德州扑克挑战:学习工程：变革教学的新方法

本文与“月球计划目录”合作发表。

在 20 世纪 60 年代后期，诺贝尔奖获得者、经济学家赫伯特·西蒙提出了以下思想实验：想象一下，你是一个来自火星的外星人，访问地球上的一所大学，并花一天时间观察教授们如何教他们的学生。西蒙认为，你会将这个过程描述为“令人发指”。

“如果我们访问一个负责设计、建造和维护大型桥梁的组织，我们希望在那里找到一些训练有素、经验丰富的专业工程师，他们精通力学和决定桥梁是否会倒塌的其他自然法则，”他在 1967 年的《教育记录》中写道。但在大学呢？他写道：“我们找不到任何对学习规律或应用这些规律的技巧有专业知识的人。”

大学的教学常常没有经过任何正规培训。模仿同样未经培训的其他人、本能和感觉正确往往提供了指导。因此，用另一个建筑的比喻来说，教学是不合规范的。

关于教学和学习的最佳方式有广泛的看法，但已被科学证明是错误的，然而它们却持续存在。例如，学生们经常阅读课本或用荧光笔做笔记，但这些做法的价值有限，在某些情况下，甚至会适得其反，阻碍记忆。虽然许多教育工作者认为数学课上的文字应用题比带有数学符号的题更难让学生理解，但研究表明事实并非如此。

西蒙职业生涯的后半段在卡内基梅隆大学担任教授，主张引进一种新型工程师来帮助改进教学。他知道这将意味着复杂学科的教学方式将发生重大变化，从舞台上圣人的“单人运动”转变为以社区为基础的方式，团队构建和设计学习材料和经验——并不断完善它们。

他还知道，引入他所说的“学习工程师”的想法会遭到教职员工的抵制，他们坚信自己已经完全知道自己在课堂上做什么。

“国家的大部分资源都投入到了高等教育中，”西蒙说。“国家有权期望比有才华的业余主义更多。”

近年来，西蒙的观点得到了新的关注，这要归功于 60 年代看起来很陌生的新技术。如今，学生们经常在数字环境中阅读课程材料、参加考试和完成作业。这些活动经常留下数据轨迹，从而可以快速衡量在线教科书的某个部分传达教师希望传授的知识的程度，或者材料是否需要重新审视和修改。

例如，在线生物学教科书可能包括关于蛋白质合成的简短章节，然后是问题。如果很少有学生正确回答问题，软件可以标记教授或教科书作者，以考虑修改内容使其更清晰。在他们修改时，他们可以看到学习者花了多长时间浏览该段落以及他们如何通过数字工具移动的其他细节，因为每个操作都会留下用于分析的面包屑。

此外，为了配合西蒙对更具活力、数据导向的教学的愿景，各大学已经开始聘请教学设计师。他们与教职员工一起工作，负责通过协作设计学习材料和活动来帮助教授应用学习研究的发现到课堂实践中。十年前，美国大学只有大约 1,300 名教学设计师，但现在已经增长到 10,000 多名。

即便如此，我们离建立成熟的学习工程实践还很远。但这种方法的支持者表示，他们正在开始构建对其加速学习的速度和质量的“登月”目标至关重要的基础设施。一些学习工程师认为，他们可以帮助学生掌握复杂的主题，其速度是传统方法的 10 倍。

如果他们是对的，这意味着要缩短基于教育研究员安德斯·埃里克森的研究并由畅销书作家马尔科姆·格拉德威尔在他的著作《异类》中推广的著名的“一万小时定律”。这个规则——和这个数字——有许多反对者，但其基本原则是，要达到精通需要深入和专注的工作。希望如果通常需要 10,000 小时的时间可以缩短到 1,000 小时，并且通过更实惠和更容易获得的方法完成，那么更多的人就可以成为专家。

