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程序性知识才是聪明人的核心武器,学习理念

来源:http://www.best-sclae.com 作者:手机版美高梅网站 时间:2019-11-28 07:20

我所说的一切都可能是错的!
即使你赞同我的观点,你的生活也不会因此有任何改变!
除非——你采取了相应的行动。

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我们生活中对于聪明的定义很模糊,例如,一个5岁的小孩子能把圆周率背到小数点后100位,会被认为聪明。但同样的事情发生在五大三粗的爷们儿身上,不会被认为是聪明,是闲着没事干。一个知识竞猜节目中,如果一个人连续答对多个事实性问题,观众会叹为观止。但放到生活中,这样的知识又很难被周边的人认可。

文艺

(这是书先生在简书的第19篇文章。本文约3200字,请花6分钟阅读。)

我们的直觉通常会把知道多少信息当作聪明,这是由于我们从类人猿进化而来,大脑还留着这样的烙印,即认为拥有更多信息的人,能更早发现潜在威胁和食物来源,在自然界中拥有更多的生存优势。

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引子

这是一个资讯发达、甚至有些泛滥的时代。每天,我们被动或者主动地,从手上那个发着光的小方块接收让人眼花缭乱的信息。

这些信息几乎涵盖了我们生活和工作的所有方面。财经、美食、时尚、科技……你想到的想不到的各个主题,都有一大帮人每天在孜孜不倦的生产着信息。

有意思,或者说讽刺的是,虽然信息越来越丰富了,但是获取信息的渠道却似乎越来越窄了。

实体书阅读时代,我们需要订阅不同的杂志来满足对不同领域信息的需求。而现在,几个大型的资讯平台几乎垄断了我们的信息获取。其中,微信可能是我们使用频率最高的。我们当中不少人,每一天都是从查阅微信开始,又以查阅微信结束。

只要你在使用微信,你或多或少会关注几个公众号。如果你碰巧又想把英语学好,或者你还会关注几个和英语学习有关的公众号。

这些公众号,有的每天给你推送一些英美报刊文章、有的给你讲解一些热门词汇、有的帮你分析英剧美剧的台词。

学习的材料从来没有这么唾手可得过,信息的繁荣让你产生一种错觉,似乎你只需要每天早上起来,像皇帝批阅奏章一样,浏览一下这些文章,就能够把英语学好了。

或许,你从某篇文章学到了“撩妹儿”的好几种英语说法,在另一篇文章捡到几句“然并卵”的英文翻译,有那么一瞬间,你觉得自己知道了很多了不得的东西。但很快你就发现,会一句“撩妹儿”并不能帮你撩到妹儿,而成天把“然并卵”挂在嘴边似乎真的是“然并卵”。

你开始思考,为什么自己看了那么多公众号的文章,还是学不好英语呢?到底是哪里出了问题呢?

有缘有缘,正好,书先生也在思考。略有所得,愿与大家分享。

信息爆炸始于互联网,也不过二十几年,知道多少这件事很难再拥有竞争优势。你驾车二十几年熟悉城市的每个街道,也敌不过导航APP的运算能力。即便你终生学习,也不会比维基百科知道得更多。

数学

三个问题

过去我们的学习通常是以知道更多为主,而今天需要做一些视角转换。

        信息爆炸始于互联网,也不过二十几年,知道多少件事很难再拥有竞争优势。你驾车二十几年熟悉城市的每个街道,也敌不过导航 APP 的运算能力。即便你终生学习,也不会比维基百科知道得更多。过去我们的学习通常是以知道更多为主,而今天需要做一些视角转换。

问题一:错把信息当知识

信息和知识至少有两个区别。

信息是碎片化的,而知识是系统化的。 某个领域的知识是对这个领域有体系的认识,它提供了一个看待世界的角度,为分析整合新获取的资讯奠定基础。事实上,如果没有系统性的知识作为背景,碎片化的信息就好比茴香豆的茴字有四种写法一样,除了充作无聊的谈资,没有什么实际作用。

信息无需经过验证,而知识必须是经过验证的陈述。每个学科、每个领域,每天都会产生大量的信息,但只有极少部分能够在“残酷”的验证后留存下来,被加入已有的或者新创的知识体系。

每天阅读的公众号文章,其本质是碎片化的信息,它们是绝佳的资讯来源,但并非合适的学习材料。另外,有很多信息本身真实性都值得商榷,用于学习,效果可能适得其反。

所以,如果是想要学习某门知识,我们仍然需要系统化的、经得起检验的教程

心理学视角

心理学中,对于智力有两种分类:

1.流体智力(fluid intelligence)

