How to turn information into intelligence | Barbara Oakley

Summary

Скрипт видео раскрывает концепцию 'ложного эффекта', подчёркивая важность двух нейронных сетей, используемых при восприятии мира: 'фокусного режима' и 'диффузного режима'. Обучение включает в себя переключение между этими режимами для эффективного понимания и запоминания информации. Создание 'нейронных блоков' через повторную практику ключевых задач является ключевым для освоения новых навыков и достижения экспертизы в любой области, включая математику, языки и искусство.

Takeaways

• 😀 У нас есть два разных способа восприятия мира, использующих разные нейронные сети.
• 🧠 Когда мы впервые начинаем учиться чему-то, мы фокусируемся и активируем task-positive networks.
• 🔄 Если мы испытываем разочарование и сдаемся, активируется другая нейронная сеть - default mode network.
• 🚶‍♂️ Переключение между режимами фокуса и диффузным режимом помогает в процессе обучения.
• 📚 Процесс обучения включает в себя переходы между фокусированием и расслаблением.
• 🔍 Создание хорошо проработанных нейронных шаблонов, или нейронных кусков, важно для обучения.
• ♟ Чем больше таких шаблонов, тем выше уровень мастерства в той или иной области.
• 🔄 Для эффективного обучения важно практиковать чередование техник, а не однотипные повторения.
• 📝 Решение сложных задач повторно помогает закрепить нейронные шаблоны.
• 🔗 На экзамене можно связывать различные нейронные куски для решения новых задач.

Q & A

Что такое 'эффект ложного впечатления' и как он связан с процессом обучения?

Эффект ложного впечатления - это когда человек не осознает, что существует два разных способа восприятия мира и обработки информации, которые активируются в разных ситуациях. В контексте обучения, это означает, что когда человек сосредоточенно изучает что-то, он использует 'фокусированные' нейронные сети, но когда он отвлекается или отдыхает, активируется 'режиссура по умолчанию', которая может обрабатывать информацию в фоновом режиме, что может приводить к неожиданному разгадке.

Какие две нейронные сети участвуют в процессе обучения?

В процессе обучения участвуют две нейронные сети: 'фокусированные' сети (task-positive networks), которые активируются при сосредоточенном изучении, и 'режиссура по умолчанию' (default mode network), которая активируется, когда человек отвлекается или отдыхает.

Почему человек может испытывать раздражение при изучении?

Человек может испытывать раздражение при изучении, потому что использует только 'фокусированные' нейронные сети для анализа материала, но это не тот тип нейронных цепей, который подходит для понимания и осмысления материала.

Чем отличается 'фокусированный режим' от 'диффузного режима'?

Фокусированный режим активируется при сосредоточенном изучении, используя 'фокусированные' нейронные сети, в то время как диффузный режим включает 'режиссуру по умолчанию' и связанные нейронные сети, которые активируются при отдыхе или отвлечении внимания от задачи.

Какой термин используется для обозначения хорошо упражненных нейронных шаблонов, которые вызываются при необходимости?

Для обозначения хорошо упражненных нейронных шаблонов, которые вызываются при необходимости, используется термин 'нейронный чанк' (neural chunk).

Почему важно создавать 'нейронные чанки' при обучении?

Создание 'нейронных чанков' важно, потому что это позволяет легко вызывать и применять знания в нужный момент, делая их автоматически доступными и упрощая процесс решения задач.

Какую теорию раскрывает важность 'нейронных чанков' в обучении?

Теория чанкинга (chunking theory) раскрывает важность 'нейронных чанков' в обучении, подчеркивая их роль в формировании автоматических и хорошо упражненных нейронных шаблонов.

Каким образом практики влияют на развитие 'нейронных чанков'?

Практика влияет на развитие 'нейронных чанков', упражнение и повторение ключевых задач или паттернов, что позволяет создавать автоматические и хорошо упражненные нейронные шаблоны.

Почему неверно полагать, что слишком много практики убивает креативность?

Это неверно, потому что правильный вид практики, такой как интерлейвинг (переключение между разными техниками), может усилить обучающий эффект и не убивает креативность.

Как можно эффективно практиковать, чтобы развивать 'нейронные чанки'?

