为什么许多学生拼命学习却还是成绩没有提升？

可能的原因有很多，比如遗忘和干扰。任何知识，如果不进行复习，就会随着时间而遗忘。如果学习的知识之间很相似，会相互干扰，导致难以记住新知识。前者的解决方法是使用间隔重复，而后者的解决方法是提高自己的元认知能力。

以下内容摘自 @Thoughts Memo 汉化组的译文《遗忘和干扰是能力停滞的元凶》
本文是这两篇文章的后续：为什么成绩会上不去^[1]；研究发现：利他林确实有效，但学校课程可能不值得全神贯注^[2]

为何能力水平会停滞不前？

经济学家 Philip Frances 发现，创作者普遍在 30 多岁时创作出他们生涯中最佳的作品。这难道不奇怪吗？无论一位作家在 35 岁时多么优秀，在 55 岁时应该更加优秀，毕竟中间有 20 年的时间给他精进。当然，人到了五十多岁可能会有轻微的认知障碍，但肯定不至于抵消 20 年的努力吧！

有人会说，也许是他们的能力已经达到极限，再怎么练也不会有进步了呢？但这不可能是真的；大多数 35 岁的作家都不是莎士比亚或狄更斯，所以更高的水平是存在的，只是通过练习达不到而已。如果成就取决于天赋和努力两个因素，那么努力的回报终会有穷尽的那一天。

对于医生来说也是如此。年轻医生（40 岁以下）的治愈率略高于年长医生（如 40-49 岁）。相关研究没有涉及更年轻的医生（例如 35 岁以下、30 岁以下……）。然而，Goodwin 等人发现，只有刚入行一年医生才会受制于经验不足；到第二年，他们的水平就会进入巅峰期。这一发现令人深思。难道一位有二十年经验的医生，医术还不如刚入行两年的医生好吗？

在正规教育领域，我们也观察到了类似的现象。针对医学生理论知识的标准化测试^[1]结果显示，学生在第一年规培期间进步显著，第二年进步幅度减小，到了第四、五年时，进步幅度几乎可以忽略不计（尽管医生之间仍存在个体差异）。此外，还有一个略显不同的相关现象^[2]值得注意：接受利他林治疗的注意力缺陷多动障碍（ADHD）儿童，虽然在学习态度和方法上有明显改善，但在课程结束时并未掌握比其他学生更多的词汇量（即便他们尚未学完所有词汇*）。

*译注：这里排除了这么一种解释——如果总共只有 50 个单词，实验组和对照组都学了 50 个，就看不出差别，也许实验组还有更高的潜力，试验限制了发挥。但事实是可能两个都学了 46 个这样，实验组确实没优势。

在查阅了大量心理学文献后，我找到了两个假说，将其结合，我认为可以得出一个较为令人满意的结论。

遗忘假说

第一个解释是「记忆与遗忘的动态平衡」。

让我们做一个假设：如果一个人在 X 天内没有复习某个知识点，就会将其遗忘（X 取决于个人的智力、记忆力和天赋）。再假设一位普通医生每周接触约 5 种疾病，每月接触另外 5 种疾病，每年接触再另外 5 种疾病。在这种情况下，一位能力较差的医生可能会忘记每周接触频率低于一次的疾病，一位中等水平的医生可能会忘记每月接触频率低于一次的疾病，而一位优秀的医生可能只会忘记每年接触频率低于一次的疾病。因此，能力较差的医生一年可能只精通约 5 种疾病，中等水平的医生可能精通 10 种，而优秀的医生可以精通 15 种。他们会迅速掌握这些疾病的诊疗技能，但无论继续执业多长时间，他们的专业水平都不会有显著提升。

这无疑解释了部分原因。人们已经对这个假设进行过研究，并且得出了人们在不同次数重复后过多久才会遗忘的具体曲线；这就是 Anki 或 SuperMemo 等间隔重复系统背后的原理。

遗忘曲线，引自此处。

然而，某些现象似乎并不完全符合简单的记忆衰退模型。根据图中曲线，每次复习后，我们对知识的记忆时间应该逐渐延长，最终可以终身不忘。如果这一理论完全成立，医生们应该能够不断积累永久性知识，并随着时间推移而持续提升专业水平。但现实情况似乎并非如此。拿我自己来说，尽管多年以来几乎不复习，我仍然零零星星地记得高中历史课上学到的一些知识，而且这些记忆的保留程度极不均衡。这一现象表明，在记忆的形成和保留过程中，可能还有其他重要因素在起作用。

干扰假说

我认识一个人，他说他每天用抽认卡可以学 20 个单词（我忘了他学哪种语言，就假设是西班牙语吧）。如果学超过 20 个，很遗憾，他也只记得 20 个。

但如果他同时学习两种语言（比如西班牙语和汉语），他可以学习 20 个西班牙语词汇加上 20 个汉语词汇。20 个的上限是每种语言 20 个，而非总计一共 20 个！

这体现了一种干扰假设：一旦记忆中有太多相似的东西，它们就会混杂在一起，让我们很难学习新东西。不过，学习不相似的东西就不受此影响。无论你以多快的速度学习西班牙语，你都可以同时学习空手道，而这不会产生干扰。