指在不同领域运用推理的能力。可以通过智力测试中的图像分类、数列推理来测量。之所以这么命名,是因为流体这个词,可以体现这是一个像水一样流动的、过程性的智力,对应的知识例如归纳法、归谬法、反证法、乘法、除法等,是一种推理运算的智力。

2.晶体智力(crystallized intelligence)

指通过学习获得的陈述性事实。这些知识就像晶体一样结晶成一块一块地存储在长期记忆中。例如我问你北极熊是什么颜色,你立马知道是白色,这就是一个陈述性事实。

相应的,流体智力对应的知识叫做程序性知识,晶体智力对应的知识叫做陈述性知识。

我们所说的知道多少,指的就是陈述性知识,例如圆周率小数点后的一百位、历史事件的时间节点、具体概念的陈述性定义等。

而如何知道,就是程序性知识,例如类比推理、图式想象、归纳演绎等。

再打一个比方,陈述性知识就像程序中的数据结构,是一种静态的存在。而程序性知识就像算法,是一种运算过程,能将数据结构按一定的规则组合输出新结果。


问题二:错把信息获取当作技能训练

认知心理学将知识分为两大类:陈述性知识(declarative knowledge)和程序性知识(procedural knowledge)。关于事实或观点的描述类的知识属于前者,比如历史、政治等,而关于操作的知识属于后者,比如开车、游泳。

在书先生看来,学习任何一种知识都是两者的结合,只是二者所占比例有差异。比如对史实的记忆是掌握陈述性知识,但是应用历史观来看待周围的事物就是程序性知识了。

语言能力的培养是以程序性知识为主、陈述性知识为辅。换句话说,语言学习主要是一种技能训练。我们学习语言的目的主要是要具备听、说、读、写四大技能。当然,在训练技能之前,我们也需要接收一些关于词汇和语法的必要知识。

就像学习开车一样,教练先会告诉你和开车有关的知识。这些知识是口头描述给你听的。但是,很显然不是听完这些知识你就会开车了——听再多遍也不行。要学会开车,你必须摸着方向盘,亲自去实践。

试图通过不断获取信息来练成一种技能,无异于缘木求鱼。获取的信息,即使经过了消化,也只能算“知道”,从“知道”到“会”之间还有一道鸿沟。这道鸿沟只能通过大量的练习来填弥。

程序性知识为何越来越重要

当一个人的陈述性知识再也不可能比搜索引擎更丰富时,程序性知识会变得越来越重要。换句话说就是:

信息人人都看得到,但看出什么来,就因认知能力而异。

程序性知识初期当然得靠陈述性知识的输入。例如学习骑自行车,你至少得先知道如何骑,才能开始练习骑行技能。又例如,小孩要学习乘法运算规则,至少也得明白乘法的陈述性定义是什么。

学习程序性知识,更像是一种技能内隐的过程。例如一个会骑车的人,骑车技能已经内隐到了条件反射中,成为了一种肢体的自动化运算规则。学习程序性知识也是如此,长期的训练会让该知识像骑车一样内隐到条件反射中,不过这种反射不是肢体上的,而是认知层面的。

离开学校后,大部分人基本脱离了程序性知识的学习。因为学习程序性知识更烧脑,而人大脑有一条生存效应是:

能不用就不用,够用就好。

如果现有的知识对工作来说已经够用,即便只是看上去够用,大部分人就很少主动学习了。任何有效的学习过程,都会伴有认知层面的不适合和难受。如果没有这样的感受,即便你一天看一本书,也只是在完成一种可以炫耀的KPI而已。

互联网的发展使得信息传播的边际成本趋零,而信息就像数据,如果不做解读,没有任何意义。无论是个人还是组织,依靠信息不对称难以建立持续性的竞争优势,能真正建立竞争优势的则是认知不对称。

在构建认知能力中,程序性知识毫无疑问将扮演重要的角色。

心理学视角

问题三:错把信息展示当做知识传授

有很多人,包括很多教师,都不明白“展示自己懂”和“教会别人”是两件完全不同的事情。你看的公众号,大多数都是别人用来展示自己懂得多少的平台。或许发布这些信息的人本意也是想要把某种知识传授给别人。但是教育是一项专业性很强的工作,不是仅有这个意愿就能够做到的。

在这里,我要为所有教育行业的工作者鸣不平。长久以来,我们没有获得像医生、律师一样的职业认可度。以致于很多人认为只要懂得某个学科就一定能教好某个学科。更遗憾的是,我观察到很多教师也不愿意去打磨教学技能。

某种程度上,我可以理解这种现象。毕竟,即使在学校内部,会上课的在职称评定和收入上相比会发论文的也处于劣势。

点到为止,回到我们今天的话题。“展示自己懂”只需要把自己知道的呈现出来就可以了,而“教会别人”则需要在呈现方式和呈现顺序等方面下功夫。一言以蔽之,教学设计才是最考验教师技能的。大多数公众号文章是不会考虑教学设计这个概念的。即使它想要考虑,也不见得受过这方面的专业训练。

再强调一次——教育是一项专业性很强的工作!

