认知学习 | SeminarT

写作是非常优异的思考工具，在它的带领下能够按图索骥，将旁逸斜出的思考一一记录、追踪，从而能够不断地复盘、衍生。这种工作方式，特别适合深入地消化所掌握的材料。特别是，当你刚习得一项技能时，用自己的语言重新梳理这一块知识，能够起到事倍功半的效果。

David Ausubel 在其著作《意义学习新论》(The Acquisition and Retention of Knowledge: A Cognitive View)中提出了如何实现“意义学习”的一些洞见：

1/ 学生是否能习得新信息，主要取决于他们认知结构中已有的有关概念；“意义学习”是通过新信息与学生认知结构中已有的有关概念相互作用才得以产生的。

2/ 当学生把教学内容与自己的认知结构联系起来时，意义学习便发生了。所以影响课堂教学中“意义接受学习”的最重要因素是学生的认知结构。（所谓认知结构，就是学生现有的知识数量、清晰度和组织方式，它是由学生眼下能回想出的事实、概念、命题、理论等构成的。）

这里的一个重点是：一定是要与“自己的认知结构”联系起来。为什么说用自己的话复述一遍你听到的东西很重要，为什么说要用自己的模型、世界观解释一遍概念很重要，为什么说要用自己喜欢的角度解释一遍新的东西很重要，因为它们都是在做同样一个事情，把它和自己的认知结构联系起来。如果你无法使用自己的语言将其复述出来，其实你是在重复他人的认知结构，而没有将新的学习材料挂靠到自己的认知结构中。

“写作”这个工具，就是在强迫你用自己的语言梳理刚学会的东西，强制性地将新的知识同你的已有知识网络挂靠。这样的新旧知识的链接，能够让你实现真正的意义学习。而所谓学习，就是 让新信息进入原有命题网络。这正是写作所强迫你做的事情。

3/ 关键概念的稳定性和清晰度，决定了你的学习能力。

4/ 学习：明确输入和输出，通过例子来重塑大脑链接。

很多教材所犯的一个错误，就是举例不足。抽象的概率描述，其实可以有千奇百怪的角度进行解读。每一个解读方式，能够形成完全不同的理论和探索方向。没有具体的例子做参照，只能让人迷失在抽象概念所带来的无尽猜测。

好的教学材料，或者说好的学习方式，一定会和具体的例子紧密相连。通过一遍遍地审视具体的用例，来不断细化所学东西的结构，进而将其融入到自己的脉络体系中。

写作不仅能够强迫你将新知识与自己的旧体系相融合，更能强迫你压缩信息，实现真正意义上的“学习”。很长一段时间，我发现自己好像从未思考过“为什么小学学习更容易，可以拿满分；而初中、高中之后，满分很难，学习难度陡然上升”。一直以来，大家都只是单纯地接受这个结论而已。甚至，我还在欺骗我自己，我拒绝承认我在初中、高中会输给小学的自己，但其实自己潜意识里已经将这个问题固化为既定事实，以至于我从不会去发问：为什么初中、高中的学习难度会高于小学？！

如同YJango视频里所揭示的，本质来讲，小学的学习依靠的记忆，即：你只需要记住有限的结论，考试只会问及这些已有选项应该是什么答案而已。而从初中开始以后，需要的是真正的“学习”：即从无限的可能性中，通过学习归纳为规律、知识、关键性的概念，从而能够以“有限”来覆盖“无限”。例如，有限的元素，但它们的组合却可以成指数级的增长来逼近无限。

学习，就是“压缩知识”的重要工具。能够凭借掌握关键性的概念、命题和理论，以不变应万变的方式来支撑对复杂世界的认识。

你不能把压缩的知识，当做你学习完成的标志。你需要结合例子，像泡茶一般泡开这个“知识”的巨大覆盖面。你还需要通过解决实际的问题，来印证这些被压缩出来的“规律”是否真的可以解决你自己的问题。它可以修正你对知识的误解，要么这个规律其实可以解决问题，但你的理解有偏差；要么这个知识其实根本不能解决这个问题，只是因为以讹传讹的传播偏差，让你产生了它可以解决你的问题的幻觉。

当你感觉某个知识块，复杂纷繁、且难以记忆时，这时候可能需要提高警惕，这很可能表明了：你还没有弄清楚这些现象背后的根本性原理。你是在记忆各个元素的组合，而不是记忆构成这些组合的元素。于是，你处理的复杂度一瞬间以指数级的方式增长了许多。你应该返回去，找到那几个构成组合的基本元素。

一个重要的你需要向学生传达的知识，就是举一反三的能力。但这个词语听着很神秘，以至于很多人不知道所谓的举一反三到底是什么意思。其实就是，能够通过掌握最关键的元结构点，来覆盖指数级增长的组合知识。

你掌握了3种知识，这三种知识会有7种组合。掌握了20中，这个知识的组合就会高达100万。难道你要将100万种知识全部学习了？！并不是，你需要的仅仅是构成那100万种情况的元知识。这里还涉及到一个问题，有些人的学习，不是去追问本质，也即是元知识是什么，而是去浅表地学习被元知识所组合出来的知识。这样的弊端是你只能被别人牵着鼻子走。

所谓解决问题的能力，就是你面对一个复杂、未知的问题，你能够将其切分为你有能力探索的子问题，并能够找准构成这个问题的元知识是什么。一旦你能够完成这个切分，所有的问题就能够迎刃而解。这是一个动态的、行为性的过程。

当然，一些必备的元知识你首先是需要有的。否则，你根本无法判断你的某种切分，其子问题是否是可被解决的。所以，当你只是有数学背景时，或许你的切分能力很强。但是，你却无法在没有相应的计算机基础知识，即未了解计算机这门学科的元知识的情况下，去攻克计算机的大问题。因为，你连这个领域最基本的元问题、元结构都不知道，那么你的切分就没法做到有的放矢，只会疲于奔命于各种奇怪的切分想法，但却无法评判这个切分的效果。

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