问题描述
教育
因为老师上课的内容很无聊。
学校里的无聊
在学习中，无聊是呈现的知识和先前的知识之间缺乏匹配的结果（见：语义距离[1]）。呈现的知识可能过于复杂，可能会导致低学习熵[2]的信号。复杂度高的知识在输入时被过滤掉，没有奖励。如果这与强制教学[3]相结合，可能会出现惩罚（见：解码失败惩罚[4]）。另一方面，太容易的知识，即它已经与先前的知识相对应，奖励也会很少。低学习熵[2]将导致低注意力，这可能会导致坐立不安、做白日梦和其他在课堂上被惩罚的行为。如果学习材料太难，或者太容易，就可能出现惩罚。见：课堂教学的固有问题[5]。
无聊是在学习太难或太容易的情况下受到的惩罚
叶峻峣：无聊最佳信息传授
在学校教育中，我们可以设想一个处于最佳学习熵[2]水平的讲课，在这个讲课中一个学生不断地说「哇！哇！」她保持尽可能快地记笔记。但是，更常见的情况是，课堂会发出一个高熵信息或让人感到无聊。它的学习熵会很低，甚至是负数。
如果最佳学习熵水平取决于学生，老师该如何最好地向全班学生传授知识？有时候适合所有人的传授是不可能的。换句话说，这困难到需要天才的教学技能。对大多数老师来说，他们的传授使大多数孩子感到无聊或沮丧。
在课堂上，少数幸运儿可能会理解大部分信息。对于一小部分有天赋的人来说，这堂课可能没有带来多少新知识。对他们来说这很无聊。对于其他孩子来说，信息的复杂性超出了他们的理解水平。在这种情况下，如果他们试图理解，老师的讲课可能会令他们挫败。一个关于弦理论的讲课可能相当于一个随机打乱排列的英语单词序列的噪音。讲课是一种浪费时间的活动。诺贝尔奖得主 Carl Wieman 把它比作放血。
为了避免负学习熵带来的挫败感，学生们会像你从我前面提到的泰国频道换台一样「换台」。孩子们会忽略来自老师的「静电噪音」，并收听到其他「频道」，这些频道有更合适的学习熵水平（例如桌下的手机上的 Facebook）。即使他们的理解能力很好，所传授的知识也可能无法与他们目前的知识互补。如果这些知识不能产生高质量高价值[6]的泛化，就会被认为是显而易见或毫无关联的。
低学习熵，即使偶尔发生，也会让学生习惯性「换台」。一段时间后，学生们将「进化」一种过滤器，将教师当做一个零熵和零学习熵的无声广播频道。提高讲课质量将是徒劳的。老师在学生心中消失了！
在教室里，学生往往不能集中注意力在更好的信息上。老师向所有学生传授同样的信息，他们都可能同样感到无聊。相比之下，在谷歌上搜索好的关键词，可以像拼图游戏一样，用符合当前知识树[7]的低概率信息连续轰炸大脑。谷歌是一个非常便宜和高效的「哇！」生成器。
在渐进学习中，学习熵检测器将选择最佳通道，对这些通道进行优先排序，并利用最佳时机最大限度地提高语义连接和记忆整合。这应该很容易理解为什么我非常高兴，我永远不会被迫坐在学校的长椅上！我太爱学习了！
所有以上的例子说明了信息和大脑在识别值得学习的东西时的相互作用是多么复杂。学习的奖励是最好的已知的学习质量指标。当学生快乐的时候，我们就走在正确的路上。当学校成为痛苦之地时，我们在社会上就失败了。
唯一可靠的知识互补和一致性检测器是学习内驱力系统的神经网络。这就是为什么知识不能预先包装并强加于学生的原因。
这是可以用结晶比喻[7]来解释。奖励系统的神经学细节在以下一节中介绍：学习奖励。
普通人怎么才会像打游戏一样爱上学习？更多相关内容，欢迎关注我的收藏夹：
教育问题参考
1. 语义距离 ./436727078.html2. 学习熵 ./64572381.html
3. 学习中的强迫 ./351872034.html
4. 解码失败惩罚 ./359921139.html
5. 课堂教学的内在问题 ./347510057.html
6. 学习内驱力和奖励 ./64571517.html
7. 知识结晶 ./268536400.html