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在網路世代電子閱讀才是王道?你有考慮過大腦的感受嗎?

Yulina_96
・2020/09/05 ・2364字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 508 ・六年級

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當電子閱讀漸漸取代紙本閱讀,全球許多國家也開始採用網路教學,你是否也習慣於從網路上接收新知,閱讀文章或電子書,而較少接觸紙本呢?紙本出版品真的會慢慢沒落嗎?人們對於紙本的需求會不斷的減少嗎?

電子閱讀對大腦來說較為費力

事實上並不盡然是如此,因為人類的大腦還沒來得及跟上這個時代。你也許會有經驗,在使用手機或電腦瀏覽各種資訊時,雖然方便,但是會感到難以專注、或是無法完整吸收自己看過的內容。實際上,在螢幕上閱讀,的確會比起在紙本上來得吃力。

在螢幕上閱讀的時候,我們傾向快速瀏覽過所有資訊、尋找我們正在研究的內容相關的關鍵字。聖荷西州立大學資訊學院教授 Ziming Liu 在他的研究中指出,隨著在螢幕閱讀的時間增加,基於螢幕的閱讀行為也不斷出現:像是關鍵字搜索、一次性閱讀、非線性閱讀與選擇性閱讀的情況變多;而花費在一個字一個字深入閱讀和集中注意力閱讀的時間則越來越少。

可能的原因是由於,電子閱讀對大腦來說較為費力,因為螢幕上的訊息會一直變動,想要尋找剛剛看過的資訊時,也很難回過頭把它找出來,每滑一次訊息的位置都會不一樣。所以才會造成大腦需要更多的資源去處理,而大腦本身的資源有限,在這樣的情況下,其他心智功能的運作就會受到影響。

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圖/wikimedia

國際學生評量 (PISA) 比較了六十二個會員國的學生使用電腦時數後發現,使用電腦的時數越長,閱讀和數學能力就會越差。舉例來說,瑞典就是利用電腦與網路教學時數最高的國家,結果他們的閱讀、數學以及科學評比都落後其他國家。

在螢幕上讀得更累,學得更差?

你或許覺得這只是一個事例,無法證明電子閱讀會降低我們的學習效果,然而有多項研究皆支持,紙本學習的效果的確更好。

挪威大學的研究者找來了閱讀程度相同、七十二個來自兩所不同學校的十年級學生,隨機分成兩組,其中一組在紙本上閱讀兩篇文章(1400-2000 字),另一組則在電腦銀幕上閱讀相同的文章,在實驗以前,實驗者讓學生們預先做了閱讀理解、單詞閱讀和詞彙方面的測驗,顯示了兩組的閱讀程度並無明顯差異。

圖/wikimedia

在兩組學生閱讀結束過後,進行了閱讀測驗,並控制了詞彙,單詞閱讀,閱讀理解和性別等變量相關的變數,使的不同的閱讀方式,也就是運用不同的閱讀載體,就成為了唯一的變數。

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最後,透過複迴歸分析發現,閱讀形式(在紙本或螢幕上閱讀)對於閱讀測驗的結果具有顯著性差異(b = .216, p = .025)。相比於閱讀紙本文章的學生,在螢幕上閱讀文章的學生,在閱讀理解測驗上獲得的分數較低。

這顯示了即使身為數位原住民,大腦很可能還是較習慣紙本閱讀。

在螢幕上考試壓力較大較疲憊

另外,瑞典卡爾斯塔德大學的 Erik Wästlund 則進行實驗,希望了解紙本或螢幕閱讀,哪一種需要更多的生理和認知資源。在其中一項實驗中,他讓七十二名受試者參與瑞典高等教育入學考試的閱讀測驗,這是一種三十分鐘的瑞典語閱讀理解考試,由選擇題構成,包括了五篇平均一千字的文章。實驗進行兩天, 在第一天,測驗內容是透過 pdf 文檔在電腦螢幕上呈現,第二天,則是以紙本呈現同樣的測驗內容。

研究人員讓參與者自由選擇參加的日期和時間,因此他們也無意中選擇了參加的任務。在測驗過後,還進行了壓力-疲勞-飢餓的評量, 要求受試者在疼痛視覺類比量表上用叉號標記他們主觀認為的疲倦、壓力和飢餓程度。

