2026-01-21 更新公告*添加因为某些网站有反爬机制无法访问的情况，优化了输出的内容* YuJunZhiXue/StudyAnalysis-Skills： 深度解析链接、文档或代码，生成 “全能导师级” 的教学笔记github 访问不了的各位可以查看 giteeyangyuhou/StudyAnalysis-Skills本人目前正在修改，由于有的网站有反爬机制，比如知乎，正在尝试修改 SKills如果可以的各位尽可能 star 一下注意如果不生成文件，请将 SKills 中的 data 文件删除，这是最重要的，让他重新自己创建即可！！！下面部分是在 Skill 中的调用方式 此部分是用来看何时启动 skill 的 何时调用 (When to use)当出现以下任一场景时，请立即激活本技能：显式学习指令：用户明确要求：“学习这个”、“深度分析”、“深度学习”、“解析”、“解释这个概念”、“存入知识库”。用户要求：“把这个讲清楚”、“教我怎么用”、“总结并生成笔记”。关键词触发：只要用户提到 “学习” 或 “分析” 配合某个对象，必须激活。复杂多模态输入：用户提供了一个或多个 URL 链接（尤其是包含大量信息或图片的链接）。用户上传了文档文件（PDF, Word, Markdown, TXT）。用户上传了图片（PNG, JPG），且图片内容包含大量文字或图表（如架构图、思维导图）。混合输入：同时包含链接、文字描述和图片。代码深度解析：用户选中或上传了代码文件，并询问：“这段代码是怎么跑的？”、“架构是怎样的？”。隐式教学需求：用户表示困惑：“我不理解这个概念”、“太难了，看不懂”。用户需要降维打击：“用大白话解释一下”、“给个小白能懂的例子”。实话说，我也经常被那些长得离谱的技术文档搞得头大。再加上现在的技术更新太快，资料一个接一个，代码库看的两眼迷茫。尤其是每次想静下心学点东西的时候，没过半小时就放弃了，这种感觉真的很让人沮丧。在记忆心理学里，这被称为 **“认知负荷”**。我们的大脑在同一时间能处理的信息量是非常有限的。如果资料里充斥着大量冗余信息、凌乱的逻辑，大脑会消耗掉绝大部分能量来理清这些噪音，导致你根本没力气去真正 “学习”。所以我开始尝试把这些 “费劲” 的环节交给 Skills 来处理。比如当我面对一个几万字的 GitHub 项目文档时，我不会直接去读，而是先运行我编写的 knowledge-absorberSkills 。这个 Skills 帮我完成了最痛苦的部分：自动过滤掉啰嗦的客套话和重复的背景说明。只抓住最核心的架构逻辑和关键 API。把深奥的术语换成小白都能听懂的直白话语。功能基本上就是给链接，给图片，给文档，给 PDF 给你读取，如果是长文本会自己截断，然后会生成 Html 和 md 两个格式文件，比如说你不爱看 md，可以直接把 html 拖入到浏览器观看 比如这篇文章很多字，看不懂说的什么那么使用 SKills 来完成 效果图如下：说到底，现在的知识获取已经不是拼体力，而是拼谁更会利用工具来 “武装自己”。把那些繁琐、消耗能量的活儿交给 AI，交给 Skills，把最宝贵的注意力留给真正的思考。这才是这个时代最不焦虑的学习方式。祝愿大家能够有完美的知识获取体验！！！📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1494565原作者： Y_yuHou转载时间： 2026/1/21 22:06:50
我们是如何学习的？关于学习的 N 个「关键词」
