像醫師可辨識骨折 神經網絡模擬人類大腦「錯誤率15%」學習速度最快

示意圖／ingimage

工作的難易度會影響各位可以獲得多少「學習進展」，進而左右激發內在動機的潛力。

⭐2025總回顧

二○一九年，美國一個研究團隊訓練了一個神經網絡模擬人類大腦學習新知的過程。他們設計的學習任務，類似放射科醫師學習在X光片上辨識骨折的方式，並以「是」或「否」來回答。

本文出自《大腦配速的心流工作術》

答錯題數可以幫助判斷測驗的難易程度。如果只有一半答對，代表測驗太難，正確與否只是碰運氣，從中學不到什麼。如果總是百分之百答對，那表示測驗太簡單，沒有學習成長的空間。

當錯誤率大約落在一五％時，測驗的難易度剛好適中，不會太難也不會太簡單。這個發現指出在中等難易度的情況下，學習進展最爲理想。

作爲快速學習的一項經驗法則，一五％到二○％的難易度，從直覺上來看是一個合理的區間。如果對某個主題完全不瞭解，學起來會感到挫折；但如果已經很熟悉，就缺乏進一步學習的動力。

這個經驗法則根植於大腦配速系統中神經動態的運作機制。當任務太簡單且容易預期時，你會感到無聊，並進入第一檔位；挑戰太大時，則會直接跳到第三檔位。最理想的狀態是「黃金區間」（Goldilocks zone，一種「不多不少、恰到好處」的理想狀態），也就是第二檔位。

要接近這個「黃金區間」，可以將任務難易度設定爲略高於你現有能力的程度。當各位挑戰自己的技能時，你就會開始學習，而持續地這樣挑戰自己，就能產生穩定的學習進展。

工作應該具備適度的挑戰性，足夠難到需要動腦，但又不至於讓你無法完成工作。

（本文出自《大腦配速的心流工作術》作者：米圖．斯托羅尼 譯者：陳珮榆)

編輯推薦