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經過數據分析的結果發現,不同的呈現形式對於兩個組別均具有顯著的影響,相較於在紙本上完成測驗的人,在電腦上進行測試的人得到的分數較低,承受的壓力和疲勞則較高。

吸收資訊,紙本快於螢幕

還有英國也做了相似的研究,請五十個布里斯托爾大學的學生在電腦或紙本上閱讀,內容為由英國的大學聯合開發的經濟學入門教材,該文本總共有二十二頁,其中包括了一些圖像和圖表。

電腦組以文檔的方式呈現,紙本組則以螺旋裝訂的小冊子呈現。

測驗時間是二十分鐘,受試者被要求必須指出他們第一次讀完所有內容花了多少時間。其後,進行總共有二十個選擇題的閱讀測驗的途中,受試者還需要同時選擇最能反映自己最初對答案的回憶的「記憶意識」等級。也就是,在填寫測驗的途中,受試者在作答時除了回答目前這一題,還需要回答對於此答案,在他的記憶中大概是多麼清晰或是多麼模糊,並且把這個意識等級記錄下來。

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圖/pxfuel

實驗者以記憶意識等級作為「記住」的評量,而以閱讀測驗的成績作為「知道」的評量。測驗結果兩組的成績差不多,紙本組的成績僅略高於電腦組,兩組的閱讀時間和學習結果並沒有太大的差異,但在記憶意識方面發現了重大的差異:

電腦組記住的頻率是知道頻率的兩倍,反之,紙本組記住和知道的頻率相差無幾。

這結果反映了兩者在本質上記憶的不同來源,說明了使用紙本和電腦學習,兩者在認知處理上是有所不同的,以紙本呈現更易於我們閱讀檢視。因此需要迅速吸收的訊息,很可能就不該透過電腦螢幕閱讀。

儘管近年來數位學習越來越發達,使用數位的教材,既能夠跨越時間空間上的限制,獲得資訊的速度也是又快又輕易,還有許多免費的資源。不過我們大腦很可能還未能追上時代快速的變遷。

如果在使用螢幕閱讀上遭遇了困難,最終或許可以考慮回歸到最原始的工具,使用紙本閱讀學習,不僅能夠好好專注還能讓記憶更深刻,最後確實的吸收到所學。

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參考資料

  1. Liu, Z. (2005), “Reading behavior in the digital environment: Changes in reading behavior over the past ten years”, Journal of Documentation, Vol. 61 No. 6, pp. 700-712.
  2. Mangen, Anne, Bente R. Walgermo, and Kolbjørn Brønnick. “Reading Linear Texts on Paper Versus Computer Screen: Effects on Reading Comprehension.” International Journal of Educational Research. 58 (2013): 61-68.
  3. Wästlund, Erik. Experimental Studies of Human-Computer Interaction: Working Memory and Mental Workload in Complex Cognition. Göteborg: Department of Psychology, Gothenburg University, 2007.
  4. Noyes, J M, and K J. Garland. “Vdt Versus Paper-Based Text: Reply to Mayes, Sims and Koonce.” International Journal of Industrial Ergonomics. 31.6 (2003): 411-423.
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Yulina_96
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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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踏入數位學習時代,讓電腦成為孩子的學習夥伴!
科技大觀園_96
・2022/04/01 ・2553字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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數位學習時代已悄然來臨。圖/fatcat11 繪

受到新冠肺炎疫情影響,世界上許多國家開始採取「遠距教學」,越來越多學生坐在自家電腦前上課。雖然我們是在疫情的壓力下,有點「趕鴨子上架」似的不得不改變了教育方式,但也讓教育跳脫了框架,變得更加多元化。「數位學習」的風潮在這樣的氛圍中,逐漸嶄露出優勢,在電腦、網路、人工智慧不斷發展的現代,新冠肺炎對人類帶來的「危機」,會不會正好是推動數位學習普及化的「轉機」呢?  

