拉面馆馆长

         一、为什么需要Anki           现在我们知道  引发E-LTP刺激行为  的 合意困难 行为。比如说回忆、间隔、交错。以及组合起来的学术界封神的 连续重学 。          数学类的知识，回忆时涉及的神经元是一片一片的， 比如圆的各种性质之类的。英语的知识，比如“Apple是苹果”，回忆时涉及的神经元是一块一块的。前者回忆的 认知负荷 较高，后者回忆的认知负荷较低。           所以连续重学 技术，刚开始尝试的话，可以试着应用在 “Apple是苹果” 这样的简单信息上，就变得很轻量，防止 认知负荷过载 。体验一下效果。          但是这里有一个问题。间隔时间的管理——我要几天后才来重新进行回忆测试？以及数量上的管理——当有1000个内容的时候，哪些是需要今天回忆的？哪些是明天的？          这就是Anki解决的问题。          二、Anki介绍          Anki是什么。你可以当作就像你以前刷单词那样的软件。刷卡不就是回忆练习咯。但不同之处是，单词卡可以你自己做。以及一个人们说很先进的FSRS算法。         据我所知，FSRS算法听说算一个很不错很智能的算法，考虑到了很多东西，据说还会根据你的复习情况，给你来个个性化的间隔时间安排。总之，就是它管间隔时间的，然后半年点一下那个“参数优化”的按钮，让它重新意识一下你的复习情况，这样子。          如果一个词你在抽认的时候，想不起来了，点那个不记得的按钮。它就当作“学习中”的卡，你需要重新“学会”。这也符合 连续重学 的说法。          三、Ank...

            “连续重学”（Successive Relearning）。这个概念来自 Katherine A. Rawson 和 John Dunlosky 在 2013 年左右的一篇著名论文《The Power of Successive Relearning》。          说白了，就是 引发 E-LTP级别的神经刺激 的行为 里提到的  回忆练习(Retrieval Practice)、间隔练习(Spaced Practice)的组合版。但是加上了“达标测试”。也就是如果达标，过，如果不达标，重新学习，直到达标。比如达标的条件可以设定为，3次回忆都正确才算过关。          至于 间隔的时间嘛，我也不是很清楚，2天后？5天后？我不清楚。但每次正确后，可以增加间隔的时间。这样子。         优点就是效果好。缺点就是初始阶段 认知负荷 高，处理不好容易认知过载。不过，越往后回忆越轻松。         该方法被公认为 合意困难 的最佳实践。这是目前科学所知道的、公认的，最高效的，学习法。（或者说记忆法？）

         首先我们知道  E-LTP级别的神经刺激  是在说什么了。          相关的现实行为，其实就是  认知负荷理论 里提到相关加工，也是 合意困难 ，或者说是 ICAP层级 的I层级和C层级。          一、“回忆 ”行为分析          比如说，一篇文章读完后，不管。就是ICAP之P层，也就是STP级别的神经刺激，马上就忘掉。如果读完后，回忆一下，然后回去再看看，就是E-LTP级别的神经刺激，足够触发记忆反应了，虽然在ICAP里被称为A层。但如果回忆是用自己的理解自己的话来说的话，在ICAP里就跳到C层了。          这里我要点出的一点是，现在主要讨论的是“主动回忆”这个动作，说这个动作是上了点强度的相关加工，触发了E-LTP级别的神经刺激，导致初级记忆反应产生。          二、“理解”行为分析           但其实，需要补充一点，学数学的“理解”这个行为，同样具有E-LTP级神经刺激的效果。比如说，数学的东西，理解过后，不需要像英语那么死记硬背却能记得牢固一些，就是这个原因。这是ICAP的C层级。          而这里我加上了“数学的”这个形容词。这里不是多余。因为“故事”的理解不怎么费力，相关加工的认知负荷低，ICAP的P层级，所以不触发记忆反应。很轻松。          而且，学数学的理解，这里也要进一步说明，避免歧义。          举个例子。          A： 你看着老师在黑板上一通行云流水的推导，或者看着书上严密的例题解答。你看的时候顺着逻辑走，频频点头：“嗯，这一步成立，下一步也成立。我理解了”。流...

