我们身边许多人从上世纪末开始学习英语，我们学习的年代，最早能见到许多兜售记忆秘诀、学习方法的推销；之后电子产品逐渐普及，许多电子词典、学习机开始销售。在那个时代，“艾宾浩斯记忆法”、“艾宾浩斯记忆曲线”这样的词语时常出现在语言学习产品的推销中。直到今天，尽管“艾宾浩斯”的热度有所下降，但我们还是偶尔能瞥见它的身影：尤其是在许多强调高效记单词，快速掌握雅思、考研词汇的场合。

然而，这个神秘的记忆法究竟是什么？“艾宾浩斯”是谁？他发现过些什么？那条曲线和我们的学习有什么关系？我们似乎根本无从分辨哪些是真正的理论发现，哪些是这些兜售产品和培训的商人借用过去的空洞之辞。

含糊的说辞与神秘的曲线：想想广告是怎么告诉你的？

回忆一下我们在十年前是怎么接受这些提到“艾宾浩斯”的宣传广告的：通常产品出现在电视上，解说词强调一下“高效记单词”，接着就会有动画展示出那条神秘的下降曲线，有时艾宾浩斯本人的头像还会出现在旁边；这时候，广告词恰到好处地提到“根据艾宾浩期记忆曲线研究”，“掌握真正的高效记忆方法”，不知不觉地把艾宾浩斯曲线和记单词联系在了一起，让人觉得，这一定是记单词的科学方法，这么做的效率一定高。

赫尔曼·艾宾浩斯，德国心理学家

问题是，他们真的说清楚了所谓“艾宾浩斯曲线”是怎么回事吗？我记得在当年某知名电子词典广告中，他们围绕自己的说辞进行了一番阐述，大意如下：

艾宾浩斯发现，人遗忘的进程是有规律的，先快后慢，并且统计了学习之后不同时间遗忘的比例。因此，掌握遗忘规律，根据遗忘曲线定期进行复习回顾，必然能以最高的效率进行记忆。

这的确算是把思路说清楚了——听起来好像挺有道理的。但仔细想一想，一个新的问题出现了：这是在说，学得快忘得快吗——这貌似不用说我也知道啊？哦不对，他们好像还说到，要从这条遗忘曲线来分析我们怎么安排复习……

忘得快的时候就多复习，时间久了，确定掌握了，就不用再太多复习，而是去学习新的知识。没错，就是这个意思——认真的吗？这难道不是生活经验吗？貌似不用说我也……

所以，广告的点究竟在什么地方？

事实上，如果只说大体的学习方法，的确这都是生活经验。仔细想想，在你没看这条广告之前，你也知道，只不过广告把它总结了出来，让你觉得非常有道理。

但其实这些产品宣传的重点并不在这个地方。之所以引用曲线和数据，是因为这些产品的思路是，我们可以对记忆和时间进行一个量化。看看曲线上的数据——比方说，学习之后过了一天，你没有复习，那么艾宾浩斯认为你已经忘记了66%的内容，那么，你应该安排第一次学66%的时间，再次学习这一课的课程。时间再往后推移，遗忘逐渐变慢了，一周后你或许只需要花5%的时间，把知识一扫而过就可以了。当然这个时间数值不一定完全按照遗忘比例来，各家有各家的算法，这里只是举个例子。

有些人相信，我们可以根据遗忘比例来推算复习所需要的时间

怎么样？谈到了量化，是不是觉得发生了实质性的进步？这的确非常美好——如果我们真能发现这个时间安排的奥秘，精确掌握复习的时间，那实在是语言学习史上的伟大发现。但这里我们不得不泼一盆冷水：从遗忘比例推算如何学习，这本来是很复杂的事，但中间的逻辑过程非常模糊——仔细想想就会发现，这里没有任何的理论和数据支持，和“学得快忘得快”的常识一样，只是一个大体的，无法量化的认知而已。

所以，你确定这真的是记忆史上的伟大发现，而不是简简单单根据比例推算的初中数学？

真正的艾宾浩斯：那条曲线到底意味着什么？

艾宾浩斯所处的年代可能比你想的遥远：他出生于19世纪50年代，曾在德国波恩大学学习历史学和语言学。他生前所进行的记忆学研究，其实并没有很深入，而是浅尝辄止。

艾宾浩斯的曲线，准确来说应该称为“遗忘曲线”——说到这里你应该已经意识到了，它主要是关于“遗忘”，而不是“记忆”。艾宾浩斯发现这条曲线的过程非常简单，仅仅是依靠对自己进行的自测——没错，他甚至没有找过数量较多的被试者，仅仅是用自己进行了实验。在他1885年出版的《关于记忆》一书中，他仅仅是提到了这个自测的小实验，根本没有把它称为什么正式的研究成果。因此，我们今天评价艾宾浩斯，主要是认为他在关于遗忘的研究上起到了先驱的作用——虽然他并没有什么成体系的理论成果，但为后人开了一条先河。

艾宾浩斯的发现只是一个比较模糊的探索，真正的复习和重新记忆，涉及许多更复杂的要素

但是，由于总结了许多人常识中“忘得快”的问题，符合许多人的切身体会，加上数据、曲线这样的内容易于包装，表面上十分高端，这样一个非常初步、基础的理论成果，被许多兜售学习理论、电子词典、教材的商家一度奉为圣经。

我们今天看到的许多冠以“艾宾浩斯”名义的学习法、产品，实际上充其量只能算作一种后人的经验总结，并不能称之为科学的学习理论。不过，根据遗忘规律来进行学习，这样的大体思路是没有问题的——我们可以根据自己的学习经验，适当复习，防止遗忘；但推算数值，听信伪科学的数据理论来组织学习，就显得不太必要了。

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