元认知学习法（6）

1

2012年1月3日，我收到老朋友TonYYet的一封邮件：

最近几个月我在关注关于如何学习这样的话题，或者说是关于 meta learning skills 的话题。我发现，其实真的学什么并不是最重要的，知道怎么学才是更为重要的，但是我们在学校却很少有学到这样的东西。我在想，是不是可以写一本书来专门探讨这个题目呢？

然后我给TonYYet回信道：

新年好。我对你的提议非常感兴趣。我将图书目录写在附录里面了:D 在我的期望中，这是一本对话风格的书，你与我对话，然后是一本小书风格，尽可能讲明白元认知学习的要点，干货较多的一本迷你小书。

没想到，这一本小书竟然拖了四年。它的章节最后分别散落在我的《心智七讲》、《聪明的学习者》与目前这本《工作谈》之中。而《心智七讲》、《聪明的学习者》这两本书，还依然有待一轮又一轮修改，才能问世。

2

TonyYet 与我的另一位好友 Oliver Ding，在 2007 年左右，将TED引入到中国，并且创办了TEDtochina网站，对于今日国人来说，TED已经不再是一个陌生词汇。与这两位好友的贡献密切相关。也正是因为 TonyYet 在中国普及 TED 的贡献，使得他当选 Ted fellower。

就像 Oliver Ding 所说的一样，TED演讲本身不仅是科技、娱乐与设计三个字母的缩写（technology, entertainment, design），还可以作为一种独特的学习资源：

  • 教育理念与学习模式：教育，鼓励与发展（teaching, encouraging, developing）
  • 人格形塑与自我探索：才智、能量与胆识（talent, energy, daring）
  • 多元思考与创造灵感：思考、启发与发现（thinking, enlightening, discovering）

那么，怎样更好地利用TED演讲资源来学习呢？TED演讲视频数千个，这是个练习元认知学习技能的好机会。当今社会，经常面临庞大的信息量，如何将它们缩减与内化之后，为自己所用，是一个越来越重要的才能。让我们以TED作为示范，来说明一下元认知学习的三个要点：主题学习；深度学习与行动学习如何有机组合。

3

第一步：主题学习。刚开始面对庞大信息量，常常不知道如何归类，此时，采用社会推荐体系是一个方法。我们查阅TED官方网站，发现恰巧他们也有playlist功能，比尔盖茨等人都分享了喜欢的TED视频。好的，按照自己兴趣，去翻阅一些列表：

TED Playlists ：http://www.ted.com/playlists/browse?filter=&sort=views&type=thumb

在这里，列出了TED最受欢迎的列表。我们发现，名人创建33个；TED创建的104个。

元认知学习的第一步完成：建立组块。我们将上千个世界级的知识点分解为更小的组块了——-从1400个视频到33个列表或者104个列表。虽然已经精简到百位数以下了，值得学习的TED视频仍然很多？怎么办？这也是在信息过载时代学习常常面临的情景：小的知识点实在太多了。光是一个体系之下的组块就常常上百。此时，你需要进一步精简，这就是主题学习：一次集中攻一个主题。

比如，这月只看跟自我提升相关的视频，如这些列表：

下一个月，我们只看心理学与脑科学的：

当然，我的职业是认知科学，所以举例集中在此，你也可以根据自己的兴趣，去学习：写作、讲故事、公益创业、艺术、儿童教育等等。你可以在iTunes中创建一个播放列表，导入本月重点学习的主题列表，然后将该列表同步到自己的其它移动设备上，随时随地学习。如下图所示：

ps：为了提高学习效率，我曾经创建过一个开源项目，批量下载各类视频课程，感兴趣者参考我的这几篇文章：Mac入门笔记（6）：优质课程 - 阳志平的网志 与 Zotero（6）：如何批量下载PDF - 阳志平的网志

