Como aumentar a retenção da memória sem ampliar o tempo de estudo
(files.eric.ed.gov)- Para melhorar a memória de longo prazo, pode ser mais eficiente parar quando se atinge um nível de desempenho sem erros e distribuir as revisões no tempo, em vez de continuar insistindo no mesmo conteúdo
- O overlearning (sobreaprendizagem) consiste em repetir mais o mesmo material logo após atingir o critério, e ajudou no desempenho após 1 semana, mas quase não trouxe benefício após 4 semanas
- Mesmo com o mesmo tempo total de estudo, a memória de longo prazo melhorou quando o intervalo entre sessões (ISI) e o intervalo de retenção (RI) entre o último estudo e a prova estavam alinhados; nos experimentos, o ISI ideal ficou em cerca de 10% a 30% do RI
- Também no aprendizado de matemática, a sobreaprendizagem de resolver problemas extras de uma vez não elevou as notas após 1 ou 4 semanas, mas o grupo que resolveu a mesma quantidade de questões dividida com 1 semana de intervalo teve desempenho superior após 1 semana: 74% contra 49%
- Em materiais didáticos e aulas, para a memória de longo prazo é mais adequado reencontrar conteúdos anteriores ao longo de semanas ou meses e misturar tipos de problemas, em vez de concentrar muitos exercícios do mesmo tipo de uma só vez
A sobreaprendizagem é menos eficiente para a memória de longo prazo
- Quem estuda precisa decidir quando parar ao aprender um certo material ou habilidade de uma vez
- Por exemplo, isso acontece quando a pessoa percorre uma lista de palavras e, depois de recordar corretamente cada definição uma vez, decide se deve repetir a mesma lista
- Sobreaprendizagem é continuar estudando o mesmo material mesmo logo após atingir um desempenho sem erros
- Muitos educadores consideram que a sobreaprendizagem melhora a memória de longo prazo
- Em ambientes com muitos problemas do mesmo tipo, como tarefas de matemática, os alunos acabam gastando bastante tempo com sobreaprendizagem
- Na literatura experimental de cerca de 80 anos, o estudo adicional após atingir o critério frequentemente melhorou o desempenho em testes posteriores
- Mas a maioria dos estudos sobre sobreaprendizagem aplicou os testes dentro de 1 semana após o estudo e, em muitos casos, dentro de 1 hora
- Para observar efeitos de retenção de longo prazo, é necessário usar um intervalo de retenção (RI) maior entre o estudo e o teste
Efeitos após 1 semana e após 4 semanas observados em experimentos com vocabulário
- Em um experimento, os participantes estudaram pares palavra-definição como
cicatrix-scar, em testes repetidos no estilo flashcard- Na condição de aprendizagem adequada, a lista foi percorrida 5 vezes
- Na condição de sobreaprendizagem, a lista foi percorrida 10 vezes
- Os participantes de aprendizagem adequada em geral não passaram de 1 rodada de desempenho perfeito, enquanto os de sobreaprendizagem em sua maioria chegaram a pelo menos 3 rodadas perfeitas
- Depois disso, o teste foi aplicado após 1 semana ou 4 semanas
- A sobreaprendizagem trouxe um ganho perceptível no teste após 1 semana
- Após 4 semanas, esse ganho quase não foi detectado
- Outros experimentos também mostraram que o benefício da sobreaprendizagem diminui com o tempo
- O período em que esse ganho é detectável varia conforme os detalhes do procedimento
- Como a sobreaprendizagem exige mais tempo de estudo, é preciso compará-la com o efeito de usar o mesmo tempo de outra forma
- Em geral, revisar algo estudado há semanas, meses ou anos tende a trazer mais benefício do que continuar estudando algo aprendido há instantes
- Isso não significa estudar menos, nem negar o valor da prática repetida em si
- A questão é a eficiência de continuar praticando o mesmo material logo após atingir um desempenho sem erros
- Há situações em que a sobreaprendizagem é apropriada
- Se o objetivo é desempenho de curto prazo, ela pode ser útil
- Em casos como procedimentos de emergência para pilotos, militares ou enfermeiros, em que erro ou atraso de resposta pode ter consequências graves, ela pode ser desejável ou necessária
O efeito de espaçamento faz o mesmo tempo render por mais tempo
- Em pesquisas sobre distribuição do tempo de estudo, normalmente um tempo total fixo é dividido em duas sessões, variando-se o intervalo entre sessões (ISI)
- Se o ISI é 0, considera-se estudo concentrado em bloco
- O intervalo de retenção (RI) é sempre medido do segundo estudo até o teste
