神经科学与学习科学的之间的关系

4、神经科学与学习科学的之间的关系

答：

1. 学习科学的概念

学习科学(LearningScience)是国际上近几年发展起来的关于学与教的交叉学科。它不仅研究正式的课堂学习，而且研究发生在家庭、工作岗位及同伴之间的非正式学习。学习科学的主要目的就是要更好地理解有效学习(EffectiveLearning)，并运用该学科的知识重建课堂及其他学习环境，使人们的学习更为深入，更为有效。

2. 学习科学涉及的内容

学习科学涉及认知科学、教育心理学、计算机科学、信息科学、生物医学工程等众多研究领域，通过在心智、脑和教育(Mind，BrainandEducation)之间建立桥梁，将脑科学的最新成果(从基因到行为)应用于教育和学习过程。

3. 学习科学的产生

1991年在美国西北大学学习科学研究所召开了“人工智能与教育会议”。该会议被公认为学习科学的首届国际会议，与《学习科学杂志》的首印一起，标志着学习科学作为一个独立的学科从其母体认知科学中脱胎而出了。学习科学来自认知科学，它和认知科学一样，试图解释学习。

4.学习科学的重要学科基础——认知科学

学习科学起源于认知科学, 在20 世纪80 年代末90 年代初, 它开始从认知科学中进行分化。认知科学过去强调头脑中已有的东西, 忽视了真实世界的复杂性。恰好这被忽视的部分是处理任务的复杂之处以及它们和个人经验的联系。

而在这个发展的过程中, 学习科学仍然将认知科学中的许多重要概念作为自己的核心概念, 比如:知觉信息的表征和处理、感知学习、内省学习、问题解决和思维等等。学习科学形成了一套适合学科特征的方法论。

5. 学习科学的发展及对学习科学产生重要影响的学科——脑科学及计算神经科学

随着计算机科学的发展，新科学与新技术不断涌现，也推动着学习科学的不断前行。

脑科学和计算神经科学的发展对学习科学的发展产生了重大影响。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质，使得人们能够深入了解人是如何学习的。

计算神经科学是使用数学分析和计算机模拟的方法在不同水平上对神经系统进行模拟和研究:从神经元的真实生物物理模型，它们的动态交互关系以及神经网络的学习，到脑的组织和神经类型计算的量化理论等，从计算角度理解脑，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，探索新型的信息处理机理和途径，从而创造脑。这两类科学的发展为学习科学的发展提供了生物学基础。

迷惑了人类几千年的疑问“人为什么能学习”将得到解答。这一切将推动着学习科学在指导学习的方法论意义上的重大突破，提供更为切实有效的学习方法;从而，也在生物学意义上开创学习科学的新篇章。