Рабочая память и обучение: как мозг выбирает, что забыть

Когда вы учитесь новому навыку, происходит что-то странное: информация приходит в голову, и почти сразу же исчезает. Вы смотрели на фрагмент кода 5 минут назад, и уже не помните, как он выглядел. Или вы слышали объяснение алгоритма, всё было ясно, но через 30 секунд после конца объяснения информация начинает ускользать.

Это не ошибка вашего мозга. Это архитектура вашего мозга.

Проблема — в рабочей памяти. Это не память в классическом смысле (как воспоминания из детства). Рабочая память — это буфер, сцена в вашей голове, на которой одновременно могут находиться только несколько идей или информационных блоков. Когда этот буфер переполняется, мозг выбирает, что забыть. Чаще всего забывает именно то, что вы пытались выучить.

Что вы узнаете в этой статье: как устроена рабочая память, почему она имеет ограничения, как эти ограничения влияют на обучение программированию и другим сложным навыкам, и главное — как переучить свой мозг, чтобы информация сохранялась.

Что такое рабочая память и как она работает

Рабочая память — это не то же самое, что память в целом. Она работает как кратковременный буфер обработки информации. Это система, которая:

• Хранит небольшое количество информации в доступном виде
• Обрабатывает эту информацию (использует для рассуждений, решения задач, понимания текста)
• Поддерживает эту информацию активной только пока вы её используете

Пример: вы слышите новый номер телефона и пытаетесь его запомнить, пока ищете бумагу и ручку. В этот момент номер находится в вашей рабочей памяти. Если вас отвлекут, номер исчезнет — потому что рабочая память очень хрупкая и зависит от внимания.

Но рабочая память работает и для сложных задач: когда вы решаете математическую задачу в уме, вы держите в рабочей памяти промежуточные результаты и "правила" вычисления. Когда вы читаете сложное предложение, рабочая память помогает вам понять, как части предложения связаны друг с другом.

Ключевое свойство: рабочая память необходима для обучения. Информация не может попасть в долгосрочную память (где живут ваши знания и навыки) без того, чтобы сначала "обработаться" рабочей памятью. Это узкое место, через которое всё должно пройти.

Ёмкость: почему мозг помнит так мало одновременно

Классический результат когнитивной психологии, полученный Джорджем Миллером в 1956 году: человек может одновременно держать в рабочей памяти 5–7 элементов информации. Это стало называться "магическое число семь плюс-минус два".

Но этот результат нужно уточнить.

Простые элементы (например, отдельные цифры или буквы): 7±2 элемента.

Сложные элементы (когда нужно одновременно обрабатывать информацию и память): 4±1 элемента.

Очень важно: при высокой когнитивной нагрузке эта ёмкость падает до 3–5 чанков (смысловых блоков) в молодых взрослых.​

Что это означает на практике?

Если вы пытаетесь одновременно:

• Помнить синтаксис программирования (переменные, скобки, точка с запятой)
• Понять логику алгоритма (как значения проходят через циклы)
• Отследить состояние переменных (какое значение где находится прямо сейчас)

Вы уже перегрузили рабочую память на 200–300%. Информация не запомнится. Ошибки гарантированы.

Время затухания: информация исчезает быстро

Есть ещё одна важная характеристика рабочей памяти: её продолжительность.

Без активного повторения или "обновления" информация, находящаяся в рабочей памяти, начинает распадаться примерно через 18–30 секунд.

Это классический результат исследования Peterson & Peterson (1959): когда людям давали короткие последовательности букв или цифр и просили их вспомнить спустя разные промежутки времени (без возможности повторять), точность падала с каждой секундой.

Практический смысл:

• Вы слушаете объяснение 30 секунд.
• Преподаватель закончил говорить.
• У вас есть примерно 18–30 секунд на то, чтобы "закрепить" информацию в памяти через повторение или углубленную обработку.
• Если вы не используете это время, информация исчезает.

Вот почему пассивное слушание так неэффективно. Преподаватель говорит целый час, но если вы не активно обрабатываете информацию (не задаёте вопросы, не переформулируете, не решаете примеры), информация просто проходит мимо вашей рабочей памяти и не попадает в долгосрочную память.

Когнитивная нагрузка: когда мозг работает "вхолостую"

Психолог Джон Свеллер в 1980-х годах разработил теорию, которая объясняет, как работает перегруз рабочей памяти при обучении. Она называется Когнитивная нагрузка (Cognitive Load Theory).

