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　　我們所有人都曾為一個或多個高中課程而奮斗，但研究人腦是一件完全不同的事情。在一個典型的神經解剖課上，學生們被大量的術語、定義、腦結構（大小、形狀和位置各不相同）所淹沒。要了解大腦所有的功能和行為聯系需要花費很長時間，在為了考試而進行的短期強化工作后，學生們通常會忘記大量的知識。無疑需要有一種更有效的方式能將關鍵知識（關于大腦或任何其他學科）嵌入你的長期記憶。

　　事實證明，確實有一種方法。教育專家長期以來一直在呼吁技術互動教育，賓州州立大學正在研究把這種知識獲取方法引入神經解剖學課程。這就是所謂的Brain3M，它已經從賓州社會科學研究所獲得了資金。通過虛擬和3D打印模型，以及照片和圖表，他們希望能教給學生關于大腦的功能、解剖和進化史的知識。

　　這是一個非常有創意的方法，可以改變教授困難概念的方式，既包括神經解剖學領域又包括其他方面。該項目是由CyberScience研究所副主任兼心理學教授的Ping Li所主持，大腦、行為與認知中心的聯合主管Victoria Braithwaite教授也有參與。

　　知識本身的水平大約相當于大學入門課程。“我們認為，Brain3M能讓學習者建立‘表現形式’，通過學習者的視覺、聽覺、動覺，以及其他學習目標的感覺運動方面的整合，”開發者說：“自適應的探索和包含的知識可以顯著提高學習成果，尤其是關于長期記憶表現。”這應該能讓用戶使用個人的身體感覺來獲得知識，即一個由具體的認知理論所支持的概念。

　　他們想要建立一個平臺，可以讓學生按照自己的步伐以3D形式來虛擬探索大腦，因此招募了畢業生Fan Zhang來幫助實現這一概念。“設計Brain3M網站和設計打印課程差別很大，更多的是設計用戶將要擁有的體驗，”Zhang說。最初開發出的是人和魚的大腦比較模塊，用于介紹進化組件以及突出神經特化。總的來說，教授了關于海馬體的20個關鍵知識點。

　　學生們能夠在課堂上廣泛使用3D打印的大腦模型，在探索復雜的脊柱和大腦褶皺的過程中，學生們的好奇心無處不在。它被證明是完美的，包括數字模塊、高品質的照片和大量的圖表。“學生們可以點擊他們想要了解的任何大腦部分，所以我們可以真正讓學生們自己決定想要學習什么，”Legault透露。“這種主動學習會更有效，而且學生們似乎也喜歡按照自己的步伐來控制自己的學習體驗。”

　　Brain3M是有前途的，不過還需要更多工作來證明Brain3M和額外的空間學習成績之間的關系。“如果我們能夠證明學生們在學習大腦時的表現與空間能力相對應，那么這個項目也可以幫助他們了解另一個涉及空間成分的話題，”Legault說。

　　但對于Li教授來說，最大的驅動力是Brain3M在STEM領域的廣泛影響。“這個項目真正證明了現代科學的協同工作，因為它有很多認知心理學和神經科學的成分，但它也涉及到了教育、數字化學習、大數據和3D模型，”Li說。如果能夠成功，同樣的原則也可以帶給許多其他領域。