Для эффективной практики разработки 'нейронных чанков' рекомендуется решать ключевые задачи 'холодным', сначала без подсказок, затем повторять их решении через некоторое время, чтобы укрепить упражнение и создать автоматические шаблоны.

Какое значение имеют 'нейронные чанки' для экспертизы в определенной области?

Для экспертизы в определенной области 'нейронные чанки' обладают большим значением, так как они представляют собой упражненные шаблоны, которые позволяют экспертам быстро и эффективно решать задачи в своей области.

Outlines

00:00

🧠 Нейральные сети и способы восприятия мира

В первом параграфе обсуждается идея о том, что у нас есть два способа восприятия мира, которые активируют разные нейральные сети: 'фокусный режим' (task-positive networks) и 'режимы расслабления' (default mode network). Автор объясняет, что когда мы изучаем что-то новое, например, математику, мы сначала фокусируемся, используя 'фокусный режим', но если не можем понять, то отступаем и активируем 'режимы расслабления', которые работают в фоновом режиме. Это позволяет нам внезапно понять материал, который раньше казался сложным. Также упоминается концепция 'нейронных блоков' (neural chunks), которые являются важными для эффективного обучения, поскольку они позволяют быстро воспроизводить знания в нужное время.

05:04

📚 Практика и формирование нейронных блоков

Второй параграф рассматривает важность практики в обучении. Автор утверждает, что правильная практика, такая как интерлейнинг (перемешивание) различных техник, не убивает креативности, а наоборот, способствует ее развитию. Приводятся примеры из математики, где важно не повторять одни и те же задачи без разнообразия, а работать с разными типами проблем, чтобы формировать 'нейронные блоки'. Автор рекомендует подход, когда после решения сложной задачи, студенты должны несколько раз решать её 'холодным', то есть без подсказок, чтобы усвоить материал глубоко. Такой метод обучения позволяет создавать автоматические нейронные блоки, которые позволяют быстро решать проблемы на экзаменах, даже если они не встречались ранее.

Keywords

💡ложное эффект

Это концепция о том, что у людей есть два разных способа восприятия мира, два разных нейронных сетей, которые активируются при восприятии. В контексте видео это означает, что когда человек учится, он может переключаться между двумя режимами мозга: 'фокусный режим' и 'режим расслабленности'. Пример из скрипта: когда вы сдаетесь и отвлекаете внимание, активируется 'режимы по умолчанию', что может привести к неожиданному осмыслению информации.

💡нейронные сети

Термин, обозначающий системы мозга, отвечающие за восприятие и обработку информации. В видео упоминается, что при изучении мы переключаемся между 'задача-положительными' сетями и 'режимы по умолчанию'. Пример: 'задача-положительные сети' активируются при фокусировке на задаче, в то время как 'режимы по умолчанию' активируются, когда мы отвлекаемся от задачи.

💡фокусный режим

Это состояние мозга, при котором мы сосредотачиваемся на конкретной задаче. В видео говорится, что в этом режиме мы используем небольшую часть мозга для анализа материала, но это не всегда эффективный способ понимания. Пример: 'фокусный режим' активируется, когда вы сидите и изучаете математику.

💡режимы по умолчанию

Это нейронные сети, активирующиеся, когда мы отвлекаемся от задачи и расслабляемся. В видео говорится, что в этом состоянии происходит обработка информации в фоновом режиме, что может привести к осмыслению. Пример: после того, как человек сдает задачу, 'режимы по умолчанию' могут продолжать обрабатывать информацию, что может в итоге привести к 'эффекту ложного'.

💡нейровые кусочки

Это термин, обозначающий устойчивые шаблоны нейронных связей, которые формируются при изучении. В видео говорится, что создание 'нейровых кусочков' - это важное условие обучения. Пример: 'нейровые кусочки' формируются, когда человек учится парковаться машиной или решает математические задачи.

💡обучение

Процесс приобретения знаний, навыков или поведения. В видео обсуждается, что эффективное обучение включает в себя переключение между 'фокусным режимом' и 'режимом расслабленности'. Пример: 'обучение' включает в себя не только изучение, но и периоды отдыха, когда мозг продолжает обрабатывать информацию.

