15.87这个数字来源于亚利桑那和布朗大学研究者的一篇还没有正式发表的论文《最有学习的85%规则》，但是《科学美国人》上的一个博客已经率先报道，Twitter上也有了讨论。他发现在用大量的数据“训练人工智能时，15.87%错误率效果是最好的。如果数据难度太低，机器每次都能猜对，显然无法提升“智能”；数据太难，机器每次都猜错，那么它会无所适从，无法进一步修正参数。
至于我为什么会提到这个数字，是因为我在学习《大学生思维能力与元认知》一课中，老师和我们分享了这个数字的神奇之处。
以下是我这节课的学习报告，报告的内容也与15.87%这个数字有关。
（1）我学到了哪个知识点？
（要求选一个我们课程中的知识点，并详细展示）
我学到了认知动机和认知效果的关系以及如何获得认知动机。
从这张图上可以看出认知效率并不是一直随着动机水平的提高而提高，当我们的动机水平达到15.87%，我们的认知效率最高。越困难复杂的任务我们的动机水平和认知效率越低，越容易简单的任务我们的动机水平和认知效率越高。
从上图可以得知认知动机分为内部动机、外部动机。内部动机是内驱力，是人本身的内在需要；外部动机是拉力和诱因，分为内诱因和外诱因；内部动机和外部动机可以互相唤起，从而达到共同驱动认知的效果。
（2）我是怎样用它的?
(要求展示上述知识点是如何指导自己其他科目的学习的，要求有时间、地点、具体的知识、自己之前的做法、优化后的做法等)
时间:3月24日 地点:宿舍
我在写成本会计作业时，先从学过的简单的不太难的题目开始写:如图
然后再写没学过的复杂的题目:如图
这样视任务性质而定，可以使我的学习效率最大化。
那么我为什么要去写成本会计这门作业呢?一是我想要获取会计专业的知识并且我需要通过写作业的方式来巩固和记忆知识；二是如果我没有按时完成作业，老师会查到并且扣平时成绩，所以在内外动机的共同驱动下，我完成了成本会计作业。
（3）我还想怎样用上它？
（要求设想新的应用情景，其他要求见第二问）
我想在之后的考研中用到今天所学的知识，在备考过程中先学简单的科目，再学复杂的学科，从简到难，循序渐进，并且使用奖惩措施，从而使学习效率达到最高。
