探討「三層認知學習」的應用

繼之前《自學者的智慧》文章中提及到 “人類天生是懂得自學的” 和實踐「自學」的一些法則概念,應該說是「自主學習行為」與學習理論相關的一些基本理念,所以思之今天想介紹一個名為「Triple-Loop Learning」模式 (「三層認知學習」) 給各位 CG 朋友作參考。其核心概念是討論有關學習行為與「元認知」(Metacognition) 怎樣影響我們的學習效果。

從分析角度來說即是在探討我們在不同學習階段的「認知」發展,因為一個上進的學人總會運用其能力與機會來謀求有意義的學習,他其實是在執行「元認知」學習模式。正如 CG 學人能從學習 Maya Modelling 的技巧中學會了簡單的 CG Geometry Theory,再一步一步的把 Mesh Modelling 知識深化為 Cartesian Coordinate System 和 Geometry Theory 等整體 CG 知識的認知這種 “升呢” 學習模式 (請參看《CG 自學者的智慧》一文中所採用的學習 Maya 例子)。

就好像下圖中三種顏色所代表著的三個 learning loops (認知行為模式) : 在圖中分别叫「Acting」、「Reframing」和「Transforming」三個層面。它們是代表著 Maya 學人的不同「元認知」能力和認知行為。若然這位學人只著重學懂了操作 Maya 的程序便停了下來,這個步驟 (learning loop) 只能使他達到第一個學習層面的成果 ─「Acting」認知行為,意思是指他懂得在實際情況下作出「反應」,像在 Maya 的學習環境裡,他知道若按 Subdivision 這個鍵就可以有增加 geometry edges 的效果,之後每次他需要增加更多 edges 便會按 Subdivision 這個鍵,這是純粹操作行為與結果的關聯作用。

10v2_tripleLoop
圖片下載網址:https://www.mikethementor.co.uk/blog/2018/4/4/single-double-and-triple-loop-change

而第二個 learning loop 的認知行為是「Reframing」,代表著當他能夠理解 Geometric Topology 後,或者當他有充分的思考和實驗其他 Edit Mesh Component 後,他會 “reframe” (重新規範) 所需要的結果而作出最佳的選擇,例如是選用 Chamfer 方法而不再用 Subdivision 了,這樣的 Maya 學人其實是運用了 “估算不同結果” 的方法來決定怎樣執行這項 modelling 操作,是一種判斷思考行為,較「Acting」多了一層更理性的判決動作。

最後的層面是「Transforming」這種認知能力和行為,代表他已經可以把 Mesh Tessellation 原理消化吸收及運用在 CG Modelling 上,他能夠靈活地選擇 Subdivision 和 Chamfer 等等 Edit Mesh 工具裡不同選項而達到最理想的 topology 結果。或許他經已完全明白 Geometric Deformation Technique 是甚麼一回事,怎樣 edit mesh 才能夠有最好的 topology,他是真的學懂了 CG Modelling ,可以把 Maya Modelling 裡面的的技巧運用在操作 3DS MAX 或其他 CG Modelling 軟件上了。

學術上的「Triple-Loop Learning」(Argyris & Schön, 2002) 是循著人類學習行為的現象來研究如何應用「元認知」來提昇學人自己的認知學習過程 (這包括感知、認識、記憶、關聯、提出意念以及產生創作等的思維活動) 。思之把「Triple-Loop Learning 」翻譯為『三層認知學習』,但發現中文網站上它被稱為「三圈學習」?!(思之不太喜歡這個翻譯) 。無論怎樣翻譯這些名詞,這三個「認知」層面的學人在學習時往往會有像下列的提問或自我質詢 (因為怕翻譯會失真,還是保留其英文原意給各位讀者思考和了解) :-
Single-Loop 時的提問:– “What to do?”, – “Am I doing the RIGHT things?”
Double-Loop 時的提問:– “How to do?”, – “Am I doing the things RIGHT?”
Triple-Loop 時的提問:– “Why this is RIGHT?”, – “How do I decide this is RIGHT, or NOT RIGHT?”

總括來說,教育研究者看到如何運用「元認知」在提昇自主學習能力這方面的研究上,希望各位讀者有興趣這些討論吧。此外,思之很想感謝 Spark Lam 在上一篇文章裡的留言 “學…而後…知…不足” (文章刋載於【電腦影像藝術家發表平台】) 希望大家都踴躍點在此 wordpress 帖子下面提供意見或留言。附上的網址是一篇非常精簡的 Triple-Loop Learning 於另一個研究範疇 ─ 「Organizational Learning」的文章,或許可以為有興趣當管理 (或已經是管理層) 的 CG 朋友們提供另一篇參考閱讀。

參考網址:
https://www.mikethementor.co.uk/blog/2018/4/4/single-double-and-triple-loop-change 

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