狭窄的、类似 ACT-R 的产生式规则。就像教学设计者不应该被要求在基于 ACT-R 的智能辅导系统中编码所有相关的产生式规则变体一样,记忆系统的用户也不应该被要求编写能涵盖所有相关规则的卡片。在这两种情况下,我们都需要一种更高层次的语言来解决这个问题。

链接至本文(已汉化)

声明

此内容发布由 Andy Matuschak 许可。未经允许,不得转载或修改。保留所有权利。


Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 claude-3.5-sonnet,校对 Jarrett Ye
原文:Idea-centric memory system (andymatuschak.org)

参考

1. 间隔重复记忆系统(Spaced repetition memory system) ./404257681.html
2. 测试效应 ./423449068.html
3. 编写间隔重复记忆卡片应避免浅层次的「模式匹配」 ./401944262.html
4. 间隔重复记忆卡片应该从多个角度对概念进行编码 ./401463758.html
5. 从 2022 年夏的助记媒介原型中学到的经验教训 ./647393257.html
6. 间隔重复系统中选择去记忆某项内容的行为有如轻松的手势 ./470710559.html
7. 助记媒介可以扩展到个人笔记上 ./487321909.html
8. 构建更好的记忆系统 ./587991760.html
9. 间隔重复记忆系统可用于促进应用、综合和创造 ./412311494.html
10. 助记媒介(Mnemonic medium) ./459483765.html
11. 使用机器学习从解释性文本中生成优质的间隔重复卡片 ./716570823.html

专栏:助记媒介 & 思想工具


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