三、專家與新手在認知與學習上的差異

學習科學探究的成果，向人們展示出，在知識與信息的感知覺識別、記憶表征、提取應(yīng)用三個方面，專家與新手存在明顯區(qū)別。

（一）對專業(yè)知識感知和理解水平、模式識別的差異

感知覺與模式識別是學習科學一個重要的研究領(lǐng)域。認知心理學家依據(jù)信息加工的觀點對感知覺作了新的解釋，認為感覺是對信息的覺察，知覺是對感覺信息的組織及其意義的解釋。他們除了提出知覺組織、過去知識經(jīng)驗的作用、整體加工和局部加工等重大理論問題外，還重點研究了模式識別（或形之辨識）（pattern recognition）問題，建立了模式識別的理論。

當識別有意義的信息時，專家能夠挖掘其中隱含的條件和聯(lián)系，新手則不能。因此，國際象棋大師能夠知覺有意義的信息模塊，這影響到他們對新事物的記憶。在一個由競賽策略成分所支配的布局中，國際象棋大師能把一些棋局套路組合成模塊，專家可以借助認知加工原理，通過組塊使得自己的認知單位含量加大。而對于新手來說，由于經(jīng)驗的缺乏，以及缺乏層次分明的、組織完備的棋局套路結(jié)構(gòu)，盡管他們在認知加工過程中與專家一樣使用大約7±2個組塊，但是每個組塊的信息含量和加工單位是不同的。專家能識別新手沒有注意到的特征和模式的觀點，對學習者的學習有重要意義，學生在學習過程中應(yīng)注意提高自己識別有意義的信息模式的能力，對教師而言，應(yīng)為學生提供能提高他們識別有意義的信息模式的學習經(jīng)驗。　

（二）對專業(yè)知識記憶表征、思維加工和深度解讀能力的差異

20多年來，學習科學先后構(gòu)建了四種知識記憶與表征模型。即層次網(wǎng)絡(luò)模型，激活—擴展模型，特征比較模型，集理論模型。值得一提的是，層次網(wǎng)絡(luò)模型能更好地解釋專家的記憶表征。

層次網(wǎng)絡(luò)模型（hierarchical-network model）認為，人腦對語義的記憶是以網(wǎng)絡(luò)形式分層次存貯。邏輯的上下級關(guān)系分成若干層次，比如，鳥的下級概念為金絲雀和鴕鳥等，上級概念是動物，各層次的概念依次有連線相通，由此構(gòu)成一個層次網(wǎng)絡(luò)。其中的每一個概念都由其類屬關(guān)系和獨特的特征所表征，如金絲雀獨有的、不同于其他鳥的特征“會唱歌”、“黃顏色”，只貯存于“金絲雀”概念的節(jié)點。而所有的鳥都具有的共同特征“有翅膀”、“能飛”、“有羽毛”則只貯存于上一級“鳥”的概念節(jié)點。其余類推?？梢姡@個模型含有信息提取機制，具有相當?shù)耐普撃芰Α?/span>

層次語義網(wǎng)絡(luò)模型還揭示出，“金絲雀”和“鳥”之間的距離，要比“金絲雀”和“動物”之間的距離近，因此，層次語義網(wǎng)絡(luò)模型假設(shè)，判斷“金絲雀是一種鳥”，要比判斷“金絲雀是一種動物”的速度要快。同樣，檢索“鳥有羽毛”，要比檢索“鳥會吃”的速度要快，這種在時間上出現(xiàn)的差異，主要是由于層次語義搜索過程中的不同節(jié)點間的距離所導(dǎo)致。

專家與新手在知識組織與記憶表征方面存在顯著差異，專家是圍繞核心概念和“大觀點”來組織和記憶知識的，特定領(lǐng)域內(nèi)的專門知識之間已經(jīng)在頭腦內(nèi)建立了密切聯(lián)系，并且已經(jīng)構(gòu)成了一個高度抽象與概括的知識網(wǎng)絡(luò)，據(jù)此能夠?qū)π轮R與信息進行辨別、推理與評價，并從更高層次進行概括；而新手頭腦中的知識組織方式，則是一些相對較小的、分離的、概括度不大的知識單元，而且，這些單元的聯(lián)結(jié)往往是根據(jù)表面的相似性組織起來的。比如專家與初學者在解決物理學問題時，要求專家和初學者口頭描述他們用以解決物理問題的方法，專家常常提到能夠用來解決問題的主要原理或定律，連同為什么這些定律用在這個問題上和如何應(yīng)用這些定律的理據(jù)。反之，初學者極少用到物理學上的主要原理和定律，而是非常典型地描述他們所應(yīng)用的等式和等式運算的方法。