Свеллер показал, что во время обучения на мозг воздействуют три типа нагрузки:

1. Intrinsic (внутренняя) когнитивная нагрузка

Это сложность самого материала. Чем больше связей между элементами материала, тем выше внутренняя нагрузка.

Примеры:

• Изучение простого цикла for — низкая нагрузка (элементы независимы: переменная, условие, действие).
• Изучение асинхронного программирования (promises, callbacks, async/await) — высокая нагрузка (много связей: это требует понимания параллелизма, временной последовательности, обработки ошибок).

Внутреннюю нагрузку сложно снизить — это просто сложность темы. Но вы можете управлять двумя другими типами.

2. Extraneous (посторонняя) когнитивная нагрузка

Это нагрузка, вызванная способом преподачи материала, а не самим материалом.

Примеры высокой посторонней нагрузки:

• Вам нужно смотреть на текст на доске, слушать преподавателя и одновременно писать конспект. Мозг переключается между тремя источниками информации, при этом всё перерабатывается медленнее.
• Вы смотрите видео, в котором объяснение идёт быстро, без пауз, без визуализации. Мозг не успевает обработать.
• Вам дают кучу ненужной информации вместе с нужной. Мозг отвлекается на фильтрацию.

Посторонняя нагрузка легко снижается через хороший дизайн обучения:

• Визуализируйте информацию, а не только рассказывайте.
• Давайте пошаговые инструкции с явным порядком.
• Удаляйте ненужные детали.
• Замените одновременный ввод нескольких источников (видео + текст + слова) на интегрированный (покажите код, потом объясните, потом пример).

3. Germane (полезная) когнитивная нагрузка

Это нагрузка, которая идёт в направлении обучения — когда мозг активно строит новые схемы и связи.

Примеры:

• Решение задач, которые заставляют вас думать и применять концепции.
• Постановка вопросов, которые связывают новый материал с уже известным.
• Активное попытки объяснить концепцию своими словами.

Полезная нагрузка необходима для обучения. Но она может работать только если общая нагрузка не превышена.

Идеальная ситуация: низкая внешняя нагрузка + управляемая внутренняя нагрузка = освобождённые ресурсы для полезной нагрузки.

Плохая ситуация: высокая посторонняя нагрузка + слишком высокая внутренняя нагрузка = мозг перегружен, полезная работа не происходит.

Как это выглядит в программировании: конкретные примеры

Давайте посмотрим на конкретный пример: обучение программированию на JavaScript.

Сценарий 1: Быстрый урок (ПЕРЕГРУЗ)

Преподаватель за один урок показывает:

javascript// Синтаксис: переменные
let x = 5;
const name = "John";

// Синтаксис: условие
if (x > 3) {
console.log("x больше 3");
}

// Синтаксис: цикл
for (let i = 0; i < 10; i++) {
console.log(i);
}

// Логика: применение вместе
let numbers = [1, 2, 3, 4, 5];
for (let i = 0; i < numbers.length; i++) {
if (numbers[i] > 2) {
console.log("Число больше 2: " + numbers[i]);
}
}

В голове ученика одновременно:

• Что такое let, const, синтаксис объявления переменных?
• Как работают условия if, синтаксис if (condition) { }?
• Как работают циклы for, что такое i++, i < 10?
• Как всё это объединить, чтобы пройтись по массиву и проверить условие?

Это минимум 8–12 отдельных элементов информации, которые нужно одновременно держать в голове. Рабочая память — перегружена. Результат: ученик ничего не запомнит. На следующий день всё забудет. На следующий урок придёт в состоянии "я этого не понимаю".

Сценарий 2: Структурированное обучение (УПРАВЛЯЕМАЯ НАГРУЗКА)

День 1: Только переменные

javascriptlet x = 5;
const name = "John";
console.log(x);
console.log(name);

Ученик фокусируется только на том, как объявить переменную и вывести её. 4 элемента максимум. Рабочая память справляется.

День 2: Только условия (после того как переменные стали автоматическими)

javascriptlet x = 5;
if (x > 3) {
console.log("x больше 3");
} else {
console.log("x меньше или равно 3");
}

Теперь переменные — автоматические (не требуют внимания). Рабочая память может сосредоточиться на новом материале — условиях. Ещё 4 элемента. Управляемо.

