为自我解释提供支持的初步实验

2019 年，我曾论证过「书本不起作用」^[1]，理由是人们似乎会遗忘他们所阅读的绝大部分内容。难怪大家觉得学习复杂的知识非常困难。但在过去几个月里，我开始认为^[2]，在很多情况下，我们以为的「遗忘」，实际上往往是「一开始就没有真正理解」。当人们发现自己无法利用所学知识时，他们通常无法分辨自己是真的忘记了，还是根本就没理解过。如果真是这样，而我想要帮助人们更有效地学习复杂的知识，我就需要从遗忘的上游着手。这并不是说要忽视记忆——事实上，我们稍后还会讨论到，理解在很大程度上依赖记忆——但这意味着我们需要在更宏观的层面上考虑记忆。

所以，「理解」究竟是什么？当我们与（比如说）一篇文章进行交互时，产生理解的机制是怎样的？如果有人没能理解，那么到底是什么环节没有做好？又有哪些因素会影响这些过程呢？知道这些因素后，我们应该如何干预？在这封信里，我会对这些问题的认识做一个简单的分享。

我们是如何理解文字解释的呢？

「理解」究竟是什么呢？学习科学家从现实中的宏观行为开始讨论：「理解就是能够明智且有效地在各种上下文中使用——迁移——我们所学到的知识，在现实任务和环境中，能够有效地运用知识和技能。」[1] 他们由此向细微处钻研，探究哪些学习活动更可能产生这种宏观能力。同时，认知心理学家则从大脑的底层机制——感知，注意力，加工，记忆——开始探索，试图理解更宏观且更为复杂的现象。对于他们来说，「理解」并不是单一概念，而指代了许多机制协作的过程，是一个不准确的术语。

对于像我一样的设计师来说，问题在于这两个学科的发现还没有交汇。对「理解」的深入理解，有助于我们开发新方法来增进理解。没有这种理解，我们只能分别从两边尽可能探索，像钟乳石和石笋一样；对于中间的空白，我们要用想象力、直觉和猜测来弥补。

首先，我们要确定一下所探讨的理解是哪种类型。让我们专注于理解一篇文字解释。比如说你在读一篇关于人体循环系统的解释。最后，你可能想「理解循环系统」，但此刻我们只把目标定为「理解关于循环系统的一篇解释」。这个门槛虽然较低，但在很多情况下，这似乎就是制约我们的瓶颈。

具体来说，你得搞清楚作者句子的意思；你得能解释文本中描述和暗示的特性和关系；你得能基于这些细节和已有的相关知识，做出简单的推理。至于熟练度或长期记忆，我们暂不考虑。让我们假设你刚读完这篇解释，而且回答得慢点也没关系。

认知心理学家把这种理解称为「文本理解」。Walter Kintsch 提出了广受研究的构建-整合模型，该模型将这个过程分为两部分[2]。首先，你需要对页面上的文本构建内在表征：阅读单词，解析句法，理解名词的指代和动词的歧义等等。Kintsch 将这种心理表征称为文本基础。如果我们暂不考虑遗忘，那么，有了完整的文本基础，你就可以回答只需在文字上摆弄作者解释的问题了。如果你有一个关于「Bargleborp 如果不加控制会引发 hixitak」的解释的文本基础，那你就能回答「没人注意到 Bob 的 bargleborp ，直到为时已晚。会发生什么？」（「Hixitak。」）你知道这些词语是怎么说的，但对他们真正想表达的意思，你还是一知半解。

然后，你需要通过整合来理解含义，形成文章里没有直接描述的联系。你会把文章里的词语和观点，和你自己已经知道的东西联系起来，同时你会推断出作者意有所指但没有成文的细节。Kintsch 将将这种完整而联系丰富的心理表征称为情境模型。

比如，在一篇关于循环系统的解释中，假设你读到这么一段文字：「如果婴儿存在心房间隔缺损，血液无法通过肺部充分排出二氧化碳。因此，血液看起来呈紫色。」[3] 你光有这些句子的文本基础，是不足以理解这个解释的。血液为何呈现紫色？要回答这个问题，你需要将这一问题关联到你对血液流动的已有知识，来赋予它们意义，就像下图展示的那样：

我们可以使用这个模型，为有关文本理解和学习的常见直觉，增添一点机械论的色彩：

更好的整合能够产生更好的记忆。文本基础和情境模型中的信息，都将储存在我们的长期记忆中。然而，回忆和记忆巩固在于关联。如果新的文本信息只能通过单一线索连接到你已有的知识，那你可能会很难回忆起来，而且在之后的认知过程中，这些信息也不太可能得到强化。根据 Kintsch 的研究，为了长久掌握知识，要将新的文本信息和你原有的知识钩连起来，形成更丰富的情境模型。钩连越多，记忆效果越好。学习文本越深入，或者既有知识越丰富，构建的联系也就更多。这也验证了我们的直觉，即在我们已经精通的领域，更容易记住新的信息。

