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人们通常认为，重复练习可以提高学习效果。当任务反复练习时，表现有望趋于稳定，技能也得以巩固。.
在不确定条件下，这一过程会变得脆弱。.
本文解释了为什么 当规则、突发情况或反馈不稳定时，即使练习频繁且努力持续，学习也无法巩固。
在此语境下， 规则 并非指正式的指令或明确的指导方针，而是指线索、行为和结果之间潜在的、可重复的关系，正是这些关系使得预测模型能够在学习过程中保持稳定。
为了巩固学习成果，认知系统依赖于：
这些条件使得预测误差能够随着时间的推移而减小，从而使内部模型能够收敛，技能能够持久发展。.
当这些条件满足时，练习会带来稳定的进步。.
在不确定性下，支撑学习的结构会减弱。.
规则可能包括：
因此：
学习是暂时的，而不是累积的。.
人们普遍认为，多加练习最终会克服不稳定性。但在不确定的环境中，单靠重复练习并不能解决问题。.
当规则和反馈不稳定时：
经验会积累，但不会转化为稳定的技能。.
在不确定情况下，随着个人适应当地模式或短期规律，表现可能会暂时提高。.
然而，当情况发生变化时：
这种模式常被误解为学习不一致或记忆力差。实际上，它反映的是学习过程从未完全稳定下来。.
这些环境下的主要制约因素是预测可靠性降低。由此会产生次要的认知成本。.
因为内部模型无法稳定下来：
这些影响是结构性的，而非动机性的。.
在不确定性下学习能力的脆弱性通常归因于：
虽然这些因素在稳定的环境中可能很重要，但当规则和反馈仍然不可靠时，这些因素就不足以解释问题了。.
错误归因会导致不恰当的纠正策略，而这些策略无法解决根本制约因素。.
学习不稳定是不确定性的直接后果。当预测模型无法可靠收敛时，技能习得就只能是暂时的，并且容易失效。.
这种模式反映了 不确定性下的认知表现，即信息的不稳定性（而不是努力或参与）限制了巩固。
当学习成果尽管反复练习仍无法稳定下来时，问题并不总是出在训练量或训练方式上。.
相反，这可能反映出预测模型收敛所需的稳定规则和可靠反馈的缺失。.
理解这一区别可以解释为什么即使在持续努力的情况下，学习在不确定的环境中仍然会很脆弱。.
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