💡моделирование знаний

Это способность мозга представлять и решать задачи на основе уже приобретенного опыта и знаний. В видео говорится о том, что 'нейровые кусочки' позволяют быстро решать задачи, не требуя активного анализа. Пример: после того как 'нейровые кусочки' сформированы, решая задачи, вы можете 'подумать' о том, как решить их, и автоматически применить знания.

💡практика

Активность, направленная на улучшение навыков или умений через повторение. В видео подчёркивается, что правильное практикирование - это важный аспект обучения. Пример: практикирование 'нейровых кусочков' в математике или музыке улучшает автоматизм и скорость решения задач.

💡интегрированная практика

Техника обучения, при которой используются различные техники или методы в процессе обучения. В видео говорится, что интегрированная практика, включая различные типы задач, может улучшить обобщение знаний. Пример: в видео упоминается, что не следует повторять одни и те же задачи, а лучше перемешивать разные техники для улучшения обобщения.

💡неожиданное осмысление

Это момент, когда после периода отдыха или расслабления, человек внезапно понимает что-то, что раньше не мог. В видео говорится, что это может произойти благодаря работе 'режимов по умолчанию'. Пример: после того как человек сдаёт задачу и отвлекается, он может внезапно осмыслить материал, который не мог понять ранее.

💡экспертиза

Уровень знания или навыка, достигнутый в результате практического опыта и обучения. В видео говорится, что экспертиза связана с количеством 'нейровых кусочков' или шаблонов, которые человек может использовать. Пример: мастер шахматы или математик имеют большое количество 'нейровых кусочков', что позволяет им быстро решать задачи.

Highlights

People have two distinct neural networks for perceiving the world: task-positive networks and the default mode network.

Task-positive networks are activated when focusing on learning, while the default mode network is activated when attention is relaxed.

Frustration in learning can be due to focusing on the wrong neural circuitry for understanding the material.

Relaxing and shifting attention away from a problem can activate the default mode network, leading to insights and understanding.

Learning involves alternating between 'focus mode' and 'diffuse mode' for effective neural processing.

The concept of 'neural chunking' is crucial for creating well-practiced patterns for easy recall during learning.

Neural chunks are patterns that become automatic with practice, making complex tasks seem easy.

Expertise in any field is associated with a larger library of well-practiced neural chunks.

Chunking theory was first explored by Nobel Prize-winner Simon, who found a correlation between chess mastery and memorized patterns.

Interleaved practice, where different techniques are used, is more effective than repetitive practice of the same task.

Practicing difficult problems multiple times helps develop neural chunks, similar to practicing a song to perform it well.

The process of working through key problems repeatedly can lead to the automatic recall of solution steps.

Developing neural chunks through practice allows for the quick connection and application of knowledge to solve new problems.

The misconception that excessive practice kills creativity is debunked; the right kind of practice is beneficial.

Learning in various fields, including mathematics, languages, music, and physical skills, benefits from the development of neural chunks.

The importance of creating a well-practiced neural pattern for easy access when needed is emphasized for effective learning.

The process of learning is described as an iterative cycle between focus and diffuse modes, enhancing neural processing and understanding.

Transcripts

- A very important idea

that people are often unaware of in 'false effect'

that we have two completely different ways

of seeing the world, two different neural networks we access

when we're perceiving things.

So what this means is

when we first sit down to learn something,

for example, we're going to study math,

you sit down and you focus on it.

So you focus, and you're activating task-positive networks,

and then what happens is you're working away,

and then you start to get frustrated.

You can't figure out what's going on,

and what's happening is you're focusing

and you're using one small area of your brain

to analyze the material, but it isn't the right circuit

to actually understand and comprehend the material.

So you get frustrated, you finally give up,

and then when you give up and get your attention off it,

it turns out that you activate a completely different set

of neural circuits that's the default mode network

and the related neurocircuits.

So what happens is you stop thinking about it,

you relax, you go off for a walk, you take a shower,

you're doing something different

and in the background, this default mode network

is doing some sort of neural processing on the side,

and then what happens is you come back

and, 'voila!'

suddenly the information makes sense.

And in fact, it can suddenly seem so easy

that you can't figure out

why you didn't understand it before.