更好的记忆能带来更好的整合。如同我们之前所见，文本基础中信息点之间的联系和推理，往往需要「通过」你已有知识节点间的路径。这暗示着记忆强化在机制中的角色：你无法通过你已经忘记的节点。如果第二章的内容依赖于第一章不太熟悉的信息，我们就需要确保在你需要理解第二章的内容之前，你能够记住第一章的信息。

「用你自己的话说出来。」这是给学生的常见建议。然而，我惊讶地发现，根据 Kintsch 的模型，在学习过程中，如果你不用自己的话来阐述文本（即使这可能在你的潜意识里进行），你基本学不到任何东西。想要形成一个整合良好的情境模型，你得把作者用词所指的概念，跟你已有知识中的概念关联起来。也就是说，你在此过程中处理的是概念，而不是语词。比如，一个作者说的「通过肺部排出二氧化碳」，另一个作者说的「呼出二氧化碳」，你通常需要把这两个短语解读为同一概念。否则你就无法把这两篇文本所形成的情境模型联系起来。

注意力影响理解程度。有一种显然的失败经历大家都很熟悉：有时候，某句话你看得太快了，甚至都没来得及解读它里面的词。或者，你读了句子里的词，但注意力太分散，无法解析其中复杂的句子结构。在这些情况下，你根本无法对文本形成文本理解。你可能只是处理了文本的「表面特征」，例如注意到这部分文字中出现了某个关键词，但你无法利用这些信息，即使是直接照搬都不行。文本的选取会影响这里的行为：在 Kintsch 的一个实验中，如果文本太啰嗦或太熟悉，参与者们会依赖他们已有的情境模型，并形成有损的文本基础表征。

整合程度控制知识迁移。如果你发现你能复述作者的话，但在用你自己的话阐述这些观点，或实践这些观点时，却颇感吃力，那么这说明你的情境模型过于依赖于你的文本基础。也就是说，构成你的心理表征的，主要是与作者的词汇和短语对应的节点。所以，当接收到与文本形状不完全一样的线索时，你无法将它们和你已经学到的东西联系起来。你需要多与文本打交道，把它与你已知的知识联系起来，提出问题，进行推理。

自我解释有助深化理解

Kintsch 的试验几乎没有涉及注意力、自我调控和反思等因素。他的研究通常会设定一个理想情况——学习者根据自身的既有知识，尽可能从文本中建立最优秀的模型，然后去探究这些模型的性质。但在实际中，我认为理解的问题往往源自读者没有根据自己已有的知识，构建出最好的理解模型。这种情况往往是合理的：仔细阅读需要时间和精力，而大部分书籍并不值得花费无尽的时间。理想的读者会根据自身的目标，构建出够用的理解程度。那么，我的「增强」工作，就是去拓宽这个帕累托最优边界。但实际上，正如我们在上月的文章中^[2]所讨论的，读者们往往未能如预期般理解文本。他们未能察觉到对概念及其解释理解中的重大漏洞。

那么，我们应该如何应对呢？我们希望能辅助读者，比如帮他们建立联系、监控自我理解、修正理解中的缺漏或误区等等。最被广泛研究的干预方式就是自我解释。Michelene Chi 和她的同事要求一组学生在阅读时大声解释文本，控制组则要重读文章，以保持总学习时间一致。结果显示，解释组在后续测试中的表现优于控制组，尤其在需要进行陌生推理而更具挑战的迁移问题中。

在解释组中，有些人天生就比别人更能说会道。有趣的是，这些「高解释水平者」通常会学到更多东西，即使我们控制了初始的知识水平和口头表达能力差异。在开卷考试中，「高解释水平者」几乎从不参考材料，而「低解释水平者」（以及控制组）则经常参考材料，这暗示着「高解释水平者」更能把学到的东西内化。值得注意的是，这些组别的自我解释方式也不一样。「高解释水平者」的解释，更有可能在材料涉及的不同主题之间建立联系，而不只是局限于某个主题。他们在解释中会做出更多推理，这可能解释为什么他们在后续测试中能更好解释材料中隐含的细节。

Chi 和她的团队提出，由于「低解释水平者」和「高解释水平者」在预先测试中得分相同，他们之间的差异可能源于自我解释的技巧和习惯。例如，「高解释水平者」可能已经习惯于在主题间建立联系，他们也更倾向于相信多解释一些总是好的。这种看法催生了一系列关于如何教学生有效进行自我解释的研究。

教授这类学习策略后，人们或许更可能理解概念解释。就我个人而言，随着阅读技巧的丰富，我成为了更高效的学习者。然而，我觉得这还不够。大约十年前，我就阅读了这些关于自我解释的论文。但我并没有切实去实施——有时候是因为感觉这像个苦力活，有时候只是因为我想都没想到。我总是很容易陷入「仅仅阅读」的模式，自我安慰说我已经理解得很好了。但往往，我并没有真正搞懂！

一些原型

我对此的理解是，文本解释这种媒介并没有真正鼓励我需要的那种方式。文本解释的默认行为就是不断阅读。文本不会帮助我检查理解程度，或完成恰当的推理；我需要时刻留意自己，何时开始感到困惑。即使我花更多的时间去深入理解一些事物，文本也不会有所反馈。反观对话就不同了。在谈话中，对话的伙伴会留意我是否感到困惑。他们会提出一些关于他们的解释的问题，并解答我们的问题。如果我努力理解，他们会给我鼓励。