Matrix 首页推荐 Matrix 是少数派的写作社区，我们主张分享真实的产品体验，有实用价值的经验与思考。我们会不定期挑选 Matrix 最优质的文章，展示来自用户的最真实的体验和观点。 文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。学而不思则罔，思而不学则殆。对于「学习」这件事的思考，从古至今，从未中断。如果说《关于学习一些流传甚广的误读和迷思》主要在破除错误认知，那么这篇文章，我们就从最基础的问题，来聊聊「学习」到底是怎么一回事，以及和学习有关的一些关键词。前两部分，关于学习的「哲学视角」和「微观机制」保留了一些学术概念和抽象术语，便于讲清楚学习为什么发生。如果对「如何学习」这个实践话题更感兴趣，可以跳过前两部分，从第三部分的应用板块直接看起。哲学视角：我们的知识来自先天，还是后天？在脑科学蓬勃发展之前，人们对心智、理解、知识就有不少思考。尤其是文艺复兴之后，欧洲进入启蒙时代，理性主义大行其道。这个时代的哲学主流思潮是「认识论」，核心主题就是去探索人类如何认识世界、如何学习和获取知识。其中有三个里程碑式的观点，构成了我们理解「人如何学习」的三种底层假设1，对后来的脑科学也影响重大。第一种假设：大脑是一张白纸/白板，全靠后天经验。这个观点最有名的倡导者是英国经验主义哲学家洛克。他认为，人刚出生时，大脑就像一块空空的白板。我们拥有的知识，全都是后天通过感官体验，一笔一划写上去的。这个观点非常符合直觉，也是近代教育理论的主流——因为它暗示了每个人都是平等的，只要教育得当，任何人都能成才。第二种假设：大脑有「天赋观念」，学习是对内在真理的挖掘。这个观点来自法国哲学家、数学家笛卡尔，还有那句著名的「我思故我在」。笛卡尔认为，感官经验是不可靠的（比如幻觉、错觉），上帝在造人时，已经把最完美的知识印在了我们的灵魂里，比如几何公理、因果律等，这些都是「天赋观念」。我们要做的，就是排除外界干扰，通过纯粹的理性思考（我思），去重新发现这些真理。不愧是数学家的世界观。第三种假设：大脑预设了先天形式，内容依赖后天经验。德国哲学家康德在《纯粹理性批判》中做了一个精妙的综合。他认为，知识的内容来自后天的经验，但知识的形式来自先天的理性。换言之，大脑自带一套整理归纳的逻辑形式，就像一台电脑预装了操作系统。这其中包括时间和空间，这是我们感知的框架；还包括因果律等先验逻辑，这是我们思考的逻辑。只有依赖这些认知框架，我们才有可能从后天经验中积累具体知识。从左到右依次是洛克、笛卡尔和康德以这三类观点为代表，后世对人如何认识世界的问题争论了数百年。直到 20 世纪下半叶，随着脑成像技术和计算机科学的发展，终于迎来了科学的论断：洛克的「白板说」观点是错误的。相对而言，康德和笛卡尔的看法更接近真相。人类的大脑不仅有出厂设置，而且这套设置非常复杂。现代神经科学证明，刚出生的婴儿就表现出惊人的能力——他们天生就有数感、懂得概率、甚至理解基本的物理定律，比如知道物体不会凭空消失。因此，学习并不是在一片空白上随意堆砌经验，而是基于我们的先天预装系统，通过与环境的互动，不断修正预测、调整参数的过程。从这个角度来看，人脑可以说是一个「先天结构」与「后天可塑性」完美融合的精妙设计。如果没有先天的预装系统，全靠后天从零开始学习探索，人类很难在短短几年发展出语言、数学这类高级的智能。反之，先天的出厂设置把一切都规定得死死的，大脑就失去了更多的可能性，难以产生卓越的创造力。正是现有的大脑结构，才让我们既学得快，又能灵活适应各种复杂的环境。微观层面：「学习」到底是如何发生的？高中生物告诉我们：大脑中的基本细胞结构是神经元，而神经元之间的信息传输，是通过突触完成的。这里面有两个关键信息。典型的神经元结构（关注「突触」「轴突」「髓鞘」的位置）神经元神经元是我们大脑的出厂配置。人脑大约有 860 亿个神经元，这个数量在出生时差不多就定型了。尽管成年后部分脑区仍有生成新的神经元的能力，但它对总体数量来说影响不大。突触神经元不是独立存在的，它们通过身上数量众多2的突触彼此联结，形成神经通路。有个很经典的比喻：每个神经元就像一个八爪鱼，有很多的触手。当两只八爪鱼的触角握在一起时（实际上不会完全接触，中间有小的间隙），这个连接部位就是「突触」。突触的连接是高度动态，且后天可塑的。你可以把它理解为大脑的参数。