諾貝爾物理學獎得主Carl Wieman：什麼才是最有效的學習方式？

多知網11月25日消息，在今天舉辦的2019GES未來教育大會上，諾貝爾物理學獎得主、斯坦福大學教授Carl Wieman基於過去30年當中我對教學、科學方面的一些觀察，對現有的一些思維方式研究成果進行分享。

Carl Wieman指出：

1、之前填鴨式的、演講式的教學，跟現在全新的教學方法相對比，能夠精確地反映出不同的學習上差別。例如，對所有的學生而言，不同的教授方式會帶來不同的能力改善情況，有效的教學方式對於人類大腦也是非常有幫助；

2、新的教學方式，幫助學生能更多地參與決策過程、解決問題；

3、科技在教育當中的角色就是讓溝通更便利，並因此找到更好的答案。

今天給大家講的內容與我得的物理學獎無關。

我要講的是，過去30年當中我對教學、科學方面的一些觀察，尤其是關注一些專家教學的方式，或專注於如何能夠幫助學生獲得更好地解決問題的能力。在過去的幾十年當中，上述領域的研究進展是非常明顯的，教學或者是複雜的思維邏輯、工程思維、學科思維、解決問題的思路等都在不斷地改進。

這可能跟大腦學科有關，一些基本的大腦層面的研究在深化——學習的架構是什麼，以及大腦的運作機制。通過把跟大腦學科有關的研究發現引入到教學當中、課堂教學當中，同時改進考試體系，包括教授在科學領域的教學研究，也會想一想如何在高等教育當中輔助學生有更好的學習效果。

這個概念相當新，北美對於課堂教學的研究正在進行當中。所以今天跟大家做一個有關思維方式研究成果的分享。

找到真正有效的方式

在一些複雜的思維模式之下，學習是如何發生的？

之前的教學過程是非常傳統的，如果把它們放到一種知識的海洋當中，你可以看到傳統的教學思維實際上取決於你的思維起點是什麼，當你使用這種模式的時候，基本上最主要的關注點是：你要烹飪的知識菜餚當中，應該包括哪些元素？其次，就是要選擇擁有最好、最佳的大腦的學生，能夠促進他們去有效地吸收專業知識。

這其實是一個之前就有的方式，全球可能都是依照這樣的一種模型在進行教學活動。但是最近的一些研究，給我們描述的是另外一種不同的學習場景，還是這些學生的大腦，沒有太大的差別，但是方式是很靈活的。通過對教學過程進行一些改變、或者是進行一些更新，改變了大腦傳播的方式，然後大腦的一些重要節點或者神經元，便能夠得到激發、幫助學生提升解決問題的能力。

從研究的角度，我們還有其他的一些結論。

實際上，教學方法要考慮教學內容是什麼？有可能跟這個模型會有完全相反的結果。為什麼是這樣呢？教學實踐能夠決定你的大腦是如何運作的，它的強度有多少，在一些變化的環境當中，一些不同的神經元連接中，它產生的反應也不同。這是整體大的原則。

給大家分享一些在教學環境中的具體的例子。一個教室當中，不同學科的學生在學相同的內容，完全一樣的內容。它運用兩種不同的方式來教學，第一個是控制組，控制組由一個有豐富的教學經驗的教授來講課，教學方式就像傳統課堂一樣，教授來上課，學生豎起耳朵來聽。

實驗組是用同一個老師來教學，但這組學生以教學的方法來學習。採取相同的課程教材，但不同的教學方式，就可以看到兩者之間對比後，有多少學生得到改善。

大家可以看到這是我們測試的基礎結果。看到不同學生的數量，以及對於不同的學習層級的差別，他們在試驗中有三天時間來學習，我認為效果是非常顯著的，學習狀態也是非常緊湊的。

對所有的學生而言，不同的教授方式會帶來不同的能力改善情況，有效的教學方式對於人類大腦也是非常有幫助的。

通過這個試驗，我們可以看到教授方式之間的一些區別以及對比。這是在加利福尼亞聖地亞哥所完成的一次電腦科學的實驗，對於標準的、研究型的一些教學方法，通過使用這樣教學方法來學習，可以看到整體的學習能力得到很大的改善。所以說，通過使用相同的教師，但是採取更好的教學方法，他們有更好的表現。

我還需要更多的案例，涉及到上千個研究成果，以及演講和研究等等。之前填鴨式的、演講式的教學，跟現在全新的教學方法相對比，能夠精確地反映出不同的學習上差別。

產生巨大差別還有一個非常重要的原因，就是教師的特性的改變。之前他們完全是課堂的主導者，但現在教學方法已經完全改變了。過去填鴨式的教學、教師講述性的教學，沒辦法知道能夠給學生的大腦帶來哪些信號，學生在想什麼？而現在我們開始關注為什麼學生取得了如此大的改變，秘密是什麼？

