德累斯顿理工大学的神经科学家凯瑟琳娜·冯·克里格斯坦和阿伯丁大学的布莱恩·马西亚斯在《认知科学趋势》杂志最近的一篇评论文章中汇编了神经科学、心理学、计算机建模和教育领域关于“学习”主题的广泛跨学科研究结果。

　　跨学科综述的结果揭示了大脑通过结合学习中的多种感觉或运动来实现改善学习结果的机制。这种学习成果适用于广泛的领域，如字母和词汇习得、阅读、数学、音乐和空间定向。

　　许多教育方法认为，将互补的感觉和运动信息融入学习体验中可以增强学习，例如，手势有助于在外语课上学习新词汇。

　　德累斯顿科技大学的神经学家凯瑟琳娜·冯·克里格斯坦（Katharina von Kriegstein）和阿伯丁大学的布莱恩·马西亚斯（Brian Mathias）在最近的出版物中总结了这些方法，称之为“多模态强化”。当前的大量科学研究证明，多模式丰富可以提高学习效果。在教室里的实验显示出类似的结果。

　　词汇声调学习材料和三种类型的丰富材料，它们在感知和语义一致性方面有所不同。（A） 学习材料。听觉频谱图中显示的四种普通话词汇声调的轮廓。音调的特点是平坦、上升、下降-上升或下降。每个频谱图中的轮廓由白色虚线突出显示。（B）视觉音调标记，在感知上与每个音调的音高轮廓一致，可用于多感官感知丰富。（C）在语义上与包含（A）中呈现的音调的单词的含义一致的视觉表示，并用于多感官语义丰富。（D）音高轮廓的手势，感知全等的表示。

　　（A）在这个例子中，使用了多感官富集：鸟鸣是在两个条件下学习的。在丰富的学习条件下，每首歌曲都与特定鸟类的图片配对。在非丰富的学习条件下，每首歌都是在没有伴随的视觉刺激的情况下学习的。（B）学习后，与非丰富鸟鸣相比，丰富鸟鸣被更快、更准确地识别（丰富效益）。多模式和单峰理论对富集效益提供了不同的理论解释。（三）认知理论。多模态理论提出，识别熟悉的鸟鸣声可以激活其相应的画面，从而促进对鸟鸣声的识别。单模态理论提出，在丰富的学习过程中，一般的认知机制，例如更加关注或处理物品的含义而不是其表面特征，可以增强对丰富鸟鸣的识别。（D）神经理论。多模态理论有两种可能的风格：跨模态和超模态。在跨模态处理过程中，在视觉丰富的学习后识别仅听觉呈现的鸟鸣会触发听觉大脑区域（红色圆圈）内的响应，并在视觉大脑区域（蓝色圆圈）中交叉模式地触发反应，它们相互作用。相比之下，在超模态处理过程中，识别视觉丰富的鸟鸣会触发听觉大脑区域和视听会合区（黑色圆圈）内的反应。根据单峰理论，即使在丰富的学习之后，丰富的鸟鸣也仅由听觉大脑区域处理。从理论上讲，跨模式、超峰和单峰机制并不相互排斥，可以并行运行。

　　在这篇综述文章中，两位研究人员将这些发现与认知、神经科学和多模态丰富的计算理论进行了比较。最近的神经科学研究发现，丰富学习的积极影响与大脑中为感知和运动功能服务的区域的反应有关。

　　例如，听到最近学习的外语单词，如果该单词与学习过程中手一致手势的表现相关，可能会引发运动大脑区域的活动。这些大脑反应与多模式丰富对学习结果的益处有关。计算机算法证实了这一假设。

　　Brian Mathias解释道：“大脑对于所有感官和运动的学习都是优化的。感知和运动技能的大脑结构共同促进这种学习。我们希望，我们对大脑学习机制的深入理解，将有助于未来制定最佳学习策略。”。

　　Katharina von Kriegstein补充道，“我们回顾的文献结果有助于我们理解为什么一些长期使用的学习策略（如蒙台梭利方法的一部分）是有效的。它们还提供了一些明确的线索，说明为什么某些方法不那么有效。”

　　“最近发现的神经科学机制可能会启发认知和计算学习理论的更新，为学习提供新的假设。我们预计，这种跨学科和基于证据的方法将在未来为人类和人工系统优化学习和教学策略。”