每当我们学习时，突触及周围的结构就会进行相应的变化和调整。所以人的一生中，我们的突触一直在不断改变，而这些改变对应的现象，就是我们所说的「学习」。突触传递信息图解（高中生物课本截图）这里有一个常见的误解：既然突触和学习有关，是不是随着大脑发育，突触数量也会随之增多呢？并非如此。大脑中的突触数量，不是随年龄越来越多，而是呈倒 U 型曲线。在 1~2 岁（婴儿时期）达到巅峰，这时的突触数量大约是成人的 1.5~2 倍左右。从 1~2 岁以后，一直到青春期，突触会遵循「用进废退」的法则：只有被频繁激活的突触才能存活下来，而那些没有用到的连接会被无情地修剪掉。尤其是青春期，大脑会以每秒钟 5000 个的惊人速度消除掉多余的突触。这个过程叫做「突触修剪」(Huttenlocher, 1979)。到成年早期，也就是 20~30 岁，突触数量基本定型，并保持一个相对稳定的数量，直到进入老年，突触才会有明显的下降趋势。突触形成（2 岁以前）和突触修剪（4 岁、6 岁）的对照图突触修剪看似反直觉，但自有其目的，那就是将有限的能量集中在最关键的神经回路上，提升和生存有关的信息处理的精准度和速度。简言之，大脑会根据环境，进行后天的「定制化」，优先保障最有可能会用到的知识。最典型的例子是语言学习。刚出生的婴儿，清一色是语言天才，他们都有分辨世界上所有语音的能力。但成长过程中，如果母语环境没有某种发音，那么负责辨别这些语音的突触就会因为长期闲置而被修剪掉，从而换取母语处理的深度和速度。比如，说中文的人很难发好英语中清辅音 θ 和浊辅音 ð，说英语的人很难发法语中的元音 u、eu和汉语中带韵母 ü 、üe 的音，日语母语者则无法分辨 r 和 l 的区别，这个最经典的梗就是日本人分不清 election 和 erection，在克林顿丑闻上闹了笑话。而且，这个进程比我们想象得要早很多：对元音来说是 6 个月，对辅音来说是12个月，也就是说，一岁大的婴儿就会受到母语影响，主动保留与自己生活环境中的语言相关的音素。这解释了为什么成年人学外语时，无论怎么努力，有些音就是听不准、发不好。因为大脑早早就删除了识别这些声音的神经连接，想要重建，可以说难上加难（但不是完全没有可能）。还有一个很重要的概念叫「关键期」，家长和做儿童教育的朋友应该不陌生。关键期本质上就是突触连接的固化窗口期。过了关键期，相应功能未被激活突触就被修剪掉了，孩子有可能损失掉一部分的潜能。这和上面讲到的语言学习是一样的道理。不过，科学研究表明，关键期并不是绝对的，所以现在倾向于把它称为「敏感期」。家长们也不必太过焦虑。既然神经元数量基本恒定、突触数量又在不断减少，「学习」是如何发生的呢？长时程增强（LTP）首先是突触连接的强化。 神经科学中有个著名的「赫布定律」(Hebb, 1949)：一同被激活的神经元，会连在一起（Fire together, wire together）。 它的意思是说，当我们不断重复学习某项技能、某个知识时，相关的神经元会被频繁地同时激活。这种高频的刺激，会让它们之间的突触连接变得更粗壮、更高效，信号传输的阻力越来越小。神经科学上把这叫做「长时程增强」（LTP）(Bliss & Lømo, 1973)。这是记忆形成的关键，也是学习最核心的环节之一。髓鞘化除了突触的连接变强，大脑还有一种让学习更高效的方式，那就是「髓鞘化」。 如果说突触起到连接两个神经元的作用，那么髓鞘就是包裹在轴突外面的绝缘层。就像电线包了胶皮能防止漏电，髓鞘的形成能让信号的传输速度提升几十倍甚至上百倍。 当我们反复练习某个技能，比如弹钢琴或说外语时，大脑不仅会加固突触，还会给轴突这条神经通路裹上更厚的髓鞘。「髓鞘化」示意图（这里日语的「轴索」对应中文就是「轴突」）所以，从微观层面，「学习」主要是基于大脑物理结构的两个进程：一方面是做减法——大脑会做「突触修剪」，保留环境中反复出现、对个体至关重要的神经连接，起到精简、降噪的作用； 一方面是做加法——通过「长时程增强」加固常用的连接，并通过「髓鞘化」把核心的通路包裹起来，起到提速、强化的作用。