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user: 4. 主动学习效果的解释 4.1. 主动控制对记忆的影响 对于主动学习带来的学习效果提升，研究者发现记忆的增强是其中不容忽视的一环。例如，幼儿正在翻阅一本故事书，在某个时刻，看到一张自己感兴趣的图片，于是向照顾者寻求图片中物体的名字，其关键在于儿童自己，并非父母或老师，通过选择和行动控制了学习顺序和节奏，与被动观察相比，这种主动的自我导向学习显著增强了记忆，提高了儿童对材料的编码和保持能力(Gureckis & Markant， 2012; Markant， Dubrow， Davachi， & Gureckis， 2014)。Partridge，McGovern，Yung和Kidd (2015)测量了3~5岁幼儿完成学习任务后立即进行再认测试的成绩，发现学习任务中主动选择幼儿再认的正确率更高，证明了主动学习能提升3~5岁幼儿的短时记忆。 在以往探究主动控制与接受指导学习效果的研究范式中，存在一个明显问题，即指导条件下实验者提供的信息可能与主动条件下学习者获取的信息不一致，因此无法解释学习表现的差异到底是由不同学习方式引起的，还是信息差异造成的。对此，Voss，Gonsalves，Federmeier，Tranel和Cohen (2011)设计了匹配实验范式(yoked experimental design)，将学习结果和操控效果区分开，主动学习者在学习期间控制信息流，匹配者观察对应主动者的学习过程，即匹配者的信息来源于主动者而非实验者，以此控制信息输入。这种实验设计不仅对提升主动学习的实验严谨性提供了重要的范式参考，更进一步证明了主动控制能优化记忆表现。 Ruggeri，Markant，Gureckis和Xu (2016)基于匹配实验范式，将6~8岁儿童分为两组，分别完成主动条件和被动匹配条件下的图片学习任务。主动条件下的儿童能够自主选择学习的图片且学习时间由自己控制，被动匹配条件下的儿童学习图片的顺序和时间由对应匹配的主动条件儿童提供。任务完成后立即进行记忆再认，发现主动控制条件下的记忆表现更好，一周后进行记忆任务重测发现主动条件下再认的图片数量与被动匹配条件下相比更多，即这种记忆优势在学习和测试间持续保持了一个星期的时间，同时证明了主动学习方式对短时记忆和长时记忆的提升作用，且这种作用对学龄期儿童同样有效。主动学习提升记忆的优势可能一直持续到成人阶段，Cherney (2008)考察了314名大学生对不同等级课程内容的自由回忆，最常列出的项目是通过主动学习习得的概念，说明了主动学习对学生课程内容的记忆同样具有提升作用。对于这其中的过程，Markant，Ruggeri，Gureckis和Xu (2016)认为，确定基于目标导向探索的精细编码、提高选择性注意的协调和编码、基于现有记忆材料的适应性选择和元认知监测等一系列不同的认知调节机制是主动学习能提升记忆表现的关键。 4.2. 主动学习中的信息控制 在学习过程中能控制信息被认为是主动学习不同于被动接受学习的重要方面。研究者发现在进行信息搜索时，7岁、10岁儿童利用信息的层次结构处理任务比随机处理更加高效，且他们的初步搜索效率不低于成人。但成人一旦获得足够的信息来解决任务，就立刻停止搜索，儿童却因为不成熟的策略能力和无法关注最相关的信息仍处于继续搜寻状态，因此成人在信息搜索中的步骤更少且更有效(Ruggeri， Lombrozo， Griffiths， & Xu， 2015)。为进一步探究个体主动控制信息的过程，认知科学研究者采用人工智能中机器学习的方法，通过计算机辅助实验室操纵对成人的信息控制展开了更细致的研究。 研究发现，当个体能自主选择信息查询时，学习效果会更好。Castro等人(2009)通过计算机模拟出一个形状能由尖变圆的外星蛋，要求被试尽可能准确地找出两种蛋形的类别边界。