基本上，我們可以看到在新的教學當中，並不是讓教師告訴學生信息，而是讓他們有更多實踐來自己做出決策、來解決一些問題、教師跟學生坐在一起共同來解決這些問題。可以看到，在新的教學方式中，學生在學習和決策過程當中有更多實踐機會，而且這種方式能夠讓學生的大腦得到更加完全的訓練。

這些結論可能是非常簡單的，而且需要有更多的時間來做出研究以進一步證實。事實上大家可以看到，在決策層當中，需要有一些更好的反饋，而且學以致用，就會有更好的訓練，同時我們需要知道，怎麼來改變表現，相比早期我們缺乏實踐，現在我們有更多的實踐案例進行研究。

讓學生樂於參與決策、解決問題

而且對於這樣一種測試，能夠來尋求更多的匹配度，比如涉及到不同的知識，以及動機和機理機制，這些都是非常重要的。因為在長時間的學習中，機理機制能夠確保大腦不斷改變學習的進程，釋放更多的積極信號，同時也需要關注到很多其他的細節內容，比如大腦的構成，以及大腦的極限。事實上，我們已經在學習環境當中做出了更好的改變，我們進行了一個設計，測試幫助學生解決問題、以及展開社會學習的提高程度。

我們也需要有很多不同點，必須要能夠產生最好的結果。基於此，我認為，首先能夠來解決這些問題的，是找到專業知識的講述。我們可以看到，哪些是對學生有益的，對此大家可以持續性的改變。同時，我們需要知道這些都是非常重要的，需要思考教學的方式，思考一下一個教師應該做什麼？

而且基於專業知識、以及課程的設置、跟最近的一些研究發現，我們可以看到一些細節，以及解決問題的獨特方式。同時，我們需要知道在不同的課程當中，會涉及到諸如30個相應的決策。

我們在每個領域當中展開教學，即使是獨立的大腦做出共同的決策，而且對於解決這些領域的問題的時候，都有相應可預測性的模型，清楚地瞭解關於未來以及未來教育，大腦各大區域是怎麼來相同協作的。

隨後大家可以看到更好的決策過程。看到這樣一個相應的框架，知道學生怎麼來學習，得到更多的指導。同時解決問題的框架，對於評估學習非常有用，會比較專家和學生的問答，來進行科學地指導改進，同時通過反饋，制訂解決問題的策略。

在斯坦福大學，美國正在推動改變臨床推理教學方式，而且會有一些非常重要的能力決策的改變。我們知道斯坦福大學的醫學生學習能力強到可以通過任何測試，但當讓他們做出醫學決策的時候，他們並不知道什麼時候使用他們的知識。未來會有更好的管控，事實上也改變了課堂，幫助學生做出帶有反饋和診斷的決策。

科技在教育當中的角色到底是什麼？

大家知道，很多人認為科技可以解決所有的問題，比如說科技改變了遠古傳授至今的方式。到現在，再到未來，事實上這並不是科技來作出決定的。

我們真正需要做出的一大轉變，就是說科技怎麼來促進，如何助力發展。其中的一種方式，就是我們有更好的溝通，在學生和學生之間，以及導師和學生之間，導師和導師之間等等。

通過這些方式，我們會知道一些全新的能力，會有更好的溝通方式。可能我們會在玩電腦的時候，看一看週遭世界發生哪些事情，學生可以在電腦上搜索信息的時候提出問題。如果說問題在電腦上有，就可以在互聯網上尋找答案，形成重點的思考。

我也參與到其中的一個項目：基於事實和推理的項目。而且我們每年會涉及到幾億次的推理，來促進科技的發展。

我們跟很多科技公司來合作，促進學習過程的改進。這是其中的一些案例，會涉及到基礎的空間，像化學行業等等，對於學習目標而言，能夠有高互動性，能夠共同來探索，在探索的同時進行思考，通過這些方式設計出來案例和問題，讓學生瞭解到自己目前所處的環境。

同時，我們能夠提供更好的幫助，尤其對於專家而言，整體的設計也是非常重要的。在這裡有一個短片給大家展示一下我們的一些探索情況，對於學生而言，怎麼來理解天平之間的平衡度，同時怎麼樣讓企，來尋找更好的平衡，還有電路的一些建造。

我們都知道，這是其中的一大表現方式，知道學生想要的是什麼，幫助他們來進行更好的決策過程，來改變一些模式。因為我們知道有的時候會過快、或者更亮等等一些情況，也能夠跟過去的工作做一些對比。

對研究者而言，口耳傳遞的知識傳授已經有了數千年歷史，但這並不是最有效的方式。

所以，我們期待在不遠的未來，對於大學而言的話，能夠意識到，擁有專業知識的教授、以及對於全校師生需要有更好的衡量標準與方式，進而通過這些方式能夠不斷塑造我們的能力，同時來解決專家級的問題。