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如果你在带球的过程中，注意力集中在踢球的力度和角度等方面，那么你就不可能成为一名优秀的足球运动员。像这样的低级过程必须在你的身上是自动进行的，才能为你要解决的高级问题（如战术策略）
腾出空间。同样地，如果你不熟记数学知识，就不可能精通代数。学生们必须练习一些东西。但并非所有的事情都需要练习。
练习可以带来三个重要的好处：强化学习更高阶技能所需的基本技能；防止遗忘；改善知识迁移。
练习帮助防止遗忘
很显然的是，努力学习并不能防止遗忘。如果我们假设一个学生学习很努力，我们就必须承认他们和其他人一样健忘。但还有一件事情可以防止遗忘：持续的练习。
需要搞清楚的是，你的记忆变得更持久是因为你练习得更多还是因为你的练习时间更长。很可能两者都很重要。
研究人员还研究了学习时间的重要性。时间不是指一天中的时间，而是指你如何分配学习的时间。假设你决定学习两个小时，你该如何分配这120分钟呢？你应该连续学习120分钟吗？还是分散在两天，每天学习60分钟？如果每周学习30分钟，坚持4周又会怎样？
我们当然都知道填鸭式学习不会带来持久的记忆。相比之下，分散学习更有利于记忆。然而，明确间隔效应的两个重要含义是很重要的。我们一直在谈论练习的重要性，如果把练习间隔开，效果会更好。以我们描述的方式分散练习，与集中练习相比，可以减少练习的时间。
间隔练习还有另一个好处，如果任务在时间上分散开来，会更容易让学生对它们感兴趣。
改善知识迁移
练习是良好知识迁移的重要因素。处理大量特定类型的问题会使你更有可能认识到问题的深层结构，即使你以前没有见过该问题的这个特定版本。
因此，阅读射线-肿瘤的故事使你更有可能知道当你遇到军队-堡垒的问题时该怎么做。但是，如果读过好几个关于力量分散并集中到目标点的故事，你就更有可能认识到问题的深层结构。
练习高频次出现的事情和领域内的关键技能
并不是每件事都可以广泛地练习。首先，我们根本没有那么多时间，但幸运的是，并非所有的事情都需要练习。我所说的从练习中获得的好处为应该练习什么样的事情提供了一些方向。如果练习使心理过程自动化，那么我们可以问，哪些过程需要自动化？从记忆中检索数字事实似乎是一个不错的选择，从记忆中检索字母发音也是如此。科学课程教师可能会决定，他的学生需要掌握有关进化的基本事实。
一般来说，需要自动化的过程可能是技能的组成部分，如果自动化，这些技能将提供最大的好处。构建模块是一个人在一个主题领域反复做的事情，它们是更高阶工作的先决条件。考虑到练习的其他好处，我们可能还会问自己，在这门学科中，哪些问题会一再出现，从而使学生认识到自己的深层结构变得很重要？我们可以问，什么样的事实性信息是这个领域的核心所在以至于我们应该超量学习，这才能确保学生记住它？
把练习融入更高级的技能中
你可以将一项基本技能定义为需要进阶到精通程度的技能，但这并不意味着学生不能在更高级的技能背景下练习。例如，学生可能需要练习根据印刷的字母检索发音，但一旦学生准备好了，为什么不把这种练习放在有趣的阅读环境中呢？一个桥牌高手在计算手牌的点数后才能出牌，但如果我是桥牌教练，我不会让我的学生什么都不做，而是让他们自动计算点数。
自动化需要大量的练习。明智的做法是，不仅要把练习分散到不同的时间，还要分散到不同的活动中。尽可能多地考虑创造性的方法来练习真正关键的技能，但请谨记，学生在学习更高级的技能时，仍然可以在基础上进行练习。
确保练习的多样性
练习可以帮助你看到深层结构，但应该更精确一点，越来越多的证据表明，练习表层结构的各种形式有助于理解深层结构。
最近的一个实验测试了那些花大量时间思考职业篮球比赛可能获胜的队伍的人：教练、评论员和其他非常擅长某种概率计算的人，问他们：“如果你认为A队会打败B队，比如说，有60%的概率，那么A队在7场系列赛中，4场比赛获胜的概率是多少？或者B队有5场比赛获胜的概率是多少？”研究人员发现，有经验的职业篮球比赛观察员在这种类型的计算方面表现得非常出色，但如果使用不同的表层结构，他们就无法进行同样的计算。例如，概率专家偏爱的概率学经典问题，从罐中抓取不同颜色的弹珠。
这给我们的教训是：学生不仅需要在特定的深层结构问题上进行练习，以识别不同形式的深层结构。他们首先更需要的是用不同的形式来练习这个问题。我们可以说，通过实践，学生知道了问题的哪些方面是无关紧要的，从而更好地理解哪些是重要的。
本文整理自《为什么学生不喜欢上学？》，作者丹尼尔·T.威林厄姆
