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。
关于「学习」，一些流传甚广的误读和迷思
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。工作原因，我读过上百部讲「学习」或「认知」的书，既有哲学经典，也有网红畅销书。我把这些书分为大致四类：垃圾书。翻遍全书，你只能看到一堆陈词滥调，包括大量已被证实为误传或过时的认知观点。作者往往只基于自己的学习成功经验（XX 学霸、XX 大学毕业生），分享的案例中既没有展现出任何反思、再创造的能力，也没有理论储备作为支撑。这种书大概占到市场出版物的七八成，极容易踩雷。质量过关的通俗作品。这类书的作者不仅有个体经验，往往还伴有教育从业经验，或拥有强大的反思能力和信息甄别能力。作者用的一般是二手数据，但会用自己的思路理出一个整体框架，书中案例和分析也经过设计，具备启发性，可操作性强。作为大众学习读物，这类书相对容易入门，可能有错误观点，但整体有一定的质量保障。前两年特别畅销的《认知觉醒》，加拿大斯科特·扬的《如何高效学习》《超级学习法》都是这类书籍的代表。通俗易懂的学术书、科普书。这类书的作者通常是认知领域的专家，常年接触大量一手实验数据，处于科技前沿，给出的观点高度可信，并且具备一定原创能力。这类作品值得反复阅读，尤其是非科班出身的普通读者，直接看论文难度太高，这类书可以说是最可靠的信源了。偏前沿新知类的，像法兰西学院实验认知心理学教授，斯坦尼斯拉斯·迪昂的系列著作《精准学习》《脑与意识》《脑与阅读》《脑与数学》；偏科普教育类的，像美国工程学教授芭芭拉·奥克利和神经科学家谢诺夫斯基合作的《学会如何学习》，东京大学药学研究所教授、专攻脑海马体与大脑皮层的池谷裕二《考试脑科学》等。经典著作。科学类作品看新不看旧。但在人类历史上有很多关于认知的经典作品，比如启蒙时期的哲学著作笛卡尔《谈谈方法》、洛克《人类理解论》、康德《纯粹理性批判》，包括维特根斯坦对语言哲学的论著等，这类作品的价值主要体现在思想深度上，并不适合作为科学或学习指导书来使用。讲完这些，我们就来看看学习类书籍里有哪些以讹传讹的错误观点。囿于篇幅，我会提供一些参考书籍，感兴趣的朋友可以自行找书来看。一万小时定律前几年，「一万小时定律」的说法特别火，简直到了每本学习畅销书都要提一嘴的地步。这几年，有反思能力的作者都知道了这个说法源于误传，禁不住推敲。所以，如果有新出版的书还在提这个说法，可以直接一票否决。这个讹传的源头，来自畅销书《异类》的作者格拉德威尔。他在写于 2008 年的书中讲到：「人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。只要经过 1 万小时的锤炼，任何人都能从平凡变成超凡。」实际上这个数字并无论据支持。心理学家艾利克森的《刻意练习》中文版推荐序里，详细介绍了这个观点的讹传路径：最早在 1973 年，后来的诺奖得主赫伯特·西蒙写了一篇关于国际象棋大师与新手的比较论文。西蒙推测，国际象棋大师能够在长时记忆系统中存储 5-10 万个棋局组块，获得这些专业知识大概需要 10 年。后来艾利克森参考西蒙论文的 10 年定律，积累了更多关于专业技能训练的数据。1993 年，艾利克森发表的一篇音乐学院学生的论文中提到一组数据，说到 20 岁的时候，卓越的演奏者已经平均练习了 1 万小时。就是这个数据，被格拉德威尔拿到书里误用，变成了一个通用的规则，还导致人家艾利克森为此背锅，备受心理学界的诟病。「一万小时定律」的错误非常明显：它本身就是一个基于个例编造出来的学习规律，没有其他任何论据。而且它也是反学习规律的——不是凑够一万个小时，奇迹就会发生，这样只会导致无效重复。这就跟念一万遍 abandon、abandon 一样，是学不好英语的。真正有价值的概念是艾利克森的「刻意练习」。这个理论强调，任何一个领域都需要持续反馈、不断纠错、建立心理表征1，这样才有可能取得杰出的成绩。多说一句，《刻意练习》这本书值得一读，且一定要读原书。我读过好几遍，它是一本比较严谨的学术作品，里面让人觉得啰嗦的表述，大多是必要的科学论证。尤其是讲心理表征的章节，很有启发，值得反复阅读。