Xem Các gợi nhắc lặp lại ngắt quãng nên được viết để ngăn cản việc _nhận dạng khuôn mẫu_ nông cạn.
Có lẽ thông qua thời gian phản hồi?
Tài liệu tham khảo
Matuschak, A., & Nielsen, M. (2019, October 0). How can we develop transformative tools for thought? https://numinous.productions/ttft
- Làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo người dùng không chỉ học các đặc điểm bề mặt của câu hỏi? Một câu hỏi trong Quantum Country hỏi: “Ai đã đạt được tiến bộ trong việc sử dụng máy tính lượng tử để mô phỏng lý thuyết trường lượng tử?” (Who has made progress on using quantum computers to simulate quantum field theory?) với câu trả lời: “John Preskill và các cộng sự của ông” (John Preskill and his collaborators). Đây là câu hỏi “Ai…?” (Who…?) duy nhất trong toàn bộ bài luận, và nhiều người dùng nhanh chóng học cách nhận ra nó chỉ từ mẫu “Ai…?”, và lặp lại câu trả lời mà không tham gia sâu vào câu hỏi. Đây là một chế độ thất bại phổ biến trong các hệ thống ghi nhớ, và nó gây chết người cho sự hiểu biết. Một phản hồi, mà chúng tôi dự định thử nghiệm sớm, là trình bày câu hỏi dưới nhiều hình thức khác nhau nhưng tương đương. Vì vậy người dùng lần đầu thấy câu hỏi dạng “Ai đã đạt được tiến bộ v.v.?”; nhưng lần thứ hai câu hỏi được trình bày dạng điền vào chỗ trống: “[trống] và các cộng sự của ông đã đạt được tiến bộ trong việc sử dụng máy tính lượng tử để mô phỏng lý thuyết trường lượng tử.” Và cứ thế, nhiều hình thức khác nhau của câu hỏi, được thiết kế sao cho người dùng luôn phải tham gia sâu vào ý nghĩa của câu hỏi, không phải vẻ ngoài hời hợt của nó. Cuối cùng, chúng tôi muốn phát triển một thư viện các kỹ thuật để xác định khi nào mẫu học-đặc-điểm-bề-mặt này đang xảy ra, và để khắc phục nó.