这个过程就像在原始山林中开荒和修路。你既要挥起镰刀，砍掉那些用不着还挡路的杂草和枯树；又要夯实土地，把狭窄的土路铺成平整宽阔的高速公路。只有完成这两个步骤，并在后期不断维护，才能保证道路的畅通无阻，这就是我们所谓的「学会了」。如何学习：影响学习的四大支柱讲到这里，深奥的学习问题就变成了一个实际的操作问题：我们如何怎么做，才能最好地激活与要学的知识相对应的神经元，告诉它们——哪些东西应该被强化，哪些东西应该被修剪掉呢？3这个部分我不打算重复造轮子，会直接引用权威认知科学家斯坦尼斯拉斯·迪昂在《精准学习》中总结的「学习的四大支柱」，来讲和学习有关的几个核心概念。当然，我会脱离书本，补充一些生活中的例子，还会补充一些关键词，帮助大家后续拓展阅读。注意我们都有这种体验：网课开着，但你正开着小窗，和朋友聊得火热。虽然声音进入了你的耳朵，但其实什么都没听见。事实上，这种无效的学习状态在日常学习中占比很高，当你很困、很累、情绪很激动、边听讲边玩手机、听英语听力听到走神的时候，大脑并没有对这些信息进行加工（或加工效率极低），学习压根就没有发生。几乎可以这样断言：没有注意，就没有学习。注意力是生物进化中一项古老且重要的信息筛选系统，它能帮助我们从嘈杂的环境中，迅速判断出大脑应该处理哪些信息。所以，不仅学习这种大脑高等功能需要它，发现危险、及时逃命这些生命本能也需要它。由于大脑的带宽有限，学习的过程，就可以看作理智大脑和原始大脑在抢夺控制权，夺取注意的过程。「注意」绝对是一个值得专题来讲的话题，尤其是在短视频、手游当道的如今，我们每个人都在经历着不同程度的注意力问题，这对学习无疑是极度不利的。这里先解释几组基础概念：主动注意 vs 被动注意（有意注意 vs 无意注意）很多人会混淆这两对概念。觉得我看视频、玩游戏的时候很专注啊，为什么一看书、一写东西，马上就走神了呢？其实，前者叫做被动注意，它不太消耗意志力，也不怎么费劲，因为我们天生都有被鲜艳的画面和巨大的声响吸引住的本能。而学习的时候需要的是主动注意，要有意识地控制自己的注意力，定向到学习这件事情上。这需要花费精力，通过努力才能达成，是相当脆弱和宝贵的。还有一种注意叫「有意后注意」，是一种有特定的目的，但不太需要太多意志努力的注意。是经过学习、训练或培养兴趣后达到的高阶状态，后面会在「自动化」的地方提到。专注时长/注意稳定性既然主动注意需要消耗精力，自然没法长时间高强度运转。根据心理学研究，不同年龄人的注意时长遵循一个大略规律：3~5 岁大约5~10 分钟；6~8 岁（小学低年级）大约15~20 分钟；9~15 岁（小学高年级到初中）大约 25~30 分钟；成年人的注意时长和青春期孩子大体类似，至多也就 40~90 分钟 。主动注意时长和年龄的相关性这就是为什么学校的一节课通常设置在 40 或 45 分钟，中间必须要有课间休息。而幼儿和小学低年级阶段，老师在课堂上纯讲课的时间更短，还要花大量时间和孩子互动、做游戏。此外，我们常用的番茄钟（25 分钟专注 + 5 分钟休息一个循环），也跟这个规律有关。不过，注意时长存在明显的个体差异，尤其是 ADHD 患者，维持主动注意的生理机制存在一定障碍，建议适当降低专注时长，以免增加不必要的压力。注意力机制迪昂的书里引用美国心理学家波斯纳的理论（Posner, 1990），把人脑的注意机制分为三个方面：警觉，决定了什么时候需要集中注意，通过调试警觉水平，维持大脑的觉醒状态；定向，决定了应该注意什么东西，放大哪些信息，负责寻找目标；执行控制：如何处理关注到的信息，并对此加以执行，负责冲突解决、抑制干扰。4这三件事听起来复杂，举一个例子就明白了：当我们说一个人注意力不好时，可能是他警觉度不够——太困了、太累了，没法保持清醒的状态，也可能是他定向能力弱——容易被干扰带跑、没法从一堆东西中找出目标，也可能是执行控制力差——管不住自己，不知道该先做什么，后做什么，难以把视线从手机移回书本。