研究表明，人们可以利用变化和重复来增强对各方面经验的记忆。

相信每个人都有通过不断重复来加深记忆的经历。

重复记忆是学习的关键因素。如果你想记住某件事情，就要反复回味。但关键在于何时以及如何重温信息。数十年的研究表明，人们在长期记忆信息时，如果能够分散复习，而不是一次性快速记住所有内容，记忆效果会更好。这就是间隔效应，也是记忆研究中最强有力且最容易被复制的发现之一。

大多数关于间隔效应的研究都集中在重复完全相同内容的学习上。然而，现实中的学习环境和情境通常多变。例如，你遇到了一位新同事，下次见面可能是在不同的地点，也可能是和一群人在一起，或者对方的外貌有所改变。这种可变性会如何影响间隔效应对记忆的益处呢？

在最近发表在《美国国家科学院院刊》上的两项实验中，科学家们研究了当重复信息同时包含稳定和多变的混合特征时，间距效应如何有利于记忆。研究结果发现，这种变化确实会影响学习效果。尽管间隔效应对某些知识非常有效，但其他策略也能显著提高记忆能力。

研究人员通过两项实验评估了人们记忆成对视觉图像的能力：一件物品（如卡通人物、动物或工具）和一个场景（如著名景点或房间的照片）。例如，参与者可能会看到一个绿色、留着小胡子的男人和一张埃菲尔铁塔的照片，或者看到一把锤子和一个厨房并排出现。在所谓的“学习课程”中，参与者观察了40多组这样的配对图像。

随后，每对图像在每个环节中被展示了四次。为了创造出稳定和可变的混合特征，配对图像要么以相同的方式呈现（相同的项目和场景总是一起出现），要么项目每次都与新的场景一起出现（例如，绿色的男人可能与埃菲尔铁塔一起出现，也可能与其他地标性建筑如金字塔或白宫一起出现）。

为了研究变化的特征如何影响间隔效应，研究人员还控制了四次重复观看的间隔时间－－可以是一次接一次连续出现，也可以是随着时间的推移而增加间隔。

第一个实验有 157 人参加，在 24 天的时间里，参与者每天通过手机浏览器进行最多四次学习。由于实验时间较长，重复出现的项目场景组合的时间间隔从数小时延长至数天。研究人员还会通过发送短信督促参与者开始每次学习。在第 25 天，参与者接受了测试，以了解他们对图像的掌握程度。

在第二次实验中，136名参与者通过电脑平台而不是手机参与了实验。这一次，所有的学习任务被压缩到了一天中。参与者仍然可以连续或间隔地重复学习，但学习间隔比第一次实验中要短得多。

研究结果表明，间隔和可变性都有助于记忆，但效果取决于你试图记住的具体内容。研究测试了两种记忆形式：一种是项目记忆，即回忆孤立特征（如绿色小人）的能力；另一种是联想记忆，即记住特征之间的关系（如绿色小人与埃菲尔铁塔）。虽然这两种记忆方式有联系，但大脑存储和组织它们的方式不同。

与以往的研究一致，间隔学习比连续学习更有助于项目记忆。例如，当绿色小人的形象多次重复出现时，参与者更容易记住之前是否见过这个形象。

然而，当人们在每次重复时看到与不同场景配对的项目时，他们的记忆效果更好。有趣的是，当重复间隔较短时，例如连续观看配对，这种差异更加明显。

这为在有限时间内记住特定细节或特征提供了一个潜在的策略。比如，你想记住新同事的名字是莎拉。你可以这样记：莎拉有棕色的头发、我在工作中认识了莎拉、莎拉养了一条狗、莎拉对花生过敏。虽然这样你可能不会记住所有细节，但你可能会更容易记住她的名字。

在这两项实验中，我们发现联想记忆受益于一致性。换句话说，人们更容易将绿色小人和埃菲尔铁塔联系起来，前提是这种配对在每次学习中都能稳定地重复出现。只有当配对在每次重复中都相同，并且有足够长的间隔（如数小时或数天）时，间隔效应才有助于人们形成联想记忆。

如果你想记住同事的名字是莎拉，同时记住她养了一条狗，其实并没有捷径可走：你需要长时间反复记住这些信息，才能牢牢记住。项目记忆和联想记忆之间的区别反映了大脑强化和建立记忆方式的不同。大脑可能利用变化来巩固记忆中孤立、稳定的特征，但只有依靠一致性才能将多个关联特征联系在一起。

总之，研究表明，人们可以利用变化和重复来增强对各方面经验的记忆。虽然没有直接研究教育环境，但这项工作对课堂和日常生活都有重要意义。例如，根据教师希望学生学习的内容，课堂材料既可以在不同课程中以相同方式重复，也可以每次都与新的教学内容相结合，从而提供可变性。

这些结果强化了一个观点：我们的记忆反映了现实世界经历的多面性。我们不可能记住所有经历的事情，而且这些经历很少像实验设计那样受控。

利用好这种复杂性，我们就能更好地掌握学习和记忆的过程。

Via：《天才枪手》
 

参考文献（点击滑动查看）

1. Cowan, E. T., Zhang, Y., Rottman, B. M., & Murty, V. P.（2024）. The effects of mnemonic variability and spacing on memory over multiple timescales. Proceedings of the National Academy of Sciences, 121（12）, e2311077121