這種現(xiàn)象的出現(xiàn)，是因為專家是圍繞物理學上的核心概念和“大觀點”來思考問題，如牛頓的第二定律及其應(yīng)用，而新手則傾向于把物理問題的解決知覺為記憶、回憶和求解的公式運算。在解決問題時，專家根據(jù)解決問題的原理對問題進行分類，新手則根據(jù)表面特征對問題進行歸類。

（三）迅速靈活地提取應(yīng)用相關(guān)信息能力的差異

20世紀70年代初，紐厄爾和西蒙將計算機科學的術(shù)語產(chǎn)生式系統(tǒng)（production system）引入學習科學，用以說明人在解決問題時的程序。他們認為，人的信息加工是靠產(chǎn)生式系統(tǒng)來實現(xiàn)的。在一個產(chǎn)生式系統(tǒng)中，一個條件系列產(chǎn)生一個活動系列，即條件-活動（C-A）。例如，早上天氣預(yù)報說有雨你該如何辦？你在頭腦中存貯有解決這個問題的產(chǎn)生式系統(tǒng)：“如果要下雨— 那么就帶上雨傘”。這種產(chǎn)生式系統(tǒng)既對應(yīng)于一個問題解決的程序，又實現(xiàn)了認知歷程的形式化。況且引起活動的條件，除了外部刺激，還包括當前心理狀態(tài)即短期記憶保持的信息?？梢姡a(chǎn)生式系統(tǒng)突出了認知活動的整體性、內(nèi)在性和概括性。

專家具備與其領(lǐng)域或?qū)W科相關(guān)的巨大知識庫，但是只有子集知識才與具體問題關(guān)聯(lián)。專家為了找到相關(guān)知識，并非把所有知識都搜尋一遍，這種方法超出了工作記憶負荷。例如國際象棋大師僅考慮子集的可能走法，這些走法比低級棋手要高超。專家不但獲得知識、表征知識，而且能熟練的提取與具體任務(wù)相關(guān)的知識，因為專家的知識是條件化的，專家的知識庫含有大量的產(chǎn)生式系統(tǒng)，它涉及個體的經(jīng)驗對問題解決是否能產(chǎn)生作用。在提取產(chǎn)生式規(guī)則時，專家是自動的把圖式或表征應(yīng)用于某種適宜的學習情境中的，它的最大特點是不用語言陳述。當問題情境不同時，專家會自動運用自己發(fā)展與存儲在大腦中的圖式、問題表征和監(jiān)控技能來解決問題，專家在問題解決時，會自動在工作記憶中進行提取相關(guān)信息和執(zhí)行一系列認知操作。

通過對國際象棋大師和新手復(fù)位棋子的實驗研究，以及電子回路（Egan 及Schwartz，1979）、輻射學（Lesgold，1988）、計算機編程（Ehrich & soloway，1984）、數(shù)學（Hinsley 等人, 1977；Robinson & Hayes，1987）、物理（Glaser & Chi，1998）等領(lǐng)域的專家與新手解決問題的差異的研究，給我們許多重要的啟示。比如，大學生在學習與記憶時，應(yīng)根據(jù)“組塊原理”，圍繞核心概念和“大觀點”來組織和記憶知識，對學科領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)知識和信息，必須通過適當?shù)牟呗栽陬^腦內(nèi)建立密切的聯(lián)系，構(gòu)成一個高度抽象與概括的知識網(wǎng)絡(luò)，建立問題解決的產(chǎn)生式系統(tǒng)。

當前學習科學還沒有完全揭示出專家的知識組織方式及其規(guī)律。不過，專家在問題解決方面的幾個突出特征已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)，如表3—1[1]。通過專家與新手之間的對照、比較，我們可以找出差距，明確方向，不斷提高信息加工和問題解決的能力和水平。

表3—1 專家與新手問題解決對照表

為了了解和研究專家認知與學習的奧秘，需要系統(tǒng)地了解和掌握學習科學的基本概念、基本理論及其新進展。我們選擇當代學習科學成果中與大學生學習的特點和需要關(guān)系比較密切的內(nèi)容，著重介紹基于認知科學的信息加工學習理論；在信息技術(shù)支持下的當代建構(gòu)主義學習論；有助于提高學習者自我監(jiān)控能力的元認知理論。要求同學們學會運用這些理論來分析和解釋人是如何學習的，并以此指導(dǎo)和反思自己的學習過程，在大學學習的課堂中研究學習科學，不斷縮短與專家認知與學習的差距，找到信息時代通向成功學習之路的鑰匙，使自己的學習行為發(fā)生質(zhì)的飛躍。