為了回答這個問題,我們請教數位學習專家——中央大學網路學習科技研究所講座教授陳德懷。他參與了臺灣的數位學習發展歷程,也對教育發展有深入的觀察及見解。

讓人工智慧成為孩子的學習夥伴

陳德懷從 80 年代就開始思考人工智慧與教育能不能結合。那是個網路、電腦都還非常不普及的年代,還在就讀博士班的陳德懷,就開始思考自己研究的主題——機器學習,能否應用在教育上。

「那個時候其中最直觀的想法就是虛擬家教,讓電腦扮演家教來教個別學生」陳德懷回顧著說。然而,他更進一步萌發了一個想法:「既然學生在學習,電腦也在機器學習,那麼是否電腦可以扮演學生的同學,也就是學習同伴的角色呢?」陳德懷認為:「我們自己當學生時,很多學習心得都是和同學討論時獲得的,不一定來自老師。」於是他用人工智慧同時模擬虛擬家教、虛擬同伴,使用者可以和同伴互相討論,或是進行競爭遊戲,如此一來學生在學習時,不會只單方面接受虛擬家教的教導,而是有更全方位的思考角度。 

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陳德懷將自身專業應用在教育上,致力於開發「虛擬家教」。圖/Pixabay

「不過,」陳德懷指出:「虛擬學習同伴畢竟還是不如真正的同學來得真實。」後來陳德懷進入中央大學任教,隨著電腦的普及、網路科技的逐漸進步,虛擬同伴的概念也進一步延伸成網路學習系統,同學們可以利用電腦之間的連結,在網路上共同學習。 

將虛擬教育城市和電子書包作為學習輔助 

到了 2000 年,陳德懷更進一步提出了「虛擬教育城市」的概念,「因為有了網路,應該全世界的學生都可以當彼此的同學。」他建立了一個網路學習系統「亞卓市」,就像一個教育資源平台,每個學校、班級、甚至個人,都可以在亞卓市成立網站,放上教學資源,或是開啟課程。

此時電腦越來越普及,價格越來越親民,於是陳德懷提出「電子書包」的概念,簡單說就是讓學生人手一台電腦,做為上課的輔助工具。這樣的想法也促使後來許多電腦廠商陸續推出低價電腦產品,企圖打入教育市場。

陳德懷的數位學習研究歷程,也反映著電腦與網路的發展。如今,網路與電腦已經幾乎成為人類生活的必需品,陳德懷的研究重點,也從數位學習轉為思考教育的核心本質。 

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培養「學習」的興趣,讓孩子勇於接受挑戰

他提出「興趣驅動創造者學習理論」,認為學習的過程最重要的,是把「學習」看為一種「興趣」來培養,例如,閱讀、寫作、數學等都可以視為興趣來培養,而「學習」過程視為一種有趣的「創造」過程,在過程中獲得成就感,然後日復一日重複這個過程,養成「習慣」。陳德懷說:「這樣一來,學生就成了『終身興趣驅動創造者』。」 

陳德懷透過數位化學習平台,培養小學生的學習興趣,讓他們認為數學是有趣的科目。圖/Pixabay

「興趣一開始萌發,就像小 baby 一樣,要仔細小心保護。」陳德懷以數學為例指出:「其實很多小孩可能一開始都對數學有興趣、很好奇,但幾次表現不好被質疑、受到挫折、失去信心,學習動力消失,不要說興趣了,甚至懼怕數學,希望以後不要再碰到數學,這現象在臺灣很普遍。」在陳德懷近年的研究計畫中,結合課程地圖與學習歷程檔案的優勢,設計了一款悅趣化數位數學學習平台,名叫「數學島」,讓國小學童利用與電腦之間的互動與即時回饋,自我學習,並且可以控制自己的學習進度,沒有來自老師或同儕的壓力。陳德懷說:「過程中我不問他們學得如何,只問他們還有沒有興趣。」結果,在興趣驅使下,有些學童僅僅二年級,卻已經能理解五年級的數學了。

興趣如果能順利持續下去,就可能發展到「自我追求」的階段,不但不害怕挫折,還會願意接受挑戰,也才能在有興趣的領域上更精進、發光發熱。陳德懷表示:「我們看到的每一個傑出的天才,都是走到了這一步,才被看見。」

在數位學習的浪潮下,老師該扮演什麼角色? 