         该理论的意义在于，方便沟通。就像对人们把H2O说成水一样，没有新东西，仅仅是起到方便常人理解而已。不是我发明的，学术界的东西，你可以去验证。          一、认知负荷          其实就是 工作记忆容量 这里提到的“组块” 。负荷，听起来有重量之类的意思。有了“认知负荷”这个词之后，就可以很方便地对懂的人说：这则信息对我来说，认知负荷过高了，导致认知负载（工作记忆容量那篇里面提到了）。          二、总认知负荷          总认知负荷，就是字面意思：总重量。说详细点，大概就是执行一个认知任务时候的总阻力。比如说，如果这个总负荷超过工作记忆容量，大脑宕机、猪脑过载、“我是猪”，之类的效果。          论文的那个老爷子说，总认知负荷 = 内在负荷 + 外在负荷。这个公式看起来很漂亮，但其实你可以当作骂人、抱怨用的一个东西就行了。          最开始的定义是，内在负荷，是这份知识本身的客观固有难度，比如1+1、微积分；外在负荷，是获取这份知识时的无谓干扰，比如教材很差、老师说话有口音。          后来内在负荷的定义变化了，但外在负荷的定义没变。后来的内在负荷的定义变为：执行这个认知任务的有效负荷。于是这个漂亮的公式这就变成非常主观的东西了。明显的有效和无效当然很好区分，但暧昧的地方就任意发挥了。          如果你觉得学习环境很糟糕、教材很差，你就文雅地可以说，老师的教学方式、教材的外在负荷很高。          总之，因此，这就是一个沟通用的东西，不用太纠结。 或者说，这个理论，让这工作记忆容量和组块两个说法的“认知负荷”变小了，容易理解了。这样子。     ...

         一、神经元、信号传递简介          突触，是一小块的区域名称，而不是一个部位。简单来说，一个突触，是 轴突末梢 + 一小块空白的地方 + 树突 （Dendrites）。这块空白的地方叫突触间隙（synaptic cleft）。突触区域的轴突末梢部分，叫突触前膜/突触前细胞；树突部分，叫突触后膜/突触后细胞。          突触长这样。其中带了颗粒的圈圈叫突触小泡，里面的颗粒就是神经递质。 （图来自英语版wiki）           信号大概是这么传递的，神经元->突触->神经元。也就是电信号=>化学信号=>电信号。化学信号部分，就是图中那样神经递质传播过去的：从突触前膜，把突触小泡中的神经递质拿出来，扩散到突触间隙；突触后膜的受体收到了神经递质，然后产生电信号。          信号的开头的话，是感觉神经元，比如眼睛，收到了光信号，转成电信号，随着神经元所属的神经系统把信号传递到脑子里去，触发对应的东西。比如看到老虎激发一下“战与逃”反应，让你快跑。或者说，看到Apple，触发了苹果的相关记忆之类的，于是意识中浮现出了一个苹果的样子。          脑子把信号传递到手上、肌肉上，那部分好像叫运动神经元。而回忆记忆什么的，似乎叫中间神经元。树突和轴突不一定有，比如有的感觉神经元就不一定有接收信号用的树突。          脑子中的“中间神经元 ”连起来的一小片，就叫神经回路。          二、神经元与现实联系、记忆相关的简要介绍          当我们第一次知道Apple是苹果的时候，刺激了一下相关的神经回路。这时候就像少有人走的路，杂草丛生，很难走。所谓“难走”，其实也就是，突触前膜放神经递质的单位较少、突触后膜接收神经递质的...

            合意困难（Desirable Difficulties）。1994年，由UCLA（加州大学洛杉矶分校）的心理学家Robert Bjork提出。 提取强度（Retrieval Strength）： 现在、立刻、马上能把一个知识点想起来的能力。 存储强度（Storage Strength）： 这个知识在大脑深处扎根有多深，未来会不会忘。           轻松的学习（如反复看书、刷划线重点）： 只是在提升提取强度。因为书就在眼前，或者刚看完，你当然能想起来。这让你感觉良好，但它的存储强度极低，考完试立刻忘光。           困难的学习（如合上书默写、做测试）： 在故意触发“提取失败”的窘境。大脑在疯狂搜寻记忆时，付出了巨大的努力，这种“困难”会向大脑发送强烈信号——“这个信息很重要，必须牢固存储！”从而极大地提升了存储强度。           在学习时，那些让你感到“痛苦、烧脑、进展缓慢”的障碍，只要在合理的范围内（合意），反而能让你的最终记忆和理解极其深刻。比如，回忆，这个动作，令人感到痛苦，但这个动作让记忆相关的神经元生长。 附： 心理学公认的4种“合意困难”手段 回忆练习(Retrieval Practice)。看完后合上书，白纸默写核心概念/课后检测）。 间隔练习(Spaced Practice)。一天背10小时方案，拆成，今天2小时，3天后1小时，1周后再复习。 交叉练习(Interleaving)。不一下午只练一种题型，交叉着来。 改变学习环境 (Environmental Variation)。今天在书房学，明天去图书馆，后天去咖啡馆。甚至换个字体和排版。

