閱讀筆耕|《最高學習法》聲音的瓶頸效應與隨機共振

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掌握好這兩因子,避免對台下雙重打擊,而是要來一場雙倍精彩的聲音傳達。

作者:傑里德.庫尼.霍維斯(Jared Cooney Horvath)
譯者:陳錦慧
出版社:大田

《最高學習法》

覺得這本書以「最高教學法」來命名更為貼切,是站在「教學者」的立場而寫,和大部分書籍從「受教者」的角度出發不同,光憑這點就值得一讀;加上作者的神經科學領域背景,他指出的 12 個面向,背後都有實證研究支撐,令人信服。

不管是教與受教,都與「聲音」脫離不了干係,本文環繞這主題,援引書中相關介紹,也佐以個人經驗分享。



■ 聲音之間有瓶頸效應,閱讀也算數

無聲閱讀原來並非無聲,有個聲音發自你大腦深處,隨著你的視線讀出每個字。這和學習有什麼關係呢?

我們腦中負責理解口語的區域叫做布洛卡/威尼克網路(Broca/Wernicke network),所以雖然一開始是大腦的左右兩側(來自左右兩耳)處理基本聲音,但最後總會匯集到這個單一窗口,中間有一道「開關」叫做左額下迴,控制你的注意力要集中在哪一個聲音上,其餘聲音則被攔阻 ⇩。

資料來源:《最高學習法》書中插圖

這解釋了為什麼我們身處在嘈雜的餐酒館,同時聽見幾十種相互牴觸的聲音,卻還能輕易地鎖定目標,與好友們維持清晰的對談。

拉回主線,既然閱讀是一種有聲活動,勢必也與其它聲音相競逐

這對教學者的啟示是,如果你要進行簡報,那麼投影片不宜使用太多文字,推薦的做法是少量的關鍵字因為聽眾毋須在心裡默念,不必頻繁切換(布洛卡/威尼克)網路開關,減少注意力(在兩種聲音之間)轉換而產生的摩擦(錯失掉部分訊息)。

現在知道聲音(閱讀大量文字也算)之間有瓶頸效應,那麼抄筆記呢?

書中認為這個問題的答案取決於筆記的類型:表淺 vs 深度

前者的目標只求盡量記下最多內容,像是線上文字轉播,不會造成瓶頸,注重口說的聲音與次序,而不是背後的意義或故事;相反地,後者的目標放在理解並組織口說,從中提煉出更深奧的意涵,此時產生瓶頸效應,演講者的話語變成白噪音,雖然接收到的資訊量因而減少,但學習效果可能會比較好。

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🍀 我的回想 🍀
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憶起大學時期,在數理方面的課程最為明顯(微積分、統計學⋯⋯),許多人都低頭猛抄(表淺筆記),深怕遺漏老師的板書。但發現有一位同學,自始自終,全神貫注於講者,你可以想像他那雙手交握,偶爾才拿起筆的樣子;當然,大家都知道他是不想分心,可是會不會太極端?例如老師在「講廢話」的時候,可以把握機會拼命寫啊!

現在想想,書寫的內容是固定,之後也借得到,台上的人所講的話卻是應變的,那些貌似岔開主題的閒聊、評論,也許能幫助我們連結(連貫)更多資訊

⚠️ 注意力永遠鎖定演講者(的聲音)。


■ 隨機共振,你的信號可能是我的雜訊

另外一個長年困惑我的議題,也從本書得到解答。

「唸書的時候聽音樂究竟幫助或妨礙學習?」
「在嘈雜的咖啡廳唸書,甘有影?」

關鍵點取決於如何運用音樂(聲音)。

這邊出現一個看似嚇人卻不難理解的名詞:隨機共振。意思是如果在刺激(stimulus)上附加雜訊(noise),那個刺激就更容易被感知。舉書中例子,為圖片增加一層雜訊,使其更容易判讀,但也要拿捏尺度 ⇩。

資料來源:《最高學習法》書中插圖

音樂(聲音)也可以充當隨機共振來源,在大腦特定區域觸發某種型態,型態在我們的注意力網路(attention network)裡共振,利於專注並解讀相關資訊。但必須注意兩件事:

  1. 每個人的門檻都不一樣。
  2. 音樂(聲音)始終停留在雜訊狀態。
    必須有相當的可預測性,簡單地說就是單調,不至於變成「信號」去吸引你的注意力。

┌─────┐
🍀 我的回想 🍀
└─────┘
國三時光,上課鈴響,老師抵達教室門口的那一段空檔,班上通常是人聲鼎沸,特別喜歡這樣的鬧哄哄,讀起書來特別投入帶勁,有種「眾人皆醉我獨醒」之感。

週末假日,也樂於和死黨們相約,一起去麥當勞 K 書。有些人說那兒太吵了,我倒是把這片嘈雜視為水,如魚得水,的確每個人的門檻都不一樣。

⚠️ 你的信號可能是我的雜訊,(對聲音的)感受大不同。


■ 尾聲:來場雙倍精彩的聲音傳達

邁入職場,發現有些同事在台上講話很「平」,如果他的簡報又寫得密密麻麻的,無疑是雪上加霜。那聲音就像行駛在一條漫長的州際公路,道路又長又直,令人昏昏欲睡,聽者的注意力還得被「萬言書」給瓜分侵蝕。

希望來場出色的表現嗎?

大轉彎,讓聲音更出乎意料,是發出信號,而非雜訊,別讓它變成聽眾的隨機共振;細節不要一股腦兒貼在投影片(可以做成手卡,或是會後分送的講義)上,以圖片和關鍵字為主,聽眾不用默念,沒有瓶頸效應,讓聲音更一心一意的傳送。

多虧理解了聲音的瓶頸效應與隨機共振,掌握好這兩因子,避免對台下雙重打擊,而是要來一場雙倍精彩的聲音傳達。



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CC BY-NC-ND 2.0 授权

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