網路及電腦的普及,雖然對數位學習與教育帶來極大助力,但陳德懷也談及他的憂心:「在網路的世界,我們太透明了,隱私受到很大威脅。」另一方面,陳德懷也認為不論網路再怎麼發達,都無法取代實體學校的角色。在新冠肺炎疫情影響下,數位學習等透過網路學習的方式都會加速發展,但陳德懷特別強調:「學校有無可取代的地位,尤其對中小學生,因為他們需要透過人與人之間的互動來社會化,以及導師的引導,這是網路上的互動所無法取代的。」 

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學生在實體學校與人們的互動、交流,是很重要的社會化歷程。圖/Pixabay

至於高等教育的部分,陳德懷認為大學的知識教育有可能會轉為數位學習為主,他舉例:「想像今天傳奇物理學家,也是諾貝爾獎得主費曼(Richard P. Feynman)在普林斯頓大學開了一堂物理課,他那麼會教書,只要將他的課放上網路,最後學生一定都直接透過網路上課。」不過,大學更重要的是「創造知識」,在大學裡,創造知識的人是大學教授,學生想要習得創造知識的能力,「唯一方法就是去當教授的研究生,跟在身邊學習實驗與做研究的方法。」這是大學校園更重要的存在價值。
陳德懷認為,基於這些理由,實體教育場所不會消失,但老師、教授的工作內容會改變,傳授知識不再是他們最重要的工作,「重要的反而是創新知識,以及成為學生的人生導師。」

科技大觀園_96
82 篇文章 ・ 1125 位粉絲
為妥善保存多年來此類科普活動產出的成果,並使一般大眾能透過網際網路分享科普資源,科技部於2007年完成「科技大觀園」科普網站的建置,並於2008年1月正式上線營運。 「科技大觀園」網站為一數位整合平台,累積了大量的科普影音、科技新知、科普文章、科普演講及各類科普活動訊息,期使科學能扎根於每個人的生活與文化中。

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電腦打字那麼方便,為何我們還要用手寫字?
羅夏_96
・2021/08/03 ・2731字 ・閱讀時間約 5 分鐘

請你回想一下,上一次手寫是甚麼時候?我猜大部份人應該都是在簽名的時候吧。現代人在螢幕或鍵盤上打字的時間,已遠遠超過手寫,而這讓一些學校單位也在思考,是否要用打字訓練來替代傳統的手寫課程,畢竟隨著電子產品的普及,未來人們手寫的機會只會越來越少。

儘管手寫逐漸被電子產品的便利性所掩蓋,但近期發表在 Psychological Science 上的研究顯示,用打字替代手寫的想法或許得再緩緩,因為手寫對於人們在學習上有明顯的幫助(Wiley et al., 2021)。接下來讓我們一起看看,手寫對人的學習究竟有何幫助~

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打字替代手寫的想法或許得再緩緩,因為手寫對於人們在學習上有明顯的幫助。圖/pixabay

手寫的好處——增強記憶、閱讀和寫作能力

研究人員讓 42 位成年志願者從頭開始學習阿拉伯字母,而這些志願者會被分成三個學習組:書寫組、打字組和影片觀看組。

研究人員通過給志願者們阿拉伯字母的圖像與發音來讓他們學習。在介紹完每個字母後,三組人將以不同的方式學習他們剛剛看到和聽到的內容。影片觀看組在螢幕上看到一個字母的閃光後,必須說出這是否為他們剛剛看到的那個字母;打字組必須在鍵盤上找到這個字母;書寫組則必須用筆和紙抄寫這字母。

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各小組的人在經過六次的訓練後,都能認出這些字母,並且在測試時很少犯錯。但是書寫組學習的速度比其他組更快,其中一些人甚至只需訓練兩次就能記住這些字母。

接下來,研究人員想知道這些人應用字母的能力如何。雖然他們都能認出這些字母,但是否有人能真正地使用它們嗎?例如對這些字母的記憶能維持多久、是否能用這些字母來拼寫新單詞與辨識陌生的單詞,甚至用它們來進行簡單的閱讀與寫作?測試結果顯示,針對上述的能力,書寫組有著明顯的好表現,有些人甚至已達到運用該文字的初級能力。

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圖/GIPHY

「這個結果告訴我們,儘管所有組別都能記住並識別字母,但手寫訓練在應用字母的各項能力上不僅都是最好的,而且他們達到這個目標的所需時間最少。」該研究的主要作者、北卡羅來納大學的認知科學家 Robert Wiley 如此說道。

雖然 42 人並不是很大的樣本數,但這個研究的結果仍顯示紙筆在學習中的重要作用。手寫不僅能提升記憶,也能增進閱讀和寫作的能力。事實上這個研究的部分結果已有其他研究的驗證,今年 3 月發表在 Frontiers in Behavioral Neuroscience 上的研究就顯示,比起在平板電腦上記錄資訊的大學生,在紙質筆記本上記錄的大學生不僅對資訊的記憶更久,回憶起資訊詳細內容的能力也更強(Umejima et al., 2021)。

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延伸閱讀:一筆一劃在紙本上做紀錄,不只文青還能記憶清晰!

