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人类的学习如欲望般永无止境，他们总在无时无刻地追求知识。而知识的海洋无边无际，我们j究竟是怎么在这个浩瀚的海洋中畅游的？在此，人类又为什么会称为高级动物，而其他动物即使再强大也是无法达到人类的高度呢？ 具有高度思维意识的大脑，让我们有别于一般动物，让人类立于万物之上。人类的发展逐渐形成了文化，进而产生了更为细分的学科。广泛的学科分类让人类有了一个明确的学习方向。但是，我们究竟是怎么学习的呢？怎样学习才能更高效，更易于被人所接受呢？学习科学的发展也许会为我们解答这么一些问题。学习科学（Learning Sciences）是在反思认知科学等学科关于学习的研究方法和观点的基础上新近兴起的一门科学。它借鉴建构主义、认知科学、信息技术、社会文化研究和关于知识工作等相关领城的研究成果，汇集和整合关于脑的研究和内隐学习、非正式学习、正式学习等已有对于学习的研究并通过创新性项目的实践和基于设计的研究，创设新型学习环境，革新学习方式。学习科学最初是认知科学的一门学科，学习科学是认知科学家在思考传统的、以实验心理学和计算机科学为主要支柱的、统认知科学的局限和困境中，吸收了认识论、社会学、人类学以及脑科学的研究成果和方法所展开的一个新的研究领城。总的来说，学习科学的目标是更好地理解产生最有效的学习的认知和社会过程，并运用这方面的知识去重新设计课堂和其他的学习环境，以让人们更深入、更有效地进行学习。 但是，认知科学又究竟什么呢? 认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。是由人工智能、认知心理学、心理语言学、神经心理学、人类学和哲学所组成的交叉科学。在众多认知科学的学科中，认知心理学、人工智能和认知神经科学普遍被视为认知科学的三大核心学科。由于认知科学涉及的学科非常广泛，难以用一篇文章来全部述说。故本小组主要研究的是认知科学中的三大方面。 在认知心理学中，对学习的有关问题，我们很容易就联想到记忆。记忆在学习中占据了非常大的位置，记忆对信息的采集和处理有这相当大的作用，那么究竟记忆是什么样的一个能被我们所理解的模型呢？ 联想记忆模型是比较典型的人类学习记忆的方式。从研究中我们得知，人并不是以独立的形式去积累一个一个的知识，而是通过在于其他知识的联系中进行记忆的，因此联想就成为可能。前苏联心理学家戈洛万·斯塔林茨所做的实验表明，任何两个概念（词语）都可以经过四五个阶段，建立起联想的联系。例如“天空”和“茶”：
这种不走的数目可以用来衡量两个概念之间的“意义距离”。相互之间存在着联想联系的形象和概念是保存在记忆中的具体形态。思维正式利用这种预先组织好和整理有序的信息来进行的。联想的上述特征，制约并且预先决定了思维过程的进程，同时还使这个过程同正在进行着的知觉相互作用。联想记忆又两个基本性质：联想记忆一般是一对多的联合关系的记忆，以及根据关键字按事件或按内容进行存取，从多重匹配的项目中选择一个。 另外一个典型的就是Act模型，美国心理学家J.A.Anderson于1976年提出系统的整合理论与人脑如何进行信息加工活动的理论模型，简称act模型，原意为“思维的适应性控制”。他将人类联想记忆模型于产生式系统的机构相结合。他所提出的act产生式系统的一般框架有三个记忆部分组成；工作记忆、陈述性记忆和产生式记忆。 这两个模型是认知心理学中对学习科学一大重要的贡献，让人们更为了解记忆的方式，从而更好地学习。 随着科技的发展，21世纪是智能革命的世纪，以智能科学技术为核心，生命科学为主导的高科技，将掀起一次新的高科技革命——智能技术革命。 科技改变我们的生活，特别是智能技术、生物技术和纳米技术相结合，研制具有生物特征的智能机，将是21世纪高技术革命的突破口。