用SNAR法建構正回報循環-教育不僅僅是學習-解讀《貪婪的多巴胺》

多少家長的心願，如果孩子學習能自動自發該多好啊！

研究發現，自動自發的物質基礎是大腦分泌多巴胺,多巴胺是一種大腦分泌的神經遞質，能使人感到興奮，願意探索冒險，富有創造力、專注力，以及計算與規劃等。

下面先看兩個科學實驗，然後我們來講用SNAR建構法讓孩子在學習時分泌多巴胺，提升學習效果。

書中提到了一個實驗：

給猴子吃東西，同時設定兩個門，哪個門燈亮，哪個門就有食物出來。結果發現，隻要一看到亮燈，猴子就開始分泌多巴胺了。猴子隻是吃食物過程中，并不會分泌多巴胺。這裡劃重點！是我們這個方法的根本。

下面對這個現象進行标準化：

亮燈是一種信号（Signal），簡稱S。

食物是吃的需求（Needs），簡稱N。

看見信号就想起出食物 是需求激活 (Activated)，簡稱A 。

吃到食物是需求滿足(Reach)，

在信号和需求滿足間建立起強關聯 (Linked)。

信号出現時就會分泌多巴胺。

整個過程中，亮燈是一種信号，食物是需求，見到食物是需求激活，吃到食物是需求被滿足，當信号和需求建立起強聯系，在這個鍊路中走完需求被滿足這一步，就會發生見到信号就會分泌多巴胺的現象。

用一個公式表示就是：

f(S,N,A,R)=多巴胺

在這個中，我們隻需要設定好這4個變量值，就能促進多巴胺分泌，讓多巴胺在我們需要的地方發揮作用。

這是一個持續性系統，我們稱它為SNAR建構法，是一個專門建構正回報循環鍊路的方法。

我們以小孩學習古筝為例，用SNAR建構法建構出一個正回報循環鍊路，讓孩子學習古筝自動自發。

S=練古筝

N=上台，并獲得掌聲和稱贊

A=一練古筝，就想起上台，并獲得掌聲和稱贊

R=在有合适觀衆的舞台上獲得掌聲稱贊

L=必須從S走到最後一步R。

這4個變量得到滿足時，孩子一練古筝就會想到掌聲和稱贊，進而分泌多巴胺。

是以具體的正回報循環場景可以是：

我們可以先讓孩子練習簡單曲目，這個過程也會比較短，孩子練好之後，家長帶着古筝和穿着華美漢服的孩子去一個露天的有人流的地方，讓孩子彈奏，會收到大家的掌聲認可，這種情景會讓他感覺到這件事很重要，很有滿足感，一旦孩子将練習古筝和這種需求被滿足的感覺聯系在一起，就會産生多巴胺，孩子便會對練古筝産生内驅力。

回到猴子實驗的例子，食物是這個系統裡的資源和投入，那麼如何提高投入産出比呢？

書中還提到一個鴿子實驗，在鴿子面前放一個啄食器，鴿子每用嘴叨就會有食物出來，然後測試怎樣能讓鴿子拼命的啄。

1.叨一下就出同樣的食物。

2.叨一下不确定是否出食物，有時出一個食物，有時出兩個，有時候不出食物。

結果是第二種設定，鴿子會拼命的叨。

3、人類将鴿子頭腦中的多巴胺的分泌降低，它就沒有了去叨啄食器的動力了。（這裡證明自動自發的物質基礎是大腦分泌多巴胺）

這裡有個經驗值，當第2步出食物有25%的機率時，這個系統就可以長時間的持續下去，此時隻需要1/4的資源和投入，就得到同樣的效果。

回到學習古筝這個例子，我們家長不需要每次都給孩子滿足，每次都滿足會讓他多巴胺分泌的難度升高，隻需要每練了四輪古筝時（每輪具體練習什麼由家長或者老師設定），就有一次上台表演的機會，就能使孩子熱愛這件事了。

馬斯克的媽媽Maye Musk的自傳中提到：馬斯克在12歲的時候對電腦感興趣，于是他媽媽就給他買了一台電腦，在他寫出一個遊戲之後，他媽媽又鼓勵他寄給一個雜志。Maye Musk養育的三個孩子，在12歲喜歡的事情，都成為未來自己的熱情和事業。

好的家長和好的教育是幫助孩子尋找正回報循環，辨識正回報循環，接入正回報循環，孩子對接的正回報循環數量和完成度，極大的塑造了他自己，拉開了孩子間的差距。

下面問題來了？

怎麼用SNAR建構法拯救中國足球呢？建構中國足球自己的正回報循環？