分清这三点，才能对症下药。影响专注的主要因素所以，大家在学习的时候，首先要保证良好的身体状态，维持相对平稳的情绪状态，生病、困乏、吃饱、情绪激动的时候都不适于学习；其次不要在学习的物理空间摆放杂物、搞花里胡哨的文具，同时还要做好隔音；最后，学习时一定不要把手机、pad 等电子设备放在身边，这些都是影响专注的典型原因。专注模式vs 发散模式知名 Coursera 课程 Learning How to Learn（《学会如何学习》）5里介绍了两种大脑处理信息的模式。一种是专注模式，也就是我们要聚精会神的状态。它适合解决熟悉的、按部就班的问题，比如解一道练习题、背诵一个单词。另一种是发散模式，是指我们在发呆、放松、散步或洗澡时，那种思绪游走的状态。反直觉的是，发散模式也是学习的关键一环。当我们在专注模式遇到瓶颈——怎么想都想不出来时，停下来，把问题交给后台运行，大脑反而能激活更广阔的区域。往往在不经意间，就会闪现灵感。所以，发呆和休息不是学习的对立面，而是深度学习必不可少的一部分。专注模式 vs 发散模式关于注意的相关知识，以及如何保持注意，我手头有很多存货，后续有机会再讲。少数派之前有不少相关的好文章，如注意力使用不完全报告，欢迎自行阅览。下面提供一些和「注意」有关的关键词，感兴趣的朋友可以更好地建立知识图谱：专注：日常语境下，常常被视为「注意」的同义词，英语通常译为 Attention。分心/走神：专注/注意的反面。造成分心的原因有很多，如大脑发育、疾病、健康状况、情绪状态、环境干扰、任务难度、任务类型等。切勿只归结为意志力问题。心流：极致的专注状态。让人忘记时间，完全沉浸在当下，是一种全情投入的体验。拖延：往往表现为无法专注。不仅包括注意力的缺失，还包括情绪调节的失败。多任务处理：专注的另一种反面。在迪昂看来，大脑无法真正同时处理两个需要「主动注意」的任务，实际上做的是自己意识不到的「快速任务切换」，是一种比较低效的状态。《Attention is All You Need》：AI 界大神论文，大语言模型的奠基之作。和本文关联不明，有可能相关的地方：不论是碳基人脑，还是硅基 AI，只要学会了精准地分配「注意」，就能成功学习。主动参与前一篇文章在讲「学习金字塔」时，提到了季清华的 ICAP 理论 (Chi, 2014)，以及主动学习的重要性。「主动参与」这一点很好理解。只有当大脑处于活跃、生成、预测的状态时，才更有助于神经元建立新的连接。与之相反，像是听讲、阅读等被动的学习过程，大脑参与度有限，往往自我感觉良好，但实际效果不佳。主动学习之所以有效，是因为它和几个重要的学习机制相关：深度加工我们都知道，如果机械地背诵一个没有理解的定义，很快就忘了。如果在学一个新知识时，能补充几个生动的例子，和之前学过的概念进行辨析，再编个朗朗上口的顺口溜，理解清楚了就能记很长时间。后一种情况叫作「深度加工」，原理是：当你学习新知识时，本质上是在激活一组新的神经元。如果只是死记硬背，这组神经元是孤立的、连接很弱的。但如果进行了深度加工，就等于让这组新的神经元和大脑里已有的神经网络建立起关联，促使它们之间生长出新的突触连接，建立丰富的神经通路。这就好比在大脑里留下了更多的钩子，回忆时更容易把这个知识给调出来。深度加工的作用机制像联想、对比、举例、画面想象、多感官参与、整理大纲/思维导图、以教促学（也就是常说的费曼法）这些主动参与的方法，本质上都是对知识的深度加工，心理学上也有一个类似的概念，叫「生成效应」，就是说自己生成的信息比单纯外界获得的信息记忆更牢固。主动提取/回想如果说「深度加工」在学习新知识时非常高效，那么在复习阶段，最好的方法就是主动提取。它的核心方法是：不要直接看答案。要先让自己主动提取大脑中的记忆，再检验它是否准确。主动提取听起来很深奥，其实我们学习的时候天天都在用它，比如：解题、造句、默写、闪卡背单词、概括段落大意，它们和被动的复习笔记、反复朗读、重复刷一道题形成鲜明对比。