生物智能机的体积可以很小，又与生物体同质，能够植入人脑，成为人机共生体，真正出现人机共同思考的新时代。 在人工智能中，人们研究的是对认知的模拟，认知模拟的研究主要又以下几个方面：图灵机、人工神经网络、智能计算机、脑机接口、细胞自动机—仿脑机、认知机模型、意识机和环球心智系统。 而我们最感兴趣的大概就是智能计算机。智能计算机是能存储大量信息和知识,会推理(包括演绎与归纳),具有学习功能,能以自然语言、文字、声音、图形、图像和人交流信息和知识的 J·冯·诺依曼(John.VonNeumann)结构的通用高速并行处理计算机。是现代计算技术、通信技术、人工智能和仿生学的有机结合,供知识处理用的一种工具。它的研制是在认知科学的各个学科的基础，通过了以下几个方面来获取研究材料： ①符号处理与知识处理。根据这一原则，构造智能机系统的关键是建立包含大量常识和专门知识的知识库，其技术难点在于知识的自动获取和自动维护以及知识共享等。这一途径的基础是逻辑理论与认知心理学。 ②人工神经网络。构造智能机的另一途径根源于神经生理学的研究成果，即用大量相对简单的处理单元（人工神经元）通过复杂的互连构成神经网络计算机。 ③层次化的智力社会模型。错综复杂的人类社会是由许多个人和不同层次的团体组成。 ④基于生物进化的智能系统。人类的智能是通过极其漫长的生物进化产生的，进化是智能的源泉。如果把机器智能的提高也当成是一种进化过程，其进化速度将比形成人的智能快得多。生物进化的关键是在动态环境中的适应能力。这一方法强调自适应控制，主张无需表示无需推理的智能系统。 在最新的科学研究中，同济大学的王继成提出了 《基于认知模拟的自适应机器学习算法研究》。自适应机器学习算法的提出，是根据认知科学的理论, 同时, 以神经科学、脑科学等学科的最新研究成果为指导, 利用计算机科学、数学及工程科学的方法所提出的。该方法从微观神经元层次、中间层次、宏观层次, 根据人脑的学习机理模拟人脑的学习过程和学习方法。这一研究能够进一步对人类只能、人工智能和认知科学的研究一定的指导意义。 人类梦想着有一天能够学习得更轻松，更快捷。也许某一天我们脑袋中只要植入一块芯片就可以读书破万卷。 脑科学，又称神经科学，是二十世纪六十年代末形成的一门边缘科学。在此，我们不妨将其与认知神经科学联系在一起。它融合了神经生理学、生物化学、神经解剖学、信息科学、计算机科学等学科来研究人和动物神经系统的结构和功能。脑科学从分子、细胞、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人的本质。 人脑神经细胞复杂联系构成的整体结构就是大脑皮层。大脑皮层是学习和解决问题的高级部位。大脑皮层的不同部位具有不同的学习机能。 额叶：与思维、判断、记忆、性格、行为有关。 枕叶：是视觉高级中枢，位于大脑半球后部。 顶叶：与躯体感觉有关，在大脑半球顶部，管理皮肤、肌肉运动、躯体感觉的中枢。 颞叶：是记忆仓库和听觉的高级中枢，位于大脑半球外侧。 大脑的功能结构和功能的基本单位是脑神经细胞，神经细胞又称神经元，能够感受刺激和传导兴奋，具有接受、传递、加工、存储或发放信息的功能。神经细胞之间通过突触建立联系。发育成熟的大脑神经元总数约有1000亿个，相互联系构成“神经通信网络”。大脑和人的高级神经系统的主要活动规律是兴奋过程和抑制过程。 兴奋过程：人的神经系统活动的开始和加强，表现为人又充沛的精力进行学习和工作。 抑制过程：人的神经系统活佛那个的减弱和停止，表现为人需要休息。 学习规律：兴奋和抑制的过程是有节奏、有规律的交替进行的，学习一定时间后必须有适当的休息，才能使大脑得到放松，有利于保持兴奋水平，提高学习效率。 