當我在Control DataCorporation（CDC）的人工智能組工作參與開發(fā)高級學習系統(tǒng)時，一個同事問我為什么使用Cray如此強大的巨型計算機系統(tǒng)卻只是用來運行自適應學習程序及學習仿真，他覺得氣象學及軍事偵察才需要強大的計算機來進行運算。氣象學需要處理大量的數(shù)據(jù)并且能夠快速及時地預測天氣情況；空中偵察需要從不同的航線及角度獲得許多視覺數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)進行比較、識別，以便獲知哪些目標是移動的，而哪些不是；但為什么一個教育學習系統(tǒng)需要這么高計算能力的計算機呢？許多人認為現(xiàn)如今的教學軟件壓根兒沒有那么難。顯示幾個多選題并為結果打分能有多大計算量呢？我詢問我的同事，為什么氣象學及軍事應用需要大量的計算呢？他回答，它們有非常多的數(shù)據(jù)需要收集、管理、快速分析，并且需要呈現(xiàn)可視化的結果。哼哼，這聽起來很耳熟，多像我所研究的學習過程啊，這類似大腦的處理方式。我問他：你認為人腦中可能會有多少數(shù)據(jù)？人腦的復雜分析能力達到什么級別？與我們最強大的計算機相比呢？智能系統(tǒng)的知識及邏輯能力現(xiàn)在是什么樣的層級？反過來，它與人腦相比較呢？計算機需要達到什么樣的計算能力才能勝任一位優(yōu)秀教師的工作呢？人腦的容量大概相當于10TB到100TB的數(shù)據(jù)量，并且人腦具有很強的理解能力，這是大多數(shù)計算機無法具備的。人腦是相當驚人的復雜系統(tǒng)，擁有神奇的能力，是理性與感性的綜合體，能夠進行感知并具有選擇性，能夠記憶大量的數(shù)據(jù)并且忘記不需要的信息。每個人都擁有獨一無二的大腦。創(chuàng)建高效的學習體驗有許多挑戰(zhàn)。但我們很幸運，人類在學習上有許多方法及途徑。通常我們都渴望進行學習，我們了解知識的力量，并且通過技能將知識轉化為自身的優(yōu)勢，我們希望獲得技能并享有它帶來的幸福。雖然我們了解知識的好處及優(yōu)點，但依然很難掌握及提高學習技能。認為“計算機教育技術就是在屏幕上打出幾個多選題”這種觀點說明了我們面臨的挑戰(zhàn)有多大。無論教師通過何種形式進行教學，電子形式的或其他形式的，構建行之有效的學習體驗需要了解人們如何進行學習。目前許多教學方式還是基于傳統(tǒng)習慣而不是專門為知識本身量身訂制，這些傳統(tǒng)教育方法的效率如此低下，大多數(shù)學習者感覺到枯燥并且確實在浪費他們的時間。然而，目前對于人腦的研究成果還無法為學習體驗進行完整的指導，這些研究僅僅告訴我們一些關于大腦的注意事項，這對學習者有所幫助，但沒有提供最佳的學習方法。對于學習體驗的研究使我們期待它能夠具有更廣泛的適用性，像烹飪書一樣（對著菜譜就能操作）；但大多數(shù)研究結果只適用于某些狹隘的領域。當大腦及學習研究與體驗過程沖突時，體驗將會是最好的指引方向。學習設計中的智慧及思想經(jīng)過數(shù)年后才能得到體現(xiàn)，它需要我們專注于體驗過程、努力進行改善、仔細發(fā)現(xiàn)需求。通過豐富多樣的學習氛圍，使學習體驗具有廣泛的適用性。本書作者JulieDirksen一直在為不同環(huán)境下的諸多學習者進行學習體驗設計，她在這一領域擁有豐富的經(jīng)驗，她在本書中闡明了傳統(tǒng)教育方式為何效率低下。我們將了解到她的許多研究成果，例如，實踐是檢驗知識很重要的手段，但傳統(tǒng)教育往往將實踐進行省略或減少到最低限度；有許多更有效的方法幫助學習者進行長期記憶，而不是用機械性的重復方法來記憶。我們將了解為什么語言并不能很好地替代演示和舉例，并且我們還將了解體驗氛圍的力量。傳統(tǒng)教育方式側重于內容—完整并且準確，老師盡可能清晰地呈現(xiàn)它們，然后給予學習者一個精確的評分。其實，我們應該更關注于學習體驗，使學習有意義，成為難忘的體驗，并更具有激勵性，這樣才不會有如此多無聊而又無效的課程了。我很高興我們能擁有一本如此妙趣橫生，并且很有見地的學習指南。我希望本書能夠幫助設計者擺脫傳統(tǒng)的“講課，考試”教育方式，使學習者從填鴨式教學和應試教育中轉變過來。誠然，我們別無選擇，只能從這些教育方式中進行學習。但不能表明這就是正確的教育方式。不知大家是否看過JayLeno誷 Jay Walking或Are You Smarter Than a 5thGrader？這些節(jié)目足以證明我們的傳統(tǒng)教育做得并不好，是時候對它進行改進了，使之更適合學習者。
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