- O desempenho em testes posteriores costuma ser muito melhor quando se estuda com espaçamento do que tudo de uma vez
- Esse resultado é o efeito de espaçamento (spacing effect)
- Existem várias teorias para explicá-lo, mas essa discussão está fora do escopo da pesquisa apresentada
- Ainda se sabia pouco sobre quão distantes deveriam ser duas sessões de estudo para favorecer a memória de longo prazo
- Os experimentos abordaram essa questão usando intervalos de retenção longos
O intervalo ideal depende de quanto falta até a prova
- No primeiro experimento de espaçamento, foram estudados pares de palavras em swahili-inglês
- O ISI variou de 5 minutos a 14 dias
- O RI foi fixado em 10 dias
- A recordação final dependeu fortemente do ISI, com melhor resultado em 1 dia de ISI
- No segundo experimento, foram estudados nomes de objetos pouco conhecidos
- O RI foi de 6 meses
- O ISI variou de 5 minutos a 6 meses
- O efeito foi ainda maior que no primeiro experimento, e o ISI ideal foi de aproximadamente 1 mês
- Nos dois experimentos, o ISI ideal ficou em cerca de 10% a 20% do RI
- Com RI de 10 dias, o ISI ideal foi 1 dia, ou 10% do RI
- Com RI de 6 meses, o ISI ideal foi 1 mês, ou 17% do RI
- Resultados preliminares de um experimento online em andamento com cerca de 1.300 pessoas apontam na mesma direção
- O ISI varia até 15 semanas, e o RI, até 50 semanas
- O ISI ideal variou conforme o RI e ficou em torno de 10% a 30% do RI
- Essa relação pode ser resumida em três padrões
- Independentemente do ISI, as notas caem quando o RI fica mais longo
- Com RI fixo, à medida que o ISI aumenta, a nota primeiro sobe e depois volta a cair
- Quanto mais longo o RI, mais longo também é o ISI ideal
O que isso muda no desenho de aulas, materiais e software
- O efeito de espaçamento aparece com força mesmo em escalas de tempo longas, compatíveis com períodos reais de ensino
- Intervalos curtos demais podem gerar resultados piores do que intervalos excessivamente longos
- Quanto mais se observa a memória de longo prazo, mais o efeito de espaçamento tende a crescer, e não a diminuir
- No ensino fundamental e médio, pode ser mais vantajoso apresentar o mesmo material de forma esparsa ao longo de vários meses do que oferecer listas semanais diferentes de ortografia ou vocabulário
- Em cursos universitários, quando não há prova final cumulativa, diminui o incentivo para voltar a estudar conteúdos anteriores
- Provas cumulativas podem estimular o reestudo de conteúdos já vistos
- Cursos intensivos de língua estrangeira têm dificuldade para criar espaçamento suficiente por causa do curto período
- O nível inicial de aprendizagem pode parecer alto, mas depois pode vir um esquecimento rápido
- O mesmo padrão foi observado no aprendizado de matemática
- Em um experimento com alunos aprendendo tarefas de permutação, foram atribuídos 3 ou 9 problemas; os 6 problemas extras criaram forte sobreaprendizagem, mas não houve melhora detectável nas notas após 1 ou 4 semanas
- Em outro experimento com a mesma tarefa, o grupo que resolveu 4 problemas em duas sessões separadas por 1 semana teve desempenho superior no teste após 1 semana em comparação ao grupo que resolveu tudo em uma sessão: 74% contra 49%
- O grupo que resolveu 4 problemas em uma sessão não teve vantagem confiável sobre o grupo que resolveu apenas metade, com notas de 49% contra 46%
- A maioria dos livros de matemática concentra em um mesmo conjunto exercícios ligados ao capítulo imediatamente anterior, o que induz ao mesmo tempo estudo em bloco e sobreaprendizagem
- Uma alternativa é o formato embaralhado, que distribui os exercícios de um capítulo ao longo de todo o restante do material
- Por exemplo, logo após o capítulo sobre parábolas pode-se colocar apenas parte dos problemas de parábola, deixando o restante para conjuntos de exercícios posteriores
- Misturar tipos de problema produz não só espaçamento no tempo, mas também aprendizagem por discriminação
- No formato padrão, após o capítulo de one-sample t-test vêm apenas problemas de one-sample t-test, o que oferece pouca prática para distinguir quais características do problema indicam qual procedimento escolher
- No formato embaralhado, os tipos de problema se misturam e o aluno precisa identificar a estratégia adequada para cada questão
- Esse ganho parece ser independente do efeito de espaçamento temporal
- Na preparação para provas, o treino de recuperação (retrieval practice), tentando lembrar por conta própria antes de ver a resposta, costuma ser uma boa estratégia
