为什么学渣不喜欢上学

最近读完了这本《为什么学生不喜欢上学》，它是一本认知心理学著作，其中对于 “人是如何学习和思考的” 这个问题做了阐释，了解大脑的工作机制，我们可以扬长避短，做到更有效率的学习（和教育）。

大脑不是用来思考的

作者开篇抛出的第一个观点就是 “大脑不是用来思考的”。它的真正作用是 “使你免于思考”，思考这里指分析、推理、解决问题。大脑不擅长思考，而是努力去避免思考。

大脑对一个问题能保持专注的原因是，对问题有好奇心，并且在开始处理问题时快速评估解决问题需要付出的努力，如果太过简单或太过困难，大脑会直接放弃思考，太简单会觉得无聊，太困难就会觉得沮丧导致放弃，只有在合适区间，大脑知道它能恰到好处解决掉问题 —— 能够爽到的时候，才会把思考继续下去。

大脑模型

书中给出了如上图的一个模型，用来阐释大脑在思考时的机制。

思考就是将周边环境和长期记忆中的信息在工作记忆中进行重组。

环境可以理解为遇到的问题，以及它相应的条件规则等。

工作记忆是指意识和思考的区域，它只能容纳较少的信息在思考时运用的信息，可以理解为计算机的寄存器或者内存。它的特点是容量及其有限，一个很有力的证明就是人如果不采用一些特殊的记忆方式（比如地点桩），对一串随机数字的直接记忆只能记住有限的位数。在思考过程中的临时数据都在这里，比如心算一个算数题，其中产生的中间结果，或者在进行逻辑推理时的中间步骤，都在这个工作记忆区域里。这里的记忆在思考结束后如果没有刻意去记忆，则会忘掉，不会转化到长期记忆中。

长期记忆包括事实性知识，比如北极熊的颜色或者九九乘法表，或者一些科学原理历史事件等。它还包括一些过程性的知识，比如做西红柿炒鸡蛋的过程，或者从家开车到办公室的过程。

背景知识的重要性

背景知识，或者说长期记忆，对于思考是否成功至关重要。背景知识可以帮助我们理解别人在说什么或者写什么。

因为工作记忆（内存）容量不够，很难容纳完成思考的所有要点。所以为了能够成功思考，工作记忆需要把一些东西压缩合并，而长期记忆中的事实性知识可以帮助这个合并的过程，从而节省工作空间。比如我们在做阅读理解，如果我们对文章的内容领域已经有一些了解，则会用更少的精力去研究其中各种领域相关的细节，能把更多精力用在解决目标问题上。

还有个例子就是让初学者和大师记忆同一盘棋局，初学者往往把每个棋子认为是独立的而分别处理记忆，而大师会把相关的棋子与记忆里的棋谱模式相匹配（就是所谓的 “定势”），一整块一整块进行处理，这样自然比逐个棋子记忆要效率高很多。

长期记忆里东西是一张网，也可以理解为是一种索引结构，里面的东西越多，学习或者思考就越轻松，因为你有更多的机会对工作记忆里的信息进行合并化简，来腾出更多空间去容纳思考过程。

如何记住东西

既然长期记忆如此重要，那么我们如何才能更好地记住东西呢？

一个核心的认知学原理是：记忆是思考的残留物。

也就是说，对需要记忆的东西要有思考。那么就回到了前面的问题，要想记忆，就要先思考，事情必须先进入工作进行思考，也就是说比如东西太无聊或者太复杂而大脑拒绝思考，或者我们压根就没集中注意力的时候，是没法对事物进行思考，当然也没法记住了。

