昨晚，虾子看了电影《星际穿越》，觉得人类真心伟大，研究相对论也就算了，还能拍出来，牛逼！感动了，所以今天打算稍微扯点主题之外的（稍微扯点）。
上一篇讲记忆的文章中，有一朋友反馈：“记忆部分要是加上一个情感对记忆的影响”就更好了；虾子和欧阳觉得这是个好建议。不过如果要把情感讲清楚，还得涉及如何激发情感，进而利用好情感，这样一讲课题就大了。所以在规划中，记忆的应用，我们优先关联了专家思维；进而把情感相关的部分被放在了第32篇《追求极致的有效学习——构建以学生为中心的学习环境：（6）社会情感元素》中去讲。情感的话题还是非常重要的，它是我们3大类有趣心理的一个重要的分支，这个领域讲深入了，还会涉及编剧之类的课程，大大超出我们的课题，这里先点到为止。
有朋友可能会问，我们把如此多的教育教学相关的心理规律放在一起，有必要吗？虾子坚持认为：有！虾子之前见过一位电大系统的80多岁老前辈，从80年代就开始在搞远程教育了。老人家一上来，只说了几句，虾子就被震惊了。他说：网络教育我搞了将近30年，就一个结论：“30年来，网络教育是否真的发生过，我不敢确信。”……
（备注：这里不讨论“泛教育”，例如：电视电影之类的媒介对人们的教育。这里讲的在线教育，更多指特定教学目的专门教育。）
老人家的坦诚，令虾子十分敬佩！虾子搞了这几年的在线教育，也算久居一线，也不知多少个“白+黑”过来，深知在线教育与线下教育的重大区别。现在在线教育题材很热，有人主张攻，也有人主张退，但是时代的号召在那里摆着。电影都可以拍出“星际穿越”这样的格局了，人类还不能搞定在线教育吗？某巨头最近有讲话，言下之意是“在线教育暂时不对线下业务构成威胁”，这一点大家拭目以待。连短信、电话都可以被颠覆，有啥不会？
回到我们的主题，小步子教学与有效强化。
“小步子原则（short-step principle） 美国心理学家斯金纳提出的编写程序化教材的主要原则。将学生的学习目标分解为具有逻辑联系的许多‘小步子’。”如果你在百科里 搜索“程序教学法”可以获得更多的相关知识。我们在第二篇讲动机的文章里（《传统有效学习的在线应用（2）：关于动机的各种流派》），曾经看过下面这张图，它就是来自这个领域的：
这个领域，把所有的教学内容，变成知识碎片，然后强调通过应用强化规律来练习。现在就把这张图展开说说。这张图的原图（右侧），其实是有刻度的，横轴是时间，纵轴是强化次数，该图用来研究：强化安排对反应速度的影响，具体来说是以下几种安排哪个效果更好：
研究的结果为何呢？
哪种效是果最好？答案是“变频强化”，即：并不是每一次正确都给予强化，强化的给出即不是定期给出的，也不是一定次数积累之后给出的。整个答案看起来是：“没有规则是最好的规则！”还记得之前我们讨论过的“艾宾浩斯”遗忘曲线吗？那个时候我们指出，它适合于“无意义对象”的记忆。而有意义的东西，靠死板的强化“效果不理想”。那怎样做，效果比较好？其实答案大家都知道，那就是“抽查”的机制。这个在我们的学生时代，大家都应该有一定的体验，因为抽查带给学生“挑战感”，而人类天生喜欢“挑战感”（当人们觉得自己能胜任时），这一点我们在动机理论的介绍中，也提过。
这个特性，在线下的情境下，效果是非常明显的。那么，如果是在线情境下，我们还有哪些改进的方向呢？在上一篇讲记忆的文章里，我们已经讨论过了“专家思维”与“记忆”的关系，记忆的问题与强化的问题是有很高的相关性的。这里我们还要结合一下“分类学习”，也就是我们第4篇文章《传统的有效学习的在线应用（4）：知识的分类学习》提过的分类学习。是的，虾子的意思是应该把“专家思维”、“记忆规律”、“小步子教学”、“分类学习”综合起来应用。这一点是至关重要的！将它们综合起来应用，效果显著，并且非常有助于在线的学习方式。至于为什么？虾子稍后会解释。
不仅如此，我们40篇文章共5个专题，其中专题1是《传统有效学习的在线应用》系列，介绍的都是传统领域的一些成果，它们在互联网领域依然有有效的部分，而专题3和专题4讲的是《追求极致的有效学习》，并分别从《基于脑特性的学习原则》和《构建以学生为中心的学习环境》两个角度来整合这些有效的成分。也就是说，我们未来还需要进一步地整合有关的知识。而此处，跟我们这篇文章高度相关的首先是下面这几篇：
第18篇《追求极致的有效学习——基于脑特性的学习原则：（1）来自脑干区的启发》
第19篇《追求极致的有效学习——基于脑特性的学习原则：（2）构建认知的地图》
第20篇《追求极致的有效学习——基于脑特性的学习原则：（3）专家模式与认知地图》
第21篇《追求极致的有效学习——基于脑特性的学习原则：（4）重拾“知识的分类学习”，知识掌握的芯片化》
讲到这里，也许有一些童鞋已经无法坚持下去了，丫的，在线教育也太难了吧？太不靠谱了！虾子也曾想过要放弃，不过因为一些场景挥之不去，所以又坚持了下来，这些场景是下面这些：
第一个场景：一个大boos说过的：如果这件事，很容易做，轮不到你来做。
第二个场景：为我们吹过的牛逼奋斗终身！
第三个场景：腾讯当年要把自己500万卖了，没人要；微软也要卖给IBM，也没成功。
第四个场景：电大那位老人家，告诉我们“在线教育”30年来，从未发生。
第五个场景：马云的阿里能做起来，那是大势所趋的结果，大势最重要！
…..
