我們很多人都養成了開倍速聽播客、有聲書和其他在線內容的習慣。對年輕人來說,這也許已經成了常態。舉個例子,一項針對美國加利福尼亞州學生的調查表明,89%的學生會把在線講座的錄播視頻調成倍速觀看。同時,有許多媒體文章描述了倍速瀏覽的普遍性。 開倍速的好處顯而易見:你可以在同樣的時間內消費更多的內容,或者通過反覆觀看同樣的內容來加深理解。 這在教育層面尤為重要,因為學生可以騰出時間去鞏固知識、做模擬考試等。而且,開倍速或許也可以讓人全程集中注意力、全情投入,避免走神。 但這樣做的壞處呢?其實也不少。 研究人員發現,一個人接收到口語信息並形成記憶,需要經歷三個階段:編碼信息,存儲信息,以及之後的檢索信息。在編碼階段,大腦需要一定的時間去處理和理解剛剛輸入的語音,大腦必須實時地從記憶裡提取出字詞以及它們的語境含義。 人們的講話速度通常在每分鐘150詞左右,即便語速達到它的兩倍(300詞/分)或三倍(450詞/分),也是在人類可理解的範圍內。但主要的問題在於我們所形成記憶的質量和持久性。 我們接收到的信息會被臨時存儲在一個名為工作記憶(working memory)的記憶系統裡。它可以將大量的信息進行轉換、組合,並形成可存入長期記憶的形式。由於工作記憶的容量是有限的,所以如果我們短時間內接收到太多信息,可能會超過它的負荷。這會導致認知過載和信息流失。 倍速瀏覽與大腦信息提取 近期,記憶研究領域的一項薈萃分析調查了24項關於學習講座視頻的研究。這些研究的設計各不相同,但總的來說都把參與者分為了兩組,其中一組原速(1×)觀看講座視頻,另一組開倍速(1.25×,1.5×,2×和2.5×)觀看同一個講座視頻。 與醫學中用於檢驗療效的隨機對照試驗一樣,參與者被隨機分到了兩組中的其中一組。觀看視頻後,兩組完成了同樣的測試,以檢驗他們對視頻材料的掌握程度。這些測試要麼要求他們回憶信息,要麼用選擇題考察記憶,或兩者結合。 這項薈萃分析表明,以越高的倍速看視頻,測試表現越差。1.5倍速的影響微乎其微,但2倍速及以上的影響顯著。 具體來說,如果一批學生的平均分是75%,且通常情況下會上下浮動20%,那麼把觀看視頻的速度提到1.5倍速則會把平均值拉低2%。而2.5倍速則會導致17%的降幅。 老年群體 有趣的是,該薈萃分析中的一項研究還調查了老年人(61~94歲),結果發現他們比年輕人(18~36歲)更容易受到倍速看視頻的影響。這也許反映了記憶容量在健康人群體中也會隨著年齡而衰減,這表明老年人更應該原速觀看甚至減速觀看視頻來彌補不足。 不過,我們尚不清楚是否可以通過頻繁地開倍速播放視頻來減少它帶來的壞處。也就是說,有一種可能性是年輕人只不過是更經常開倍速,因此能更好地應對增加的認知負荷。同樣,這也意味著我們無法確定年輕人是否可以通過經常開倍速來減輕這種行為對信息記憶能力的負面影響。 另一個尚不明確的點是,開倍速播放視頻是否會對心智功能與大腦活動造成長期影響。理論上,這些影響可能是積極的,比如提高一個人應對認知負荷的能力。這些影響也可能是負面的,比如更大的認知負荷可能引發精神疲勞,但我們仍然沒有科學證據來解答這些疑問。 最後一個現象是,雖然開1.5倍速不會影響記憶能力,但是有證據表明人們的觀看體驗會有所下降。這也許會影響到人們學新東西的動力和體驗,可能讓他們找到更多藉口來逃避學習。另一方面,開倍速已然成為常態,因此也許當人們習慣這樣做之後,就不會有什麼大問題——希望我們在未來的幾年裡能更好地理解這些過程。
巨大的電子屏幕上實時跳動著各項生產數據,坐在電腦前的操作人員各司其職,正通過生產智能化平臺遠程監控生產現場的各項運行指標……近日,記者走進位於吉林省吉林市磐石市的磐石建龍鋼鐵有限公司,在其智造中心的集控大廳內看到了一個傳統製造企業的「智造」轉型路徑。 近幾年,我國鋼鐵行業正經歷從「增量發展」向「減量發展、存量優化」轉變。在此背景下,推進數位化轉型、智能化升級成為鋼鐵企業突破效率瓶頸、實現逆境突圍的核心動力。 「我們積極推進大數據系統與智能製造應用,以『磐石建龍系統管理平臺』建設為核心,目前已根據生產需求自主開發包括智慧安全管控平臺、生產監控預警系統、智慧質量管控平臺、檢修預測模型等在內的各類系統150餘項,實現26個崗位集中控制。」磐石建龍人事行政處處長孫飛說,數字賦能不僅大幅提升了企業的生產效率和管理效率,還通過對相關數據的高效分析,為企業精準決策提供了科學依據。 集控大廳內,磐石建龍工程設備處應用開發室主任辛宏波告訴記者,右側大屏顯示的是40MW智慧發電指揮平臺,通過現場的無人巡檢、智能點檢以及無人值守系統,操作人員坐在集控大廳就能進行操控,這在國內鋼鐵企業自備電廠中達到了領先水平。 這也是磐石建龍開展智能化轉型升級的縮影。據介紹,公司先是對廠區網絡進行深度改造,支撐數據平臺實現約5000筆數據的秒級處理能力,然後通過對現場生產工藝和生產工序的改造,打造了一個全流程的智能化工廠。目前,企業已實現發電、水系統、原料等工序的協同工作。 「在數據利用方面,現在我們已經由原來的事後分析向事前預測和事中管控轉變。以設備預警系統為例,設備還沒有達到停機的狀態,系統就會發出警示,提醒我們利用生產空餘時間對設備進行幹預,改變了以往設備趴窩後再緊急搶修的被動狀態。」辛宏波說,平臺管理深入各個系統,正在幫助企業不斷提升精細化管理水平。 孫飛表示,公司將持續強化人工智慧與5G應用為生產提供系統服務,推進位造技術突破和工藝創新,力爭打造覆蓋全供應鏈、全生產線、全生命周期的科學化管控新模式。
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