为了更好的记住东西，首先要对事物有兴趣并尽力去理解。大脑对于经常思考的东西会认为它有用，就会记下来，而不常思考的东西就会认为没什么用，就会忘记。

记忆的根本上来说是在脑子里构建一种索引结构，利用已知的东西来链接新的东西，链接数量越多，链接健壮性越强，知识就更容易被检索出来。

书中给出的一种帮助记忆的方式是利用故事。将知识融入进故事中有利于理解和记忆。首先，故事的结构通常具有因果性，便于回想；其次，故事通常都比较有趣，而大脑对有趣的东西更容易保持兴趣；最后，故事容易记忆，在阅读故事的时候通常就会思考其中的一亿，而思考意义对记忆很有帮助。

还有一些东西是需要死记硬背的，比如元素周期表之类的东西，可以采用一些助记术来帮助记忆（比如上面提到的地点桩）。当然单纯的背下来是不够的，我们终归要理解它们背后的原理，经常使用它们从而真正掌握。

如何理解抽象概念

我们在思考问题的时候，往往需要抽象思维，而我们的大脑喜欢具体的事物，不喜欢抽象的事物。

我们利用已知的事物理解新的事物，而大多数的知识是具象的。

知识分为浅表知识和深层知识。当我们只拥有浅表知识的时候，也就是说对问题理解不够深入的时候，我们可能只是记住了定义或者背下了答案，并不真正理解问题的解决方法，这样的知识有局限性，并不能很好的帮助我们在思考中解决问题。而深层知识是我们对知识理解足够透彻深入，理解了问题背后的本质，知识更立体更系统，这样的知识可以轻松迁移，能够把知识迁移到相关联的场景下解决更多问题。

为了获得深层知识，为了真正的理解事物，理解抽象的概念，我们需要更多的实例，在不同的实例中提取它们的共同的或者相似的深层结构，逐渐把抽象的概念与更多场景，更多模式关联起来，反复训练和思考，来让浅表知识转化为深层知识。

练习的重要性

虽然我们讨厌刷题，但它在思考中能带来的好处是无可替代的。

“没有充分的练习，你不可能精通任何脑力活。”

还是那个反复提及的思考的 —— 我们的工作记忆容量极其有限 —— 导致我们必须反复练习用来简化思考所耗费的精力（或者说工作记忆空间）。

例如在做数学题的时候，如果我们对基础的计算做得都不熟练，需要在算数上消耗大量的工作记忆空间，那么当然不会有空余的空间用来注意宏观上的解题步骤和策略了。

或者说新手司机的时候需要关注很多事，踩多少油门，什么时候踩刹车，看速度表，看后视镜，判断距离，忙得要死。而老司机做这些基本操作则游刃有余，一切都是下意识完成的，不需要分配过多的注意力到某个细节中，甚至还有空和乘客聊天。

大量的练习可以让我们把这些基本操作变成一些下意识的动作，或者合并为不怎么耗费精力、不需要思考的自动化过程，这样就能在工作记忆中腾出空间，去应付问题中的关键点。

如何让学渣爱上学习

这是一部老师写给老师的教育理论书籍，因此对于如何因材施教和帮助学渣有一定的讨论。但根据本人多年学渣经验，这些想法很好，但基本上无法实施。

这里来说说本学渣的看法吧。在现有的这种批量化教学的模式下，很难保证每一个学生都能跟得上（或者说步调一致），往往会出现一种 “阻抗失配” 的状态，导致学习效率极低。

关键是学生需要找到自己的节奏，而教师应该允许学生有自己的节奏，把需要记忆的记住，需要熟练的技能练熟，教师在学生需要的时候提供帮助，其主要的任务应该是引导方向，而不是强行推进度，导致大家又累效率又低 —— 这就和打游戏一样，村口的小怪都没有砍顺溜，就催着去打 boss，是一件不怎么靠谱的事。黑魂模式可能把一些人快速练成高手，然而挫败感很高，不是所有人都能够适应，学渣就是这样被劝退的。

总而言之，本书提供的大脑模型是非常有用的，让我对于以往的一些疑惑有了豁然开朗的感觉，根据思考过程的特点，我们有机会优化大脑的输出环境，帮助它更好的完成思考和学习的任务。

学习是终其一生的事情，我们没有理由不去学习如何学习。