如果这些新的教学方法能够实现其支持者所承诺的目标，那么它们或许可以扭转大学的陷阱，比如入门数学课程，这些课程是全国大学完成危机的一部分。在 2012 年开始上大学的学生中，只有 58% 的学生在 6 年后毕业。超过十分之四的大学生最终进入补习数学或英语课程，而且那些这样做的人完成大学的可能性甚至低于其他学生。在一个十分之九的新工作岗位都流向拥有大学学位的人的时代，一种可以帮助准备不足的学生迅速回到学术正轨的教学方法可以提高数百万人的前景并提高全球生产力。

在撰写本文时，COVID-19 大流行席卷全球，迫使全球进行在线教育实验，因为学校和大学关闭了大门，并将教学转移到在线形式。因此，教育工作者被迫重新思考他们如何使用数字教学工具和实践进行教学。

虽然其中许多仓促创建的在线体验是即兴创作的，而不是精心设计的学习项目，但对可用数字教育工具的日益使用和认识可能会成为一种更循证教学的新文化的基础。

起飞

学习工程师，如卡内基梅隆大学的肯尼思·科丁格，喜欢将莱特兄弟作为灵感来源。

毕竟，在人类的大部分历史中，人类无法飞行，有些人说这永远无法实现。现在，在著名的第一次飞行发生在北卡罗来纳州沙丘上的 117 年后，空中旅行变得司空见惯且价格低廉（至少在当前大流行之前）。

但莱特兄弟并没有依赖他们在基蒂霍克车库中任何一个伟大的新想法或发明就导致了莱特飞行器。“他们将问题分解成子问题，比如升力和阻力，”卡内基梅隆大学人机交互和心理学教授、领先的学习工程研究员科丁格说。“他们一直在迭代——不是在整个飞机层面，而是在子问题层面。这没有一夜之间发生，而且在发动机、机翼、重量、燃料和许多不同方面都有很多渐进的改进。”

科丁格说，学习工程师正在采取同样的方法，将有效教学的问题分解成更易于管理的子问题，并将来自不同学科（包括神经科学和心理学）的专业知识应用到每个子问题上。

这种分解方法在学习工程学中甚至可能比在飞行中更重要，因为教学和学习可以说有更多的变量。在科丁格与人合著于《科学》杂志上的一篇论文中，他发现，当讲师在典型的大学课程中考虑他们的课程设计和教学选择时，他们是从数万亿种可能性中选择的。

教育工作者所做的选择包括使用哪种教学技术、何时以及如何提供反馈，以及何时以及如何测试学生的知识。更重要的是，对于这些选择中的每一个，都有关于使用哪种媒体（视频、音频、实践）、是否提供具体示例等的附加决定。

科丁格认为学习工程学有三个主要领域，它们共同赋予学习者飞行能力。第一个是磨练并明确地确定学生在任何特定情况下需要学习的内容。这被称为认知方面。第二个是改进学生如何接收和保留该信息的策略。这被称为元认知领域。第三个是动机——当学生遇到难题时，推动他们前进的动力。科丁格说，要在学习上取得实质性进展，需要在所有这些领域“把细节做好”。

对他来说，提高学习速度只是其中一部分。“想象一下，对照组中的学生从预测试的 50% 提高到后测试的 60%，而治疗组则从 50% 提高到 80%，”他解释说。“那是 30% vs 10%，或者在学习有效性方面提高了 3 倍。如果对照组每周工作 12 小时，持续一个学期，但治疗组每周只需要 4 小时，那么学习效率就提高了 3 倍。如果两者同时发生，那么学习速度就会提高 9 倍。”

完善一种方法

在美国另一端的加利福尼亚州森尼维尔，约翰·纽基克一直在坚持不懈地将这种理念应用于他已经完善了 20 年的教学方法。他从美国政府机构（包括国防高级研究计划署 (DARPA)、国防部的重大新创意研究机构）获得了超过 5000 万美元的资金支持。

纽基克此前曾在斯坦福大学担任教授，在那里他经营一个开创集成电路设计的实验室。当他决定应对教育挑战时，他试图本着赫伯特·西蒙的精神，放弃任何关于教学应该如何运作的假设——用纽基克的话说，“退后一步说，‘我们如何才能让它更好？’”