程序性知识有哪些?

上文提到,程序性知识其实就是一种算法,这种算法可能来自逻辑学和数学中的基本运算规则,也可能来自多个学科中的概念。

例如,进化论除了可以是一种陈述性知识之外,也可以当作程序性知识来理解世界的演化过程。熵虽然是热力学概念,但被借用到信息论中推演为信息熵,再大胆一点,借用思想层面可以称之为思想熵,可推断一个人的思想衰减程度。

还比如,颠覆式创新虽然是一个商业理论,但是在微观的职场层面,可以用于职业能力的判断和决策。科学方法论虽然仅存在学术研究中,但也可以作为甄选好书籍的标准。

如何获得更多的程序性知识?

将一个陈述性概念看作程序性知识。

我们所熟知的查理•芒格,他的多元思维框架就是这样一个程序性知识集合的模型。《穷查理宝典:查理•芒格的智慧箴言录》中这样说:

查理的投资方法和大多数投资者所用的较为粗陋的系统完全不同。

查理不会对一家公司的财务信息进行肤浅的独立评估,而是对他打算要投资的公司的内部经营状况及其所处的、更大的整体‘生态系统’作出全面的分析。

它们借用并完美地糅合了许多来自各个传统学科的分析工具、方法和公式,这些学科包括历史学、心理学、生理学、数学、工程学、生物学、物理学、化学、统计学、经济学等。

查理采用‘生态’投资分析法的无懈可击的理由是:几乎每个系统都受到多种因素的影响,所以若要理解这样的系统,就必须熟练地运用来自不同学科的多元思维模式。

以“将一个陈述性概念当作程序性知识"去理解芒格的思维框架,就明白为什么他倡导多学科学习了。这是为了获得更强的运算推理能力,而非掉书袋装逼。

程序性知识由于其不可陈述的特性,很难在人与人之间的进行对比。而当这样的知识产生强大的现实扭曲力(简单说,就是帮你赚了很多钱),他人又会认为你所说的程序性知识是一种事后诸葛亮。

索罗斯在还是学生时就跟随哲学家波普尔发展自己的哲学,构建了自己的反身性原理:

在我的一生中,我制定了一个概念框架帮助我既作为一个对冲基金经理去挣钱,也作为一个政策导向的慈善家去花钱。但是,框架本身是无关乎钱财的,它是关于思想和现实之间的关系,而这个问题从很早开始,就已经被哲学家们广泛地研究。

当他在金融市场中赚足了财富,将自己的思考写出成书——

1987年,我出版了第一本书《金融炼金术》。那本书里我试图解释我金融市场操作的哲学基础。这本书吸引了一些人的注意,大部分对冲基金行业内的人都读过,商学院也在教授。但是书中的哲学争论却没有给人留下多少印象,它更多被理解为一个成功生意人的虚荣心,赚了钱就幻想自己是哲学家。

在自己思想深处种植下一排程序性知识,它能解决思想和现实之间一系列的问题,赚钱只是其中之一。

聪明人都有自己独特的程序性知识体系,这一点很值得我们学习。

心理学中,对于智力有两种分类:

怎样才能学好英语

这个问题肯定不是三言两语能够说清楚的,但书先生可以提供一个大概的思路。书先生是英语科班出生,持证翻译,翻译和应用语言学双硕士,12年英语教学经验,相信还是能够提出一些有价值的建议的。

要回答怎样学英语的问题,首先要解决跟谁学的问题。书先生碰巧对这个问题颇有研究,愿意同大家分享。一个值得求教的老师,需要具备以下三个条件:

  1. 这个老师本身在某方面非常精通。
  2. 这个老师教你的方法或者是他自己用过的,或者是经过验证有效的。
  3. 这个老师必须有能力了解你的限制条件和针对你的限制条件制定学习方案。

这三条怎么理解呢?