- Depois de errar, é preciso receber feedback com a resposta correta
- A educação baseada em computador já oferece bastante treino de recuperação e feedback rápido, mas ainda aproveita pouco a oportunidade de organizar sessões de estudo para otimizar a memória de longo prazo
- A prática educacional pode se aproximar mais de evidências empíricas do que de tradição ou modismos
2 comentários
Comentários do Hacker News
Não é uma crítica a este estudo em si, mas é preciso ter o contexto completo em mente, especialmente quando se fala em “otimização”
Otimizar “estudo, período de retenção e prova” para maximizar a retenção do conhecimento no momento de um teste adiado é diferente de maximizar o valor do conhecimento aprendido
Para aumentar o valor do aprendizado, é melhor aprender algo que possa ser usado imediatamente e integrado logo em outros aprendizados. Quanto mais rápido e quanto mais for usado, maior será o valor e melhor será a retenção
Se for preciso aprender um conhecimento importante que não terá uso no curto prazo, por exemplo como lidar com uma complicação rara de neurocirurgia, então é preciso criar formas de usar esse conhecimento. Dá para criar um projeto útil para revisitar isso durante o “período de retenção” e continuar atualizando um resumo de resposta para situações raras
Então, para o valor total do aprendizado, é preciso otimizar a escolha do tema, a progressão no tema e “estudo, testes seletivos, uso, uso, uso”. “Uso” combina motivação, teste, revisão e realização de valor
Para crianças, pode fazer sentido decorar a tabuada de uma vez
Ele incentiva a aprender palavras novas em contexto, a partir de material nativo de interesse, em vez de conteúdo de livro didático, e permite montar um corpus pessoal com frases que a pessoa realmente encontrou
Em breve, a ideia é expandir para mais mídias além de web e epub, como YouTube, mangá, entrada HDMI, emuladores de jogos etc.
Mesmo ao importar flashcards criados por outras pessoas, ele oferece ferramentas para encontrar com mais facilidade frases relacionadas no material original que possa interessar ou no próprio corpus. Também deve ganhar mais análises de rastreamento em nível de palavra e kanji, e é offline-first e amigável à privacidade
[Mods: it might be helpful to tag this paper as written in 2007]
Este artigo parece expor a ideia de repetição espaçada para estudo, e isso hoje já se popularizou bastante na cultura de produtividade e aprendizado, em casos como o de Ali Abdaal
A parte que diz que “até livros didáticos de matemática podem adotar facilmente um formato que induza espaçamento” realmente aparece nos livros quando se dá aula particular de matemática para alunos do ensino fundamental II. No fim de cada capítulo há uma prova geral de revisão do capítulo e, em seguida, um “Cumulative Practice” que revisa tópicos de capítulos anteriores
Como o artigo destaca, esse tipo de composição ajuda especialmente os alunos a manterem o tema na memória de longo prazo
Quanto à observação de que a educação baseada em computador ainda não aproveitou plenamente a oportunidade de organizar sessões de estudo de modo a otimizar a retenção de longo prazo, existe um software muito popular chamado Anki que implementa exatamente esse protocolo de “repetição espaçada”
O modelo de dados do Anki é bastante peculiar, o que tem relação com sua flexibilidade, mas também traz desvantagens e armadilhas inesperadas
Em vez de reescrever o backend em Rust, eu preferiria uma ferramenta de repetição espaçada com uma filosofia um pouco mais clara e uma UI um pouco mais refinada
Pessoalmente, para mim a melhor estratégia de retenção de longo prazo foi ensinar a outras pessoas aquilo que eu queria aprender melhor
Na superfície, isso parece uma razão sensata e inteligente, mas o verdadeiro motivo é a maldição do conhecimento. Quem está dentro de um sistema não consegue vê-lo de fora. Parte de pressupostos, usa termos opacos ou até enganosos e recorre a lógica circular
A pessoa recém-chegada não conhece esses termos nem essa lógica circular, então a explicação que ela escreve tende a ser mais fácil para o próximo contratado entender do que a minha. E a documentação escrita assim também me ajuda a ver o sistema de uma nova perspectiva. Talvez ele nem precise funcionar exatamente desse jeito
O monitor diz ao aluno: “Olha, eu expliquei isso para você por tanto tempo que até eu acabei entendendo!”
