艾賓浩斯記憶模型在電力運維自學習系統中的應用與研究

丁一新+蔡雙桃

摘 要：在如今被科技驅動的世界，計算機的性能大大被提高、電子機械設備也越來越普及、我們訪問互聯網也變得越來越容易，而且用戶能夠收集和傳送的數據比以往任何時期都多，我們如今生活在一個“大數據”時代。在這樣一個數據爆炸的時代，我們電力運維需要接收和學習的內容也越來越多。文章根據已經基本成型的艾賓浩斯記憶模型理論，然后加上作者的電力運維的一些經驗而做出的一些研究，希望能夠給學習電力運維的人們一些幫助。

關鍵詞：艾賓浩斯；遺忘曲線；電力運維

中圖分類號：TM933 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2016）27-0047-02

1 概 述

在當今這個時代，每天都會產生大量的新信息，并且我們總是盡可能的要學習到對我們有用的技術、知識。就比如我們做電力運維的來說，你如果想要跟上社會的潮流，想要使自己的公司能很好的使用最新更新的技術、能使用最新出廠的設備，那我們就必須要努力的學習新的知識。但是，對于一個剛進入這個行業的一些新人來說，一些基本的知識還沒掌握，怎么能學好那些最新的技術呢？許多人開始抱怨好多知識點記不住，我們就根據艾賓浩斯記憶模型理論，然后加上我們的一些工作經驗，做出了一些研究。首先，我們先來了解一下什么是艾賓浩斯記憶模型理論。

2 艾賓浩斯記憶模型理論

在19世紀的時候，德國的心理學家艾賓浩斯經過研究發現，遺忘是在我們學習之后就立馬開始的，并且它的規律還不是均勻的，剛開始的時候我們會遺忘的比較快，然后慢慢地就會變得緩慢。艾賓浩斯認為遺忘和記憶是基于時間的曲線函數，并且他對記憶、遺忘現象做了大量的研究，并把他的實驗數據記錄為一條基于時間的函數曲線，即后來著名的艾賓浩斯記憶遺忘曲線。如圖1所示。

我們從圖1艾賓浩斯記憶遺忘曲線中可以看出，遺忘從我們學習完之后就開始發生。并且在開始的幾個小時之內遺忘的比較快，之后速度就變得越來越慢，也就是說遺忘的速度并不是我們以前認為的是恒定的。

在艾賓浩斯研究的基礎之上，人們經過研究發現，記憶在人們腦中能夠保持的時間上是不一樣的，總的來說可以分為短時的記憶和長時的記憶兩種。并且，在人們的不斷學習過程中，短時的記憶可以向長時的記憶進行轉化。同時在人們的遺忘過程中，短時記憶的內容與長時記憶的內容都有各自的遺忘規律，它們分別按照自己的規律遺忘。它們對應的遺忘數學模型如下：

數學模型（2）給出了人們對一個知識點學習后遺忘的具體曲線。同時我們可以從數學模型（2）中看到，當時間參數t等于零時，s（0）的值為1，這時我們可以認為這個“1”是用戶在初始時所掌握的全部知識點。

并且通過與圖1-1艾賓浩斯記憶遺忘曲線比較，我們可以發現這個數學模型的規律與圖1所表現出的規律非常相似。

3 艾賓浩斯記憶模型理論在電力運維學習中的應用

那么，艾賓浩斯記憶模型理論可以在電力運維學習中給我們什么幫助呢？

首先，根據艾賓浩斯記憶模型理論，我們了解到記憶分為短時記憶與長時記憶兩種，并且，長時記憶與短時記憶相比，更難遺忘。那么，我們就希望能夠把我們在電力運維中所學到的知識與技術盡可能地轉為長時記憶。

我們在電力運維中，在剛開始學習新的技術時，老是發現一些新的命令和語法記不熟，然后需要我們花時間去網上尋找，但是一些常用的命令比如說是cd、ls等一些相對而言比較基礎的命令，我們總是能牢記它們。這就顯示出了，短時記憶與長時記憶的差別。