同样是主动提取，水平却千差万别。做选择题往往只需要再认，看到答案觉得眼熟，就能选出来；做填空题就要花点功夫去回想，很容易写不出来。所以，虽然做起来更困难，但尽可能选择提取难度高的方法，这样做学习效果更好。写作还有一个方法。这几年很多人在提，就是写作/输出。不少人把写作看做是最高级的主动学习，这样说有一定的道理。面对一张白纸写作属于「自由回忆」，无论是主题、框架，还是行文内容，全部要从头开始。这个过程中，大脑必须高度依靠内部的神经通路，去检索并重构已有的知识，这会让神经元重新激发一次完整的回路，极大地强化记忆。同时它还会督促你查资料、查缺补漏、重新学习。所以，越是自己花多功夫、反反复复推倒重来写的文章，里面的观点、内容、结构记得尤其牢固。更关键的是，这个过程中，很多原本想得很浅、模糊不清的问题会终于弄清楚，无异于一次高强度的深度加工。写作（输出）对学习的正负影响不过我有一个反面的感受：自己写出来的文章，很容易变成一种僵化的框架，后面再想同一个问题，会反复死守着这个思考框架，很难再做进一步突破和提升。想一想那些站在讲台上，翻来覆去讲同一套理论的专家教授就可以。这个现象有一个对应的术语叫「思维定式」(Luchins, 1942)。其实不光写作，任何学习都有可能导致这种情况。想要突破已有的思维框架，就要不断补充吸收新的材料，同时引入下一个机制：错误反馈。关于主动学习的关键词，除了正文中加粗的具体方法之外，还有以下一些关联概念：学习迁移（举一反三）：主动学习的一种。括号中是老师喜欢说的词。反思（复盘）：主动学习的一种。括号中是职场人士喜欢说的词。写作查资料（输出倒闭输入）：主动学习的一种。括号中是装逼人士喜欢说的词。以教促学（费曼学习法）：近年来特别流行的学习方法，是后人对物理学家费曼工作、学习方式的总结和再提炼。核心方法是让学习者用自己的语言，向一个无背景知识的对象讲授新学到的知识，从而查缺补漏、强化理解。虽然经常被滥用，但对普通学习者来说不失为一种有效的主动学习手段。思维导图：一种通过整合知识、建立局部逻辑关联的主动学习（建构型学习）方法。康奈尔笔记：一种通过特定的分区，在记录后进行提炼与反思的主动学习方法。错误反馈关于错误反馈这一点，我觉得特别重要，也是现在教育不太重视的一点。从小我们就被教育少犯错、最好不要犯错，但在脑科学看来，没有错误，就没有真正的学习。大脑的学习机制，本质上和 AI 训练很像。都是基于一个粗糙的模型，不断地提出预测，然后再通过外部反馈来调节参数（对应的物理结构就是突触），从而不断优化。迪昂用「贝叶斯模型」来类比人脑，这一点我觉得还是挺深刻的。我们生活中都有这样的感受：如果一件事和你预想的一样，那么它只是稍稍强化了一下已有的观念，你从中很难学到太多东西。但如果一件事情，不断地给你错误反馈，每次都会推翻你预想的结果，那么，你就会从这个事情中学到有价值的经验教训。换言之，通过这件事，你会不断地调整、优化你的心理模型，和现实更好地做匹配。考试/测验学习中，讲到错误反馈，就不得不提到很多人讨厌的考试/测验。很多讲学习的书都给「考试」这件事正过名。考试/测验有两个明显的好处。一个是上面讲到的主动提取。每一次考试，其实都是在通过主动提取，对神经回路的一次重塑和加固，提取时感到越费力，比如考试题很难，花了很多时间冥思苦想，神经元受到的刺激就越强，记忆留存的效果就越好。二是错误反馈。如果考试只是为了得到一个分数，那么它的作用就大打折扣，它更重要的作用是帮你找出错误，提供一个明确的反馈，打破「我都学明白了」的错觉。以前每次考完试，老师会上一节课专门讲评卷子，还有现在提倡学生做错题整理，都是有科学依据的。所以，大家不妨更平和地看待分数，把它当成是自己学习的一个实时反馈，无疑更有助于提升学习效果。