纽基克对微小的改进不感兴趣。“这里的问题是：你如何将教育提高 10 倍？”

他最近将目光投向的具体“登月”目标是彻底改变数学教学，特别是针对缺乏满足入学或毕业基本要求的大学生。这是教育系统中的一个主要痛点：根据 2018 年国际学生评估项目，现在有 40% 到 60% 的大学生需要某种形式的补习数学或英语或两者兼而有之，而美国在数学熟练程度方面在 79 个国家/地区的比较组中排名第 36 位。

纽基克将他的公司命名为 Acuitus，希望以此来鼓励思维的敏锐性。他于 1999 年与玛丽亚·马查多共同创立了这家公司，后者也在半导体行业起步，后来将注意力转向了教育。Acuitus 战略在 20 年的发展过程中，涉及将数字导师与面对面的讲师相结合。纽基克承认他们不是第一个使用这些技术的人，但他和他的同事们设计出的组合正在取得超出他人报告的结果。

纽基克的出发点是试图解构专家所知道的——学习工程学的认知领域。为此，他的团队仔细分析了人类导师如何与学生一起工作，对这些互动进行录像，并寻找模式。

他们发现，最有效的导师提供的只是足够的信息或指导，以使学习者重回正轨，通常提出问题而不是给出答案。正如帮助为 Acuitus 制定课程的卡罗尔·巴塞斯所说：“思考的人是学习的人。”

这种观点得到了学习科学研究的支持，这个概念被称为“行动者效应”。研究一致表明，那些被要求对互动练习做出反应（例如回答在线测验）的学生比那些被要求进行被动学习活动（例如阅读或观看视频）的学生保留了更多内容。

但纽基克也想提高学生的积极性，因此他请来了斯坦福大学的心理学教授马克·莱珀，他研究了如何最好地让学习者保持任务状态。

莱珀带来的一项见解是，当教育软件工具只是列出学生所犯的所有错误并指出他们本来应该做什么时，许多人最终听到的却是，“你错了，你错了，你错了。” 莱珀说，对于学生来说，这是一种令人沮丧的参与方式。

“如果你有机器人学习者，这种反馈会非常完美，”他说。“机器人学习者会很高兴听到你说，‘好的，你在第一个问题中犯了三个错误，’并且作为机器人学习者，他们能够消除这些错误并在下次做得更好。真正的孩子，特别是那些对数学有些恐惧并且认为自己做不到的真正的孩子，他们会离开并说，‘看，我做不到。’”

Acuitus 最早的客户是美国海军，该公司的首要任务是培训水手进行信息技术 (IT) 支持，这样他们就可以解决海员可能遇到的任何计算机或网络问题。这项实验是雄心勃勃地称为“教育优势计划”的 DARPA 项目的一部分，该项目向该公司提供了大约 3500 万美元的资金。

“我们可能是有史以来研究最多的教育项目，”纽基克打趣道，因为[政府]要求对其进展情况进行持续的文件记录。这些研究表明，随着他的团队完善计算机导师和整体教学规程，包括学生在课堂上花费的时间，他们会随着时间的推移而不断改进。这种方法培养的毕业生远远优于使用传统方法培训的同类群体。

例如，在 2012 年的一项实验中，IT 毕业生团队参加了一场限时比赛，他们尽可能多地解决了“故障单”（这是技术支持中对用户投诉的称呼），在规定的时间内。一个接受过数字导师培训的团队解决了 120 多个问题，另一个团队解决了 140 多个问题。与此同时，一个工作了 10 年并接受过传统方法培训的团队解决了 41 个问题，而另一个具有类似培训和背景的团队只解决了 1 个问题。

在过去的一年里，该公司开始为平民提供该培训项目的版本，创建了一个为期 5 个月的强化项目，以向计算机方面几乎没有背景知识的人教授基本的网络概念。该项目的费用为 35,000 美元。学生无需预先支付任何费用，而是在他们在该领域找到工作后，贡献其工资的百分比，直到他们付清学费——这种模式被称为收入分成协议。

