13年前，在温哥华举行的2005 年NIPS 大会上，我和加州大学圣迭戈分校计算机科学与工程系的同事加里·科特雷尔（Gary Cottrell）在一起吃早餐。加里属于20 世纪80 年代PDP 团队最初的一批成员，也是PDP 团队仍留在加州大学圣迭戈分校为数不多的几人之一。他是20 世纪60 年代最后几个仍在坚持神经科学研究团体中的一员，留着马尾辫和灰白的胡须。他读到了NSF 发表的一项声明，要求为“学习科学中心”（Science of Learning Centers）提供提案。其中让他感兴趣的内容，是连续5 年每年500 万美元的预算，而且还可以再延长5 年。他想提交一份项目申请，并询问我是否愿意帮忙。他当时说，如果成功了，他就不用再写别的基金申请了。我告诉他说，如果成功的话，这项经费能让他终身从事这一事业了。他笑了起来，之后我们开始了合作。

最终我们的申请被批准了，如我所料，尽管每年提供300 页的年度报告很让人崩溃，但取得的科学成果非常惊人。我们的时间动态学习中心（Temporal Dynamics of Learning Center，以下简称TDLC）共有来自全球18 个机构的100 多名研究人员。在由NSF 资助的6 个学习科学中心里，我们这个是最以神经科学和工程为导向的，我们将机器学习的最新进展纳入了这些项目中（见图12-7）。21Rubi 和CERT是由TDLC 资助的两个项目。我们还有一个移动脑电图实验室，让被试者可以在虚拟环境中自由漫游，同时记录他们的脑电波。在大多数脑电图实验室中，被试者必须坐着不动，眼睛都不能眨，以避免产生假象。我们使用了ICA 来抵消运动假象，让我们能够观察被试者主动探索环境，与其他人互动时的大脑活动。

图12-7　新的学习科学包括机器学习和神经科学，以及来自心理学和教育的见解。图片来源：Meltzoff ，Kuhl，Movellan，and Sejnowski，“Foundations for a New Science of Learning，”图1。

以下是TDLC 研究人员开展的众多项目中的一部分。

罗格斯分子和行为神经科学中心（Center for Molecular and Behavioral Neuroscience at Rutgers）的艾普利·本纳斯奇（April Benasich）开发了一项测试，可以根据宝宝的听觉感知时间来预测婴儿是否会在语言习得和学习能力上存在缺陷；她指出，这些缺陷可以通过自适应地控制声音出现的时间和奖励反馈来纠正，以便宝宝能够发育出正常的听力、语言和学习能力。22 这些结果所针对的实验对象年龄跨度从3 个月到5 岁。即使正常发育的婴儿也会从互动环境中受益。艾普利于2006 年创立了AAB Research LLC，让快速听觉处理技术（rapid auditory processing technology，简称RAPT）进入普通家庭，以提高婴儿的学习能力。

玛丽安·斯图尔特-巴特利特和哈维尔·莫维兰使用机器学习自动登记学生的面部表情，23当学生看起来很沮丧，似乎不太理解授课内容时，教师可以收到提醒并采取措施。利用深度学习技术，这一过程如今可以自动且准确地同时记录班级中每个孩子的表情信息。在市场营销、精神病学和法医学等领域，还有很多的面部表情分析应用有待开发。(www.daowen.com)

加州大学圣迭戈分校的哈罗德·帕施勒（Harold Pashler）和科罗拉多大学博尔德分校的迈克尔·莫泽尔（Michael Mozer）研究了12 年级的学生在数年内的学习表现，以扩充先前针对大学生为期数月的研究。研究结果表明，个性化的时间分散式复习比短期的填鸭式复习更能改善对学习材料的长期记忆。24他们表示，当学习材料需要在学生的记忆中停留较长时间时，学习的最佳间隔时间最好设得长一些。他们在语言课程中为学生们制定了最佳复习时间表，并帮助他们取得了优异的成绩。

TDLC 的博士后研究员贝丝·罗戈夫斯基（Beth Rogowsky）、罗格斯大学的保拉·塔拉尔（Paula Tallal）和范德堡大学的芭芭拉·卡尔霍恩（Barbara Calhoun）表明，在使用口头或书面材料的学习方法之间没有统计学差异，而且，无论是即时理解还是延迟理解，偏好的学习方式和教学方法之间都不存在联系。25 学生使用自己更偏好的方式学习不会带来任何积极的效果，这也就意味着大型企业宣传的针对个人学习方式的培训和测试材料，并不会提升课堂的学习效果。

保拉·塔拉尔在2014 年启动的1500 万美元的“全球学习X 奖”（Global Learning X-Prize）中发挥了重要作用。该奖项鼓励教育创新，其目标是开发开源代码和可扩展软件，使发展中国家的儿童能够在18个月内掌握基本的阅读、写作和算术技能。为“全球学习X 奖”所做研究的积极影响，将在未来数十年内在全世界引起回响。

TDLC 的科学总监安德里亚·千叶（Andrea Chiba）在2014 年上海“学习科学国际大会”上介绍了关于所有的学习行为如何改变大脑结构的研究。26 这令许多代表都感到惊讶，他们一直相信儿童来到世界上时就具备了一定的潜力，对那些能力不足或者年龄过大的学习者来说，教育只是一种浪费。世界各地仍然存在着巨大的人类潜力有待挖掘。

我们发现教育中最大的问题不是科学方面的，而是来自社会和文化。美国有13500 个学区，每个学区都有自己的学校董事会，负责决定课程、教师资格和最佳实践；需要数十年才能实现这些目标，并有针对性地处理这些问题。在教师实施教学之前，他们还必须管理教室秩序，这对于低年级和市中心的学校来说尤其具有挑战性。提出要求的家长们可能不会意识到教学资源的匮乏导致了教师中的职业倦怠现象频发，而教师工会的影响也难辞其咎，后者往往阻碍了日积月累的努力。

教学从根本上来说是一项劳动密集型活动。最优质和最有效的教学方式是让经验丰富的成人教师和学生之间进行一对一交流。27 我们背负着一个专为大众教育而设计的流水线系统，对学生按年龄进行划分，教师在大班里年复一年地传授相同的课程。这可能是一种生产汽车的好方法，在劳动力只接受基本教育就能满足社会需求的年代，这样的方法还算行得通。但是当工作岗位需要更高水平的培训和终身学习来更新工作技能时，这个系统就落伍了。诚然，作为成年人，回到学校可能是痛苦和不切实际的。我们正在经历的信息革命已经超越了劳动力世代更替的时间尺度。幸运的是，出现在互联网上的新技术可能会改变我们的学习方式。学习科学中心于2006 年创立时，我们并没有预见到，互联网正在重构我们的学习版图。