在剛開始接觸電力運維這一行業時，我相信我們對任何一條命令都是陌生的，你也不知道cd命令代表什么意思，ls命令代表什么意思，我們在平時剛開始所學到的東西都可以認為是我們的短時記憶。但是因為在平時的電力運維過程中，像cd、ls這些基礎的命令我們經常會用到，所以關于這些命令的記憶就會慢慢變為長時記憶，這也就是上文我們提到的短時記憶可以在學習過程中向長時記憶進行轉化。

那么我們怎樣才能使我們記憶的內容盡量的都轉為長時記憶呢？實際上，也就是像人們平常所說的一樣，熟能生巧而已，只能靠我們平常多多使用它，才能漸漸地把我們學到的技術和知識變為我們的長時記憶存儲在我們的腦海。比如我們在學習docker技術時，我們平常就可以自己新建一個docker容器，然后去使用它，慢慢地我們就把關于docker的命令熟記于心了。并且又因為你在建立docker容器的時候需要自己創建一個網橋，這樣你就相當于又復習了一下關于網橋的知識。同時你配置好網橋之后需要它能與外網和本地的局域網進行通信，這樣一來，你還需要復習或者是學習一下關于網絡通信、路由等方面的知識。

從上面我們舉得學習docker技術的例子來看，我們在復習一門技術時，往往能夠相關聯許多其他的技術，這樣能夠使我們串聯記憶，使我們的記憶更加高效。當然，你也可以把你學到的知識點記錄在一個文檔中 ，每天去翻一翻、看一看，這樣也是可行的。

另外還有些人認為是記憶的線索性缺失也會導致我們記憶的遺忘，這里指的線索就是一些我們記憶的內容與另外一些具有標志性事物的聯系，這種聯系有可能是客觀的，當然也有可能是主觀的，但是這些線索的出現會具有加強記憶的作用。

比如說我們在電力運維工作中，需要在軟件開發或測試過程中對A服務器做某些軟件的抽樣檢查，但是在A服務器上只有B軟件才能夠做C測試。

如果在生產環境上B軟件不知道被裝到哪個目錄下的時候，由于看見B軟件的頻率不高往往測試員工會忘記做該C測試。反過來如果B軟件容易找到的話，比如說就安裝在根目錄下面，當測試員工看見B軟件的時候，一般就不會忘記做C測試。結合我們學習docker技術的例子，當我們復習有關docker的知識時，便自然地能夠想起與docker有關的網橋、路由、通信等方面的知識，這樣docker技術就成為了我們復習網橋、路由、通信的記憶性線索。

當然，它并不是唯一的記憶性線索，當我們學習其他技術有用到這方面的知識時，也是會把這些知識點串聯起來。當有一天，我們能夠把我們所學到的知識，都串聯為一個網絡架構的時候，那么這些知識就可以說是被我們所掌握了。

孔子曰：“溫故而知新，可以為師矣。”早在很多年前，孔圣人就告訴了我們要定期地回顧我們早期所掌握的知識，并且要一邊回顧一邊思考，以便能夠使我們學到新的知識。結合艾賓浩斯理論模型以及我們早期先賢的語論，我們可以知道，及時的復習與鞏固我們早期學到的知識是非常的有必要的。

4 結 語

記憶力可以說是我們智力中最重要的組成部分，同樣也可以說是我們學習過程中最為重要的一種能力，特別是在這樣一個信息量爆炸的時代，需要我們有選擇性、有技巧性的記憶。結合艾賓浩斯記憶模型理論，然后找到一種適合于自己的學習記憶方法，在當下顯得尤為重要。

參考文獻：

[1] 廖海林.關于記憶與遺忘定量研究的兩個數學模型[J].江西：廣播大學 學報，2003（4）.

[2] 周占良.知識遺忘曲線的數學模型與算法設計[D].四川：電子科技大 學，2007：50-57