第一条很好理解,自己都不擅长的东西,大概率是教不好的。如果你要学炒股,你首先要找个赚了钱的学。自己炒股都亏的人,能把你教好吗?再多失败的教训都不能保证转化为成功的经验。等他成功后再向他学也不迟嘛。

第二条非常重要,却易受忽视。这一条是为了保证老师的成功可以复制。如果一个人自己在某方面很成功,但他教你的不是他自己用的方法,如何保证你可以和他一样成功呢?一个通过歪门邪道致富的人向你传授勤劳致富的经验,你信吗?比如,唐骏写书说《我的成功可以复制》,但他很多地方没有说实话,所以对他的成功能不能复制,书先生持怀疑态度。

第三条是检验好老师的法宝。有些老师很成功,他教学生的方法也是自己用的,但学生用不上。比如,有些老师是天才,看两遍就能背下来,但学生不是啊!有些老师学习环境很好,各种资源都很丰富,但学生没有啊!不同的学生有不同的限制条件,好的老师需要能够去了解学生的限制条件,并且能够提出针对性的解决方案。

假如你在学英语方面找到了这样一个好老师,首先恭喜你。这样一个好的英语老师能够给你提供什么呢?三个东西:

  1. 知识体系。
  1. 练习方式。
  2. 咨询服务。

知识体系方面,老师和老师间的差别就大了,因为它取决于这个老师对这个学科的理解。好的体系简单明了、一学就懂,差的体系缠杂不清、让人头晕。知识体系的架构、知识点顺序的安排、主次、轻重、节奏,都非常考究,非专业人士不可为也。

知识体系讲究必要、简洁。好的老师应该能够分清哪些知识点是骨架,需要讲解,哪些知识点是血肉,学生可以自学。

练习方式的要求只有一个——有效。可这两个字,说来简单,做来困难。前面说了,英语学习是技能训练,所以训练方式至关重要。方式得当,事半功倍;方式不当,南辕北辙。

一些不够专业的英语教师,喜欢把考试当练习。考试的作用是检查掌握的情况,而练习的作用是掌握技能。好的练习必须满足一个条件——学生努点力能够正确完成。比如学生能够做20个俯卧撑,你想办法让他做到25个,这叫练习。但你拿出秒表说,来给你1分钟,看你能做多少个,这叫考试。

显然,好的老师,不能把知识讲完、让学生练习就完事儿了。他还必须能够随时解答学生提出的各种疑问,如果学生有更高的需求,他也能给出学习的方向或者推荐学习的材料等。

说了这么多,这么好的老师哪里找呢?书先生也提供一个思路——能把这些东西写出来的人,大概率应该是满足这些条件的吧?你们说呢?

  1. 流体智力 ( fluid intelligence )

指在不同领域运用推理的能力。可以通过智力测试中的图像分类、数列推理来测量。之所以这么命名,是因为流体这个词,可以体现这是一个像水一样流动的、过程性的智力,对应的知识例如归纳法、归谬法、反证法、乘法、除法等,是一种推理运算的智力。

  1. 晶体智力 ( crystallized intelligence )

指通过学习获得的陈述性事实。这些知识就像晶体一样结晶成一块一块地存储在长期记忆中。例如我问你北极熊是什么颜色,你立马知道是白色,这就是一个陈述性事实。

相应的,流体智力对应的知识叫做程序性知识,晶体智力对应的知识叫做陈述性知识。

我们所说的知道多少,指的就是陈述性知识,例如圆周率小数点后的一百位、历史事件的时间节点、具体概念的陈述性定义等。

而如何知道,就是程序性知识,例如类比推理、图式想象、归纳演绎等。

再打一个比方,陈述性知识就像程序中的数据结构,是一种静态的存在。而程序性知识就像算法,是一种运算过程,能将数据结构按一定的规则组合输出新结果。

程序性知识为何越来越重要

当一个人的陈述性知识再也不可能比搜索引擎更丰富时,程序性知识会变得越来越重要。换句话说就是:

信息人人都看得到,但看出什么来,就因认知能力而异。

程序性知识初期当然得靠陈述性知识的输入。例如学习骑自行车,你至少得先知道如何骑,才能开始练习骑行技能。又例如,小孩要学习乘法运算规则,至少也得先明白乘法的陈述性定义是什么。

学习程序性知识,是一种技能内隐的过程。例如一个会骑车的人,骑车技能已经内隐到了条件反射中,成为了一种肢体的自动化运算规则。

学习程序性知识也是如此,长期的训练会让它像车技一样内隐到条件反射中,不过这种反射不是肢体上的,而是认知层面的。

离开学校后,大部分人基本脱离了程序性知识的学习。因为学习程序性知识更烧脑,而人大脑有一条生存效应是:

能不用就不用,够用就好。

如果现有的知识对工作来说已经够用,即便只是看上去够用,大部分人也很少主动学习。任何有效的学习过程,都会伴有认知层面的不适合和难受。如果没有这样的感受,即便你一天看一本书,也只是在完成一种可以炫耀的 KPI 而已。

互联网的发展使得信息传播的边际成本趋零,而信息就像数据,如果不做解读,没有任何意义。无论是个人还是组织,依靠信息不对称难以建立持续性的竞争优势,能真正建立竞争优势的则是认知不对称。

在构建认知能力中,程序性知识毫无疑问将扮演重要的角色。

程序性知识有哪些?