这些都算是自我暗示的东西，真正的原因仔细想想，还是只有一个，来自这句话背后的道理：“只有时代的企业，没有永远的企业”。这个时代需要新东西而已，在线教育是一个有机会的题材。但是，不管怎样，关键的关键，我们必须有能力对人们的生活、对社会产生影响。我们需要一个“划时代的产品”，而上面所述的知识将孕育出它们。
继续回到我们的主题，第18-21篇，会讲的部分，我们后续再说，今天这里重点说：为什么要把“专家思维”、“记忆规律”、“小步子教学”、“分类学习”综合起来应用？
上面说的鼓励大家坚持的场景，并非全然为了鼓励，而是为了说明一个重要的事实：现在是否具备实施在线教育的条件？或者换句话说，现在这个情况下，是否有坚持的必要？这个问题比较大，显然不适合我们这篇文章，但是简要提提还是对大家理解我们所说的要点会有帮助。如果我们要简要地说结论，只要看资本市场就可以了。显然，现阶段大家也不会觉得谈在线教育不合适。为什么?因为电脑普及率足够高，手机的普及率甚至会超过电脑普及率，所以显然具备了30年前不具备的条件。电大老爷爷说的观点，今天不一定适用。不过，还是请大家留意，他说的是“从未发生”。如果只是大范围条件不具备，那么应当说“发生过一点吧”？因为小范围的条件还是具备的。因此，在线教育方法论的问题多少也是存在的。
故而，我们需要认真地研究一下我们的“研究对象”，理解其特性。我们把大家讨论的教育方式粗略分为线上教育、线下教育和O2O（即：既有线上，又有线下的部分。）三种业态。线上的优势毋庸置疑：大面积、可重复、随时随地、可点播……但是，如果我们仔细去看，这些都是“网络计算机”带来的特性，不是在线教育的特性。除非我们认为，线上教育与线下教育比较起来，没有特性。
这也是为什么虾子和欧阳老师说：“简单把线下教学的逻辑搬到线上，不能有大成就的原因。”当然，如果大家用线上资源来招生，显然也是有意义的，因为能多招到人。不少用直播方式经营的产品，降低了线下经营的成本，同时通过线上也扩招了生源。因此，也不是没有意义的事情。
但这样的做法，也有其内在的矛盾，因其超出了我们今天的主题，所以我们不去论它，专注在我们的在线教育上。我们回到在线教育的特性，虾子和欧阳认为最重要的特性是“基于屏幕信息进行互动”。如果说有哪个领域，是对这个部分专门进行研究的，那么在过去，他应该叫“信息加工心理学”，后来被“认知心理学”和“脑科学研究”相关的名字取代了。但是，虾子觉得“认知心理学”和“脑科学”涉及的范围太广了。因此，对在线教育而言，还不如“信息加工心理学”这样的粒度，更为合适。我们说生产力决定生产关系，今天这样的时代，如果说有什么核心的特征，那么遍是知识型社会的崛起。换句话说“知识的转移”效率，决定了生产力，如果不能提升这一效率，依然属于“传统”。这也是刚才提到的直播方式产品，有其内在矛盾的部分原因，因为对社会生产力帮助比想象中的要小。
那么，如果把“专家思维”、“记忆规律”、“小步子教学”、“分类学习”四个部分综合起来应用，是否就能大幅提升“学习效率”呢？答案是：有很大空间！
关于“专家思维”与“记忆规律”的整合，上一篇文章我们已经讨论过了，“分类学习”之前也介绍过，它也是基于信息交加工特性的。它们都可以改善信息加工的局部特性。“专家思维”是关于一个学科或课程，具体应当掌握什么的，我们可以说是关于“学什么”的；“分类学习”则是关于怎么学的；它们分别粗略对应“信息加工心理学”讨论的“信息”和“加工”，但是这种“信息加工”如果要被产品化，特别是IT产品化，就需要通过“小步子教学”来完成了，“小步子教学”的别名 “程序教学”，它发展的较完善状态就是“计算机辅助教学（CAI）”或“智能计算机辅助教学（ICAI）”，然后进一步通过记忆规律和强化理论的应用一并完成知识的熟练过程。