之前少数派有个高赞的文章：工作最忙的 78 天，我用 ChatGPT 考了 CFA，用到的就是这个方法，利用AI把「自我测验」作为一种学习工具，尤其对付短期突击、目标是合格的考试，效果无疑远超听课、看书等常规方法。不过学生党要注意，如果是要扎实掌握的基础知识，还要通过上面讲过的方法来辅助理解，做好深度加工。游戏错误反馈也可以解释一个现象，为什么我们都对好的游戏那么上瘾。大多数游戏都是及时反馈，你遇见一个怪物，一刀砍下去，怪没死，反而把你秒了。界面上立刻出现一个巨大的「Game Over」，再点击屏幕，就可以无痛回到打怪之前的初始状态。然后，你的大脑就会迅速修正策略：这次不能直接硬刚，可以试试远程攻击……这种「预测-尝试-错误-即时反馈」的循环，是学习效率最高的模式。在孩子玩游戏的问题上，我感觉多数家长还是持消极态度的。担心游戏成瘾、伤眼睛是一方面，另一方面在于，大多数游戏确实没有什么营养，除了氪金花时间，学不到什么真东西。但理想状态下，如果学习可以借鉴游戏的机制，能够利用游戏化的方式把学习错误反馈变得更及时、更有趣，那无疑是天下学子的福音。b 站上有个物理老师用《塞尔达传说》教孩子力学原理，算是一个相当不错的案例。而很多人推崇的多邻国在我心中不算优秀，因为这个软件只有游戏的机制，实际要学的干货知识太少，不适用于动真格的语言学习。如果大家有什么这方面好的案例，也可以和我分享。关于「错误反馈」，再补充如下一些关键词：必要难度：获得有效反馈的前提。只有在一定难度的挑战中，大脑才会暴露出错误，从而获得反馈。太轻松的学习是不会产生有效反馈的。（Bjork, 1994）学习区：类似「必要难度」，区别于舒适区、恐慌区，只有合适的难度才能有更好的学习效果。(Tichy, 2002)成长型思维：对应「固定型思维」，认为能力是可塑的。把错误看作是成长必经阶段。(Dweck, 2006)刻意练习：针对不会、做错、不熟练的地方进行高强度的训练，建立心理表征。能有效修正错误的连接、构建缺失的连接，是一种高效的学习方法。(Ericsson, 1993)错题整理：一种有效的学习习惯。建议在错题本上只保留正确的答案和解题过程，以免错题再次曝光，强化错误印象。巩固巩固也是学习中的必要一环，这一点非常直观，无需过多解释。一提到巩固，首先就会想到记忆。没有后面的巩固，印象再深的知识也容易遗忘，这是每个学习者的常识。从神经科学角度解释，记忆是一个动态的生物化学过程。刚接收到的信息只是临时的电信号，非常脆弱。要把这些信号转变为长期的物理连接，神经元需要时间来加固突触。关于这个机制，有一个经典比喻：学习好比盖房子，既要往上垒砖瓦，又要在砖瓦缝糊上水泥加固。要想把房子盖得牢，拼命地往上面垒砖头是不行的。盖一阵子歇一阵子，然后等水泥凝固了，再往上盖，这样才能最稳固。对应在学习中，无论新知识的学习，还是复习巩固已有知识，相比集中强化学习，「分散学习」的长期记忆效果往往更好。间歇学习/复习/训练关于「分散学习」，最经典的应用就是间歇学习或复习，此外还有学习和测试相互交织的间隔训练等。想必大家都听过，这个方法源自德国心理学家艾宾浩斯 19 世纪末绘制的「遗忘曲线」（Ebbinghaus, 1885），它告诉我们：新学的知识，最初的 20 分钟后就会遗忘 42%，一天后会遗忘 66%。如果不加干预，剩下的记忆都会随着时间迅速衰减，一个月后只记得 21%。但需要留意的是，艾宾浩斯做实验用的是无意义的字母组合，如 DAX, BOK, QUH, RUF，这和我们在课堂上学到的可理解、深加工的知识还是不太一样的。实际学习中，如何设计间隔重复，并不一定要严苛地执行统一标准。一般来说，把同一节课重复学两次，只有当间隔时长达到 24 小时（一整天）后，才会观察到学习效果明显改善。如果是 GRE 单词级别、需要死记硬背的知识点，可以适当缩短一些复习时间，按个人习惯做适当调整。如果追求高效率的记忆间隔，一个经验法则是，按照你期望的记忆留存时间（比如五个月后考试），取 20% 作为间隔长度来进行复习，也就是每月复习一次；如果想再科学一些，可以前期适当安排得紧密一些，从隔天复习，到三天后，再到一周后、两周后，后面每月再复习一次。