День 3: Только циклы (переменные и условия уже автоматические)

javascriptfor (let i = 0; i < 5; i++) {
console.log(i);
}

Новый материал — синтаксис и логика цикла. Старый материал (переменные и условия) уже запустились в фоне, не требуют ресурсов.

День 4: Объединение (всё предыдущее уже автоматическое)

javascriptlet numbers = [1, 2, 3, 4, 5];
for (let i = 0; i < numbers.length; i++) {
if (numbers[i] > 2) {
console.log(numbers[i]);
}
}

Все базовые элементы — автоматические. Рабочая память может сосредоточиться на логике объединения.

Разница: первый подход приводит к забыванию и фрустрации. Второй подход приводит к реальному обучению.

H2. Чанкирование: как мозг упаковывает информацию

Если рабочая память имеет такие жёсткие ограничения, почему опытные программисты могут работать с очень сложным кодом?

Ответ: чанкирование.

Чанк — это единица информации, которую мозг обрабатывает как целое, а не как набор отдельных элементов.

Для новичка for (let i = 0; i < 10; i++) { } — это 6 отдельных элементов:

• ключевое слово for
• объявление переменной let i = 0
• условие i < 10
• приращение i++
• открывающая скобка {
• закрывающая скобка }

Для опытного программиста это — один элемент: "цикл, который проходит 10 раз". Мозг сжимает всю эту сложность в одну единицу.

Это происходит через автоматизацию. Когда вы много раз видите и пишете одну и ту же конструкцию, ваш мозг создаёт "шаблон" этой конструкции. Вместо того чтобы обрабатывать каждый символ, мозг распознаёт паттерн и включает предзаписанный "скрипт".

Когда информация чанкирована (упакована в один блок):

• Она требует меньше ресурсов рабочей памяти.
• Вы можете одновременно держать больше чанков.
• Это освобождает ресурсы для более высокого уровня мышления (логика, дизайн, архитектура).

Чанкирование требует практики. Оно не происходит мгновенно. Нужны десятки или сотни повторений, пока конструкция не станет автоматической.

Почему забывание — это нормально (но нужно его правильно использовать)

Вот парадокс: мозг эволюционировался, чтобы забывать ненужную информацию быстро.

Это не баг. Это фича.

Забывание позволяет мозгу:

• Освобождать ресурсы для новой информации.
• Фильтровать шум и сосредоточиться на важном.
• Не быть завалинным деталями, которые больше не нужны.

Проблема в том, как мы обучаемся.

Если вы пассивно читаете информацию один раз, она забывается за 18–30 секунд (пока вы читаете), и полностью исчезает через несколько часов. Это естественно — мозг решил, что это не важно.

Если вы активно используете информацию (решаете задачи, объясняете кому-то, вспоминаете без подсказок), мозг говорит: "Это важно, нужно сохранить в долгосрочной памяти". Информация переходит в долгосрочную память через процесс, называемый консолидация.

Практический вывод: не пытайтесь "помнить" информацию. Вместо этого практикуйте активное извлечение — вспоминание информации без подсказок. Забывание между попытками вспомнить — это не плохой знак. Это означает, что процесс консолидации работает.

Интервальное повторение: работаете с забыванием, а не против него

Если забывание — это естественный процесс, как структурировать практику?

Ответ: интервальное повторение.

Идея простая: вспоминайте информацию в растущих интервалах.

Вместо этого:

textИзучить → Немедленно повторить → Повторить снова → ...

Делайте это:

textИзучить → Забыть (1 день) → Вспомнить (усилие!) → Забыть (3 дня) → Вспомнить → Забыть (1 неделя) → ...

Каждый раз, когда вы вспоминаете информацию после периода забывания, мозг говорит: "Вот, она снова нужна, нужно сохранить ещё глубже".

В результате:

• Первое повторение (через 1 день): вы забыли примерно 50%.
• Второе повторение (через 3 дня): вы забыли примерно 20%.
• Третье повторение (через неделю): вы забыли примерно 10%.

Информация становится долгосрочной с экспоненциальной дешевизной.

Это — основа всех эффективных систем обучения, от приложений вроде Anki (карточки для запоминания) до хороших курсов программирования (которые повторяют концепции на разных уровнях, в разных контекстах).

Практическая система управления когнитивной нагрузкой при обучении

Теперь, когда вы понимаете, как работает рабочая память, вот система, которая это учитывает:

Шаг 1: Оцените внутреннюю когнитивную нагрузку материала

Насколько сложен материал сам по себе? Есть ли много связей между элементами?