         工作记忆容量和组块的概念， 出自两篇论文，第一篇： Miller, G. A. (1956). The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information. Psychological Review, 63(2), 81–97. https://doi.org/10.1037/h0043158 ；第二篇： Cowan, N. (2001). The magical number 4 in short-term memory: A reconsideration of mental storage capacity. Behavioral and Brain Sciences, 24(1), 87–114. https://doi.org/10.1017/S0140525X01003922 。           工作记忆容量（Working Memory Capacity）。即，人一次能处理的最大信息的量。缩写WMC。           人类的工作记忆容量是很有限的，约3~5个组块（Chunking）。组块的量很主观，同一个知识，对每个人来说组块不一样。          举个例子。           现在需要记忆 “C - N - N - F - B - I - I - B - M” 9个字母。对于一个不懂英语的人来说，这是 9 个毫无关联的独立字母。此时，是 9 个独立的组块，这超出了WMC的极限（3~5），所以记忆负担很大，一下子记不住。          而对于英语很熟悉的人来说， “CNN（新闻网） - FBI（联邦调查局） - IBM（科技公司）”，则是3个组块，在WMC的可承受范围之内，所以记忆起来就很轻松。         ...

原文： https://gemini.google.com/share/06222773cab1 提问内容： 感觉目前我的学习法是ICAP之C层级。 阅读教材，然后梳理成自己的结构。 对我来说，耗费精力巨大。感觉，1.5小时的清醒状态，才能炼成一个小小的点。 时间不够，但觉得不这么做又心里不踏实。 也许只是我目前只会这个层级的学习法。 感觉并不太实用于现实中。  请结合科学最前沿，从效率性能比，也就是性价比角度，最佳的学习术、学习策略是？ 价值、可行性高到低排序，并打分、百分比让我知道程度。 顺便举一些不同技能的例子帮助我理解。 Gemini DeepResearch回答内容： 认知效率与性价比的最优化：基于前沿认知科学的高效学习策略评估报告 引言 在当今知识爆炸与高度复杂的终身学习环境中，学习者普遍面临着认知深度与时间资源之间的尖锐矛盾。根据目前的学习科学观察，许多追求深度的学习者倾向于采用“阅读教材并系统化梳理为自身逻辑结构”的模式。这种学习方式在认知科学领域被广泛归类为ICAP（Interactive, Constructive, Active, Passive）框架中的“建构性”（Constructive，即C层级）学习模式。然而，大量实践与用户主观体验表明，长期且单一地依赖C层级学习法往往会导致极高的认知消耗。投入长达1.5小时的高强度清醒专注，最终却仅能提炼出微小的知识点，这种现象不仅反映了学习者在工作记忆管理上的严重超载，也暴露出传统建构性策略在“效率性能比”（即性价比，ROI）上的根本性不足。 更值得关注的是学习者在这种模式下产生的矛盾心理：尽管深知时间匮乏且该方法实用性存疑，但一旦停止这种高耗能的自我知识结构梳理，便会产生强烈的“不踏实感”。本报告旨在全面解构这一现象的深层心理与生物学机制，并结合神经科学、教育心理学及认知科学的最前沿研究，对现有的各类学习术和学习策略进行穷尽其细节的实证评估。通过对各种策略的内在价值、可行性及时间转化率进行严格排序与百分比量化，本报告将构建一个最具“性价比”的现代高效学习矩阵，并针对不同维度的技能提供详尽的应用范式，以期彻底打破耗时低效的认知瓶颈。 一、 ICAP框架“C层级”效能瓶颈与心理机制解构 要从根本上优化学习性价比，首先必须透彻理解当前学习模式缘何导致巨大的精力耗散。ICAP框架由认知科学家Mic...