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自动化的技巧：程序性记忆背后的神秘机制是什么？
自动化技巧的学习和运用是人类日常生活的重要部分，无论是学习骑脚踏车，还是操控电脑键盘，它们都依赖于一种称为程序性记忆的隐性记忆系统。这种记忆的特点在于它能够在没有意识的情况下协助我们完成特定任务，让我们的行为变得更为流畅。然后，程序性记忆的机制到底是如何运作的呢？
程序性记忆是一种长期的隐性记忆，能够指导我们在执行包括认知和运动技能的过程。
程序性记忆的形成源于对复杂活动的重复练习，经过不断的练习，相关的神经系统得以整合，最终自动执行这些活动。这不仅对于运动技能的发展重要，对于任何需要记忆的认知活动同样重要。可以说，程序性学习的过程对技能的获得至关重要。
历史背景
对于程序性和陈述性记忆系统的区分，早在两个世纪前，心理学和哲学界就开始探讨。1804年，Maine de Biran 首次提出了“机械记忆”的概念，而心理学家威廉·詹姆斯在其名著《心理学原理》中则暗示记忆与习惯之间的差异。在20世纪初，对于程序性记忆的功能与结构有了一些明确的理解，其中 McDougall 提出了明确记忆与隐性记忆之间的区别。
程序性记忆的发掘为我们提供了理解动作技能与认知任务之间关系的途径。
工作记忆与技能获得
工作记忆模型最初主要专注于陈述性记忆，直到 Oberauer 提出程序性记忆也可能以不同方式处理。在技能的获得中，重复练习是必不可少的，但单纯的重复并不保证技能的获得。Fitts 提出的模型中，技能获得过程分为三个阶段：认知阶段、关联阶段和自主阶段。
认知阶段
在这个阶段，个体开始理解目标技能的组成部分，这需要着重于心智的组织和架构，这些组织过程称为“模式”。
关联阶段
随着反覆练习，个体的技能开始变得自动化，并且能够分辨出重要与不重要的刺激信息。
自主阶段
最终，技能获得达到自动化，个体对于行动的本质有了更高的熟练度，使得对于情况的反应变得更加灵活，过程也不再需要耗费大量的注意力。
模型的替代观点
Tadlock 提出的“预测循环”模型提供了另一种看待技能获得的方式。这一模型中，学习者只需保持对期望结果的意识，而不需对技能的每一组成部分有充分了解。
反覆尝试及反思是建构内部神经网络的关键，帮助学习者在无需意识控制的情况下进行准确的动作。
自动化的力量和实践
随着反覆的练习，技能的获得往往遵循“学习的力量法则”，即学习速度在初期迅速增加，随后逐渐减缓。而且，视觉观察也可用来突破此过程的瓶颈。
测试自动化记忆
有数种实验可以测试程序性记忆的有效性，如追踪旋转器任务、序列反应时间任务及镜子描图任务等，这些任务旨在评估个体的视觉运动协调能力。
专业性与压力反应
专业性表现的卓越，往往依赖记忆容量和注意力机制，然而在压力情境下，专业的表现可能会出现失常，这便是“紧张”现象的根源之一。
在压力下，即使是高度自动化的技能也可能受到影响，这揭示了过去学习的记忆之间的脆弱性。
总之，程序性记忆以其独特的方式塑造着我们的行为和反应，不断地在无形中影响着我们的日常生活和专业表现。而这一切背后，是否隐藏着更深层的心理与神经机制值得我们进一步探索与思考呢？