大脑分为左右两个大脑，他们的各负责各有的独特天赋，人的大脑分为两个独立的半球体-左脑和右脑，它们各自控制着身体相对应的半边，由一条粗的神经纽带相联。就人的左脑而言，它是负责管理合理的、有条不紊的和合乎逻辑方法的思维，是人类语言和数学思想本领的中枢；就人的右脑而言，它是非语言思维的部位，主管人的想象、颜色、音乐、节奏以及无拘束的"胡思乱想"等，是人类教诲、创造与视觉判断思想本领的中枢。 当我们了解了大脑的分工后我们会对自己的情况有了一定的了解，但是我们又怎样在认识自我的基础上提高自我的学习能力以及效率呢？ 针对这种情况，我们总结了相应的方法： 1、 开发右脑： 进行汉字教学、心脑速算，调节脑电波、开展各种肢体运动、精神放松等方法都有助于开发右脑功能，使左右脑协同工作、协调发展。 运用现代教育技术（幻灯、录音、唱片、电影、电视、录像、多媒体计算等）开发左右脑的潜力大有可为。
2、 开发左脑： 左脑最大的特征在于它具有「语言中枢」，掌管说话、领会、文字、数字、作文、逻辑、判断、分析，偏向理性思考，可将复杂事物分析成单纯要素，因此被称为「知性脑」。至于该如何开发左脑呢？所有的研究文献均指出「刺激右手」可以直接地开发左脑，而越是精细的手指动作，开发的程度越高。当珠算于算盘上运珠时，利用手指拨珠的方式，在短时间、迅速地、大量地、精确地刺激手指末梢神经，可谓开发左脑潜能之最快速且最直接的一种训练。 第一、思考问题的时候，列出问题的细节，一个一个分析，然后把细节整理，从头到尾梳理一遍，将问题之间的逻辑关系细节一个一个梳理清楚，养成分析推理的习惯。（右脑偏向的人多数情况下凭直觉下结论，缺乏细节推理分析的过程）。 第二、做事情之前，把任务目标写出来，且分成总目标和具体阶段目标，做成执行计划。在执行计划过程中就必然需要做计算分析，锻炼条例性，组织性和控制能力。 第三、读一些思辩性强，推理性强的文章，精细阅读，提高复杂语言逻辑的分析理解能力。 第四、如果你是在校学生，可以在数学理科计算分析方面多下功夫。 当科学技术进步时，人类对外界的认识也越来深入。在罗新玉的《脑科学研究的春天——ERP和fMIR技术的结合》中，强调了认知神经科学研究的突飞猛进，事件相关电位(ERP)和功能性核磁共振(fMIR)等技术的研究受到脑科学界更为广泛的关注。当前新的发展趋势是fMRI 将向着与多种技术联合的方向发展，就可以得到更多的脑功能活动信息。随着该技术的不断完善，两种高时间分辨率和高空间分辨率的技术的结合使用必将成为探索人类认知(如学习、记忆)与思维活动等复杂、诊治脑部疾病的一种有力工具。 参考资料： 1、《学习科学与技术》 2、《知识与感知
3、《脑功能开发的理论与实践》
主编 4、《人脑：自然科学的最好堡垒》 河北科学技术出版社 编著 崔庚寅 5、《探索脑科学的英才》 上海教育出版社 主编 陈一张 6、《脑科学》 中国科学技术大学出版社 编著 徐耀忠 7、《理解闹—走向新的学习科学》 高等教育出版社 经济合作与发展组织/编 北京师范大学”认知神经科学与学习“ 国家重点实验室脑科学与教育应用研究中心/组织翻译 8、《探索青少年脑的奥秘—基于脑科学研究的青少年教育方法》 北京师范大学”认知神经科学与学习“ 国家重点实验室脑科学与教育应用研究中心 9、《脑科学导论》
编著 10、《认知神经科学导论》 北京出版社 编著 沈政,方方,杨炯炯 11、《认知科学》 中国科学技术大学出版社 编著 史忠植 12、《认知神经科学》 编著 韩世辉，朱滢 广东高等教育出版社 13、《脑与学习》
北京师范大学“认知神经科学与学习”国家重点实验室脑与教育应用研究中心
14、《脑科学研究的春天——ERP和fMIR技术的结合》
15、《基于认知模拟的自适应机器学习算法研究》 |
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