过去这一年，我展示过很多文本+链接记忆系统的结合媒介，现在我发现它们更接近于我所期望的行为方式。我常常用一个基本的系统阅读，这个系统里可以高亮任何文字，并为其添加相关的记忆卡片。这些卡片会悬浮在相应文字旁边，相应的文字部分则会加深颜色，表明有卡片存在。这种空间标记使我一目了然，知道我在哪些地方投入了大量精力，哪些地方还没看。而有趣的是，这些颜色看起来非常舒心！把侧边栏「塞满」，或者把所有「精华」部分「涂满」颜色，我会有种莫名的满足感。当然，这有可能会带来误导，高亮文字似乎是很有帮助的，但不应该把整篇文章都涂满高亮。然而，我仍想强调与传统文字的区别：这种媒介自然而然地让我注意到哪些地方我「深入」了解，鼓励我更进一步。相比阅读普通的书本，这种媒介的「默认路径」是更深入的。

写记忆卡片比撰写自我解释难得多。这种额外的困难可能让理解更深刻，但我感觉很多困难其实是无用功，因为写卡片实际上是将解释改写为产生目标提取的任务，而这个过程有很多特殊的要求。因此，我从文本+有链接记忆系统媒介中获得启发，构建了一个阅读体验原型，其中以类似的方式在「被动地奖励」自我解释。阅读时，我可以高亮重要的段落，并用自己的话解释这些文字，而且可以在适当的时候添加颜色和练习。如果我愿意，我甚至可以用口头解释并使用语音输入。这些段落的文字会被着色，让我清楚哪些部分我已经解释过了。另外，我把解释发送给 GPT-4，并且在我出错或者忽略重要的东西时，系统会显示反馈。

我录了个不到一分钟的小短片，展示了我在一份线性代数教材中编写「成功」和「错误」的自我解释。（抱歉，Patreon 不支持内嵌视频。）

在这个主题上迭代了几轮后，我做出的原型还挺有意思，不过我并不打算就此深入下去。好的一面是，如果我用这个工具看书，感觉自己对材料的理解很不错。但这个过程也相当不爽。很多时候，把作者的观点打成字（或者念出来），感觉就是无聊的繁琐活，不管它有没有助于我理解。有趣的是，我并不总是这么想：当我对作者的观点一头雾水时，这个练习自然就变得有趣了。

写记忆卡片也许困难得多，但跟书面/口头的自我解释相比，我觉得这个活动更有价值。我想那是因为记忆卡片并不是阅完既弃的边角料。我写它们不是为了写而写，而是为了将其加入记忆练习。当我读完书后，这些卡片还会跟着我，而我能确信我能长久记住这些卡片中的细节。

所以，我尝试了另一种方式，将自我解释重构为做笔记。如果我在阅读过程中写下的所有自我解释，都会被一个 Markdown 文件所收集，存入我的笔记系统呢？那么，我并不是为了写而写，我还能将它们收入笔记，随时查阅。但是，遗憾的是，我的实验结果并不如人意。我最终得到的笔记文件，只是用我自己的话对原文的总结，不成体系而又冗长难读。但它并不是当我想对原文做些有用的笔记时，会写的那种总结。我并不会想去编写这种笔记。

然而，我觉得我讨论过的两种办法是有价值的。首先，阅读媒介应该能够自然地向你「提示」专家策略。其次，完成那些「额外」的阅读活动后，其结果应该能让你由衷感觉有价值，而非似乎有用的繁琐工作。

这与我对自己在这个领域所处的生态位的思考有关：我非常在意阅读的感觉如何。教育心理学文献充斥着各种干预措施和阅读增强系统，但这些东西对于读者来说体验都很糟糕，而研究人员似乎对此毫不关心。我希望的是，如果我能深入了解这些系统背后的原则，我就可以重新组织这些原则，得到令人愉快且增强人们能力的系统。

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[1] Grant Wiggins and Jay McTighe, Understanding by Design (2005), page 7.

[2] 见 Kintsch’s monograph, Comprehension: A Paradigm for Cognition (1998). 我在这可能有些过于简化：构建不仅限于文本基础，整合也不仅限于情境模型；要形成连贯的文本基础，整合也是需要的（例如，厘清含糊的理解）。但对我们的目标来说，这样简化就足够了。

[3] 这个例子取自 Kintsch, W. (1994). Text comprehension, memory, and learning. American Psychologist, 49(4), 294–303. 遗憾的是，我认为这个例子可能对血液流动有些误解：据我理解，流向肺部的血液应该是深红色的，而非紫色，这是因为这些血液氧气含量较低，而不是因为其中含有二氧化碳。但这个图很不错，所以我们用来讨论。

Thoughts Memo汉化组译制
感谢主要译者 GPT-4、JarrettYe，校对 Shom
原文：Initial experiments in self-explanation support
作者：Andy Matuschak

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