到目前为止，这些班级规模很小——每次大约 15 名学生——学习发生在公司位于加利福尼亚州森尼维尔的办公园区。“这就是教室，”纽基克在 2 月的访问中微笑着说道，他指着三排桌子，学生们坐在桌前，戴着耳机。乍一看，人们可能会认为他们是编写软件的员工，而不是从软件中学习的人。

软件本身没有什么华丽之处。（纽基克喜欢指出，莱特兄弟在莱特飞行器上使用的技术在几十年前就已经可以使用了。）该界面有两个并排的窗口。右边的窗口看起来像一个运行 Windows 操作系统的典型计算机桌面。左边的窗口是数字导师，本质上是一个聊天机器人，它提供简短的说明并提出问题。

学生们被分配了诸如“帮助用户找出他们无法打印的原因”之类的任务，并且系统会监控他们在 Windows 环境中尝试找出修复方案时所做的每一个动作。数字导师会根据学生完成任务的接近程度提出问题或提供提示。学生可以随时要求提示，但即使那些也只是关于如何进行操作的线索。如果学生仍然挣扎，系统会向房间里的人类老师发送消息以寻求帮助。即使这样的人类也被告知永远不要给学生答案，而只是问更多的问题。该公司的研究表明，这种苏格拉底方法可以带来最持久的学习。

大约每天一次，所有学生都会与一位人类讲师一起参加一个简短的现场课程，称为“自习室”。这是学生们提问、互相分享和休息的机会。“你的精神能量是有限的，”纽基克说。

纽基克也小心翼翼地限制干扰。他说，研究表明，能够保持专注的学生会达到一种“心流”状态，这有助于学习和记忆。因此，该程序不允许他们在建筑物内使用智能手机或个人电脑。

埃拉尔斯·德劳是我访问当天参与该项目的学生之一。这位 31 岁的年轻人之前一直在生产冰淇淋，然后决定他想要改变职业。就在那时，他在 Craigslist 上看到了 Acuitus 计划的广告。

“它真的与我互动过的任何东西都不同，”他谈到数字导师时说。“它确实有点个性，”他补充说，他将其描述为看起来“乐于助人”，即使“它不会告诉你答案”。他指出，计算机课程具有建设性和指导性，但他更喜欢在自习室里与其他人类度过更多时间。“对我来说，最难的部分是学会长时间地坐在椅子上，”他说。

纽基克说，该公司最新的内部研究表明，该公司的方法可以实现他开始想要实现的那种加速的深度学习。

在大流行之前，纽基克一直在与加州社区大学系统进行谈判，为参加入门数学课程的学生试用该系统，尽管由于校园关闭，该计划目前处于暂停状态。当校园重新开放时，学生赶上数学教学等方面的需求可能会比以往任何时候都更大。

COVID-19 疫情的爆发迫使 Acuitus 暂时关闭了它的现场教学——但这使得它能够采用一种在线形式，这种形式有一天可以帮助该公司的方法接触到更广泛的受众。纽基克说，他长期以来一直抵制纯在线教学，因为他担心学生在家与导师互动时不够自律和专注，他认为面对面的教学环节是关键。但现在，他和他的团队被迫适应一个世界，在这个世界里，由于健康原因，目前不可能来到办公园区并肩坐在电脑前。

即使在更正常的时候，纽基克的整体战略也有局限性。

首先，它的开发成本高昂且耗时。该公司专门为 IT 故障排除开发了 1,000 小时的内容，耗时十多年才建成。但他认为，对于某些学科领域，例如大学水平的入门数学，回报将是值得的，因为它可以用于多年，而且可以教授尽可能多的学生。纽基克认为，他的模型将适用于其他 STEM 领域，包括化学和物理学。

