बुनियादी बातें सीखना: क्या हमें सीखने में मदद करता है?

2024 लेखक: Seth Attwood | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-07 16:26

हाउ वी लर्न के लेखक स्टैनिस्लास डीन ने सीखने के चार स्तंभों की रूपरेखा तैयार की। इनमें ध्यान, सक्रिय जुड़ाव, प्रतिक्रिया और समेकन शामिल हैं। हमने पुस्तक को फिर से पढ़ा और इन विशेषताओं के बारे में और अधिक विस्तार से जाना और उन्हें मजबूत करने में क्या मदद मिली।

ध्यान

ध्यान एक आम समस्या को हल करता है: सूचना अधिभार। इंद्रियां हर सेकेंड में लाखों बिट्स सूचना प्रसारित करती हैं। पहले चरण में, इन संदेशों को न्यूरॉन्स द्वारा संसाधित किया जाता है, लेकिन गहन विश्लेषण असंभव है। ध्यान तंत्र के पिरामिड को चयनात्मक छँटाई करने के लिए मजबूर किया जाता है। प्रत्येक चरण में, मस्तिष्क यह तय करता है कि कोई विशेष संदेश कितना महत्वपूर्ण है, और इसे संसाधित करने के लिए संसाधन आवंटित करता है। सफल शिक्षा के लिए सही चयन मौलिक है।

शिक्षक का काम छात्रों का लगातार मार्गदर्शन करना और उनका ध्यान आकर्षित करना है। जब आप शिक्षक द्वारा बोले गए किसी विदेशी शब्द पर ध्यान देते हैं, तो वह आपकी स्मृति में स्थिर हो जाता है। अचेतन शब्द संवेदी प्रणालियों के स्तर पर रहते हैं।

अमेरिकी मनोवैज्ञानिक माइकल पॉस्नर ध्यान की तीन मुख्य प्रणालियों की पहचान करते हैं:

1. एक अलार्म और सक्रियण प्रणाली जो निर्धारित करती है कि कब ध्यान देना है;

2. एक अभिविन्यास प्रणाली जो आपको बताती है कि क्या देखना है;
3. एक नियंत्रण ध्यान प्रणाली जो निर्धारित करती है कि प्राप्त जानकारी को कैसे संसाधित किया जाए।

ध्यान प्रबंधन को "फोकस" (एकाग्रता) या "आत्म-नियंत्रण" से जोड़ा जा सकता है। कार्यकारी नियंत्रण प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स के रूप में विकसित होता है और हमारे जीवन के पहले बीस वर्षों के दौरान परिपक्व होता है। इसकी प्लास्टिसिटी के कारण, इस प्रणाली में सुधार किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, संज्ञानात्मक कार्यों, प्रतिस्पर्धी तकनीकों, खेलों की मदद से।

भागीदारी

निष्क्रिय जीव बहुत कम या बिल्कुल नहीं सीखता है। प्रभावी सीखने में जुड़ाव, जिज्ञासा और सक्रिय परिकल्पना निर्माण और परीक्षण शामिल हैं।

सक्रिय जुड़ाव की नींव में से एक जिज्ञासा है - ज्ञान की वही प्यास। जिज्ञासा को शरीर की मूलभूत प्रेरणा माना जाता है: वह प्रेरक शक्ति जो क्रिया को संचालित करती है, जैसे भूख या सुरक्षा की आवश्यकता।

विलियम जेम्स से लेकर जीन पियागेट और डोनाल्ड हेब्ब तक के मनोवैज्ञानिकों ने जिज्ञासा के एल्गोरिदम पर विचार किया है। उनकी राय में, जिज्ञासा "दुनिया के बारे में जानने और उसके मॉडल का निर्माण करने की एक बच्चे की इच्छा का प्रत्यक्ष प्रकटीकरण है।"

जिज्ञासा तब पैदा होती है जब हमारा मस्तिष्क जो हम पहले से जानते हैं और जो हम जानना चाहते हैं, के बीच एक विसंगति का पता लगाता है।

जिज्ञासा के माध्यम से, एक व्यक्ति ऐसे कार्यों का चयन करना चाहता है जो ज्ञान के इस अंतर को भर दें। इसके विपरीत ऊब है, जो जल्दी से रुचि खो देता है और निष्क्रिय हो जाता है।

