「 開始某一技能的學習,你知道如何評估自己當前的水平嗎?知道什麼時候應該增進學習嗎?德雷福斯技能獲取模型,就是一個很好的指導工具,它能為你揭示,學習者從技能的低階水平達到高階水平過程中,所經歷的情感轉變、實踐轉變和認知轉變。閱讀下文,開智校友張海良,為你詳細介紹這個模型,一起來學習,也來看看你處於哪個階段吧~
本文轉載自微信公眾號「Become」已獲原作者授權
開智學堂(http://www.OpenMindClub.com)
一如一張地圖可以描述一個世界的山川地理,一本傳記可以概括人一生的悲歡離合,它們都是讓我們跳出世界看世界,跳出生活看生活的工具。
而學習本身,我們也需要這樣一幅「地圖」、一本「傳記」。否則你看,有多少人沉迷其中,忘了歸途。
今天我們介紹的就是這樣一個工具——Dreyfus 技能獲取模型。它由德雷福斯與其弟斯圖亞特·德雷福斯兩位共同提出,描述了人們如何從對某技能一無所知,到無需思考即可熟練運用的過程。
早在 1980 年,斯圖亞特在的一份研究報告中,就以飛行員與外語學習者的學習過程為例,把人們掌握與提高技能的過程劃分為五個階段。
後來他們在 1986 年合作出版的《心靈超越機器:計算機時代人的直覺和專長的力量》一書中,基於日常生活中常見的各項技能活動,如開車、下棋、體育運動等,進一步對這五個階段做了詳細而明確的闡述。
2001 年,德雷福斯在《How Far is Distance Learning from Education?》一文中又增加了 1 個階段。
Dreyfus 技能獲取模型是經過實踐檢驗過的。它曾應用於美國公共醫療領域,解決了當時的護士危機。
在 Patricia E. Benner 博士的《From Novice to Expert》就介紹了它在這方面的突出貢獻和應用細節。Andy Hunt 的《程式設計師的思維修煉》也用它來指導編程,幫助軟體開發人員解決問題。
現在,讓我們一起跳出學習,來看一場學習之旅上的風花雪月吧。
圖片來源 Pixabay
什麼是新手?新手就是對某一事務、領域毫無所知的人。沒經驗是其最鮮明的特徵。
在這個階段,學習者首先在老師指導下,把目標任務分解為在零基礎前期下、脫離語境的指令清單。
由此也導致一個問題——新人無法自行判斷。因為沒有經驗,在執行清單時,並不知道哪些規則與實際情況最密切或者出現規則之外的情況怎麼辦。
進階新手(Advanced beginner)進階新手的特徵是對「某一方面」(aspects)有了一個清晰認識。所謂「某一方面」就是進階初學者已經能夠應付真實情景的一部分問題,這些問題或是經常出現或是前輩指出。
也就是說,與新手使用可測量的、無情景屬性的清單不同(可以將每一條清單看作「點」),進階初學者已經注意到了整體的「面」,也已經擁有了在實際情況下識別的先驗經驗。
比如,在寫作課上,當老師對學生說「這一段有問題」,進階初學者則不會在拿著寫作清單挨著去對照,而是能夠快速找到那個出錯的地方。他已對(複雜的)情景有了一點點覺知。
不過,作為進階新手,他雖然可以對各方面的工作分別對待,卻無法分清它們之間的輕重緩急,他對每一個任務或目標都同等對待。
勝任階段(Competent)當進階初學者可以應對多個不同任務時,他開始規劃長期目標,可以有條不紊地工作、學習,即使遇到突然事件也可以解決。標準化、程序化是這個階段的特徵。
不過,此階段的學習者或者工作者,在速度和靈活性方面還與精通具有一定差距。
學習者能從職業培訓獲得的也多止於這一階段。
精通階段(Proficient)隨著實踐和經驗的積累,原本勝任的工作開始駕輕就熟,決策也不再費力。
處於精通階段的工作者或者學習者,他已從關注「某一方面」上升到「整體」,行為表現也開始以格言或經驗為指導,並能看見情景中的關鍵部分隨機應變。
專家階段(Expert)在專家級別,行動者不再依賴分析原則,開始以其豐富的背景知識,憑藉直覺解決問題,而非新手執著於比較不同選項的優劣來抉擇。
就像西洋棋大師,當被問及為什麼他做出特別高明的舉動時,只會說:「因為感覺正確。它看起來很好。」
當然,並不是說專家從不使用分析工具。只有在面對新情況,專家採取行動後,發現事件和行為與預期不符時,才會進行分析問題,而且是依據模式和理論的分析而非憑空猜測。
有關專家與新手的區別,認知科學家丹尼爾·T.威林厄姆在《為什麼學生不喜歡上學》裡有詳細介紹。他以豪斯醫生診斷男孩的病例,說明了專家是如何思考,以及兩者之間的區別。
比如,與醫學院學生竭力去區分有用和無用信息不同,作為專家的豪斯醫生僅憑直覺就能找出別人忽略的蛛絲馬跡。
在對問題的猜測上,專家通常是有根據的給出答案,即便出錯也是當時情景下的最佳答案,而新手因為沒有經驗,他們的猜測毫無根據。這和德雷福斯技能獲取模型中對專家和新手的描述一致。
什麼是直覺?
