为什么L&D不应该把“NeuroDazzle”误认为神经科学

大脑有点复杂。即使在科学心理学发展了150年之后，我们对自己的这个神奇部分以及它是如何运作的仍然知之甚少。

现在有很多尝试去改变这一现状的方法，它是如此令人兴奋和有趣，以至于我们在学习和发展过程中有时会情不自禁地被它所吸引，但我认为我们应该保持谨慎，不要被我所说的“NeuroDazzle”所迷惑。

实际上，我们应该像心理学家一样谨慎。例如，已故的伟大的奥利弗·萨克斯(Oliver Sachs)曾经做过一项可爱的工作，揭示了记忆的美丽复杂性和神秘性。在他最后几本书中的一篇文章中，意识之河(2017年)，他回忆起一段他真正相信自己经历过的记忆，以至于他在早期的畅销书中以第一人称写下了这段记忆，那是他父亲射杀一只狗的故事。

然而，事实证明，他根本没有亲眼目睹过这件事，而是从他哥哥读给他的一封信中得知的。对于萨克斯来说，这应该说明了情绪强度和对事件的重复回忆如何改变和塑造我们的记忆，并使错误的记忆看起来像真的。

关于大脑如何参与学习起源的不正确或误导性的断言往往存在于真正的科学发现中。

断章取义

但是——你想要真实的。先进的大脑研究(心理学、神经科学、认知科学、行为科学等)呈现爆炸式增长，为我们中的任何人提供了巨大的希望，让我们成为真正的“学习型科学家”，用真正的、基于事实的洞察来了解我们如何学习、交流和记忆，以提高L&D的游戏水平。

我自己就是一个狂热的信徒。也不乏学习/教育科技公司，他们声称以科学为基础的技巧和技术是他们为我们提供的服务的核心。这是令人兴奋的，我们都渴望大脑行为的实用理论，可以帮助我们改进训练成年人的工作……但如果做得不严格，这是一件有点危险的事情。

例如，瑞典著名心理学家K·安德斯·埃里克森关于记忆和刻意练习的研究是严谨而有用的。但这种说法被断章取义，过于简单地说，你只要在球道上练习1万个小时，就能成为老虎伍兹。(提示:教学和潜在能力也很重要。)

所以要小心“NeuroDazzle”，这是我在微软内部数据科学研讨会上第一次听说的概念。“NeuroDazzle”是指你声称某项解决方案或技术具有神经科学基础的现象。

不管是出于好意还是出于其他原因，当谈到所谓的“大脑友好型”学习方法和程序时，在座的谁没有在某一段时间中过迷?

现在，我们都如此渴望改变，渴望一个看起来可靠的前进路线，以至于仅仅是“基于研究”的声明，或者仅仅是网站上一个可爱的大脑标志，就足以诱使我们接受一大堆错误的信息和半真半假的事实——如果你实施这些策略，可能会给你和你的任务带来很大的伤害。

是什么让这变得更复杂?关于大脑如何参与学习起源的不正确或误导性的断言往往存在于真正的科学发现中。因此，另一个神经问题，神经神话，由经合组织定义“由于误解、误读或错误引用(由大脑研究)科学建立的事实而产生的误解，以证明在教育和其他背景下使用大脑研究”。

这种“神经神话”的一个例子是，如果根据孩子们喜欢的学习方式对他们进行分类和教育，他们的学习能力就会提高。这种误解是基于一个有效的研究发现，即视觉、听觉和动觉信息是在大脑的不同部位处理的。但是，大脑中这些独立的结构是高度互联的，在感觉“模式”之间存在深度交叉激活和信息传递(更多的在这里）.

我们都上当了……

顺便说一句，最后一点我不是在开玩笑。人们认为，大脑图像对公众对认知研究的看法有特别有说服力的影响。我认为它们说明了人们需要对复杂的认知现象做出漂亮、简单的解释。

与那些带有条形图、大脑活动地形图或根本没有图像的文章相比，将大脑图像与总结认知神经科学研究的文章一起展示的结果是，这些文章中论点的科学推理得分更高。

因此，大脑成像研究的魅力和可信度部分在于实际大脑图像本身的说服力(想想现在有多少学习技术和人工智能提供商在他们的品牌中使用大脑图像)。这在心理学中是怎样的呢?

确实，有完整的文献尽管事实证明我们已经在L&D吸食这种毒品有一段时间了。不管是出于好意还是出于其他原因，当谈到所谓的“大脑友好型”学习方法和程序时，在座的谁没有在某一段时间中过迷?

• 左脑右脑-对。什么都没有

• 迈尔斯布里格斯-没有科学基础

• 艾宾浩斯著名的“遗忘曲线”(随着时间的推移，大脑保留记忆的能力下降，据称不止一个L&D软件设计)是基于对他自己的有限的、不完整的研究，早在1885年就发表了!

• 神经语言程序设计——不是严肃的科学，我们可以说

即使是正统的神经科学也有糟糕的时刻。所有支撑我们当前研究浪潮的核磁共振成像机器可能存在缺陷把疑问我们如何解读他们的产出。

最终获得正确的数据素养

无论如何，我仍然非常相信L&D需要在我们的实践中采用更科学的基础，我们需要通过数据、社会和神经科学方面的最新思想来指导这些实践。

毕竟，我们在工作场所学习是在进行大脑可塑性的工作;我们对大脑如何工作以及人们如何学习和保留信息/成为专家有真正的兴趣。

但提醒我们自己，科学是一种心态，是一组不断变化的假设和实验，而不是无懈可击的事实，也是很好的。

• 了解神经科学的基础知识，这样你就不会被行话蒙蔽了双眼

• 如果你开始怀疑一款产品是“基于大脑”的，或者是直接从认知科学实验室出来的，那就去看看研究吧

• 请注意，仅仅谈论大脑或看到大脑图像就会让你更容易受到营销的影响

• 最后，要学会正确的数据素养，学会如何利用数字和统计数据来歪曲观点……还要时刻提醒自己，相关性并不等同于因果关系

接种措施

为了帮助你培养对NeuroDazzle的免疫力，这里有四本面向脑科学(和一本面向数据科学)的经典著作，我们认为所有L&D专业人员都应该阅读:

丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)是一位以色列裔美国心理学家，以其在判断和决策心理学以及行为经济学方面的研究而闻名。一本关于行为改变的重要而精彩的读物。

卡罗尔·S·德韦克著。这本书引发了上千人“在这里创造学习文化”的愿望

马修·沃克著。是的，睡眠是大部分学习实际上完成的时候——你上次把健康睡眠纳入学习计划是什么时候?

作者:罗伯特·普尔和安德斯·埃里克森，他们在这里报告了他们对如何在音乐、国际象棋、医学和体育等不同领域取得专家表现的见解。betway必威官网平台训练:刻意练习的训练

作者:汉斯·罗斯林，安娜·罗斯林Rönnlund奥拉·罗斯林。不是脑科学本身，但它仍然是关于偏见以及如何使用数据来操纵你的思维的绝对大师班。

对这个话题感兴趣?收听最新消息学习是新的工作播客在节目中，主持人克里斯·皮里和嘉宾演讲者、学习福音传道者尼克·豪深入探讨了学习科学的话题。