学习中的预测 | Prediction in Learning ｜ Dr. Efrat Furst-鼓腹星球

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预测并不只是简单的“猜一猜”，而是学习过程中用先验知识去期待新信息、发现不匹配并更新记忆的机制。围绕陈述性学习，材料先解释预测为何与意义形成密切相关：知识不是零散堆积，而是把新旧信息连接成有功能的结构；预测让学习者提前检索已有知识，判断新知识会不会与既有图式吻合。随后结合认知神经科学和人类实验说明，已激活的旧知识在遇到新材料、反馈或预测错误时更容易被更新，尤其是当预期被推翻时，记忆强化更明显。由此可得出的启发是，课堂上有意引导预测、制造可理解的不匹配，能激发好奇心、促进意义建构，并支持更持久的学习。

正文

本页面是基于我在“研究之家2020”上的演讲，并以类似演讲的形式呈现。

预测与学习

预测是我们生活中的基本认知功能，特别是在学习中。当与环境相互作用时，我们和其他物种一样，做出预测，并按照我们的期望行事。然后，结果要么是预期（expected）的并确认了我们现有的内部模型，要么是出乎意料（unexpected）的结果，并需要更新相关认知。这一步对于学习是至关重要的，并且使我们能够对未来做出更好的预测。

预测是每一种学习的一部分吗？

有确凿的证据表明，预测在简单类型的学习中起着重要作用，比如经典条件反射（巴甫洛夫的狗）。这些类型的学习传统上被归类为内隐性学习，因为我们不需要意识到学习的过程，我们不能“宣布”我们所学到的东西。这些关于预测的观点如今甚至延伸到了人工智能研究领域，是一个相当“热门的话题”$^1$。然而，我们将要问一个不同的(尽管并非完全不相关)问题：

好内容，值得继续读下去

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预测是每一种学习的一部分吗？

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