人类大脑所遵循的准则是:能不用,则不用,该用脑时也不用。大脑会尽可能地避免思考。比如,对于一个老司机,驾驶中的动作几乎不需要思考,开车的同时还能聊天、听音乐、思考工作。大脑运行遵循最小行动、最经济的原则。
我们生活中有大量的问题,看上去是在思考,实际是在做记忆检索。我们会优先在记忆中寻找解决方法,很多时候这样做很有效,比起思考来说更省力。事实上,人们利用记忆解决问题的次数比你预期的要多。研究发现,世界上最好的象棋选手之间的差距,其实并不是他们思考能力的差异,或能否走出一次妙棋,而是他们熟悉的棋局多寡。
大脑的记忆工作方式
工作记忆(working memory)
简单来说,就是我们当前正在意识、思考的区域,比如你正在看这篇文章,这篇文章的信息以及你正在思考的内容,都在你的工作记忆中。
长期记忆(long-term memory)
我问你,你的初吻给了谁?你头脑中立马出现的那个人(搞不好是条哈士奇),这个过程就是信息从长期记忆提取到工作记忆的过程。在我问这个问题之前,这个信息没有在你的工作记忆中,它在你的长期记忆里。
我们的工作记忆容量有限,只能同时容纳7±2个有意义的信息组块(chunk)。
例如,你可以尝试用5秒记忆这一串字母,然后遮住尝试复述:
XCN,NPH,DFB,ICI,AMC,AAX
大部分人能记住7个左右的字母。
换一组试试:
X,CNN,PHD,FBI,CIA,NCAA,X
相信这一句你能记得更多,因为出现了CNN、FBI等有意义的组块。
那么,我们的记忆模型如此工作,对于学习有哪些有价值的启发呢?根据工作记忆的原理,我们很容易发现,事实性知识是多么的重要。以上述的字母表为例,如果你的事实性知识中没有CNN、FBI、CIA这样的概念,你无法对信息进行组块(chunking)。
一些研究者认为“四年级掉队”现象的原因在此。该现象指的是社会经济背景较差的学生,在学前班到四年级之前阅读能力均表现正常,但在四年级后突然无法跟上同龄人,之后几年愈加严重。因为四年级前的阅读指导重在发音,而四年级之后则转向理解。这时社会经济条件较好的学生相比其他孩子,他们的家庭条件让他们有更广的视野和知识面,根据工作记忆的原理,他们在学习新事物时,能更好地识别有意义的组块,学习记忆的能力当然更强。
事实性知识使得信息组块成为可能,换一句话说,事实性知识实际上扩大了我们的工作记忆容量。假设A有10000个事实性知识,B有9000个事实性知识。假设两人每个月同样学习500个新知识,由于A背景知识充足,A能记住10%,B只能记住9%。十个月后,知识差距就从1000扩大到1047。照这个趋势下去,A的知识储量只会越来越多,B很难追上,这就是知识的马太效应。比起技能来说,事实性知识作为知识增长的基础,重要性不言而喻。
记忆是思考的残留物
根据大脑记忆的简化模型,信息必须先进入工作记忆才有机会进入长期记忆。你的记忆不是你想要记住或你尝试记住的事情,而是你所思考的事情。大脑总是避免思考,而学习是要对抗这个趋势。「必要难度」理论指出:记忆的存储与提取呈负相关。存入记忆容易,提取出来会不容易;反之,如果你有些吃力地存入,那么,提取会更牢。这也证明了,只有在工作记忆中进行深度加工过的知识,才能有效存储在长期记忆。
学习与健身相同,是否真正的有收获,是看训练后有没有这种状态:力竭。肌肉的增长,是肌纤维的撕裂与重建,撕裂的典型特征就是力竭。如果没有,说明运动不到位,强度不够。同样的,学习后若出现“认知力竭”的状态,能说明:至少你是在学习区学习,知识有在工作记忆进行过深度加工。上文我们提到过,工作记忆容量有限,知识进行深度加工时,会耗费你的所有心智资源。出现认知力竭,恰好证明你动用了所有的工作记忆资源,这是有效学习的典型标志。否则,你的学习仅仅是停留在舒适区。
以此来看,我们生活有不少人的看书只是消遣娱乐,当然这无可厚非,但冠以学习名义,就名不符实。如果明白认知力竭这个道理,并且能恰当运用,即便是看电影、打德州都是在学习。那么,除了认知力竭,衡量学习有效性还有没有其他标准呢?
学习是原有经验的迁移,学习科学中,迁移的定义是,把一个情境中学到的东西迁移到新情境的能力。Tesla的CEO马斯克将物理学的思考原理,用于思考商业问题,就是一种迁移能力。查理芒格一直推崇跨学科的学习方式,将各个学科的理论框架混合应用处理投资问题,是一种迁移能力。无论是学术中还是商业中的牛人或专家,无一不是有极强的知识迁移能力。
不少文章曾提到新手与专家的差距,取决于刻意练习的程度。此话正确,但我不敢苟同,因为缺少条件的限制。研究表明,当一个科目在单一而非复合情景中传授时,情境间的迁移就相当困难,知识尤其容易受情境制。对于自学者来说,同样的情况也会发生,如果长期在单一情景中进行刻意练习,该情景下的知识技能当然会极其熟练,但其迁移能力被极大的限制。
那么,如何促进大范围的学习迁移呢?有三种方法:
1、解决具体案例,然后收集其他相似的案例,目的是为了抽象出能帮助我们进行弹性迁移的一般性原理。这可以理解为归纳法。
2、在具体情境中学习,然后加入到“如果??怎么办”类问题解决中来,或者问自己:"如果改变问题的这一部分,怎么办?”。
3、尝试思考不仅能解决单一问题,而且能解决整个相关类群问题的方法。例如,思考如何做好自己的公司,不如思考如何同时做好十家公司。
总之,要使知识产生大范围迁移,必须在更高的抽象层面上表征问题。
当我们停下来思考的时候,思考必然会出现错误。这时又得静下来,思考自己如何思考,这是为了避免生活中出错的二阶操作。学习如何学习亦是如此,学习的目的是减少不确定性,如果学习本身方法不对,再怎么勤奋都是浪费。我很喜欢的理念,学习学习再学习,第一个学习是动词,第二个学习是名词,第三个学习是动词。连起来的意思是,学习如何学习,然后再去学习。
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