साथ ही, जिज्ञासा और नवीनता के बीच कोई सीधा संबंध नहीं है - हम नई चीजों के प्रति आकर्षित नहीं हो सकते हैं, लेकिन हम उन लोगों से आकर्षित होते हैं जो ज्ञान के अंतराल को भर सकते हैं। जो अवधारणाएं बहुत जटिल हैं, वे डराने वाली भी हो सकती हैं। मस्तिष्क लगातार सीखने की गति का मूल्यांकन कर रहा है; यदि वह पाता है कि प्रगति धीमी है, तो रुचि समाप्त हो जाती है। जिज्ञासा आपको सबसे सुलभ क्षेत्रों में ले जाती है, जबकि शैक्षिक प्रक्रिया विकसित होने के साथ-साथ उनके आकर्षण की डिग्री बदल जाती है। एक विषय जितना स्पष्ट होगा, दूसरे को खोजने की आवश्यकता उतनी ही अधिक होगी।

जिज्ञासा के तंत्र को ट्रिगर करने के लिए, आपको इस बात से अवगत होना चाहिए कि आप पहले से क्या नहीं जानते हैं। यह एक मेटाकॉग्निटिव क्षमता है। जिज्ञासु होने का अर्थ है जानना चाहते हैं, यदि आप जानना चाहते हैं, तो आप वह जानते हैं जो आप अभी तक नहीं जानते हैं।

प्रतिपुष्टि

स्टैनिस्लास डीन के अनुसार, हम कितनी जल्दी सीखते हैं, यह हमें प्राप्त होने वाले फीडबैक की गुणवत्ता और सटीकता पर निर्भर करता है। इस प्रक्रिया में लगातार गलतियाँ होती रहती हैं - और यह बिल्कुल स्वाभाविक है।

छात्र प्रयास करता है, भले ही प्रयास विफल हो जाता है, और फिर, त्रुटि की भयावहता के आधार पर, यह सोचता है कि परिणाम कैसे सुधारें। और त्रुटि विश्लेषण के इस चरण में, सही प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है, जिसे अक्सर सजा के साथ भ्रमित किया जाता है। इसके कारण सीखने की अस्वीकृति और कुछ भी करने की अनिच्छा होती है, क्योंकि छात्र जानता है कि उसे किसी भी गलती के लिए दंडित किया जाएगा।

दो अमेरिकी शोधकर्ताओं, रॉबर्ट रेस्कोर्ला और एलन वैगनर ने पिछली शताब्दी के 70 के दशक में एक परिकल्पना सामने रखी: मस्तिष्क केवल तभी सीखता है जब वह भविष्यवाणी करता है और जो प्राप्त करता है, उसके बीच एक अंतर देखता है। और त्रुटि ठीक वही इंगित करती है जहां अपेक्षाएं और वास्तविकता मेल नहीं खाती।

इस विचार को रेसकोरला-वैग्नर सिद्धांत द्वारा समझाया गया है। पावलोव के प्रयोगों में, कुत्ता घंटी बजने की आवाज सुनता है, जो शुरू में एक तटस्थ और अप्रभावी उत्तेजना है। तब यह घंटी एक वातानुकूलित प्रतिवर्त को ट्रिगर करती है। कुत्ता अब जानता है कि ध्वनि भोजन से पहले होती है। तदनुसार, विपुल लार शुरू होती है। रेसकोरला-वैग्नर नियम बताता है कि मस्तिष्क बाद के उत्तेजना (भोजन) की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए संवेदी संकेतों (घंटी से उत्पन्न संवेदना) का उपयोग करता है। सिस्टम निम्नानुसार काम करता है:

• मस्तिष्क आने वाले संवेदी संकेतों की मात्रा की गणना करके भविष्यवाणी करता है।
• मस्तिष्क पूर्वानुमान और वास्तविक उत्तेजना के बीच अंतर का पता लगाता है; भविष्यवाणी त्रुटि प्रत्येक उत्तेजना से जुड़े आश्चर्य की डिग्री को मापती है।
• मस्तिष्क अपने आंतरिक प्रतिनिधित्व को ठीक करने के लिए सिग्नल, त्रुटि का उपयोग करता है। अगली भविष्यवाणी हकीकत के करीब होगी।

यह सिद्धांत सीखने के स्तंभों को जोड़ता है: सीखना तब होता है जब मस्तिष्क संवेदी संकेतों (ध्यान के माध्यम से) उठाता है, उनका उपयोग भविष्यवाणी (सक्रिय जुड़ाव) के लिए करता है, और उस भविष्यवाणी (प्रतिक्रिया) की सटीकता का आकलन करता है।

गलतियों पर स्पष्ट प्रतिक्रिया प्रदान करके, शिक्षक छात्र का मार्गदर्शन करता है, और इसका सजा से कोई लेना-देना नहीं है।

