Created
Oct 30, 2021 11:50 AM
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预测的重要作用使得许多生态意义——学习的本质是能够储存相关信息以备将来使用。当这些储存的知识产生的预测被检测为不准确时，它们更有可能进行修改和更新。我们已经熟悉了获取新知识的一系列重要条件。这项研究验证了其中的一些观点，并强调了预测可能扮演的角色，我发现这一点特别具有启发性。
获取新知识
为了演示获取新知识的条件，我使用金字塔知识模型(介绍在这里) ，其中每个三角形是一个“知识块”。绿松石三角形是现有的知识，橙色三角形是新的知识，正确的方法将它们叠加在一起代表了有意义的联系。在学习之后，这种结构依赖于长期储存和未来可能使用的合并(和重新合并)过程。
成功获取新知识的建议条件：
- 先验知识是存在的——任何新的信息都是在现有知识的基础上学习的。我们需要确保相关的先前知识已经存在(阅读更多)。
- 先验知识是活跃的——这项研究和其他许多研究清楚而直接地表明，学习前的激活(即回忆信息)对知识整合是必不可少的。我们可以这样想: 为了建造金字塔，砖块应该放在合适的地方，而不仅仅是放在储藏室里。
- 触发一个预测——在检索知识的同时，我们应该考虑如何使用它，以及我们可以做出什么样的预测。我们可以回答什么问题，什么问题是开放的，以及新的信息如何帮助我们更有效地利用现有的知识。这就像是在考虑新的砖块可以或者应该放在哪里。
- 建立有意义的联系——利用开放式问题和对缺失信息的关注，我们现在可以添加新的信息，同时根据已知的信息创建有意义的联系。在这个模型中，一块新砖应该被小心地放置在它应该在的位置，而不是放在它落下的任何地方。有时，新的信息不会与预测结果一致，可能需要额外的构建: 要么教授更多的信息，要么从记忆中回忆更多的相关信息。
- 给予巩固的时间--为了完成整合和更新的过程，痕迹取决于巩固和再巩固。因此，更有意义的是，在较长的时间内（几天），而不是立即检查对现有信息的理解，以及对新信息的回忆能力。
这些阶段在很多思考过程中都会自然而然地发生，当我们遇到一个问题、一个问题或者新的信息时，我们自然会努力评估我们所知道的东西，我们如何使用这些知识，以及为了有意义地处理这些新的信息。
