智力开发

你想知道为什么人们不明白你在会议中设法说明的想法吗?你是否正在指导另一位开发者,并且努力想弄明白为什么他仍然不懂?你是否主办过培训课程,并且想弄明白为什么那些参与者只能学会百分之十的内容?我们都是老师,无论作为非正式的导师、教练、训练员或家长。然而,只有专业教育工作者们接受过这方面的培训。大约两年前,为了消遣,我开始学习神经科学(Norman Doidge的《改造自身的大脑》)。在此过程中,我对神经科学产生了兴趣,并且想知道如何将神经科学的经验应用于敏捷软件开发及其他行业。

但是在二十年前,神经科学界的大多数人都相信,大脑中神经元之间的连接在人们的青少年时期就被固定下来了。现在我们知道,随着我们年龄的增长,我们的线路(译注:指大脑中的神经网络)还在不断改变(甚至会长出新的神经元)。这被称作“神经可塑性”(neuroplasticity)。围绕它的发现使得编写本文成为可能。我们所有的知识、记忆和我们所有的想法都存储于神经网络之中——换言之,我们大脑中的一切都被编码为神经元之间的连接。神经可塑性恰恰告诉我们,我们可以持续不断地改变那些连接。据说,那些连接可以被培育、强化、弱化,甚至随着时间而消失。

(脑内的)海马状突起(hippocampus)是长期记忆的看门人,在此所说的是陈述性记忆(即故事和经历)。海马状突起的工作是存储和索引这些记忆。我们的工作就是,使得海马状突起在完成它的工作时尽可能的简单。

抽象概念

我们有时从一个冗长的理论解释开始讨论单元测试,并且我们会受到那些我们正在试图帮助的人们的白眼。教练员用一个“敏捷”的抽象定义开始课程,而听众正在努力理解那些简单的概念。在给一年级的孩子解释加法时,老师并未以现实世界作为依托。在这些情况下,我们使得听众迷惑。到底发生了什么?是学生或孩子们错过了某些关键点么?还是老师或教练们的解释不够清晰?或许都不是。问题在于,听众没有与那些抽象概念相关的认知。相反,教练应该通过提供一些你所熟知的具体的例子来帮助你理解抽象概念。问一些围绕主题的开放式的问题将有助于发现听众已有的知识,然后提供一些可以映射到那些知识的具体例子。类似的问题有:“这使你想到些什么?”或“其中某些部分是否使你感到似曾相识?”或“当我们开始这个主题时你首先想到的是什么?”,这些问题将有助于揭示他们已有的知识。

通过使用积木或是任何其他实体对象来制造具体概念,在这种情况下为孩子们讲授数学会更有效。当解释单元测试时,我们可能想展示一个小的测试用例,然后看它运行。更好的做法是,给人们一系列具体的例子,然后让他们自己梳理那些理论。在敏捷或 Scrum 培训中,许多教练使用许多练习(一次具体的体验),然后让在场者解释都发生了什么。

在你的大脑中正在发生什么? 当我们学习新事物时,我们只不过是在培育新的神经网络。由于这些不仅仅是无中生有,因此我们必须将它们与已有的概念相连接。将抽象概念与具体体验相联系是非常容易的。从神经元的角度来看,培育一个已有的神经网络要比培育一个全新的神经网络容易得多。抽象的解释是专家的领域。同一领域的专家们可以藉此快速传达复杂的概念。

除了使得概念具体化之外,我们还应该坚持使用我们能发现的、对于某个概念的最简单的表达。一旦我们提供了有助于保持抽象概念简单的具体例子,就能给予我们的听众一个记住它们的机会了。我们总是可以在参考信息里提供课后实践的更多细节。

情绪

这个边缘系统处理我们的情绪系统,以及与他人、物体、思想等等之间的关系。

情绪用于驱动我们的行为,然而它有时也会妨碍我们。在响应事件、人或者新的情况时,情绪会产生“接近”和“远离”的响应。例如:

老板派你去学习某门课程,而你却不想去学。被迫学习单元测试或新的语言。被老师欺负:我不需要愚蠢的问题。害怕自己被证明是愚蠢的。屋子里的人你都不认识。

所有这些会产生一种“远离”的响应。一旦那种响应在我们的大脑中发生,我们就会想逃避并厌学。当遇到许多可能会吞噬你的重大的突发事件时,通常都会产生“远离”的响应。在当今世界此类问题少得很,但反应机制仍然存在。

另一方面,“接近”响应是积极的;你对于某件事物的感觉越强烈,就越容易唤起“接近”的响应。因此,我们如何才能产生“接近”响应而不是“远离”响应呢?例如,在学习单元测试时,通过了解他们的想法,并在此过程中帮助他们激发学习兴趣。一旦他们开始了学习,让他们从事认知任务(Cognitive task)。使学习者处于可控状态:

当屋子里的人彼此都不认识时,花上几分钟来介绍。调查并了解大家的兴趣。让人们谈论自己。所有这些做法都是为了打破人们之间的屏障,并减少发生“远离”响应的可能性。

纠正错误

有多少人曾有过重复犯同一拼写错误的经历?“Environment”就是我的故事——我已经花了很长时间努力正确拼写这个单词。我越是关注该如何拼写正确,越是可能犯这个错误。为什么会这样?正如我们大脑中的任何知识片段一样,这个拼写错误是被编码到神经网络中的,我们越是使用那些连接,就会越坚固。因此,我越是多次重复这个错误,就越可能再次犯错。如果有某人开始集中挖苦我的错误,并告诉我:“马克不要再犯那个拼写错误了”,这个神经网络将被进一步强化,我则更可能犯这个错误了。

避免这种错误——就应关注正确的结果。是否正在与其他开发人员结对编程?不要关注问题,而是关注那些可以看起来更好的事物上,以及它是如何工作的。当我教授空手道(Karate)时,我看到某人犯了好几次同样的错误,我并没有告诉他们错在哪里,而是给他们展示怎样做才是对的。我引导他们的手或脚来完成正确的动作,如此反复几次。我的目的在于,尝试以正确的行为创建并巩固一个新的神经网络。

整合

有多少人听说过名为《小小爱因斯坦》的 DVD ?像 Leap Frog 的《字母工厂》系列 DVD 怎么样?这些都允诺它们可以改善我们孩子在某一特定领域的知识——甚至创造“爱因斯坦”。然而,他们似乎并未兑现承诺。如果你够幸运的话,你的孩子会记得其中的内容,但是并不理解那些内容。孩子们只是获得了信息而非真正的知识。

有多少人参加过一至两天的许诺会教给你如何征服世界的研讨会?然而,当我们离开时,我们只记得一小部分,并且发现我们很难按照那些信息行动。为什么会这样?为什么整天站在讲台上传授真正的知识却收效甚微?

你和你的孩子以此种方式接收到信息,但是你们并未使那些信息成为你们自己的。你不能也不会按照它行动,因为它并不是你自己的知识。

问题在于我们拥有短期与长期的记忆。短期记忆可以保持几秒钟、几分钟,如果你努力,最多也就是几小时。我们使用短期记忆来解决问题:计划我们的日程,计划从我们家到咖啡店的路线,以及许多日常工作。短期记忆对于解决问题是非常有用的,但是它不是存储我们学习内容的地方。

长期记忆才是存储我们学到的东西的地方。

很不幸,对于 Leap Frog、小小爱因斯坦、以及那些提供一至两天课程的人们来说,把知识存入长期记忆并使其持之以恒非常困难。这些人们仅仅是将信息扔进短期记忆,而且从未转至长期记忆。到今天为止你学到的大部分内容将在我们离开的时候忘记。那么,如何才能做得更好?

记笔记有帮助,但是它仍然只是在一页纸上记录某些事实而已。我们仅仅扮演了知识接收者的角色。若想真正学到东西,我们还有更多事情要做。主要思路是:用你自己的话复述你所学到东西,并使用大脑中尽可能多的部分。当我在某个研讨会上运用此方法时,我会在课间休息时邀请听众通过创造并表演短剧的方式来讨论这些想法。通过用你自己的话复述想法和表演短剧,讨论的过程就会激发运动神经、视觉神经和听觉神经皮质。即使人们没有表演短剧,仅仅观看也会在一定程度上激发运动神经皮质。

在教室里,练习和游戏(尤其是那些包含动作的游戏)就很好,如同其他任何事情一样,这样做会使得学生大脑中更多的区域活跃起来。在安排任务时,可以考虑运用具体思维和抽象思维、图画、声音甚至是气味。我们的目的是尽可能地创建最大神经网络。

图像

图像对于你的大脑而言有点儿像 Google:它们便于记忆,并提供快速查找服务,而且可以激起很强烈的情绪反应。图画能起作用是因为它们包含了丰富的内容,传达关系、大小、形状等。它们能起作用也因为数百万年的进化已经使我们具备了快速、高效的视觉处理。相比而言,词语的存储需要消耗更多的能量。这是因为要努力将词汇放到大脑的后部枕叶(occipital lobe)(译注:枕叶是大脑中负责语言处理的部分)。图画、讲故事和比喻都可以用来激活枕叶。

许多优秀的演示者使用“展示禅”(Presentation Zen[9])的方法来传达想法:许多图像和少量文字。满是文字的 PowerPoint 幻灯片会致使分心和多任务处理。因为我们的大脑不能很好地进行多任务处理我们不得不在阅读屏幕上的文字与收听演讲者的解说之间做出选择。而我们不可避免地选择前者。另一方面,图像刺激视觉神经皮质,并提供一个额外的线索以便日后记住那些信息。

声音虽然不如图像那么强大,但也扮演着相似的角色。在 2007 年敏捷大会上,我参加了 Jean Tabaka 的讲演“为什么我不喜欢星期一”。Jean 使用“Boomtown Rats”的歌曲作为她演讲的背景音乐。三年以后,这是我能记起其内容的两个讲演之一。

我们该如何使用这些发现呢?在有条件的地方,尽量使用图片和绘图来传达我们的想法。当我们不能使用图片来辅助解释想法时,可以使用真人和他们之间的交互,避免使用复杂的抽象概念。

结论

我不打算在这里总结我认为你应该从本文学到什么,但我邀请你自己做个总结。除了使用词汇,请考虑绘制图画、思维导图以及任何其他可以激发你大脑新的部分的东西。