21 天习惯养成与「一万小时」同样有名的，恐怕要数「21 天养成一个新习惯」的说法了。21 天这个数字，最早来自 1960 年一位整形外科医生，麦克斯韦·马尔茨的超级畅销书《心理控制术》。马尔茨医生在工作中观察到，截肢患者大约需要 21 天来消除幻肢感；整形患者大约需要 21 天来习惯镜子里那张新脸。后来各种励志演讲家、成功学作者进一步加工这个概念，大刀阔斧地把一个经验数据，变成了一个精准的规律：「只要 21 天，你就能养成任何习惯」。因为 21 天听起来既不长，让人有盼头，又不短，显得有点挑战性，完美符合营销心理学。2009 年，伦敦大学学院 (UCL) 的健康心理学家菲利帕·拉利做了一项关于习惯养成的研究。研究追踪了 96 名志愿者养成一个新习惯（比如午餐喝水、饭前跑步 15 分钟）的过程。结论是：平均时间是 66 天，而且个体差异巨大：最快的人用了 18 天，最慢的人用了 254 天，取决于习惯的难度和人的特质。我个人觉得，这个结论更符合生活的直觉：习惯这件事嘛，因人而异、可长可短，不是一个特定的数字能决定的。所以，未来再去培养一个习惯，只要按照《掌控习惯》（AtomicHabits）或《福格行为模型》书中讲的方法，好好去实践，没有必要追求是 21 天还是 66 天。重要的是培养习惯的过程，而不是追求数字、用打卡等手段感动自己。左脑开发/右脑开发所谓 XX 脑开发，是一个比较古早的说法，这几年说得少了。它基于一种简单粗暴的分类：「你是左脑型人（右撇子），擅长数学和逻辑；他是右脑型人（左撇子），擅长艺术和直觉。」这种说法最早之所以流行，是因为它有诺贝尔生理学得主罗杰·斯佩里的实验背书。斯佩里研究的是「裂脑人」，这些患者为了治疗严重的癫痫，切断了连接左右大脑的桥梁，也就是一个叫胼胝体的地方。实验表明，如果把图像只投射给左眼（右脑负责处理），他们无法用语言（左脑负责处理）描述看到的东西，但能画出来。这证明了大脑确实存在功能上的划分，左半球确实主导语言，右半球确实在空间认知上更优势。斯佩里的实验本身是很经典的，但它的对象是胼胝体被切断的病人。但对绝大多数人来说，左右脑之间有无数根神经连接，它们时刻在进行信息交换，前提就不成立。其次，虽然左脑确实侧重语言，右脑侧重空间，但这并不意味着左脑不懂情感，或者右脑没有任何逻辑功能。脑成像技术早就表明：几乎所有复杂的认知活动，都是全脑协同的结果。很多个案发现，左脑（或右脑）严重受损的患者，通过后期训练，其他脑区可以接管原先属于受损脑区的部分功能，这说明人类的大脑是高度可塑的，并没有左右脑区分这么独断。关于大脑功能区域的知识，强烈推荐看斯坦尼斯拉斯·迪昂的系列著作《精准学习》《脑与意识》《脑与阅读》《脑与数学》这几本书。尤其是后两本，就是在专题探讨阅读、数学这种复杂综合、高度文明化（原始人不用学）的知识，我们的大脑是如何习得的，非常权威。缺点是内容太扎实了，不太容易读，可以看看有没有可靠的讲书稿，或者让 AI 帮你一点点理清观点，慢慢研读。至于如今还在打着「XX 脑开发」旗号的商家或文章，我个人认为基本可以视为营销号，就是想找个幌子招生、收割家长智商税的。毕竟左右脑开发这件事，我们普通人又摸不着、又控制不了，哪里擅长哪里不擅长，照样该学还是得学，对不对？与其花时间研究这些东西，不如让孩子多运动、多动脑，基于个人先天禀赋，只要健康成长，左右脑的发展都不会差的。学习风格理论 (VARK)有一个教育学界特别流行的理论，叫：学习风格理论。它把学生分为 Visual（视觉型）、Auditory（听觉型）、Read/Write（读写型）、Kinesthetic（动觉型）四种不同的学习类型，每个人都各有所长、各有所短，简称 VARK 模型，类似的还有 VAR 模型等。比如某学生不擅长读书，因为他是听觉型学习者，听课对他更有效；或者某某学生是动觉型的，别让他坐着看书，让他去动手操作。这个理论不太出圈。起码我在进教育圈前根本没听过，但在教育行业，尤其是培训老师几乎人人在讲。它乍听起来很符合直觉，且相当有魅力：如果能优化教学方式，匹配学生的特定风格，学习效果就会突飞猛进。遗憾的是，这又是一个听起来很美、实际上并无证据支持的伪科学。最早提出 VARK 的是新西兰教师尼尔·弗莱明。上世纪八十年代，他为了设计一个问卷，帮助学生了解自己的偏好，提出了这几种学习风格。