人類大腦所遵循的準則是：能不用，則不用，該用腦時也不用。大腦會盡可能地避免思考。比如，對于一個老司機，駕駛中的動作幾乎不需要思考，開車的同時還能聊天、聽音樂、思考工作。大腦運行遵循最小行動、最經(jīng)濟的原則。下面小編為你整理學習過程就是原有工作記憶經(jīng)驗的遷移，希望能幫到你。

　　我們生活中有大量的問題，看上去是在思考，實際是在做記憶檢索。我們會優(yōu)先在記憶中尋找解決方法，很多時候這樣做很有效，比起思考來說更省力。事實上，人們利用記憶解決問題的次數(shù)比你預期的要多。研究發(fā)現(xiàn)，世界上最好的象棋選手之間的差距，其實并不是他們思考能力的差異，或能否走出一次妙棋，而是他們熟悉的棋局多寡。

　　大腦的記憶工作方式

　　工作記憶(working memory)

　　簡單來說，就是我們當前正在意識、思考的區(qū)域，比如你正在看這篇文章，這篇文章的信息以及你正在思考的內(nèi)容，都在你的工作記憶中。

　　長期記憶(long-term memory)

　　我問你，你的初吻給了誰?你頭腦中立馬出現(xiàn)的那個人(搞不好是條哈士奇)，這個過程就是信息從長期記憶提取到工作記憶的過程。在我問這個問題之前，這個信息沒有在你的工作記憶中，它在你的長期記憶里。

　　我們的工作記憶容量有限，只能同時容納7±2個有意義的信息組塊(chunk)。

　　例如，你可以嘗試用5秒記憶這一串字母，然后遮住嘗試復述：

　　XCN,NPH,DFB,ICI,AMC,AAX

　　大部分人能記住7個左右的字母。

　　換一組試試：

　　X,CNN,PHD,FBI,CIA,NCAA,X

　　相信這一句你能記得更多，因為出現(xiàn)了CNN、FBI等有意義的組塊。

　　那么，我們的記憶模型如此工作，對于學習有哪些有價值的啟發(fā)呢?根據(jù)工作記憶的原理，我們很容易發(fā)現(xiàn)，事實性知識是多么的重要。以上述的字母表為例，如果你的事實性知識中沒有CNN、FBI、CIA這樣的概念，你無法對信息進行組塊(chunking)。

　　一些研究者認為“四年級掉隊”現(xiàn)象的原因在此。該現(xiàn)象指的是社會經(jīng)濟背景較差的學生，在學前班到四年級之前閱讀能力均表現(xiàn)正常，但在四年級后突然無法跟上同齡人，之后幾年愈加嚴重。因為四年級前的閱讀指導重在發(fā)音，而四年級之后則轉(zhuǎn)向理解。這時社會經(jīng)濟條件較好的學生相比其他孩子，他們的家庭條件讓他們有更廣的視野和知識面，根據(jù)工作記憶的原理，他們在學習新事物時，能更好地識別有意義的組塊，學習記憶的能力當然更強。

　　事實性知識使得信息組塊成為可能，換一句話說，事實性知識實際上擴大了我們的工作記憶容量。假設A有10000個事實性知識，B有9000個事實性知識。假設兩人每個月同樣學習500個新知識，由于A背景知識充足，A能記住10%，B只能記住9%。十個月后，知識差距就從1000擴大到1047。照這個趨勢下去，A的知識儲量只會越來越多，B很難追上，這就是知識的馬太效應。比起技能來說，事實性知識作為知識增長的基礎，重要性不言而喻。

　　記憶是思考的殘留物

　　根據(jù)大腦記憶的簡化模型，信息必須先進入工作記憶才有機會進入長期記憶。你的記憶不是你想要記住或你嘗試記住的事情，而是你所思考的事情。大腦總是避免思考，而學習是要對抗這個趨勢?！副匾y度」理論指出：記憶的存儲與提取呈負相關(guān)。存入記憶容易，提取出來會不容易;反之，如果你有些吃力地存入，那么，提取會更牢。這也證明了，只有在工作記憶中進行深度加工過的知識，才能有效存儲在長期記憶。

　　學習與健身相同，是否真正的有收獲，是看訓練后有沒有這種狀態(tài)：力竭。肌肉的增長，是肌纖維的撕裂與重建，撕裂的典型特征就是力竭。如果沒有，說明運動不到位，強度不夠。同樣的，學習后若出現(xiàn)“認知力竭”的狀態(tài)，能說明：至少你是在學習區(qū)學習，知識有在工作記憶進行過深度加工。上文我們提到過，工作記憶容量有限，知識進行深度加工時，會耗費你的所有心智資源。出現(xiàn)認知力竭，恰好證明你動用了所有的工作記憶資源，這是有效學習的典型標志。否則，你的學習僅僅是停留在舒適區(qū)。

　　以此來看，我們生活有不少人的看書只是消遣娛樂，當然這無可厚非，但冠以學習名義，就名不符實。如果明白認知力竭這個道理，并且能恰當運用，即便是看電影、打德州都是在學習。那么，除了認知力竭，衡量學習有效性還有沒有其他標準呢?

　　學習是原有經(jīng)驗的遷移，學習科學中，遷移的定義是，把一個情境中學到的東西遷移到新情境的能力。Tesla的CEO馬斯克將物理學的思考原理，用于思考商業(yè)問題，就是一種遷移能力。查理芒格一直推崇跨學科的學習方式，將各個學科的理論框架混合應用處理投資問題，是一種遷移能力。無論是學術(shù)中還是商業(yè)中的牛人或?qū)＜?，無一不是有極強的知識遷移能力。

　　不少文章曾提到新手與專家的差距，取決于刻意練習的程度。此話正確，但我不敢茍同，因為缺少條件的限制。研究表明，當一個科目在單一而非復合情景中傳授時，情境間的遷移就相當困難，知識尤其容易受情境制。對于自學者來說，同樣的情況也會發(fā)生，如果長期在單一情景中進行刻意練習，該情景下的知識技能當然會極其熟練，但其遷移能力被極大的限制。

　　那么，如何促進大范圍的學習遷移呢?有三種方法：

　　1、解決具體案例，然后收集其他相似的案例，目的是為了抽象出能幫助我們進行彈性遷移的一般性原理。這可以理解為歸納法。

　　2、在具體情境中學習，然后加入到“如果??怎么辦”類問題解決中來，或者問自己:"如果改變問題的這一部分，怎么辦?”。

　　3、嘗試思考不僅能解決單一問題，而且能解決整個相關(guān)類群問題的方法。例如，思考如何做好自己的公司，不如思考如何同時做好十家公司。

　　總之，要使知識產(chǎn)生大范圍遷移，必須在更高的抽象層面上表征問題。

　　當我們停下來思考的時候，思考必然會出現(xiàn)錯誤。這時又得靜下來，思考自己如何思考，這是為了避免生活中出錯的二階操作。學習如何學習亦是如此，學習的目的是減少不確定性，如果學習本身方法不對，再怎么勤奮都是浪費。我很喜歡的理念，學習學習再學習，第一個學習是動詞，第二個學習是名詞，第三個學習是動詞。連起來的意思是，學習如何學習，然后再去學習。

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