Interessante, mas eu esperava mais evidências. O artigo fala de uma abordagem de embaralhamento para misturar o material, criar espaçamento e reexposição, mas a parte de que isso realmente aumenta a retenção parece mais uma opinião
E também não entendi o que exatamente seria a “interação hipotética entre ISI e RI”. Não daria para experimentar o bastante e traçar isso de verdade? Qualquer um pode desenhar um gráfico de interação hipotética
Se você se interessa pelo conteúdo deste texto ou por aprender a aprender, recomendo fortemente ler o blog do autor do envio: https://www.justinmath.com/blog/
Não só coisas que apps automáticos simples de repetição espaçada baseados em input conseguem fazer, como repetição espaçada, estudo intercalado e evocação ativa, mas também práticas elaborativas como codificação dupla, que mistura elementos visuais e outros tipos de elementos, e evocação livre
Para aplicar esses elementos junto com fatores que ajudam o aluno a entender sua motivação, seu progresso e seus “blindspots” ou concepções equivocadas identificadas, venho desenvolvendo a Revision.ai com um mestrado em psicologia desde antes do GPT-3
https://www.justinmath.com/why-is-the-edtech-industry-so-dam...
É só um texto de 4 páginas sobre uma estratégia de aprendizagem espaçada específica. Não é realmente revolucionário, nem uma compilação abrangente de técnicas
Sobre a passagem “As pessoas esquecem uma parte substancial do que aprenderam, então os alunos podem se beneficiar de estratégias de aprendizagem que forneçam conhecimento duradouro. No entanto, surpreendentemente, sabe-se muito pouco sobre como alcançar a retenção de longo prazo da forma mais eficiente”, sempre achei que o verdadeiro problema é a relevância da informação
As pessoas precisam de um motivo prático para lembrar de algo além de passar em uma prova artificial e sem sentido. Técnicas eficientes são boas, mas pouca coisa desmotiva tanto quanto não haver motivo para aprender algo além de “aprenda porque precisa”
Quando você aprende algo em que realmente tem interesse, não precisa de flashcards, notas extensas nem de buscar técnicas avançadas. Quase imediatamente, fica na memória sem esforço
Parece que deve existir algum mecanismo que mede inconscientemente a relevância da informação e ajusta fisicamente o nível de absorção. Por assim dizer, uma espécie de “taxa de aprendizagem”
É meio doloroso usar a palavra prazer ao ensinar alunos considerados “a elite da elite”, mas ainda assim o prazer é importante e, pelo menos durante a maior parte do semestre, afeta os alunos mais do que a eficácia. Simplesmente porque “mandaram aprender”
Basicamente, durante 70% do semestre, a maioria dos alunos não estuda 40 horas. O trabalho real é mais perto de 30 horas e, de forma efetiva, talvez só 15 horas. Em matérias nas quais o interesse não surge naturalmente, não há uma ponte para torná-las interessantes ou motivadoras para eles
Em 2021, com GPT-3, comecei a gerar e inserir no app de flashcards Revision.ai cartões motivacionais sobre “por que você precisa aprender este conceito”. Dá para ler no terceiro item: https://www.revision.ai/articles/20ThingsRevisionAIDoesForBe...