我觉得这种现象在直觉上是成立的。例如，我发现记住金和银之间的区别要比记住钇和镱这两种元素之间的差异容易得多。有趣的是，我能记住无机化学和有机化学的基本概念，但却记不清两者的具体细节。这引发了一系列疑问：为什么我还记得这些基础知识？为什么没有将其全部遗忘？更令人困惑的是，对浅尝 20 个领域似乎比深入精通一个领域更容易？

维基百科对证实记忆干扰现象的实验做了很好的总结。然而，我无法确定它是将这一现象仅仅当作一个有趣的科学发现来介绍，还是将其视为最终答案来解释为什么我们无法无限制地学习某个领域，然后在 50 或 60 岁时达到比肩神明的水平。尽管如此，我认为记忆干扰确实是最终答案的一个重要组成部分。

在深入了解神经网络之后，这个观点变得更加令人信服。神经网络处理精细概念的能力与其参数数量直接相关：参数越多，它们就能做出越细致的区分。在这个过程中，一个常见的问题是「灾难性遗忘」——过高的学习率会导致网络过拟合，只「记住」最新的例子，而牺牲了对先前例子的记忆能力。有趣的是，人类的记忆似乎不存在这种极端的失效模式。不过，我们日常经历的遗忘现象可能是同一问题的一个较为温和的变体。这种类比为我们理解人类记忆的机制和限制提供了新的视角。

此外，神经网络确实显示明显的干扰现象。我在《指南：如何让 AI 设计彩色玻璃窗》中简要地探讨过这个问题，其中有个有趣的例子：任何包含驯鹿的图片都会被神经网络误解为圣诞节主题，并自动添加圣诞老人的元素。这清楚地说明了神经网络中概念之间的相互干扰。

这个模型提出了一个有趣的观点：一个能力较差的医生在开始混淆不同疾病的症状之前，最多只能准确记住五种疾病；一个优秀的医生可能能够处理十种，而一个杰出的医生甚至可以应对十五种。更值得注意的是，这个模型还表明，所有这些医生都可以学习西班牙语或空手道，而不会影响他们已掌握的医学知识。这似乎暗示了大脑中不同领域的知识是相对独立存储的，这与我们对记忆干扰的传统理解有所不同。

这就是最终答案了吗？

这两个假设让我对停滞期不再那么困惑，但仍不能完全解释所有的记忆与遗忘模式。而且似乎还有一种「有趣效应」在起作用——我永远不会忘记得知 911 事件时的情景，但却不记得 9 月 12 日、13 日的情景。遗忘假说无法解释这一点。那干扰假说可以吗？大概可以——因为 912 、913 这样的日子太相似，没有明显的记忆线索，而 911 是独特的，因此不受其他记忆干扰。如果每个月都发生一次像 911 那样严重的事件，可能我就不会记得了。

但也有一些奇怪的例外。我记得小时候有一本《宝宝的第一本希伯来语单词书》，书中大部分内容是「牛」和「树」这样的常用词，但不知为何，「司仪」这个词也在里面。我很生气，他们居然用这么无聊的词浪费我的时间，并所以我每次都故意跳过它——结果我反而对它印象最深。是不是因为它的无用使它具有特殊性，从而避免了其他记忆的干扰？

那么，所谓的记忆术呢？多米尼克系统教你将每个数字与一个字母关联起来，以此记住长数字——例如，1 总是 A，2 总是 B，依此类推，314159 就是 CADAEI。然后根据首字母缩写为其编排一个对应的人名——切斯特·阿瑟（译注：Chester Arthur），一位地区检察官（译注：District Attorney），伊丽莎白一世（译注：Elizabeth I）（我不擅长首字母到人名的转换）。然后你造一个有主谓宾的句子，处于中间位置的字母编排成一个动作，比如「切斯特·阿瑟起诉（译注：地区检察官有提起诉讼的权利，这就是将 DA 编排为『起诉』的原因）伊丽莎白一世」。显然，切斯特·阿瑟起诉伊丽莎白一世的场景比数字 314159 更容易记住，如果你忘记了数字，拆解句子就能回忆起来。这是因为这种想象的相似场景较少，干扰较少吗？这种方法真的有效吗？如果你记住了这个，然后又想要记住另一组数字，场景是查克·诺里斯向玛丽·居里发射火箭，之后你是否会混淆是谁在发射火箭？

有没有方法利用干扰理论来更好地记忆？假设你在教一个朋友西班牙语，而她每天只能记住 20 个单词。能否骗她说教她另一种语言的单词，而实际上教她更多西班牙语单词，最后再告诉她真相？说不定这个做法早就有人实现了，他们借口教的是「葡萄牙语」*。

*译注：好冷的笑话。葡萄牙语和西班牙语确实很像，同时学的话，应该是避免不了干扰的。

最后，我在之前的文章中混淆了两件事：对你一生学到的知识总量的限制（例如，行医多年的医生）和对你每天学到知识总量的限制（例如，每天 20 个西班牙语单词）。对于后者，除了一个熟人的证词，以及利他林研究的佐证外，我没有其他有利的证据。不过，如果人每天能学到的知识量确实存在一个最大值（或者更可能的是一个递减收益曲线），那真是很有用的信息，不是吗？心理学本科生们，科研方向有了，看你们的了！

Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 panda，校对 Jarrett Ye
原文：Skills Plateau Because Of Decay And Interference (astralcodexten.com)
发布于 2022 年 8 月 18 日

相关文章

← 返回目录