老师Barbara Oakley

她拥有 四个学位，横跨语言与工程领域，并拥有多个专业头衔和荣誉称号：

🎓 学位列表

🏅 专业头衔与荣誉

• 工程学杰出教授（Distinguished Professor of Engineering）– 奥克兰大学
• IEEE 院士（Fellow of the Institute of Electrical and Electronics Engineers）电气电子工程师学会会员
• AIMBE 院士（Fellow of the American Institute for Medical and Biological Engineering）美国医学和生物工程研究所院士
• McGraw Prize 获奖者 – 终身学习领域
• Michigan Distinguished Professor of the Year 密歇根年度杰出教授
• Coursera（Inaugural Innovation Instructor）首任创新讲师
• 全球数字学习拉蒙·卡哈尔杰出学者 – 加拿大麦克马斯特大学

她的跨学科背景和非传统学习路径正是她能设计出《学习如何学习》这门全球最受欢迎在线课程的原因之一。

课程笔记

学习如何学习：强大的思维工具助你掌握难题

该课程的核心属于认知科学（Cognitive Science），并紧密关联以下具体领域：

1. 认知心理学（Cognitive Psychology）：

   • 这是资料最核心的领域。它深入探讨了人类如何学习、记忆、处理信息的核心心理过程。
   • 核心概念“组块化（Chunking）”本身就是认知心理学中关于工作记忆和信息组织的关键理论。
   • 其他核心主题包括：注意力（分心）、元认知（能力错觉）、记忆巩固、检索练习（回忆、测试效应）、错误在学习中的作用、迁移、定势效应、过度学习等。

2. 教育心理学（Educational Psychology） & 学习科学（Learning Sciences）：

   • 资料的核心目标是理解和优化学习过程。它将认知心理学的研究发现直接应用于教育实践和有效的学习策略。
   • 讨论的主题如：如何形成知识组块、交错学习（Interleaving） vs 集中练习（Blocking）、刻意练习、测试效应、利用错误学习、克服学习障碍（如定势效应、能力错觉）等，都是教育心理学和学习科学的核心议题。
   • 大量引用的研究文献都发表在认知和教育心理学的期刊上（如 Journal of Educational Psychology, Memory, Applied Cognitive Psychology, Educational Researcher 等）。

3. 神经科学（Neuroscience）：

   • 部分参考文献探讨了学习过程的神经生物学基础。
   • 涉及脑区（如海马体、前额叶皮层）、神经振荡（如 Gamma, Theta 波）以及它们如何支持记忆形成、信息整合（组块化）和知识迁移。
   • 功能磁共振成像（fMRI）等神经影像技术被用于研究专家大脑的活动模式。

4. 人工智能（AI）与认知建模（Cognitive Modeling）：

   • 资料中提到了专家系统（如国际象棋程序）如何模拟人类专家的组块记忆（Gobet 等人的研究）。
   • 生成式AI（如ChatGPT）部分探讨了AI如何利用和扩展人类的隐喻思维模式，这涉及计算认知科学和AI的交叉领域。
   • 认知负荷理论（Cognitive Load Theory）也涉及人类信息处理的计算模型。

5. 相关应用领域：

   • STEM教育： 特别强调了对数学、科学、工程等领域学习的应用（如 Effective Instruction for STEM Disciplines）。
   • 专业技能发展（Expertise Development）： 研究如何从新手成长为专家（如 Ericsson 的研究）。

总结：

该课程是跨学科的，其核心支柱是认知心理学和教育心理学。它利用认知科学（包括神经科学和计算模型）的发现，旨在理解人类学习的本质，并据此提出基于证据的有效学习方法和教学策略。目标是帮助学习者更高效地掌握复杂知识和技能，特别是在学术和专业领域（尤其是STEM）。因此，它主要属于认知科学和学习科学的范畴。