上文提到,程序性知识其实就是一种算法,这种算法可能来自逻辑学和数学中的基本运算规则,也可能来自多个学科中的概念。

例如,进化论除了可以是一种陈述性知识之外,也可以当作程序性知识来理解世界的演化过程。熵虽然是热力学概念,但被借用到信息论中推演为信息熵,再大胆一点,借用思想层面可以称之为思想熵,可推断一个人的思想衰减程度。

还比如,颠覆式创新虽然是一个商业理论,但是在微观的职场层面,可以用于职业发展的判断和决策。科学方法论虽然仅存在学术研究中,但也可以作为甄选好书籍的标准。

如何获得更多的程序性知识?

将一个陈述性概念看作程序性知识。

我们所熟知的查理 · 芒格,他的多元思维框架就是这样一个程序性知识集合的模型。《穷查理宝典:查理 ? 芒格的智慧箴言录》中这样说:

查理的投资方法和大多数投资者所用的较为粗陋的系统完全不同。

查理不会对一家公司的财务信息进行肤浅的独立评估,而是对他打算要投资的公司的内部经营状况及其所处的、更大的整体‘生态系统’作出全面的分析。

它们借用并完美地糅合了许多来自各个传统学科的分析工具、方法和公式,这些学科包括历史学、心理学、生理学、数学、工程学、生物学、物理学、化学、统计学、经济学等。

查理采用‘生态’投资分析法的无懈可击的理由是:几乎每个系统都受到多种因素的影响,所以若要理解这样的系统,就必须熟练地运用来自不同学科的多元思维模式。

以 " 将一个陈述性概念当作程序性知识 " 去理解芒格的思维框架,就明白为什么他倡导多学科学习了。这是为了获得更强的运算推理能力,而非掉书袋装逼。

程序性知识由于其不可陈述的特性,很难在人与人之间的进行对比。而当这样的知识产生强大的现实扭曲力(简单说,就是帮你赚了很多钱),他人又会认为你所说的程序性知识是一种事后诸葛亮。

索罗斯在还是学生时就跟随哲学家波普尔发展自己的哲学,构建了自己的反身性原理:

在我的一生中,我制定了一个概念框架帮助我既作为一个对冲基金经理去挣钱,也作为一个政策导向的慈善家去花钱。但是,思维框架本身是无关乎钱财的,它是关于思想和现实之间的关系,而这个问题从很早开始,就已经被哲学家们广泛地研究。

当他在金融市场中赚足了财富,将自己的思考写出成书——

1987 年,我出版了第一本书《金融炼金术》。那本书里我试图解释我金融市场操作的哲学基础。这本书吸引了一些人的注意,大部分对冲基金行业内的人都读过,商学院也在教授。但是书中的哲学争论却没有给人留下多少印象,它更多被理解为一个成功生意人的虚荣心,赚了钱就幻想自己是哲学家。

在自己思想深处种植下一排程序性知识,它能解决思想和现实之间一系列的问题,赚钱只是其中之一。

聪明人都有自己独特的程序性知识体系,这一点很值得我们学习。


总结:

循环嵌套——联系、比喻、内在化

长期练习——习惯能让你学到更多东西

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路线是联系,地点是知识!

知识的灵活运用!

多学科经典模型的运用!

不能靠一个学科来简单分析问题!因为——蝴蝶效应

蝴蝶效应(The Butterfly Effect)是指在一个动力系统中,初始条件下微小的变化能带动整个系统的长期的巨大的连锁反应。这是一种混沌现象。任何事物发展均存在定数与变数,事物在发展过程中其发展轨迹有规律可循,同时也存在不可测的“变数”,往往还会适得其反,一个微小的变化能影响事物的发展,说明事物的发展具有复杂性。

晶体——流体

信息不对称——认知不对称

知识输入——知识加工

难受——习惯



查理芒格语句摘录:人类社会只有发明发明的方法后才能发展,同样的道理,你们只有学习了学习的方法后才能进步。

要得到你想要的某样东西,最可靠的办法是让你自己配得上它。

你们必须掌握许多知识,让他们在你们的头脑中形成一个思维框架,在随后的日子里能自动的运用它们。

只有一群可靠的人,他们彼此之间有正确地信任。

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