У нас есть два совершенно разных способа обработки информации — сфокусированный и рассеянный. Им соответствуют два типа нейронных сетей, которые задействованы в процессе мышления. Как использовать это знание, чтобы учиться более эффективно? Объясняет специалист по обучению естественным наукам и математике Барбара Оакли.
Барбара Оакли (Barbara Oakley) — профессор Оклендского университета, доктор технических наук, автор научно-популярных книг об эффективных методах обучения, в том числе «Думай как математик».
Допустим, мы садимся учить математику. Чтобы сосредоточиться, наш мозг «включает» те нейронные связи, которые отвечают за активное решение задач. Поработав какое-то время и не найдя решения, мы начинаем чувствовать разочарование. Почему так происходит? В этот момент мы используем лишь одну из зон мозга — ту, что помогает нам проанализировать материал. Однако это не та его область, которая нужна для полного овладения материалом.

Перестав искать решение, мы расслабляемся, идем на прогулку, принимаем душ — одним словом, занимаемся другими, посторонними вещами. Наш мозг в это время продолжает обрабатывать поступившие в него сведения.
Вернувшись через какое-то время к решению задачи, мы можем заметить, что нам гораздо легче воспринять незнакомую информацию. Задание может теперь показаться совсем простым — даже удивительно, что не могли понять его прежде!
Обучение часто подразумевает переключение между нейронными связями разных типов, между сфокусированным мышлением и «рассеянным» режимом, в который мы обычно входим, отдыхая.

Для полного овладения материалом необходимо сначала сфокусироваться, чтобы «загрузить» информацию в мозг, а затем переключиться, чтобы мозг смог спокойно обработать ее в пассивном режиме. Этот принцип работает независимо от того, что мы изучаем: математику, естественные науки, музыкальную теорию, новый язык или танец. Тот же механизм работает, даже когда мы учимся парковаться задним ходом.
Обучаясь чему-то, мы, по сути, стремимся закрепить и усилить новые нейронные связи, чтобы они были легко доступны нам в случае необходимости. Такой вид обработки информации является ключевым в процессе обучения, согласно теории структурных единиц, или «порций» (chunk theory).
Вначале ехать на машине задом кажется ужасно неудобно. Вы не понимаете, куда смотреть — в правое зеркало? Или в левое? Или просто назад? Все инструкции предстают перед вами в виде бессвязного набора фактов. Однако со временем ваш мозг вырабатывает некую последовательность действий.

Эта процедура будет даваться вам так легко, что, возможно, вы даже сможете одновременно разговаривать с друзьями или слушать радио. Так активируется хорошо усвоенная «порция» информации. В любом процессе обучения важны подобные заученные наизусть схемы: чем больше наша библиотека структурных единиц информации, чем больше хорошо закрепленных практикой нейронных связей, тем более компетентными мы становимся в той или иной области знаний.

Теория порций впервые была предложена лауреатом Нобелевской премии Гербертом Саймоном. Саймон заметил, что успех гроссмейстера напрямую зависит от того, сколько шахматных паттернов он помнит и использует. В ходе исследований выяснилось, что чем более человек компетентен в той или иной области, тем более прочные нейронные связи сформированы его мозгом.
Например, чтобы добиться успехов в математике, вам нужно долго практиковать паттерны умножения. Когда вы усвоите эти принципы, вы обратитесь к паттернам деления. Затем — к математическому анализу, интегралам, производным.
Тренируя каждый принцип отдельно, как навык парковки задним ходом, вы доведете его до автоматизма. В итоге все, что вам нужно будет сделать, чтобы взять производную, — это просто дать мозгу соответствующую команду. Натренированный мозг воспримет это как несложное задание, не требующее дополнительного анализа.

Например, решив задачу лишь один раз, мы не можем быть уверены, что математический навык нами усвоен, — это то же самое, что спеть один раз песню и надеяться, что теперь вы сможете так же красиво спеть эту мелодию на публике.
Чтобы действительно разобраться в каком-то принципе, нужно последовательно применить его несколько раз. Если у вас не получается решить математическую задачу сразу, загляните в ответы и закончите задание, опираясь на подсказку. Затем, отдохнув, снова попробуйте решить похожую задачу, и вполне возможно, что в этот раз вы продвинетесь дальше. На следующий день попытайтесь еще раз. Наверняка вы снова продвинетесь дальше и сможете закрепить полученные знания практикой. Так развиваются определенные паттерны действий, независимо от того, занимаетесь вы пением или математикой.

Несколько дней поработав над задачей, вы обнаружите, что в ответственный момент сможете пройти через все этапы ее решения мысленно — в вашем мозгу уже образовалась «порция» информации и соответствующая нейронная связь.

Когда придет время тестирования и перед вами окажется десять одинаковых задач, вам достаточно будет одного взгляда, чтобы понять, как они решаются. Вы сможете извлечь из мозга нужную вам порцию информации и соединить ее с другой. Возможно, вам будет проще решить и более сложную задачу, построенную по принципу, который вы еще не освоили.
Важно понять, что любой процесс обучения — это создание и усвоение порций информации и навык их комбинирования.

В нашей Библиотеке вы можете прочитать обзор по книге Джонатана Хэнкока «Как тренировать память. Не думайте о памяти - лучше используйте её на все сто!» из которого вы узнаете о механизмах памяти и научитесь запоминать списки, слова и идеи, цифры и имена.

Источник