為何書寫能增強學習能力?

那麼為什麼用筆在紙上書寫,能增加人的記憶、閱讀和寫作能力呢?其實這與大腦皮質的功能區活化有關。

科學家通過研究已知人類大部分的心智活動,從視覺、聽覺,到語言、思考、記憶、決策等複雜認知功能,主要由大腦皮質所負責,而不同的功能也由不同區域的皮質所控制。當大腦要執行複雜的認知功能,這些功能區並非各自為政,而是彼此緊密地配合。越複雜的認知功能,就需要越多的功能區一起配合。雖然越多功能區參與表示該認知功能的難度較高,人在學習該能力時也較困難。但同樣地,越多功能區的參與,就能讓學習該能力的過程更穩固與全面。在實務上我們能藉由觀察大腦皮質功能區的神經元是否活化,來判斷該功能區是否有參與認知活動的學習。

A diagram of the functional areas of the human brain
大腦功能分區示意。圖/維基百科

研究顯示,比起看電腦螢幕學習,手寫不僅能增強書寫功能區的神經元活動,也會增進初級運動皮質區、影像視覺化區、語言中樞區、閱讀寫作區和海馬迴的神經元活動(Umejima et al., 2021)。也就是說,手寫對於大腦功能區的活化非常全面。從負責記憶和導航的海馬迴到閱讀與寫作功能區,這些都在手寫的當下被活化。因此對大腦而言,手寫可不簡單。從空間動作、記憶回顧、語言反饋、閱讀理解到寫作輸出,都能藉由手寫這個看似簡單的動作得到強化與深化。也因此手寫對於學習的幫助比起使用電子產品更全面。

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手寫會活化大腦皮質的多個功能區。圖/參考資料2

雖然上兩篇提到的研究對象都是成年人,不過研究人員認為,手寫對於孩童的學習應該也有幫助。而根據 2017 年發表在 Current Directions in Psychological Science 上的研究顯示(James et al., 2017),未識字的孩童在手寫學習字母的過程中,大腦中的閱讀與寫作功能區也會活化。雖然該研究並未測試孩童在手寫後的閱讀與寫作能力是否提升,但仍顯示手寫對於孩童學習過程的重要性。

在手寫的同時,孩童大腦中的閱讀與寫作功能區也會同時活化。圖 / 參考資料 4

「家長和教育工作者的問題是,為什麼我們的孩子要花時間練習手寫?如果你練習手寫,你會成為一個更好的手寫者,但既然現代人們手寫的機會少了,那麼還有必要進行嗎?這個提問背後的真正問題是:手寫對於孩子有好處嗎?我們發現答案是肯定的,手寫能增進孩子們的拼寫、閱讀和理解能力。」該研究的高級作者、約翰霍普金斯大學的認知科學家 Brenda Rapp 如此說道。

綜合以上結果來看,手寫對於學習可謂好處多多,因此要將紙筆和手寫從教育中去除,可能不是明智的選擇。不過研究人員們也強調,這並非否定電子產品對於教育的重要性,畢竟隨著時代趨勢,打字訓練也很重要。而且電子產品的便利性不僅能提供教育更多元化的選項,也能減少紙本佔空間與浪費資源的問題。但手寫不該是站在電子產品的對立面,相反的,手寫對於輔助電子產品的學習有著很大的幫助。這告訴我們,隨著科技與時代的進步,有些東西仍不能輕易捨棄。

因此下一次你有甚麼特別想學習或記錄的事情,不訪拿起紙筆手寫吧。這樣不僅能增加記憶與學習,也能提升你的創造力。而在這個電子產品充斥的時代,手寫也更顯事物的珍貴與你對事物的重視。

