英国诗人亚历山大·蒲柏有这么一句名言: 凡人皆有过。我们力求做的每一件事情都成功圆满，但这是不可能的。而且失败并不全是坏事，它通常是学习新技能新知识的巨大动力，也是必不可少的因素。那么，促进学习的“失败比例”是多少呢？根据一项新的研究，这个比例在15%时是最完美的。换句话说，当我们投入计划时间的85%去认真学习时，效果是最优的。

教育家和科学家们一直认为，学习与失败之间，存在一个微妙的“甜蜜点”：一个简单的、毫无挑战的任务不会带来任何收获；而一个特别难的任务只会带来挫败感。亚利桑那大学心理学和认知科学助理教授罗伯特·威尔逊在一份新闻稿中解释说: “教育领域传统观点认为，学习该有一个‘近似困难区'。你应该在此范围内最大限度地提高你的学习能力。而现在我们将这个区域做了量化，也就是85%。”

威尔逊与来自布朗大学、普林斯顿大学和加利福尼亚大学的研究人员共同研究，在进行了各种机器学习实验后，提出了他们的“85%规则”假说。更具体地说，他们在试验中“教”计算机如何执行简单的任务，如何识别并分离不同的模式与类别，或如何在奇数和偶数的基础上分离照片。当计算机以85%的准确率响应任务时，能够最有效率地安排任务和处理任务。除了研究计算机的学习能力外，研究小组还分析了之前有关动物学习的研究。他们发现85%的规则在动物中=界也基本成立。

“如果你的错误率为15%或准确率为85%，那么你总能最大化自己的学习率。”威尔逊说。研究人员表示，他们的发现特别适用于感知学习，即通过经验和例子逐渐获得技能和学习的过程。他们以放射科医生学习如何准确地识别肿瘤的X射线为例做了说明。“随着时间的推移，你会更准确地发现图像中的肿瘤。你需要不断累积经验，需要事例来研究的更透彻。我可以提供特别简单、特别难或是介于两者之间的例子；如果我给出一些很简单的例子，你总是100%正确，就学不到什么；如果我给出一些很难的例子，你哪怕有50%的正确率，收获依然微乎其微，而如果我给你介于两者之间的难度，你可以在此最佳比例下，从每个特定例子中汲取最多的知识。”

有的人会说，这样的研究结果，为那些学术成绩拿“B”的人找了一个不错的理由。但威尔逊说，他们还不想草率地就此定论。因为本次的研究中，答案都是非黑即白的；但在学术层面上，很多答案往往界限并不如此分明。但他们也对自己的研究表示肯定。他们认为这样的结果，不论是对于教育者还是学生，都有一定的借鉴意义。威尔逊总结道: “如果你上的课太容易了，而且一直成绩优异，那么你可能不会像那些努力学习以跟上进度的人那样收获那么大。希望我们能就此课题继续研究下去，进而讨论更复杂的学习形式。”

本文译自 < a href="https://www.studyfinds.org/study-if-you-want-to-learn-efficiently-plan-on-failing-15-of-the-time/">studyfinds，由 Imagine 编辑发布。

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