विद्यार्थियों को यह बताना कि उन्हें ऐसा करना चाहिए था और अन्यथा नहीं, उन्हें यह कहने के समान नहीं है, "आप गलत हैं।" यदि छात्र गलत उत्तर ए चुनता है, तो फॉर्म में फीडबैक देना: "सही उत्तर बी है" यह कहने जैसा है: "आप गलत थे।" यह विस्तार से समझाया जाना चाहिए कि क्यों विकल्प बी ए के लिए बेहतर है, इसलिए छात्र खुद इस निष्कर्ष पर पहुंचेगा कि उससे गलती हुई थी, लेकिन साथ ही उसके पास दमनकारी भावनाएं नहीं होंगी और इससे भी ज्यादा डर होगा।

समेकन

चाहे हम कीबोर्ड पर टाइप करना सीख रहे हों, पियानो बजा रहे हों या कार चलाना सीख रहे हों, हमारी गतिविधियों को शुरू में प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स द्वारा नियंत्रित किया जाता है। लेकिन दोहराव के माध्यम से, हम कम और कम प्रयास करते हैं, और हम कुछ और सोचते हुए इन क्रियाओं को कर सकते हैं। समेकन प्रक्रिया को धीमी, सचेत सूचना प्रसंस्करण से तेज और अचेतन स्वचालन में संक्रमण के रूप में समझा जाता है। यहां तक कि जब एक कौशल में महारत हासिल होती है, तब तक इसे स्वचालित होने तक समर्थन और सुदृढीकरण की आवश्यकता होती है। निरंतर अभ्यास के माध्यम से, नियंत्रण कार्यों को मोटर कॉर्टेक्स में स्थानांतरित किया जाता है, जहां स्वचालित व्यवहार दर्ज किया जाता है।

स्वचालन मस्तिष्क के संसाधनों को मुक्त करता है

प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स मल्टीटास्किंग करने में सक्षम नहीं है। जब तक हमारे मस्तिष्क का केंद्रीय कार्यकारी अंग कार्य पर केंद्रित रहता है, तब तक अन्य सभी प्रक्रियाएं स्थगित रहती हैं। जब तक एक निश्चित ऑपरेशन स्वचालित नहीं हो जाता, तब तक यह प्रयास करता है। समेकन हमें अपने कीमती मस्तिष्क संसाधनों को अन्य चीजों में चैनल करने की अनुमति देता है। नींद यहाँ मदद करती है: हर रात हमारा मस्तिष्क दिन के दौरान जो प्राप्त करता है उसे समेकित करता है। नींद निष्क्रियता की अवधि नहीं है, बल्कि सक्रिय कार्य है। यह एक विशेष एल्गोरिदम लॉन्च करता है जो पिछले दिन की घटनाओं को पुन: उत्पन्न करता है और उन्हें हमारी स्मृति के डिब्बे में स्थानांतरित करता है।

जब हम सोते हैं तो हम सीखते रहते हैं।और सोने के बाद, संज्ञानात्मक प्रदर्शन में सुधार होता है। 1994 में, इजरायल के वैज्ञानिकों ने एक प्रयोग किया जिसने इसकी पुष्टि की। दिन के दौरान, स्वयंसेवकों ने रेटिना में एक विशिष्ट बिंदु पर एक लकीर का पता लगाना सीखा। कार्य प्रदर्शन धीरे-धीरे तब तक बढ़ता गया जब तक कि यह एक पठार तक नहीं पहुंच गया। हालांकि, जैसे ही वैज्ञानिकों ने विषयों को सोने के लिए भेजा, वे आश्चर्यचकित थे: जब वे अगली सुबह उठे, तो उनकी उत्पादकता में नाटकीय रूप से वृद्धि हुई और अगले कुछ दिनों तक इस स्तर पर बने रहे,”स्टानिस्लाल डीन ने वर्णन किया। उस ने कहा, जब शोधकर्ताओं ने आरईएम नींद के दौरान प्रतिभागियों को जगाया, तो कोई सुधार नहीं हुआ। यह इस प्रकार है कि गहरी नींद समेकन को बढ़ावा देती है, जबकि आरईएम नींद अवधारणात्मक और मोटर कौशल को बढ़ावा देती है।

तो, सीखना चार स्तंभों पर खड़ा है:

• ध्यान, उस जानकारी का सुदृढीकरण प्रदान करना जिसके लिए उसे निर्देशित किया गया है;
• सक्रिय भागीदारी - एक एल्गोरिथ्म जो मस्तिष्क को नई परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए प्रेरित करता है;
• प्रतिक्रिया, जो वास्तविकता के साथ पूर्वानुमानों की तुलना करना संभव बनाता है;
• हमने जो सीखा है उसे स्वचालित करने के लिए समेकन।