摘 要:根据现代认知心理学的研究成果,知识可分为陈述性知识和程序性知识,而前者又在知识学习中占据基础性地位。陈述性知识以命题为构成单位,具有抽象性、网络性、动态性的特点,正是以这些特点为基础,命题的习得与提取过程才能得以实现。而在实际学习当中,精深加工与组织又可作为有效改善学习效果必不可少的学习策略。对于成人学习者而言,对陈述性知识基本理论的了解与应用,将有助于其更好地遵循学习规律、掌握学习方法,进而提高学习效率。
关键词:陈述性知识;命题网络;精深加工;组织;成人学习
作者简介:贾凡(1980-),男,山西太原人,华东师范大学职业教育与成人教育研究所成人教育学专业2007级博士研究生,主要研究方向为成人教育基本理论。
中图分类号:G720 文献识别码:A 文章编号:1001-7518(2010)10-0039-04
现代认知心理学将知识分为陈述性知识(declarative knowledge)和程序性知识(procedural knowledge)。前者可称为“描述性知识,是个人能用语言进行直接陈述的知识。这类知识主要用来回答事物是什么、为什么和怎么样的问题”;[1](P.128)后者又叫做“操作性知识,是个体难以清楚陈述,只能借用于某种作业形式间接推测其存在的知识,它主要用来解释做什么和怎么做到的问题”。[1](P.128)其中,陈述性知识又在知识学习过程中处于基础地位。在认知心理学的研究成果中,对陈述性知识的基本原理和学习策略均有精辟的论述。基此,可以为成人学习者认识学习规律、掌握学习方法、提高学习效率提供有益的借鉴与启示。
一、陈述性知识的原理解读
(一)命题的基本内涵
就表面而言,人们的陈述性知识学习,可以被理解为人脑对外界或他人所表达的言语信息进行习得与记忆的过程。但事实上,作为记忆的结果,最终存储进我们长时记忆里的内容却并非这些言语信息的原貌,比如确切的词句使用或修辞手法等,相反,则是对言语信息所表达的抽象观念本身进行的记忆。在美国教育心理学家加涅(Gagné,R.)看来,这种沉淀下来的抽象观念本身就是命题,它才是陈述性知识的基本构成单位。[2](P.244)
命题虽然具有抽象的性质,但一个命题仍可分解为“一个以上的论题”和“一个关系”这两个有机结合的要素。其中,所谓“论题”就是命题所谈论的主题,它在语句中以名词的方式呈现;所谓“关系”就是对各个主题的限定条件,在一个句子当中,它具体表现为动词、形容词和副词。更为重要的是:一个关系就代表着一个命题,因此我们在一个句子中找到几个关系,就意味着有同等数量的命题存在。[2](P.244-246)
为了便于理解,可以举一个简单的例子进行说明,比如:在“美国前总统林肯通过自学几何来训练逻辑思维”这个句子中,通过对动词、形容词或副词的确认,共可找到三个关系,也就是说,这个句子可分解为三个命题,分别是:①林肯(是)美国前总统;②林肯自学几何;③几何训练了他的逻辑思维。对此,加涅通常用一个结点(或圆点)来表示一个命题,用直线来代表论题与关系之间的联结。如此,这个句子中的三个命题便可分别表示为如图1、图2、图3所示的可视样态。
(二)命题的网状结构
在长时记忆中,人脑所存储的命题并非以孤立的形式而存在,相反,它们总是通过共享同一论题的方式在彼此之间建立联系,并形成命题网络。还是以刚才的句子为例,如图4所示:命题①和命题②因“林肯”这一共同论题而发生关联,命题②与命题③又由于共享“几何”这一论题而联系在一起。而三个命题便以这种方式形成了一个命题网络(详细见图4)。当然,这仅是最为简单的一个例证,而在真实的人脑中,其所存储的命题网络还要更为庞大和复杂。
(三)命题的动态特征