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參考資料

  1. Wiley RW, Rapp B. The Effects of Handwriting Experience on Literacy Learning. Psychol Sci. 2021 Jun 29:956797621993111.
  2. Umejima K, Ibaraki T, Yamazaki T, Sakai KL. Paper Notebooks vs. Mobile Devices: Brain Activation Differences During Memory Retrieval. Front Behav Neurosci. 2021 Mar 19;15:634158.
  3. Human brain
  4. James KH. The Importance of Handwriting Experience on the Development of the Literate Brain. Current Directions in Psychological Science. 2017;26(6):502-508
  5. Hand-writing letters shown to be best technique for learning to read
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羅夏_96
52 篇文章 ・ 865 位粉絲
同樣的墨跡,每個人都看到不同的意象,也都呈現不同心理狀態。人生也是如此,沒有一人會體驗和看到一樣的事物。因此分享我認為有趣、有價值的科學文章也許能給他人新的靈感和體悟

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在網路世代電子閱讀才是王道?你有考慮過大腦的感受嗎?
Yulina_96
・2020/09/05 ・2364字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 508 ・六年級

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當電子閱讀漸漸取代紙本閱讀,全球許多國家也開始採用網路教學,你是否也習慣於從網路上接收新知,閱讀文章或電子書,而較少接觸紙本呢?紙本出版品真的會慢慢沒落嗎?人們對於紙本的需求會不斷的減少嗎?

電子閱讀對大腦來說較為費力

事實上並不盡然是如此,因為人類的大腦還沒來得及跟上這個時代。你也許會有經驗,在使用手機或電腦瀏覽各種資訊時,雖然方便,但是會感到難以專注、或是無法完整吸收自己看過的內容。實際上,在螢幕上閱讀,的確會比起在紙本上來得吃力。

在螢幕上閱讀的時候,我們傾向快速瀏覽過所有資訊、尋找我們正在研究的內容相關的關鍵字。聖荷西州立大學資訊學院教授 Ziming Liu 在他的研究中指出,隨著在螢幕閱讀的時間增加,基於螢幕的閱讀行為也不斷出現:像是關鍵字搜索、一次性閱讀、非線性閱讀與選擇性閱讀的情況變多;而花費在一個字一個字深入閱讀和集中注意力閱讀的時間則越來越少。

可能的原因是由於,電子閱讀對大腦來說較為費力,因為螢幕上的訊息會一直變動,想要尋找剛剛看過的資訊時,也很難回過頭把它找出來,每滑一次訊息的位置都會不一樣。所以才會造成大腦需要更多的資源去處理,而大腦本身的資源有限,在這樣的情況下,其他心智功能的運作就會受到影響。

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圖/wikimedia

國際學生評量 (PISA) 比較了六十二個會員國的學生使用電腦時數後發現,使用電腦的時數越長,閱讀和數學能力就會越差。舉例來說,瑞典就是利用電腦與網路教學時數最高的國家,結果他們的閱讀、數學以及科學評比都落後其他國家。

在螢幕上讀得更累,學得更差?

你或許覺得這只是一個事例,無法證明電子閱讀會降低我們的學習效果,然而有多項研究皆支持,紙本學習的效果的確更好。

挪威大學的研究者找來了閱讀程度相同、七十二個來自兩所不同學校的十年級學生,隨機分成兩組,其中一組在紙本上閱讀兩篇文章(1400-2000 字),另一組則在電腦銀幕上閱讀相同的文章,在實驗以前,實驗者讓學生們預先做了閱讀理解、單詞閱讀和詞彙方面的測驗,顯示了兩組的閱讀程度並無明顯差異。

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圖/wikimedia

在兩組學生閱讀結束過後,進行了閱讀測驗,並控制了詞彙,單詞閱讀,閱讀理解和性別等變量相關的變數,使的不同的閱讀方式,也就是運用不同的閱讀載體,就成為了唯一的變數。

最後,透過複迴歸分析發現,閱讀形式(在紙本或螢幕上閱讀)對於閱讀測驗的結果具有顯著性差異(b = .216, p = .025)。相比於閱讀紙本文章的學生,在螢幕上閱讀文章的學生,在閱讀理解測驗上獲得的分數較低。