当然，记忆规律和强化理论有重合部分、小步子教学和强化理论也有重合部分。这些不去计较。需要计较的是CAI也好，ICAI也好，必须得到重要的改进，过去研究CAI和ICAI都没有充分与“专家思维”和“分类学习”的逻辑充分整合。没有这些整合，根本就不可能对“学习效率”有大幅的提升。如果做不到这一点，那就还只是线下模式的线上化，而遵循“线下逻辑”难以有规模化的变化产生，也不太可能产生什么颠覆性的事情。互联网之所以是“产品至上”的原因就在于，如果不是足够标准化、而且性价比合适的解决方案，就不足以在社会层面产生颠覆。产品，意味着解决方案的完善，或至少达到了边界条件！
如果一个在线教育的产品，完成了“专家思维”、“记忆规律”、“小步子教学”、“分类学习”的四个方面的整合，那么至少算是合格的产品了，但这也是最低的要求。但是从目前情况来看，走上这条路的同仁还不多，都只是沾了点边。比如：题库类产品，其实题库无非是为了解决“练习”的目的。“练习”，4个中的3个至少是强关联，分别是：“记忆规律”、“小步子教学”、“分类学习”。再比如说：一些被称为“伴随式的技术”的编程教育。所谓“伴随式的技术”就是一种计算机提示学习者输入一些指令，学习者按照要求输入指令后，计算机反馈输入是否符合要求的一类技术。虾子的说法叫：“手把手教”的教学逻辑，但是就其本质而言就是 “小步子”。但是目前这种“伴随式的技术”甚至还没有发挥“小步子教学”的所有优势，不知道是因为版本安排的原因，还是没意识到目前方式的问题。总之，这类产品也还有很长的路要走。
说起来，我们似乎还是应该简单介绍一下“小步子教学”的核心特征（即下图的：原则和模式），以及它们的优势和劣势。
典型模式：
1.直线式：①斯金纳的直线式程序。它把学习材料分成许多连续的小步子，逐步呈现问题,学生逐步构答。答对了,前进；答错了，用正确答案纠正后前进。②普雷西的直线选答式程序。它也是逐步呈现问题，但学生要在预定的正误答案中选答。答对了，前进；答错了，要另选，直到答对了才前进。
2.分支式程序：学习能力及已有知识的基础不同；学习材料本身难易程度的区分。它把学习材料分成内容较多、步子较大的逻辑单元，编成主干程序；又把学生学习时常犯的典型错误，编成分支程序。学生学完某单元后，即举行选答式的检查性测验。答对了，进入下一单元；答错了，就引入分支程序，经补充知识、纠正错误后，回到原单元重学重答，直到答对了才前进。
3.莫菲尔德程序：这个程序是美国心理学家凯（Kay·H）在莫菲尔德大学任教时提出的一种程序教学模式，它是直线式和衍枝式程序原则的结合。这一模式遵循的始终是一个主序列，它与直线式不同的是，只有一个支序列来补充主序列；它与衍枝式不同的是，学生通过支序列的学习不再回到原点，而是可以前进到主序列的下一个问题上，这样有利于学习效率的提高。
程序教学的优缺点：
1.缺点 ：
1)忽视内隐学习，内在潜能
2)无法培养灵活性、综合性和创造性；
3)缺少对知识的整体结构；
4)如何设计出一种整齐划一的程序适用于大多数人
5)缺乏与教师的情感互动
2.优点：
1)大范围推广，节省大量人力物力
2)主动性、控制感
3)避免挫败感
4)图文并茂、多感官调动
5)低起点，小台阶的方式编排知识，环环相扣
好了，差不多到了收篇的时候了，在收篇之时，请大家留意几个细节：缺点1，解决方案就是我们之前提及的动机理论1-3；缺点3的解决方案，就是我们说的“专家模式”。缺点2，可以参考一下斯特伯格的《创意心理学》，因为涉及一些人格心理的问题，这个无法完全解决，但是还是有许多改善点的。缺点4，所有的改善建议，就是我们说的分类教学了。不过准确地说应该说是分类教学+个性化素材，结合一下大数据和文化心理学，应是也有不错的改良。但核心还是分类教学逻辑。缺点5，我们开篇提过的情感元素应用我们也会涉猎，但是情感的植入应该属于高级货了……
下一篇，我们讲另一个非常重要的主题：知识迁移。
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