4

第二步：深度学习。请注意，社会化推荐机制只是建立组块方法之一，它并不一定就是最佳方法。我经常碰到这种情况，专业地位很高、干货多的好书，在豆瓣上经常评分很差；相反，一些伪科学图书，却是高分。所以，在通过社会化机制建立对体系一个初步认知之后，此时，深度学习更重要。

如果你将知识与技能的习得，看做一个树形结构。在学习早期，需要执行广度优先搜索，了解牛人牛刊里程碑的知识点在哪；在学习中后期，需要深度优先搜索。此时再执行广度优先搜索，则会陷入一个典型的中国人思维弊端，容易长期停留在学习的平台期，对较肤浅的知识了解极多，但是难以迈入一个更高的层次。

日本剑道的守破离、从小兵到专家的德雷福斯模型说的都是这回事。在打破规则之前，先遵循练习。同样，Mastery 一书中，作者谈到登峰造极之路上的三种人－－或多或少就是我们自己。

  • 浅尝辄止者（Dabbler）: 每投入一个新领域，看一本新书，新工作，新感情都兴奋不已，但从来没有做出深度。他们不能接受平台期，一遇到平台期他们的激情就消失殆尽，于是开始寻找新的领域，新的书，新的感情来重新点燃他们的激情。
  • 偏执狂（Obsessive）：对得到结果很执著，急于通过大量努力来快速提升自己，忽略基本功，寻找捷径，不断地学习具体、高级、直接的技术。同样地不能忍受平台期，一发现自己进步不了，就更加努力地学习。在感情方面，不能忍受平淡，通过不断地制造浪漫来保持高潮。
  • 骇客（Hacker）: 愿意一直待在平台期，常常忽略登峰造极过程中的关键过程，迟到早退，不愿意接受新的挑战。 这三种人是登峰造极的敌人，也是我们需要时时提醒自己注意的部分。

通过前一阶段对TED视频的学习，结合查阅相关维基百科与各个专业的学会分会网站，你会对某个领域形成超出一般人的深入认识。但是此时还难以达到较高水准。正如友童牧在 Mastery 书评中所写一样：

登峰造极的是分一个一个阶段的，每一个阶段都有长期的平台期，在这段平台期你要面对新的不熟悉的内容，通过稳定、长期的训练将它们内化(刻意练习)。只有你将基础的内容内化之后，面对高阶的内容你才能应付自如。

这和初学象棋的人不可能有策略是一样的道理－－首先得知道基本的走法，然后知道一些简单战术的搭配－－不断往上提升组块的抽象程度，当然，要做到这一点，每一个阶段都要做到「内化」是必要条件。

我相信学习数学也是一样的道理，很多人都抱怨数学太抽象，没有太直接的实际用途－－但惟有内化这些思维方式，你才可能在更高的角度上看待问题，理解更深刻的理论结果。

5

深度学习时，常常遭遇平台期。广度优先搜索侧重高阶抽象能力，符合人类天性，容易培养；但深度优先搜索，将遭遇很多平台期，不容易培养。登峰造极是分阶段的，需要你挺过一个又一个平台期。那么，为了挺过深度学习的平台期，你可以做些什么呢？我的建议如下：

第一，增加知识树的抽象水平。你可以从视频到博文到科普著作再到专业教材再到一手论文。依次递增。视频往往给出一个最有趣的方向，但是并不清楚作者处在知识树中什么样的位置。此时，查阅作者原著与相关学科领域的论文，会更清楚作者的历史地位以及不足。伴随你习惯阅读更难的著作，此时，你可以直接阅读一手论文为主。

第二，精细加工。做笔记等等都是精细加工的方法。写读书笔记，百千万，一定能区分开不同类型的人。不要投机，有很多体力活是终身受益的。我这辈子见到的多数人都停留在某个学习领域的第一个阶段，试图偷懒耍滑，以为人生有大量捷径。须不知，顶级的精英学者都是看了成吨论文，写了一屋子笔记训练出来的。友人李华芳曾在微博写道：