研究设置了随机、人类主动、混合人机学习三种条件，随机条件为被动观察，信息来源于计算机呈现的样本数据；人类主动条件为被试自主选择信息查询；混合人机学习条件是由计算机通过主动学习算法选择样本，人类观察样本决定边界。结果发现：当计算机抽样信息的错误数据较少时(即低噪音水平下)，主动选择样本标记的被试比被动观察随机样本的被试错误率更低、表现更好，但人类主动条件和混合人机条件的表现没有显著差异；当抽样错误数据较多时(即高噪音水平下)，被动观察和主动学习的表现没有差异，机器辅助人类主动学习的表现更好。总体而言，研究者认为人类通过主动选择信息查询这种方式比获得随机数据能更好、更快地学习，在学习环境更加复杂的情况下，虽然人类主动学习的优势减小，但他们能够通过利用机器主动学习算法选择的数据来增强学习表现。 同时，研究者发现，与被动接受假设检验相比，主动选择的个体采用抽样信息能显著提高类别边界的学习效率。Markant和Gureckis (2014)采用了“打水漂”的社会学习情景，将主动选择和被动接受假设检验两种方式下被试推断石头的平坦度(从平坦到圆滑)与其在水面上跳跃或下沉的结果进行对比。研究发现，与被动接受计算机随机生成的训练数据以及接受匹配的主动控制者所选择的数据这两种方式相比，主动者使用较少的试验就能获得较低的误差率，因此学习效率更高、更具优势。 上述实验仅能改变石头的平坦度这一个维度，在此基础上，研究者进一步采用多维的感知类别学习任务，探究对于不同的假设类别结构两种学习方式是否仍具差异。实验要求被试调节环形电视天线的大小和角度两个维度，以接收两个电视频道中的一个，并使用两种类型的抽象类别结构任务：基于规则的结构(最优分类规则是沿单个维度的标准)和信息整合结构(最优分类规则是沿两个维度值的线性组合)。结果发现，无论是外显的基于规则的类别学习，还是内隐的信息整合的类别学习，主动选择者都比被动接受者更快、更准确的获取目标边界，且抽样偏差的错误率更小，再一次证明两种学习模式的差异在于基于假设的抽样偏差，主动选择学习者能够进行有效的信息查询来减少偏差，支持自身学习。 除类别学习任务外，主动学习模型还表征出人们在因果关系中筛选信息或进行决策的过程和使用策略。Bramley，Lagnado和Speekenbrink (2015)设计了一个交互式计算机任务，要求被试通过自由选择多个干预措施来学习概率因果系统的结构。结果发现：大多数人都是有能力的主动因果学习者，他们能从大量选项中选择有用的信息干预措施，并使用这些选项在多个学习实例中逐步改进自己的因果模型，这说明主动学习者不仅善于选择处理信息进行干预推断，并且能在这个过程中再次进行深入学习。Parpart，Schulz，Speekenbrink和Love (2017)利用主动学习模型来预测成人的决策策略，通过结合不确定性信息的抽样行为来确定哪种认知模型最能表征人类的偏好决策，发现人们很大程度上遵循基于权重的全信息学习策略(即根据重要性对特征进行权衡，例如逻辑回归或加权模型)，而不是使用采纳最佳(Take-The-Best， TTB)排名的启发式学习策略，反映了主动学习者在决策信息搜寻上的特点。总之，在探索复杂相互关系中的因果结构时，研究者们期望从计算机层面，通过机器学习建立因果模型，去理解学习者是如何在因果系统中通过选择、查询来主动获取信息并进行干预的，从而阐明复杂场景中的人类探索行为(Bramley， Dayan， Griffiths， & Lagnado， 2017; Schulz， Bertram， Hofer， & Nelson， 2019)。 总之，通过匹配实验范式，研究者们证明了主动控制能提升个体的短时及长时记忆，同时结合机器学习领域通过计算机模拟个体学习行为，发现主动学习者的优势主要体现在对信息的主动控制上，在假设检验时会进行更有效的信息查询，在搜寻信息时更多遵循复杂的全信息学习策略，这为主动学习提升学习效率的机制解释提供了有力的证据。