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2020-05-26
学习是件很有意思的事。当我们讲到学习时，经常想到的是一个老师站在讲台上，对着台下的学生滔滔不绝。而学生们一言不发，安静地听老师讲课。
这似乎是学习的典型画面。在这个画面中，老师、学生、教室，三者共同构成了一个学习的场景。实际上，学习不单是这一个场景。我们在 B 站看视频，在得到听课，在微信上读书，这些都是学习的场景，差别只在于后者没有一个明确的地理空间标识。
而从更本质的角度思考，学习实际上是人与知识的互动，无论是老师、教室，还是 B 站，得到和微信，都只是一种媒介。媒介会随着科技的发展而改变，也许将来不会有老师，但人与知识作为学习的主客体，永远存在着。
对于学习，我们需要回答三个问题：
先来看第一个问题：人是怎么样的人？
这个问题涉及到两个方面：人的共性和特性。人饿了会吃东西、渴了会喝水，无论是谁都有这方面的需求。这是共性。但有的人饿了会吃汉堡，有的人会吃中餐。这是特性。当我们把目光约束在学习场景时，就要看这个人的学习共性和特性。
人的学习共性，包括四个方面：记忆机制、认知模型、强化和动机。
人的记忆分为三种：感觉记忆、工作记忆和长期记忆。我们被蜜蜂叮了，感到疼，这是感觉记忆。我们处理复杂工作时，调用的是工作记忆。长期记忆则储存我们学会的知识。三种记忆中，工作记忆和长期记忆是一对好基友，工作记忆在处理问题时，要用钩子从长期记忆中取出相关的知识。
比如，当我们看到某只黄色的卷毛狗时，狗的形象通过眼睛接收，成为感觉记忆，又从感觉记忆传到工作记忆，工作记忆又从长期记忆中提取关于狗的知识，最终判定它是一只泰迪。
从看到狗到认出它是泰迪，中间有两个关键点：感觉记忆传到工作记忆，工作记忆使用钩子从长期记忆中钩取相关知识。
和U盘一样，工作记忆也有存储空间，但非常短小。工作记忆大概可以存储 7±2 的组块。
什么是组块呢？
就是有意义的记忆单位。这样解释仍然很抽象，我们用手机号码做例子。譬如十一位的手机号码12345678910，如果我们按每个数字来记忆，那么每个数字就是一个组块，如果我们按 123 456 789 10 来记忆，那么 123 就是一个组块。显然，后者的记忆方式更优。
由于工作记忆的短小，决定了它不可能存储太多的信息。事实上，和它的名字一样，工作记忆的最大作用在于处理，而不是储存。当黄色卷毛狗由感觉记忆传到工作记忆时，工作记忆会判别它的类型，黄色卷毛属于视觉记忆，那么激活的就是工作记忆中的视觉记忆模块。
这里冒出了一个新名词，视觉记忆。事实上，工作记忆是分区的，包括视觉区和听觉区。感觉记忆传过来的越多，工作记忆就激活的越多。这也是为什么学习最好要多种感官运用，因为它们激活的区域不同。
当黄色卷毛狗到达工作记忆时，我们就要从长期记忆中提取相关的知识，帮助我们判断黄色卷毛狗是什么东西。我们不妨把长期记忆类比成互联网，工作记忆是搜索引擎。当我们从互联网中搜索信息时，需要输入关键字。
关键字是从长期记忆中提取工作记忆所需要的信息的关键。学生在学习时经常出现的问题是，有时候知识点记住了，但遇到问题却不知道用哪个知识点。其实问题就是一个钩子，或者说关键字。但因为学生自己打造的钩子跟问题不一样，导致无法用问题作为钩子提取自己本来熟识的知识。
不妨举一个简单的例子，我们问：孔丘在家排行老几？
当我们看到这个问题时，是用孔丘在家排行这个钩子去长期记忆里搜索答案。可如果你的钩子是孔子在家排行老二，而你又不知道孔丘就是孔子，你就无法提取出正确答案（即使你知道答案）。
还有的钩子比如夜晚有多少颗星星，这就属于非常粗糙的钩子，它从长期记忆中钩出的往往是零散的、不完整的记忆。而如果将钩子设定成北斗七星有哪几颗，钩子就非常明确，答案也非常唯一。
除了准确性以外，钩子与相关答案之间的联系程度也决定了提取信息的准确性。虽然我们把长期记忆比作互联网，但互联网保存的信息往往是不变的（除非有人二次编纂），无论何时，只要我们拥有网址，只要网址能打开，我们看到的往往都是不变的东西。
但长期记忆不是，储存在记忆中的东西，有时会随着时间而流逝。尤其对于一些复杂的记忆，回忆起来总是含混不清。我们可以回想起《静夜思》怎么背，但如果让我们回想《长恨歌》，很多东西就记不起来。
长期记忆的储存遵循遗忘曲线规律，而对抗遗忘曲线的方式就是间隔复习。所谓间隔复习，就是一个知识学完，依据制定的复习安排，每隔一段时间就去复习一次。这样，复习到了一定次数，遗忘曲线的递减趋势就会逐渐拉平，最终，这个记忆点就牢牢印在脑子里。
所谓的知识，就是在特定情境下我们能够回忆出的经验和方法。特定情境就是钩子，从我们的长期记忆中提取需要的信息。而复习就是把我们学到的知识在长期记忆中固定下来，不让它溜掉，两者相辅相成。
所谓认知模型，就是我们对于某种事物的固定看法。人比动物高级，这是我们的认知模型。人与自然共生，这也是我们的认知模型。认知模型是一种简便化的方法，它让我们在处理某件事情时能够快速反应，不需要再重新思考解决方法。
我们第一次看到外面下雨，如果没有人告诉我们出去会被淋湿，那么我们可能会出去试一试。等到试完发现身体被淋湿，继而感冒。我们就会得到一个结论：下雨天不要出去，会感冒。这是我们的认知模型，等到下一次再下雨，我们就不会再去思考一遍，出去会发生什么，而是直接沿用我们之前得出的结论，乖乖呆在屋里。
在很多时候，认知模型简化了我们的思考过程，提高了我们处理问题的效率。但有时，认知模型也会导致思维定式。在学习中，老师讲解了某个知识点，该知识点可以运用在某道题上。有的学生就会产生思维定式，认为该知识点只能用在某道题上，而不会对知识点进行迁移。
关于思维定式，生活中也处处可见。假如现在外面下雨，我们要出门却没有雨伞。我们遍寻一周，发现屋里只有纸箱，于是我们只好冒雨出去。在这个场景中，我们下意识忽略了纸箱，因为纸箱在我们固有的认知中是用来储存物品的。其实，我们只需要把纸箱拆开，将四面展开，它就是一件很好的遮挡物。
当然，有些固化的认知模型对我们很有帮助，比如金字塔原理、PECE法则、work-backword，这些普世性更强的法则，帮助我们在面对某些问题时，有合理依循的框架。
使用这些认知模型时，难点在于将模型与情景对应起来，即如何用钩子从长期记忆中提取出合适的认知模型。当然，即使是普适性强的认知模型，仍然避免不了思维定式的问题。因此，任何的思考都绕不开那句老话：具体问题具体分析。