一般情况下,人脑中的绝大部分命题都处于静息状态。只有当遇到需要解决的问题时,其中相关的那部分命题才会处于被激活的状态,并进入人的意识范围和短时记忆系统。当然,由于受人类短时记忆容量的限制,能够进入该系统的命题数量又总是非常有限。但是,这种激活状态却并不仅停止于此,而是会将之继续传递到与之共享论题的下一个命题之上,与此同时,原来被激活的命题又再次退出人的意识领域,并重新归于沉寂。就理想状态而言,一个被激活的信息便可以通过这种方式不停的甚至永远的传递下去,从而体现出命题及其网络结构的动态特征。
(四)命题的习得与提取
1.命题的习得。在进行陈述性知识学习或命题学习时,我们其实是用新命题对既有命题网络进行了激活,并用与之相关的旧命题与新命题之间产生联系,为新命题赋予更多的意义、提供更好的理解。在学习完成之后,又把新命题与旧命题一同存储到长时记忆中去,直至需要被使用时才会再次被激活并提取而出。
2.命题的提取。在平时的学习与生活中,当我们面临一个需要解决的问题时,其实就已经启动了命题的提取程序。此时,人脑首先会把这一问题转换为命题的形式,然后通过该命题中的论题在命题网络中对相关命题进行激活,并不断传递下去,直至找到正确答案(或命题)为止。最后,再把答案(或命题)以言语的形式表述而出。当然,如果在既有命题网络中没有存储现成答案的话,那人脑就会综合被激活过的命题进行“‘有根据的’猜测”,[2](P.304)以对答案做出推论。
二、陈述性知识的学习策略
就实际情况而言,人们在进行陈述性知识学习时,其真实的情形往往没有原理中所表述的那样“单纯”。这时,人们一般会采取一定的信息加工策略,以提高自身学习效率。对此,学者们的讨论又主要集中于两个方面,即精深加工的策略和组织的策略。
(一)精深策略
在日常的学习、工作与生活中,我们在对新命题进行记忆时,经常会为新命题增加一些相关的细节信息,以为之建立更多的联结,并将这些联结与新命题一起存储到长时记忆之中。在认知心理学家看来,“凡是与现在所学的信息建立起更多联系的这种增加或扩充的过程”,就可称其为精深的学习策略。[2](P.306)
无庸置疑,精深加工有助于增强人的记忆效果。这是因为:精深加工会为将来的回忆提供更多的信息提取通道,即使学习者已经忘记自己记忆过的某些信息,也可根据精深加工过的线索把它们间接的搜索甚至推论出来。
例如,假设在对“林肯通过自学几何来训练逻辑思维”这个句子进行记忆时,学习者可以加入这样一些精深细节:“林肯曾经做过律师”,“律师是善于辩论的”,“辩论需要通过逻辑训练来提高逻辑思维水平”,“逻辑思维水平可以通过学习几何和数学加以训练”等,并把它们与该句子形成联结,以一个被精深加工过的命题网络的形式加以记忆。在这次学习结束很长一段时间之后,我们对学习者提出“林肯是如何训练逻辑思维的”这一问题时,如果他已经忘记了“自学几何”这一答案,或者说,在他既有的命题网络中,在“林肯”和“训练逻辑思维”之间的联结已变得模糊不清或完全被遗忘,那么,这时他就可以从“林肯”这一论题出发,在不断的激活与搜索中通过“林肯—律师—辩论—逻辑思维—自学几何”这条通道而间接抵达答案:即林肯是通过“自学几何”来训练自己的逻辑思维的。
(二)组织策略
加涅认为:“组织是一种将要记忆的信息分成若干子集,并标明各子集之间关系的过程”。[3](P.135)而科林斯(Collins,A.M.)和奎林恩(Quillian,M.R.)的研究也证明,人脑正是按照不同的概括水平与层级来组织和存放知识的。[2](P250)比如:人们对植物这一概念进行记忆时,就可将其分为苔藓植物、蕨类植物、裸子植物和被子植物等二级子集;其中,被子植物又分为单子叶和双子叶植物等三级子集;而在其下,单子叶植物又可划分为日本葵、猪笼草等四级子集。从而,便形成了一个经过组织加工的命题网络。