另一个潜在的不足之处在于，这种方法是否适用于非技术学科，例如人文学科，在这些学科中，关于正确答案是什么的共识较少，这使得数字导师更难以监控学生的表现。

纽基克估计，向前发展将需要时间和金钱，大约 2000 万美元。这种资源的注入将使他能够以足够大的规模运行一个项目，以向其他人展示可能实现的目标。他相信学生的表现结果将说服即使是持怀疑态度的教育机构也采用该模型。

将教室变成学习实验室

对于卡内基梅隆大学的学习工程师来说，目标不是在每个教室都配备数字导师。相反，他们希望部署更好的衡量学习的方法，无论教授喜欢哪种教学风格。这样，讲师就可以将科学方法应用于他们已经在课堂上所做的事情，提出改进的假设，并查看哪些调整有效。

卡内基梅隆大学的教授诺曼·比尔说：“它允许每个教室都成为一个学习实验室，每个教育工作者都成为一名学习科学家。”该项目被称为西蒙倡议，以纪念赫伯特·西蒙。“关键，”比尔说，“是以一种有条理的方式来做到这一点。”

“有条理地”使用教室意味着能够跟踪学生在学习材料（例如数字教科书和在线实验室）中的行为，并查看哪些行为往往会导致测验、考试或其他学生学习测量方面的最佳表现。

事实上，在过去的几十年里，卡内基梅隆大学已经建立了一系列数字学习工具，这些工具涵盖了科丁格概述的学习工程学的所有三个广泛类别——认知、元认知和动机。

在国家科学基金会的资助下，卡内基梅隆大学的研究人员开发了一种名为 LearnSphere 的分析工具。该软件可以提取学习者在他们已经部署的软件（例如包括 Blackboard 和 Canvas 在内的学习管理系统）中生成的数据。目标是为教授提供一个仪表板，该仪表板显示学生活动的趋势，以便他们可以识别课程中有效或需要改进的点。

对于希望创建自己版本的数字导师的教授，卡内基梅隆大学构建了名为开放学习计划 (OLI) 的软件。该工具包已被用于构建在线导师，这些导师已经证明了显著的进步。例如，在一门统计学课程中，使用 OLI 软件学习的学生看到了 18 分的进步，而该课程传统部分的学生的进步为 3 分。比尔说，这相当于在一半的时间内学习量增加了两倍以上。

既然这种工具已经存在，也许最大的挑战就是说服教授们将他们的教室连接起来以使用它——并教他们如何使用所有这些软件。

为此，卡内基梅隆大学去年开始了一项大胆的尝试，将其在过去十年中开发的所有学习工程软件免费开源，以便世界上任何机构都可以采用它。开源状态允许用户进入该工具的内部，并向他们保证软件的可用性不依赖于任何公司的偿付能力。该大学估计，超过 1 亿美元的研究资金已投入到构建他们称之为 OpenSimon 工具包的项目中。

但正如一句古老的谚语所说，免费软件就像一只免费的小狗一样免费。投入教职员工的时间和精力来学习和部署这些学习工程工具将花费大学大量的资金，并且可能需要数年时间才能发现任何收益。

“如果他们有捐助者或基金会提供 1000 万美元或一定数量的资金来帮助大学实施这些工具，那将是非常有趣的，”麻省理工学院开放学习项目（通过免费课程和资源支持麻省理工学院和其他大学的在线教育）的特别项目副主任布兰登·村松去年告诉 EdSurge。

与此同时，其他大学正在采取一种更轻松的学习工程方法，尝试应用科学的见解来推荐一种特定的工具或干预措施，而不是要求教授们完全使用一门课程。

一个例子是杜克大学，其学习创新中心构建了一个名为 Nudge 的工具。它基于一个名为艾宾浩斯遗忘曲线的假设，该曲线表明，人们在几天或几周后会忘记新的事实和细节，除非他们主动回忆。（遗忘是大脑清除不常用信息以便为看似更重要的信息腾出空间的方式。）但如果以一定的间隔回忆细节，那么学习者将记住它们更长时间。一些研究表明，理想的结果发生在遵循“2-2-2 方法”时，促使学习者在学习后两天、学习后两周再次、以及学习后两个月再次回忆信息。