O motivo de eu ter desativado esses cartões foi simples. Nunca consegui acertar o momento de mostrá-los quando o aluno precisava. Se o app está fechado, ele não está motivado e não vê o cartão; se eu mostrava no meio da sessão de estudo, o cartão ou os exemplos gerados por IA quebravam o fluxo [https://www.instagram.com/p/CVVlIuVg31W/]
Também tentei recomendar vídeos curtos ou médios do YouTube para servir de material visual ou de “pausa” no estudo excessivo, mas isso não melhorou o desempenho dos alunos. No fim, parece que ainda não resolvia a sensação de estar fazendo aquilo por obrigação, em vez de entrar naturalmente no aprendizado
Se alguém tiver ideias técnicas ou conceituais para aumentar o interesse dos alunos, eu gostaria de ouvir. Descobri que transformar slides de aula em conjuntos de exercícios com elementos visuais claros [https://www.instagram.com/p/C5ByftwiJ00/] e dividir o conteúdo em partes menores, mostrando o progresso, faz com que os alunos fiquem mais motivados a estudar. Em artigos relacionados, isso também tinha potencial de reduzir ansiedade de prova e tensão
Se aquilo que motiva for algo que possa ser praticado, você pode lembrar melhor ao tentar fazer por conta própria. Isso também funciona como uma forma de repetição espaçada. Mas em áreas como astrofísica ou macroeconomia isso é mais difícil
Se há motivação, também é mais provável que a pessoa pegue outro livro sobre o mesmo tema, o que também é outra forma de repetição espaçada
Acho que o motivo de o sobreaprendizado ser tão difundido não é tanto porque beneficie o indivíduo, mas porque é uma forma de o professor lidar com muitos alunos ao mesmo tempo
Para medir a quantidade exata de estudo necessária, o professor teria de trabalhar individualmente com cada aluno e propor exercícios de acordo com a qualidade do conhecimento recém-formado
Mas, no geral, o sistema está voltado para a educação em massa, para ampliar o alcance do professor
Estou transformando em trabalho integral o Manabi Reader, uma ferramenta para iOS/macOS para aprender enquanto lê em japonês: https://reader.manabi.io
Ele combina leitura com flashcards e acompanha todas as palavras e kanjis que você aprende lendo. Com base nisso, analisa o que você precisa aprender para ler determinados textos ou alcançar uma meta no JLPT, e destaca no texto as palavras desconhecidas e as que estão em aprendizado
O próximo trabalho com flashcards é substituir o algoritmo SM2 por FSRS e fazer com que apenas ler o conteúdo já funcione como uma revisão passiva dos flashcards
Acho que o modelo de revisar flashcards um por um durante horas deixa passar algo em termos de velocidade de aprendizado. Além de revisar passivamente os flashcards durante a leitura, pretendo experimentar outras técnicas de revisão, como ver de uma vez o vocabulário de uma página e respostas que podem ser ocultadas
Nossa mente também absorve informação no processo de vasculhar muita coisa de uma vez e pela visão periférica. Não tenho certeza de que a forma final de um app de aprendizado baseado em pesquisas sobre a curva do esquecimento seja a atual UI de flashcards
Também estou trabalhando em recursos de Reader como mangás, PDF, YouTube e emulador de jogos, além da expansão para todos os idiomas
Se você tem interesse em pesquisas parecidas, vale a pena ver https://supermemo.guru. A página “about”, um pouco escondida, fica em https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_Guru:About
O autor é alguém que dedicou bastante tempo a esse tema e à sua história, inclusive escrevendo aplicativos
https://supermemo.guru/wiki/School_damages_your_brain
Do ponto de vista de quem publica artigos na área de neurociência, isso é lixo completo
Há algum tempo estudei qual seria a melhor forma de aprender, e este é um artigo sobre spacing learning que conheci naquela época. Existe um livro que reúne o essencial desse tipo de material, então quem tiver interesse vale a pena dar uma olhada.
Tradução: Como Aprendemos
Original: Make It Stick
https://www.yes24.com/Product/Goods/15341766