So learning often involves going back and forth

between these two different neural modes,

'focus mode' and what I often call 'diffuse mode,'

which involves loose, neural resting-states.

You can only be in one mode at the same time,

so you might wonder, 'Is there a certain task

that is more appropriate for focus mode or diffuse mode?'

The reality is that learning involves going back and forth

between these two modes.

You often have to focus at first

in order to sorta load that information into your brain,

and then you do something different,

get your attention off it,

and that's when that background-processing occurs.

This happens no matter what you're learning,

whether you're learning something in math and science,

you're learning a new language, early music, a dance,

even learning to back up a car.

And think about it this way,

here's a very important related idea-

here's a very important related idea-

and that is that when you're learning something new,

you want to create a well-practiced neural pattern

that you can easily draw to mind when you need it.

So this is called a 'neural chunk,'

and chunking theory is incredibly important in learning.

So, for example, if you are trying to

learn to back up a car,

when you first begin, it's crazy, right?

You're looking all around-

do you look in this mirror or this mirror,

or do you look behind you?

What do you do?

It's this crazy set of information.

But after you've practiced a while,

you develop this very nice sort of pattern

that's well-practiced, so all you have to do is think,

"I'm gonna back up a car."

Instantly, that pattern comes to mind

and you're able to back up a car.

Not only are you doing that,

but you're maybe talking to friends, listening to the radio.

It's that well-practiced neural chunk

that makes it seem easy.

So it's important in any kind of learning

to create these well-practiced patterns.

And the bigger the library of these patterns,

the more well-practiced,

sort of deeper and broader they are

as neural patterns in your mind,

the more expertise you have in that topic.

And chunking was first sort of thought of or explored

by Nobel Prize-winner Simon,

who found that if you're a chess master,

that the higher your ranking in chess,

the more patterns of chess you had memorized,

so you could access more and more patterns of chess.

So research began developing,

and what they found was that

the better your expertise at anything,

the more solid neural patterns,

what I called neural chunks, you have.

So, for example,

if you might know how to do mathematics very well;

well, you've got certain patterns related to multiplication,

and you've practiced quite a bit with them,

and so you can pull them instantly to mind,

and, likewise, division.

And then you go higher, so you've got calculus,

you've got the concept of the limit,

you've got integrals, derivatives.

And you've practiced with each one of those enough

so that it is almost like backing up a car.

All you have to do is think,

"Oh, I've got to take this derivative,"

and, boom, off you go.

You're taking the derivative, and it seems very easy to you.

So a challenge that we've had is,

for a long time, particularly in mathematics education,

it was felt that if you practiced too much,

that it would kill your creativity,

and that's actually not true.

You want to do the right kind of practice,

where you're interleaving and doing one technique,

and then trying that with another technique.

You don't want to just be doing the same thing

over and over again.

But practicing by-

here's a good way to practice developing a chunk:

Let's say that you've got a homework assignment,

that you've got this homework problem,

and it's a really difficult homework problem.

So, what do you tend to do?

Well, you do it and you turn it in.

That is the equivalent of you have just sung a song one time

and thinking that you know how to sing that song beautifully

in front of an audience.

Well, it doesn't work that way.

A good thing to do

when you're learning something that's difficult

is find, in math, key problems

and then see if you can work it cold.

If you can't, take a peek at whatever hints you need

to be able to finish working it.

Then maybe a little later, try working it again cold,

without looking at the answer.

And maybe you go further.

The next day, try it again.

Go a little further and practice it.

What you're trying to do is to develop the same patterns

that you would develop

if you practiced singing a song a number of times.

And if you do this with key problems in math,

or if you're learning a language,

key conjugation patterns, for example,

then those patterns become automatic.

So, for example with your problem,

after several days of practice,

you find you've worked it out enough times by pencil

that when you just look at the problem,

you can step through all the solution steps in your mind.

You've created a valuable chunk,

and so then when it comes test time,

and you've got maybe five, ten of these key problems,

so you can just look at 'em

and know what you're supposed to be doing.

Suddenly when you're taking that test,

you can pull this chunk up and connect it with this chunk,

and solve new problems you haven't seen before.

And it's really, really powerful technique is to realize

that all learning involves

getting these neural chunks together.