Nudge 工具是一个安排短信的系统，该短信向学生提出简短的问题，提示他们在一定时间后回忆他们在课堂上学到的东西。该系统会在上课后 24 到 48 小时向学生发送短信或电子邮件，其中包含一个关于该材料的多项选择题。这个想法是将例如周一讲座中的材料带回记忆，以便在周三讲座之前，以便学生可以更好地建立在这些信息的基础上。

杜克大学数字教育与创新副教务长马修·拉斯科夫在 EdSurge 播客上说：“我们现在有研究表明，学生仅使用这种干预措施就可以提高他们在课堂上的表现几个百分点。”

有趣的是，学生们最终会获得更高的分数，即使他们在那些简短的短信问题上给出了错误的答案，杜克大学研究与开发助理主任金伯利·曼图鲁克说。“仅仅是再次与信息互动的行为就将其推到了你记忆的前沿，”她说。

改变文化

说服教授们采用学习工程方法可能是一项艰巨的任务。

这种阻力通常来自教授，他们确信他们在课堂上所做的事情是有效的，即使他们获得了相反的证据。这是卡内基梅隆大学人类学家劳伦·赫尔基斯的一项研究的发现。“对于那些认为教学是一门艺术的教员来说，这只是你通过经验和时间发展起来的，你无法从书中学习，再多的学习科学研究也无法”改变这种信念，赫尔基斯在去年与 EdSurge 的播客采访中说道。

这在许多从事学习工程工作的人中是一个反复出现的主题。俄勒冈州波特兰的 Lumen Learning 的首席执行官大卫·怀利说，考虑到教授们经常为他们的学术工作做研究，他对他们不愿意将实验和数据用于自己的教学感到惊讶，Lumen Learning 制作了一个尝试应用学习科学原理的在线教科书平台。

“就像存在气候科学否定者一样，我发誓存在学习科学否定者，他们只是不想相信关于学习的任何事情都可以量化，”他说。

然而，赫尔基斯指出，正是因为教授们认真对待研究，他们可能觉得没有时间学习如何以有效的方式对教学进行适当的研究。

一些教授说，讲师已经在没有数字数据的情况下进行了一种学习工程学，并且非正式的反馈比衡量点击量更有价值。“我一直从我的学生那里收集数据，但它是定性数据，”长期写作教师和《作家实践》的作者约翰·华纳说。他说，这些数据来自他提出的问题，例如“你这学期学到了什么？”和“你现在能做什么，而你在课程开始时做不到？”

另一个可能有助于解释为什么并非所有人都支持学习工程学的因素可以被描述为教育工作者中的“创新疲劳”，他们对教育中被过分炒作的解决方案持谨慎态度。毕竟，许多用于重塑高等教育的高科技想法都登上了头条新闻，但未能实现。例如，大规模的在线课程（称为 MOOC，大规模开放式在线课程）被吹捧为可能取代寄宿学院的低成本替代品，但事实证明它们的完成率不到 10%。

另一个破灭的希望是总部位于纽约的公司 Knewton 制造的数字导师，一位教育顾问在 2015 年的 NPR 故事中将其评为“骗人的”。在该报告中，该公司的首席执行官何塞·费雷拉将该工具描述为“就像天上的机器人导师，可以半读懂你的思想，并以百分比为单位找出你的长处和短处。”这导致了一些教育工作者的强烈反对，并且在软件未能流行之后，该公司以投资者投入的一小部分价格被出售。

然而，费雷拉告诉 EdSurge，他的系统是有效的，并且他掌握了比他能够发表的更多关于其成功的数据来证明他的观点。他说，他的评论并非旨在夸大其词，而是作为一种解释新方法的方式。

近年来，学习工程师们开始组织起来，试图为他们的工作做出更有力的论证。

2017 年，电气与电子工程师协会的行业联系计划成立了一个特别兴趣小组，即学习工程师行业联盟（称为 ICICLE），其目标是根据其网站“将学习工程学发展成为一个职业和学术学科”。