这种策略能保持一个不错的记忆存储效果。细想想，我们上学时的课程设置：学习当晚做习题巩固、第二天老师上课抽查复习、周末做单元习题、每月小考、每学期期中、期末两次大考，其实还是挺科学的。睡眠还有一个被吹爆的学习神器，就是睡眠——没错，高质量的睡眠，能够让学习者「躺赢」，这点绝非夸大其词。关于睡眠影响学习效果的研究有很多。有研究发现，睡眠能增强记忆。当人睡着之后，前一天学到的知识会在大脑中继续巩固，第二天一早遗忘的程度很少，所以不少学习书会把「睡前学习」或睡前主动回想一天学的知识看做是一个黄金法则。还有一些研究发现，大脑在睡眠时，会清理白天积聚的有毒物质，修剪无关的突触，有助于发现一些醒着时难以注意的规律。很多时候，白天百思不得其解的难题，睡一觉起来突然有了灵感。最有名的就是苯环结构的发现。现在很多人都知道，考前与其通宵突击一晚，不如少学一点，早睡一点，效果有可能更好。有关睡眠的研究很多，大家可以自行探索。其实记住一个原则就好：尊重作息规律，保护好睡眠，无论对身体健康，还是对学习，都有益无害。尤其是儿童和青少年，早点睡比多做几道题重要多了，家长一定要学会取舍。自动化迪昂的书里，提到另一种形式的巩固——那就是通过反复练习、不断强化，把需要大脑皮层来完成的功能，逐渐「自动化」，变成大脑下意识就能运转的技能。像是骑自行车、开车、母语阅读、九九乘法表……类似的基础知识都要经历这样一个过程，通常需要数月，甚至数年才能完成。这样做的好处是，技能或知识一旦熟练以后，会转到后台处理，大脑的带宽和主动注意就能得到解放，可以更高效地同时处理其他信息。最直观的例子，莫过于我们在使用母语和外语时的巨大反差。阅读中文时，我们可以一目十行，而在阅读外语时，哪怕每个词都认识，大脑也需要额外的时间处理。这种微小的卡顿累积起来，就是巨大的认知负担。这就是为什么很多留学生会有「降智」的体验：明明逻辑清晰、学识渊博，但因为语言水平的限制，所有的注意力都花在了语言本身，显得反应迟钝、谈吐拙劣。要解决这个问题，没有任何捷径，唯有花大量的时间做好语言积累。关于「自动化」的话题，看过畅销书《思考，快与慢》的朋友不会陌生。这本书里用「系统 1」和「系统 2」指代上面这两类思考，和以上的内容异曲同工。这本书的作者是丹尼尔·卡尼曼，是历史上第一位获得诺贝尔经济学奖的心理学家，书写得也很通俗，感兴趣的朋友可以拓展阅读。网友给《思考，快与慢》制作的思维导图其他相关词汇：工作记忆/短期记忆：大脑对当前接受的信息进行暂存和加工的短时期记忆。容量有限（通常只能容纳 4-7 个单位），且容易丢失。如果不做深度加工，一般 15-30 秒后就会丢失不见。长期记忆：和「工作记忆」相对。容量几乎无限，且保存时间长。学习的一个核心目的，就是要通过各种手段，把工作记忆中脆弱的、临时的信息，转化后存储到长期记忆中。组块：把知识打包、整合成更大、更复杂的结构。组块越大，大脑处理信息的效率就越高。认知负荷：「自动化」的对应概念。指大脑在处理任务时所承受的压力，类似电脑的 CPU 占用率。所谓自动化，就是通过反复练习，把基础技能的认知负荷降到接近于零的过程。写在后面《关于「学习」一些流传甚广的误读和迷思》一文得到如此多的认可，谢谢大家的鼓励。坦率讲，要把「学习」这么一件复杂的事情讲清楚并非易事。写作过程中，我深感自己能力的局限，为此查阅了大量资料，输出倒逼输入：）除了迪昂的《精准学习》，还有前后两篇文章提及的书目以外，微观机制的部分还参考了电子工业出版社引进的《神经科学——探索脑（第4版）》这本大部头教材。如有错漏，还请大家多多批评和指正。下一节，我想先讲一讲学习中特别重要的一环「记忆」。如果有对其他话题的朋友，也请留言推荐。
像是一个 V2 的分身，气氛很好，有点难得。
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