随后，这个分类被过度传播，逐渐演化成了一个「经典」的学习理论，影响力越来越大。2008 年，四位顶级认知心理学家受美国心理科学协会委托，对「学习风格」进行了大量的文献审查。结论是几乎没有证据证明，根据学生的学习风格调整教学方式能提高学习成绩。简单点说，一个自认为是听觉型的人，并不代表给他听录音就比让他看书学得更好。他可能只是更喜欢听录音而已。甚至还有研究得出了相反的结论：如果强行用学生偏好的方式教学，比如只给视觉型看图、看文字，反而可能害了他们，因为他们失去了锻炼短板，比如动手能力的机会。关于这一点，欢迎大家去看认知科学家丹尼尔·威林厄姆的书《为什么学生不喜欢上学》。这本书里有专门的章节（第 7 章）在讨论学习风格的内容，并且非常明确地否定了 VARK 的科学性。我觉得书里有一点讲的很对：教师的目的不是为了迎合孩子的学习风格，而是为了帮助孩子找出他们的学习能力（天赋、特长）所在，并且强化它们，变成孩子的独特优势。这或许才是教育更要关注的东西。学习金字塔模型学习金字塔模型这几年比较出圈。尤其在「得到」风格的文章和书籍中，这个说法很常见。上述这个图就摘自周岭的《认知觉醒》，这本书里也推荐了金字塔模型。最早提出这个模型的，是美国教育家埃德加·戴尔。1946 年，他提出了「经验之塔」，初衷是从抽象到具体，对不同的教学手段进行分类。比如说阅读最抽象，实地考察最具体。但是戴尔原本的图里，没有任何数字，也没有提到留存率或学习效率。那么，这组看起来非常「科学」的数字是怎么来的呢？1960 年代，美国国家训练实验室 (NTL）在戴尔的原型图上强行加上了这组数字。很多年后，当研究人员向 NTL 索要数据的原始报告时，NTL 的回复是「原始数据已经丢失了。」所以，至今为止，没有任何人能找到这组数据背后的实证研究。讲实话，这个图之前我也用过，因为它还挺符合直觉的。而且这个实验用脑子想想，其实不难设计。只要控制好变量，比如固定的学习时长、固定的时间间隔、标准的测试内容和评价标准，找几组被试，应该是比较好做出来的。但后来了解了背后的轶事后，我也觉得，NTL 有可能当年就没好好做这个实验，而是某个多事的研究者给了一个直观的数据，把一个经验性的思考模型，一下子变成了一个有理有据的学习规律，后来就跟上面所有的错误说法一样，越来越火，变成一个「经典理论」了。关于学习金字塔模型（不带数字），我觉得它还是有启发性的。至于上面标的那些留存率，讲实话，当时研究者可能就没认真写，好在大多数人也不会认真追究——属于那种作者写上去，感觉很高大上；读者说出来，感觉自己懂很多的「社交谈资」，不必过度计较。对学习效率感兴趣的朋友，建议参考认知科学家季清华提出的 ICAP 框架，这是 2014 年发表在顶级心理学期刊上的论文，也是目前学习科学界公认的标准。文章把学习分为四种类型：I (Interactive) 互动式，两个人一来一往辩论；C (Constructive) 建构式，自己画思维导图、记笔记、提问；A (Active) 主动式，比如划线、复述；P (Passive) 被动式，比如纯听、纯看。从效果上看，I > C > A > P，也就是互动式最高效，建构式次之，主动和被动相对较差。比如书上画得花花绿绿，觉得自己很努力，但这种效果是最差的。而现在提得很多的「费曼学习法」，是一种互动式的学习方式，把知识讲出来，要求我们必须充分了解知识，并且对知识进行整合，还要用自己的语言表达出来，和对方互动交流，所以这种方法是最好的。以上就是一些比较有趣的学习理论中的经典迷思。其中有一些是错误的，甚至是违背真正学习规律的，比如「一万小时理论」「学习风格理论」，有些则是以讹传讹，以偏概全，把一些具体的个体数据当成了绝对规律，比如「21 天习惯养成」。还有一些则是对经典实验或模型的不当延展，比如「全脑学习法」「学习金字塔模型」。学习是一个很大的话题，我一直想写一个系列的主题，讲清楚和学习有关的迷思和经典观点。这篇文章主要在于破除错误认知，帮助大家避坑一些看似流行的说法。至于学习相关的认知科学、有效方法，如果有朋友感兴趣，以后再写文章做深入交流。> 下载 少数派 2.0 客户端、关注 少数派公众号，解锁全新阅读体验 📰> 实用、好用的 正版软件，少数派为你呈现 🚀