這顯示了即使身為數位原住民,大腦很可能還是較習慣紙本閱讀。

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在螢幕上考試壓力較大較疲憊

另外,瑞典卡爾斯塔德大學的 Erik Wästlund 則進行實驗,希望了解紙本或螢幕閱讀,哪一種需要更多的生理和認知資源。在其中一項實驗中,他讓七十二名受試者參與瑞典高等教育入學考試的閱讀測驗,這是一種三十分鐘的瑞典語閱讀理解考試,由選擇題構成,包括了五篇平均一千字的文章。實驗進行兩天, 在第一天,測驗內容是透過 pdf 文檔在電腦螢幕上呈現,第二天,則是以紙本呈現同樣的測驗內容。

研究人員讓參與者自由選擇參加的日期和時間,因此他們也無意中選擇了參加的任務。在測驗過後,還進行了壓力-疲勞-飢餓的評量, 要求受試者在疼痛視覺類比量表上用叉號標記他們主觀認為的疲倦、壓力和飢餓程度。

經過數據分析的結果發現,不同的呈現形式對於兩個組別均具有顯著的影響,相較於在紙本上完成測驗的人,在電腦上進行測試的人得到的分數較低,承受的壓力和疲勞則較高。

吸收資訊,紙本快於螢幕

還有英國也做了相似的研究,請五十個布里斯托爾大學的學生在電腦或紙本上閱讀,內容為由英國的大學聯合開發的經濟學入門教材,該文本總共有二十二頁,其中包括了一些圖像和圖表。

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電腦組以文檔的方式呈現,紙本組則以螺旋裝訂的小冊子呈現。

測驗時間是二十分鐘,受試者被要求必須指出他們第一次讀完所有內容花了多少時間。其後,進行總共有二十個選擇題的閱讀測驗的途中,受試者還需要同時選擇最能反映自己最初對答案的回憶的「記憶意識」等級。也就是,在填寫測驗的途中,受試者在作答時除了回答目前這一題,還需要回答對於此答案,在他的記憶中大概是多麼清晰或是多麼模糊,並且把這個意識等級記錄下來。

圖/pxfuel

實驗者以記憶意識等級作為「記住」的評量,而以閱讀測驗的成績作為「知道」的評量。測驗結果兩組的成績差不多,紙本組的成績僅略高於電腦組,兩組的閱讀時間和學習結果並沒有太大的差異,但在記憶意識方面發現了重大的差異:

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電腦組記住的頻率是知道頻率的兩倍,反之,紙本組記住和知道的頻率相差無幾。

這結果反映了兩者在本質上記憶的不同來源,說明了使用紙本和電腦學習,兩者在認知處理上是有所不同的,以紙本呈現更易於我們閱讀檢視。因此需要迅速吸收的訊息,很可能就不該透過電腦螢幕閱讀。

儘管近年來數位學習越來越發達,使用數位的教材,既能夠跨越時間空間上的限制,獲得資訊的速度也是又快又輕易,還有許多免費的資源。不過我們大腦很可能還未能追上時代快速的變遷。

如果在使用螢幕閱讀上遭遇了困難,最終或許可以考慮回歸到最原始的工具,使用紙本閱讀學習,不僅能夠好好專注還能讓記憶更深刻,最後確實的吸收到所學。

參考資料

  1. Liu, Z. (2005), “Reading behavior in the digital environment: Changes in reading behavior over the past ten years”, Journal of Documentation, Vol. 61 No. 6, pp. 700-712.
  2. Mangen, Anne, Bente R. Walgermo, and Kolbjørn Brønnick. “Reading Linear Texts on Paper Versus Computer Screen: Effects on Reading Comprehension.” International Journal of Educational Research. 58 (2013): 61-68.
  3. Wästlund, Erik. Experimental Studies of Human-Computer Interaction: Working Memory and Mental Workload in Complex Cognition. Göteborg: Department of Psychology, Gothenburg University, 2007.
  4. Noyes, J M, and K J. Garland. “Vdt Versus Paper-Based Text: Reply to Mayes, Sims and Koonce.” International Journal of Industrial Ergonomics. 31.6 (2003): 411-423.
文章難易度
Yulina_96
5 篇文章 ・ 1 位粉絲
文字內容創作者,從生活小事出發,書寫自我成長與人生,樂於分享。希望創作出的文章讓大家看了以後,能夠獲得前進的勇氣,即使只有一點點也好。現經營粉絲專頁提筆心手以及個人部落格,從生活中提煉值得用心體會的觀點,幫助你生成新的思路。