提升學習能力的「秘密策略」：先測驗再學習

聽起來可能有點不合邏輯，但越來越多證據顯示，在學習新知識之前先進行測驗，能顯著提升你的學習效果。想像一下，你正準備學習太陽系的知識，但老師卻在開始前先給了你一份關於這個主題的選擇題測驗。你對太陽系一無所知，面對像是「哪顆矮行星不屬於冥族？」或「太陽系中密度最低的行星是哪一顆？」這樣的問題，你可能會一臉茫然，甚至覺得這種「瞎猜」完全是在浪費時間。然而，研究顯示，這種「先測驗再學習」的方式，其實能大幅提升後續的學習成效。

這種將測驗用於學習而非僅僅是評估的潛力，最早可以追溯到1920年代。當時心理學家西德尼·普雷西（Sidney Pressey）發明瞭一臺創新的「打字機測驗機」，這臺機器會提出問題並提供多個選項，學生需要按下按鍵來提交答案。普雷西的創新之處在於，機器會將問題保留，直到學生選出正確答案為止，這讓測驗本身變成了一種學習體驗。雖然這項發明並未廣泛應用，但他的研究預示瞭如今我們所知的「測驗促進學習」的巨大效益。

關於測驗如何提升記憶力和深化學習的研究已經相當廣泛，但大多數研究都集中在「學習後測驗」的效益上。直到1960年代，研究才開始關注「學習前測驗」的好處，也就是現在所稱的「預測效應」（pretesting effect）。近年來，這種看似違反直覺的效果引起了更多學者的興趣。

典型的「預測效應」實驗是這樣的：所有參與者最終都會學習相同的新知識，但其中一半的人會先被要求回答一些與該主題相關的問題，通常不會提供反饋。在所有人完成學習後，再進行一次最終測驗來評估學習成效。結果顯示，即使預測時的猜測大多是錯誤的，但這組參與者的表現通常優於未進行預測的對照組。這表明，即使是錯誤的猜測，也能為後續學習帶來好處。

這種效應不僅適用於簡單的學習材料，如單詞配對，也適用於更複雜的內容，例如物理或海洋學的閱讀段落、歷史或資訊理論的影片，甚至是現場的研究方法講座。無論是兒童學習太空探索，還是大學生學習心理學，這種效果都同樣顯著。此外，無論是在實驗室還是在教室，無論是手寫答案還是在電腦上猜測，預測效應都同樣有效。

研究人員認為，預測之所以有益，是因為它改善了我們處理學習材料的方式。新加坡國立大學的認知科學家潘史蒂文（Steven Pan）指出：「猜測可能會激發好奇心，並讓我們更專注於學習內容。」此外，預測還能作為一種「元認知檢查」，幫助我們釐清已知與未知的領域，並鼓勵我們填補知識缺口。

研究顯示，預測效應的益處可以持續從一天到數週不等，這表明其優勢不僅限於學習後的幾分鐘，而是真正促進了深度學習。更重要的是，最新研究指出，這種效應可能會隨著時間增強，這意味著許多僅在學習後短時間內測量成效的研究，可能低估了預測的潛力。

如果你想嘗試預測，請記住，這種方法在問題聚焦於即將學習的內容時效果最佳。雖然預測時不需要提供正確答案，但反饋仍然可以塑造你的學習體驗，尤其是在處理更複雜的學習材料時。亞薩巴斯卡大學的認知科學家法裡亞·薩納（Faria Sana）解釋道：「在這些情況下，反饋可以搭建學習的框架，確保學習者不會強化錯誤。」

此外，預測的益處可能會在測驗與學習之間存在延遲時減弱，因此建議在學習前短時間內進行預測。例如，如果你準備觀看一段影片，可以在播放前先回答幾個預測問題。對於更長或更複雜的內容，如整本書的章節或較長的影片，可以在每個章節或片段前進行預測，這樣你的猜測會更接近你接觸到答案的時間。

至於問題的來源，你可以考慮使用教科書章節末尾的問題，或是課程結束時提供的問題。潘建議，如果你正在閱讀一本書，可以「快速瀏覽標題並猜測內容，然後閱讀並發現實際的內容。」薩納則建議，你可以「將學習目標轉化為問題，並在探索內容前嘗試回答。」

預測的益處也與問題型別有關。研究顯示，選擇題、簡答題和填空題等多種問題型別都能發揮作用。然而，在學習容易混淆的相似內容時，問題型別可能會產生影響。例如，2016年的一項研究發現，在選擇題中加入錯誤但相關的選項，可以幫助你更廣泛地關注相關資訊，從而提升學習效果。

科學家認為，預測特別適合學習具體的概念或事實，例如「土星最大的衛星是泰坦（Titan）」。雖然研究也顯示，預測可以延伸到程式性知識的學習，例如在觀看教學影片前先嘗試進行醫療程式，但這方面的研究仍處於早期階段。另一種基於猜測的策略稱為「生產性失敗」（productive failure），在數學等學科中，鼓勵學習者在接受正式指導前先嘗試解決問題，這種方式也被證明比單純的指導更有效。

預測幾乎沒有缺點，它不會影響你傳統的學習後測驗，反而可能會提升你的整體學習過程。儘管有如此多的證據支援，為什麼預測仍未更廣泛地被使用呢？原因在於，我們往往低估了它的價值，即使親身體驗過它的好處。這也是為什麼潘稱之為「秘密策略」。在他的教學中，他喜歡以一個深思熟慮的問題開場，以「激發對即將學習內容的思考」。隨著越來越多證據的支援，何不加入潘和其他人的行列，試試這個秘密策略呢？