• Низкая: синтаксис переменной, простой цикл
• Средняя: условия, функции, массивы
• Высокая: асинхронность, замыкания, система типов

Шаг 2: Минимизируйте посторонюю когнитивную нагрузку

Убедитесь, что способ преподачи не добавляет ненужной нагрузки:

• Используйте визуализацию вместо только текста
• Давайте пошаговые инструкции с явным порядком
• Интегрируйте источники информации (не смотрите видео И одновременно читайте статью)
• Удаляйте ненужные детали (покажите суть, не всю спецификацию языка)

Шаг 3: Разбейте материал на управляемые чанки

Не пытайтесь выучить всё сразу. Разделите на маленькие куски:

• День 1: Только синтаксис переменных
• День 2: Только условия
• День 3: Только циклы
• День 4: Объединение всего вместе

Шаг 4: Практикуйте активное извлечение

Не переч читывайте. Закройте источник и попробуйте вспомнить, применить, объяснить.

Это неудобно. И именно поэтому это работает.

Шаг 5: Используйте интервальное повторение

Вспоминайте материал в растущих интервалах. День 1 → День 3 → День 7 → День 21.

Каждый раз вы вспоминаете, мозг укрепляет память.

Таблица: Управление когнитивной нагрузкой при обучении программированию

Конкретный пример: как учить JavaScript с учётом рабочей памяти

Неправильно (ПЕРЕГРУЗ):

Попробуем выучить функции, объекты и асинхронность за один урок:

javascript// Функции
function greet(name) {
return "Hello, " + name;
}

// Объекты
let person = {
name: "John",
age: 30,
greet: function() { return "Hi, I'm " + this.name; }
};

// Асинхронность
async function fetchData() {
let response = await fetch('https://api.example.com/data');
let data = await response.json();
return data;
}

// Объединение: асинхронная функция, которая работает с объектом
async function loadUser(userId) {
let userData = await fetch('/api/users/' + userId);
let user = await userData.json();
console.log(person.greet()); // Но стоп, это не user?
}

Ученик в панике. В голове одновременно: синтаксис функций, this, асинхронность, promises... Забывает полупути.

Правильно (СТРУКТУРИРОВАНО):

День 1: Только функции

javascriptfunction greet(name) {
return "Hello, " + name;
}

let result = greet("John");
console.log(result); // "Hello, John"

Ученик фокусируется: функция принимает параметр, возвращает значение, вызывается с аргументом.

День 2: Только объекты (функции уже автоматические)

javascriptlet person = {
name: "John",
age: 30
};

console.log(person.name); // "John"

Ученик фокусируется: объект — это набор свойств, доступ через точку.

День 3: Методы объектов (функции + объекты уже автоматические)

javascriptlet person = {
name: "John",
greet: function() {
return "Hi, I'm " + this.name;
}
};

person.greet(); // "Hi, I'm John"

Ученик фокусируется: метод — это функция внутри объекта, this указывает на объект.

День 4: Асинхронность (предыдущее уже автоматическое)

javascriptasync function fetchData() {
let response = await fetch('https://api.example.com/data');
return await response.json();
}

fetchData().then(data => console.log(data));

Ученик фокусируется: асинхронность, await, .then().

День 5: Объединение

Теперь все элементы вместе, но каждый уже автоматический.

Признаки перегруза рабочей памяти

Если вы в процессе обучения видите эти признаки, значит, когнитивная нагрузка слишком высокая:

• Ничего не запоминается даже после повторного чтения
• Чувство паники или отчаяния ("Я не способен это выучить")
• Невозможность применить то, что, как кажется, вы понимаете
• Мозг "сбивается", когда вы пытаетесь делать несколько вещей одновременно
• Внимание постоянно "ускользает" (не можете сосредоточиться дольше нескольких минут)
• Ошибки в знакомых вещах (забываете синтаксис, который уже видели 10 раз)

Если вы видите эти признаки, не бойтесь: это не ваша глупость. Это сигнал, что вам нужно разбить материал на более маленькие куски, убрать посторонние отвлечения и сосредоточиться на одном элементе за раз.

FAQ

Почему я могу понять объяснение, но не могу применить его?
Потому что понимание (узнавание паттерна) и применение (активное извлечение) требуют разных процессов в мозге. Понимание требует рабочей памяти в момент объяснения. Применение требует долгосрочной памяти + активной переработки. Решение: после объяснения закройте источник и попробуйте применить БЕЗ подсказок.