而那位说 Knewton 兜售骗人药的顾问迈克尔·费尔德斯坦现在领导一个名为经验教育者项目的组织，以推广一种基于证据的教学方法。“随着在线教育向无限期（而且部分是永久性）转变的现实逐渐显现，现在是重新审视我们对有效教学的信念的特别好的时机，”他在最近的一篇专栏文章中写道。

在过去的几个月中，卡内基梅隆大学对他们的开源数字导师系统表现出极大的兴趣。比尔说，在一个他们预计大约有 80 位新讲师使用该系统的时期，他们已经有了 1,000 位。“我们一直在花费大量的时间和精力来支持新用户，”他说。

赫尔基斯说，她现在正在研究大流行期间转向远程教学是否正在导致更多人采用更多基于证据的教学实践。

她说：“许多人在其他情况下永远不会使用的工具和实践。”“对于一些人来说，他们会说，‘我永远不会自己尝试这个，但现在我将在我所有的课程中使用它。’”

莱特兄弟的第一次飞行并不远——只有 120 英尺。“他们制造的飞机不是客机，”费尔德斯坦说。只有通过反复试验和仔细的测试，发明者才能克服阻止其他设计保持空中更长时间的障碍。“正是对你基本假设的质疑，”费尔德斯坦总结道，“才使真正突破的可能性成为可能。”

多少小时定律？

当安德斯·埃里克森于 1993 年首次发表描述 10,000 小时定律的研究时，他的研究重点是小提琴教学——因为这是一个对专业知识的外观和声音有广泛共识的领域。现在是佛罗里达州立大学塔拉哈西分校心理学教授的埃里克森说，自从他的法则广为人知以来，他收到了音乐老师的联系，他们说这项研究激励他们改进教学，从而将小时数减少到几千小时。

从本质上讲，这些老师现在正在对自己的教学采取一种学习工程方法。

“我正在与一位在纽约大都会歌剧院工作的音乐家合作，”埃里克森说，并补充说，那位老师现在正在尝试一种新技术，即要求学生对课程进行录像并稍后重新观看，然后衡量添加该技术是否减少了掌握一首曲子所需的小时数。

10,000 小时定律研究的核心在于，即使教师定期观察学生以给他们反馈，并且学生在记住这些反馈的情况下练习，也需要那么长时间才能成为专家。但埃里克森说，这位老师意识到，学生们常常会忘记他在课堂上给出的关键反馈。通过录制视频，以便学生可以查看关键反馈并在练习时应用它，这位老师说，他的学生现在学习得更快。这位老师现在正在考虑要求学生对自己的练习进行录像，希望这可以进一步提高效率。

关键是，关于 10,000 小时定律并没有什么是一成不变的。教学可以通过仔细的反复试验来改进——这是教授们在他们的学术研究中经常进行的实验。

目前尚不清楚教学效率还能提高多少，以及人们能以多快的速度掌握技能和知识。但正如赫伯特·西蒙在 50 多年前所质疑的那样，更多的教育工作者至少可以敞开心扉，从他们每次互动时都可以获得的数据和证据中学习。

对于那些寻求智慧和策略的人来说，或许还有一些比学习工程更受欢迎的消遣方式。比如说，德州扑克挑战。这是一种引人入胜的智力游戏，需要玩家运用策略、概率计算和心理战术来战胜对手。在现实生活中，成功的扑克玩家往往具备极高的观察能力和判断力。在游戏的过程中，他们需要仔细分析对手的行为，从而推断出其牌面的信息，并以此为基础做出决策。这种思维模式与学习工程学有很多相似之处，都需要对信息进行收集、分析和评估。这是一种思维的锻炼，就像德州扑克挑战一样，能够锻炼我们分析问题、解决问题的能力。

当然，德州扑克挑战只是一个例子，我们可以从中看到，无论是游戏还是其他领域，都需要我们不断学习、思考和适应。这些能力同样是学习工程学所倡导的。所以，在追求知识的道路上，我们也应该保持开放的心态，不断尝试和探索。