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【2025年08月17日】天气:晴
唔,今天也是拿学习随笔凑数的一天。
笔者试图通过中西方文化差异来讨论“认知成本”和“认知负荷”从而形成“认知节能”的学习模式。
前提是任何学习都需要付出认知努力,但效果差异体现在短期和长期呈现的认知负荷不同。
英文母语者,通过词根和26个字母学习单词,构成积累字符词库,其积极性在于初期投入学习的认知成本较低,消极性在于长期积累的信息量会造成认知负荷。
英语体系在字符层面,语言学家索绪尔提出“能指”“所指”“所指链”的概念,指每一个词对应一个具体的事物,能指和所指概念简化理解,就是apple就指苹果,但所指链可以不断细分,如红苹果,绿苹果,口感脆的苹果,库尔勒产的苹果等等,“所指”应情景描述需求会不断产生细分的“所指链”,在英语环境中,每个概念表达都会有相应的词组锚点,但由于新词不断地细分生成,词根的关联性就被破坏了,外推到学科理论的层面,呈现了学科分类的现象,学科之下也会细分派生新的概念,每个理论概念都对应专门的解释,在整体上不断扩充英语体系的字符库和知识库,结果就会像一座不断扩建的图书馆,虽然有索引导航和专区分类,但依然让人望而却步无处下手,学科分类的知识体系,积极性在于分门别类的深耕专研,研究成果可通过抽象逻辑明确描述宏观/微观现象的呈现机制,消极性在于分类学科间缺乏相关性及流动性低的困境,跨学科的知识整合难度大。
中文母语者,通过偏旁部首对常用字符进行学习,其消极性在于初期投入的学习成本较高,积极性在于长期的认知负担降低,现代常用字大约有4000多,文字库总体有10万之多,但中文可通过字序调整、词组、比喻、隐喻等组合表述,我们仅学会常用字已足够应对日常生活、学习和工作情景的需求,或许源于象形字演化而来,中文的偏旁部首很大程度上源于现象和意象关联,如艹,氵,对应草和水,意象可扩展到植物绿意盎然,江河湖海波涛汹涌,如火和灬,火不单指火本身,也作为偏旁,由火延伸热的意象,由灬来表示,烫、烈、烹等,由于这种潜在关联,中文使用者即使在生活中碰到一些不认识的字,也可以通过盲猜的方式获取一些基本信息,一两个不认识的字不会造成理解困扰,由偏旁部首关联的提示,再结合上下文情景的锚定,足以使读者对文本的理解偏差不至太大。
由于中文字符与现象和意象的潜在相关性,我们阅读文字的过程是视觉想象-意象锚定,如绿草如菌,读到这里第一联想的画面大概率是绿色的草地,而不会是一片绿色的菌子,“绿草如茵”这四个字不仅仅只是描述绿色的草地,字面之下还蕴藏着生机盎然等充满活力的情感表达,这是我们常说的“言外之意”,字面意思和言外之意的信息量被压缩成四个字符,以极简的字写丰沛的心,“你共人女边着子,争知我门里挑心”,可解读为“你共人好,争知我闷”,中文的浪漫是信短情长藏文拆字,这是独属于中文使用者的浪漫情怀。
唔,到此处笔者偏爱中文的也心藏不住了,容笔者简单的总结一下前面铺垫的信息,英语体系的优势在于早期学习认知成本不高,但从长期来看,随着词汇量的不断增加,学习所需的认知成本会积累成为认知负荷。中文体系则是相反的,初期认知成本较高,但从长期来看,随着理解的深化和灵活运用,学习所需的认知成本较低。中英两种语言体系,词根/偏旁部首都是隐性降低认知的线索,但英文体系的词汇量膨胀现象比中文更严峻,英文有更多已经与词根断裂的新造词,而中文则以字符灵活组合来部分减少词组量膨胀的问题,需补充的关键是,当英语使用者掌握希腊/拉丁词根时,可部分构建术语的关联性,而中文学习者忽视偏旁部首训练时,也将面临“言意断裂”的认知负荷,要义是灵活互补的学习。
在文化传播层面来说,英文体系因认知简单而易于传播,中文体系因认知困难而不利传播。
可落到具体的认知学习模式上,中文有独特的优势之处,如比喻可以把复杂的概念简单化理解,利于降低认知和交流的难度,意象联想可以跨界对比,可中文也有其短板,如由“言外之意”衍生的“词不达意”,传统诗文的美在于朦胧意境,而现代沟通所需的是精准表达,此时,取长补短的平衡就显得尤为重要。
对应人脑的两种思维模式——DMN和CEN,非专业的简化比喻一下,DMN的功能如想象力和创造力,把获取的未知信息与已知信息进行联想、关联和对比,孵化模糊的想法,CEN的功能如判断力和组织力,把由想象-创造粗加工的模糊想法,以线性逻辑组织结构化,其信息加工的过程,虽在大脑已完成了一遍,但以文本输出的形式表达出来绝不是多此一举,输出为得是降低大脑的认知负荷和记忆巩固,我们的大脑遵循能耗优化的原理,来应对处理不同的信息和事件,人脑的认知节能模式体现在,如果想要“记住”某些信息就必须反复使用它,死记硬背固然短期也能达到“记住”的效果,可随着时间拉长,人脑每天都有新的信息和事件需要关注,注意力的分散和信息使用率降低,会让多数后续未深化思考的信息失真,虽可能不是完全遗忘,但大概率只留存模糊印象。
在诸多学习方法中,都强调输入与输出的重要性,由想象-创造力粗产的“灵感”像水蒸汽,如未能以判断-组织力冷却阻止其蒸发,“灵感”很快就会汽化消失,而结构性文本地输出一遍,相当于把“灵感”暂时固化为雪花,而知识的冰晶需要雪花的沉积和凝结,唔,学习的过程需要反复的进行上述步骤的循环,简单串联一下,信息输入-关注或感兴趣的“问题”-想象-创造粗产模糊想法-判断-组织组合结构性想法-文本输出-获得信息反馈(同信息输入)-如此形成一个学习和思考的循环,当然这一循环过程,通过课本或者传统教育的学习模式中有些局限,因为在过去随时思考随时获得相应是困难的,但人工智能的出现,对个人尝试此学习循环有良性的促进作用,人工智能就像现代的“张怀民”,只要你有想法就可以找ta聊一聊,此“人工智能·张怀民”能与你畅聊天马行空的奇思妙想,这种乐趣分享本身既能促进学习的兴趣,也弥补了记背模式的短板,但笔者也要防范于未然地提示一句,无论是人与人或人与人工智能的沟通,个人都须对信息存有基本的判断力,不要盲目轻信也不要粗暴否定,学习和认知的拓展自会对信息的真伪度积累判别权重。 |
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