说起文献综述这件事，我最近听到最震撼的事是同行的两位先进组了个10人左右的团，把本领域其中的一个分支领域的几千篇文献捋了一遍，如果不能用机器学习解决这件事，团队作业看起来的确是可行的做法，尤其是教授带学生团队做一遍，不仅对学界整体了解分支领域有好处，对学生做学问也有帮助。

我当时回复到：

我曾经一个人干过这个事情几次。整理学科经典论文是一个极佳治学方法。多，更多，更多意味着不同。读论文上千篇才能建立学术直觉。网络心理学研究者参考资源，这是我2001年第一次这么干的成果。 各位可以参考，不少观点与资源十来年，仍未过时，这就是学术自信与学术直觉。这是十来年前，我整理的「网络心理学研究者参考资源」：http://t.cn/RbkfS5H

第三，意义编码。比如，刚开始对这个演讲者很陌生，慢慢地，查阅她、他更多材料，就对他/她形成了更丰富的认识。你读书最爽的时候是，呀，那本书说过的知识，我怎么在这本书也看到了，我竟然搞懂了！

第四，情景学习。有效学习是进入相关情景，找到自己的「学习共同体」，然后学习者刚开始围绕重要成员转，做一些外围的工作，随着技能增长，进入学习共同体圈子的核心，逐步做更重要的工作，最终成为专家。从「情景学习」出发，当一名「认知学徒」，它的要点有：

  • 找到学习共同体：因为大量知识存在于学习共同体的实践中，不是书本中，所以有效的学习不是关门苦练，而是找到属于自己的学习小团体。如程序员在类似于 GitHub 这样的网站练习编程。
  • 隐性知识显性化：隐性知识是使人们有能力利用概念、事实以及程序来解决现实问题的知识。
  • 模仿榜样：榜样可以是现实生活中的导师，也可以是网上的导师。
  • 培养多样性：在多种情境中实践，以此强调学习广阔的应用范围。如，裁缝出师并不是已经练习了一万小时，而是能够缝制出足够好的衣服。

第五，有反馈的测验。测验的重要性比我们想象的还要重要！就像芒格关于组建跨学科知识体系的建议中所言：

不管你喜不喜欢，必须掌握到能通过测试的水平，能常规应用其最基本的内容，尤其是那些比自己所处专业更为基础的学科。

对别人复述是个测验、写出来是个测验、参加正规考试也是个测验！这样，慢慢地，学会提出自己的目标，再到评估自己执行目标如何，如此反复，元认知能力会逐步提高很多！

6

第三步：行动学习。做点什么吧。用作品说话，输出大于输入；用行动说话，实践大于围观。正如Paul Graham在「如何才能去做喜欢的事情」中所写道：

要想工作得快乐，不仅要做自己喜欢的事，而且是令人佩服的事，是那种做完可以说「哇，太酷了」的工作。不一定非得制造点什么出来，学会开滑翔机，说一口流利的外语，都足以让人感觉很酷，至少是那一刻。可以用这种方法来测试自己。

我认为读书就不符合这一标准。除了某些数学书或者实用科学书籍，很难准确说读完一本书后的感受，这也是为什么读书和工作不太一样。只有在实践中运用了读到的知识，才会感觉有收获。Gino Lee 告诉过我一个好方法――做一件能让你的朋友说「哇」的事情。但这可能不适用于 22 岁以下的人，因为他们认识的人太少，碰不到真正的朋友。

假设你是一位开发者，通过上述文章的讲述过程，你马上会产生一些想法：

  1. 既然TED官方网站的播放列表很有用，那么，我是不是可以创建一个用于记录自己播放列表、学习进展的小的 APP 呢？它不仅支持 TED，还支持其它类似于Courera等网站呢？

  2. 这个牛人讲了这么有趣的故事，我能不能写一封邮件给她，看大家有什么合作可能性呢？或者，纯粹地就是一个致敬？练习一下英文写作技能？

小结

主题学习；深度学习；行动学习，如此循环。慢慢地，你就更容易获得更高阶的思维抽象能力；与更好的元认知技能。

results matching ""

    No results matching ""