同樣對專家和新手區別深有研究的認知心理學家加裡·克萊因給出了答案。他的研究領域是決策。與丹尼爾·T.威林厄姆的觀點以及德雷福斯技能獲取模型一致。但他更進一步對直覺進行了解釋。
「我將直覺定義為我們將經驗轉化為行動的過程。」
直覺並非某種神秘莫測的能力,也不是某些人具備而另一些人不具備的特殊思想屬性。較強的直覺力來源於對這種無意識思維過程的認知及現實經驗的累積。即學習者在精通階段掌握的格言、經驗、模型的積累、湧現。
大師階段(Mastery)在這個階段,學習者表現出明顯的創新能力,並形成了自己的獨特風格。當然,達其技能水平也是最高的。德雷福斯稱之為「大師」。
德雷福斯反覆強調說,從專家階段到大師階段,一定是在師徒關係中完成的。師徒關係的學習,要求有專家在場。
也就是說,學習者需要拜幾位自己敬佩或崇拜的大家為師,並花時間與他們一起工作,通過模仿大師的風格,最終形成自己的風格。
圖片來源 Pixabay
你已經看到在 Dreyfus 技能獲取模型中,指令清單可以幫助新手出色地完成任務。所以當你開始對某一知識領域感興趣,或者開始一份從未接觸的工作,作為新手的你,可以著手給自己編制一份清單,讓它來指導你的行動。
隨著你逐漸脫離指令清單而能出色地完成任務,並意識到你所做的是「某一方面」而不是「某一點」,你就成為了進階新手,此時要做的就是,將自己要處理的事務分清輕重緩急。
之後,你開始規劃長遠目標,還需要通過案例分析來幫助自己,直到你可以從容地應對繁多的、各種各樣的任務和信息。此時,你就合格了,勝任了這項工作。
要想從勝任走向精通,你需要縱觀全局,並根據格言或經驗採取行動。這些格言或經驗不是指令清單,是可以應用於當前情景的基本原理。
比如,一個眾所周知的極限編程方法的經驗之談是「測試一切可能出錯的東西」。對於新手來說, 這只是一個指令清單。
測試什麼?是所有的 setter 和 getter 方法,還只是列印語句? 他們最終會測試所有無關的東西。
但是,處於精通水平的人員知道什麼地方有可能出錯,或者更確切地說,什麼地方非常有可能出錯。他們具有經驗和判斷力,能夠理解這句格言在情景中意味著什麼。
此後,要想進入專家之列,就必須將你所在領域最重要的格言和高階模型掌握,並內化成自己的直覺。
正如《如何做出正確決策》的作者加裡·克萊因所說,專家依靠的是直覺而非推理分析。
好了,我們小結一下,從新手到專家的 6 個階段,你可以通過下面的方法進行。
新手階段:列清單;
進階新手:劃分輕重緩急;
勝任階段:案例分析;
精通階段:學習和總結格言、經驗之談;
專家階段:將經驗之談內化成直覺;
大師階段:從師徒關係中學習。
以上是新手到專家的行動策略,從行動清單到格言,從分析案例到總結經驗和規律,最後內化成直覺,這是一系列刻意練習的過程。
從新手到專家,除了刻意練習,我們還需要另外一點——背景知識。
為什麼新手思考和處理問題捉襟見肘,而專家卻駕輕就熟?為什麼新手面對問題得一一排查,而專家看一眼就知道關鍵所在?
是因為經驗的積累嗎?如果是,為什麼面對新的難題,專家也可以迅速解決。也就是說,為什麼面對新的情景,專家在此方面的經驗較少,也會比新手處理得漂亮?
或許你可以歸結為專家和新手的思維方式不同。確實,新手和專家思考問題的方式完全不同。還有沒有更近一步的解釋呢?
《為什麼學生不喜歡上學》給出了答案——背景知識,是存儲在長時記憶中的事實性知識和程序性知識!
所謂思維方式的不同,只不過是背景知識組合的不同。是長時記憶存儲的信息在情景刺激下,通過工作記憶空間用新的方法結合時發生的。這就是思考。
新手思考表層結構,還不夠深入,無法遷移重組,所以面對新問題時一籌莫展。專家則透過深層結構、抽象思考,以信息重組的方式解決問題。
在《為什麼學生不喜歡上學》中作者以象棋和物理實驗說明了專家和新手對事物的分類,由此體現的思維方式。
研究大腦的科學家之間有個玩笑:「如果神燈只能增進你的一種能力,那麼就請魔鬼將你的工作記憶能力提高一倍。」工作記憶是有效思考的最大瓶頸。
實際上,刻意練習和背景知識都是為了擺脫工作記憶的局限,提高長時記憶,最終讓行動成為下意識的行為。就像你一旦學會自行車就無需留意腳下一樣。
理解其實是記憶。而記憶是思考的殘留物,這些殘留物就保存在長時記憶中,成為背景知識。
深思熟慮在大多數情況下並不能引導人們的行為。更多情況下,我們依賴記憶,遵循曾做過的步驟——這也就是專家的「直覺」。
小結專家創造知識,學生理解知識。但作為學習者,你應該從一開始就栽種自己的知識樹。
看清你所在的階段,通過獲取背景知識和刻意練習來增加長時記憶,讓思考在工作記憶的空間中順暢運行,讓決策能夠在直覺指引下進行。■
由陽志平老師主講,開智團隊運營的信息分析八期課程開始啦。12 月 5 日正式舉行開學典禮,2020 年最後一期!目前報名,享有早鳥價優惠。
12 月 5 日開學,早鳥價優惠中
2020 年最後一期,錯過再等三月
點擊閱讀原文,開啟信息分析之旅