Почему я помню информацию после просмотра видео, но забываю через день?
Потому что вы только слушали (пассивное воздействие). Информация попадает в кратковременную память, но без активной переработки не переходит в долгосрочную память. Решение: после видео решите задачи, объясните кому-то, напишите конспект по памяти (не копируя видео).

Как много времени нужно на чанкирование информации?
Зависит от сложности. Простой синтаксис (например, переменные) может стать автоматическим через 20–50 повторений. Сложные концепции (например, асинхронность) могут требовать сотни повторений. Но главное — активное повторение в растущих интервалах, а не механическое переписывание.

Может ли я увеличить ёмкость моей рабочей памяти?
Напрямую — нет. Её ёмкость — примерно 3–7 чанков, и это более-менее фиксировано. Но вы можете увеличить эффективную ёмкость через чанкирование: если вы создаёте большие, смысловые чанки из маленьких элементов, вы можете держать больше информации. Это то же самое, что в реальной жизни: вместо того чтобы помнить 10 отдельных покупок, помните 3 категории (молочные продукты, овощи, мясо).

Заключение

Рабочая память — это узкое место обучения. Она ограничена в ёмкости (3–7 чанков), ограничена во времени (18–30 секунд), и легко переполняется.

Но это не приговор. Вот что на самом деле работает:

• Разбивайте материал на маленькие куски — управляйте внутренней когнитивной нагрузкой.
• Убирайте отвлечения и ненужные детали — снижайте посторонюю когнитивную нагрузку.
• Практикуйте активное извлечение — создавайте полезную когнитивную нагрузку.
• Используйте интервальное повторение — работайте с забыванием, а не против него.
• Автоматизируйте базовые элементы — создавайте чанки, которые освобождают память для более высокого уровня.

Мозг учится не от информации. Мозг учится от структурированной практики, которая учитывает его ограничения и работает с ними, а не против них.

Начните завтра: возьмите то, что вы сейчас пытаетесь выучить, и разбейте это на половину так маленькие куски. Затратьте на каждый кусок день-два, пока не станет автоматическим. Потом добавьте следующий кусок.

Это медленнее на вид, но на деле это быстрее. Потому что информация остаётся.

📁 Материалы курса

🔗 Скачать файлы и конспекты лекций:
На нашей платформе обучения вы найдёте шаблоны структурирования обучения по материалам, чек-листы для диагностики когнитивной перегрузки и практические упражнения для тренировки активного извлечения.

🧠 Рабочее пространство курса:
Присоединяйтесь к нашему сообществу для обсуждения, вопросов и обмена опытом обучения:

NotebookLM: Дружное сообщество учащихся

Telegram: Ежедневные советы и обновления контента

🎥 Смотреть полный курс и видеоматериалы:

• VK Видео: Канал Skillbit — видеоуроки, лекции, практические примеры
• YouTube: @skillbit-25 — подробные разборы, кейсы, интервью с экспертами

На этих платформах вы найдёте полный видеокурс по когнитивной психологии обучения и рабочей памяти, примеры правильной структуризации материала, практические тренировки.

🎧 Музыкальный проект

Познакомьтесь с нашим музыкальным проектом 174BPM_Ru , где мы экспериментируем с генерацией электронной музыки.

📻 @174bpm_ru — электронная музыка, которая помогает мозгу работать эффективно.

💳 Поддержать проект

Ваш донат помогает делать новые видео, конспекты и материалы Skillbit без рекламы, мистики и "волшебных таблеток" — только практичные, проверяемые знания, основанные на когнитивной психологии и нейробиологии.

Поддержать проект (Сбербанк):
4817 7600 7690 2190

Даже небольшой донат ускоряет создание нового контента. Спасибо за веру в проект!

#Хэштеги для поиска и подписки

Найти нас в сети и обсудить:
#skillbit #рабочаяпамять #когнитивнаянагрузка #обучение #программирование #эффективноеобучение #когнитивнаяпсихология #критическоемышление

"Вы сейчас учитесь чему-то новому? Скорее всего, ваша рабочая память в перегрузе. Попробуйте: разбейте материал на половинки и тратьте по дню на каждый кусок. Результаты удивят вас. Поделитесь в комментариях, какой материал вас сейчас мучит".