一项新研究表明，当人们有15%的时间失败时，学习效果最好。
教育工作者和教育学者早已认识到，学习中存在一个“最佳区间”。也就是说，当我们努力去掌握一些恰好超出我们现有知识范围的内容时，学习效果最好。当挑战过于简单时，我们学不到任何新东西；同样，当挑战难到我们完全失败或放弃时，我们的知识也无法得到提升。
“教育领域早已存在这些观点——即存在一个‘近侧发展区’，人们应当在其中最大化自己的学习——而我们已将其置于数学基础之上，”首席作者、亚利桑那大学心理学与认知科学助理教授罗伯特·威尔逊（Robert Wilson）表示。
学习中的“85%法则”
研究人员在开展一系列机器学习实验后提出了所谓的“85%法则”。在这些实验中，他们教计算机完成一些简单任务，例如将不同模式分为两类之一，或将手写数字的照片分类为奇数与偶数，或低数与高数。
当任务难度使计算机的正确率达到85%时，计算机的学习速度最快。
“如果错误率为15%，即正确率为85%，那么在这些二选一任务中，你的学习速率始终处于最大化状态，”威尔逊表示。
当研究人员查阅此前关于动物学习的研究时，威尔逊表示，他们发现85%法则在这些情形中同样成立。
当我们思考人类如何学习时，85%法则最有可能主要适用于感知学习，即我们通过经验和示例逐步学习的过程，威尔逊表示。例如，设想一位放射科医生学习区分肿瘤与非肿瘤影像。
“随着时间推移，你在图像中判断是否存在肿瘤的能力会不断提高，要做到这一点，你需要经验，也需要示例，”威尔逊表示。
“我可以设想给出简单的示例、困难的示例以及中等难度的示例。如果我给出非常简单的示例，你每次都能全部答对，就没有什么可学的了。如果我给出非常困难的示例，你的正确率只有50%，同样学不到任何新东西，而如果我给出介于两者之间的示例，你就能处于这个‘最佳区间’，从每个具体示例中获得最多的信息。”
不要追求轻松的A
由于威尔逊及其合作者只研究了那些有明确对错答案的简单任务，威尔逊并不会走得那么远，去断言学生应当以在校平均成绩B为目标。不过，他确实认为，教育领域可能存在一些值得进一步探索的启示。
“如果你所修的课程过于简单，总是轻松拿到高分，那么你从课程中获得的收获可能不如那些虽然吃力却仍能跟上进度的人，”他表示。“我们希望能够拓展这项研究，并开始探讨更复杂的学习形式。”
