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厉害!学霸们都是这样学习的

  发现身边那些学习好、后来发展得也很好的同学,几乎都有一个共性,就是特别善于思考

  成绩好不是因为死读书,而是学得很“活”。如果考试题目难度不大,大家成绩也不会有太大差别。但只要有一两道特别难的附加题,或者是竞赛水平的考试,差距立马就能体现出来。同一个班的孩子,每天上同样的课,做同样的作业,为什么考试成绩有高下之分,知识掌握程度有强弱差

  原因是虽然孩子们接收到的知识是相同的,但怎么筛选,怎么加工,每个人拿到知识后做什么事,产生的价值是不一样的。就像同样的食材,不同的厨师能做出不同品质的菜肴一样,谁能对知识做更优质的加工,将成为决定胜负的关键因素。

  不少孩子平时只习惯于做“一次性思考”,这其实不算真正的思考,只是接收了老师教授的知识,然后把它一次又一次地套用到作业、测试题目中,并没有停下来对学过的知识进行真正的整理和思考。这在题型没有变化,难度没有加大的考试中是行得通的。但只要遇到难题,遇到那些无法立即明白的问题、任务、现象,需要发挥思考能力去寻找甚至创造答案的情况时,长期缺乏思维训练的孩子就会很吃亏。而那些善于思考的孩子,他们在平时的学习中不仅仅满足于接收老师传授的知识,完成并且做对老师布置的作业,还在听课和练习中养成了不断思考,提出新的问题,积极寻找答案的习惯。知识在他们的思考中已经进行了发酵,经过了自己的解释和理解,成为了他们的一部分,所以无论考试如何变换题型,考法,他们也能运用自如。

  用两幅图形象的说明一下。有些学生大脑里的知识存储就像下图左,零散而混乱。而有些就像下图右一样,清晰而有条理。思考能力强的孩子善于对知识进行分类整理,分析联想,并和脑海里的旧知识产生关联和类比,自然加深了记忆和理解。和我们在一个收纳整齐的家里找东西会很顺手类似,当需要把这些知识“调用”出来,比如考试或者运用这些知识来解决问题时,同样也非常得心应手。

  思考,让我们在知识的海洋里更从容

  现在是一个信息爆炸的时代,不是缺乏知识,而是知识太多。《知识大迁移》中提到,过去的知识总量比较少,人和知识之间是一种占有关系,占得越多能力越强。但是现在不行了,人类的知识总量已经达到任何一个人,用任何一种方式都没办法完全占有的程度,哪怕只是一个门类的知识

  作者还打了个很形象的比方:过去水很少,而自己这个桶蛮大,往空桶里装水,当然是装得越多越好。可现在的水多得像大海,即使你装了满满一桶也不起什么作用,所以你必须得学会游泳,能直接往水里跳就好了。

  我们的学习方式必须要发生变化,比起积累细节的知识点,我们更需要宽广、多维的知识脉络,需要快而准地获取有效信息的能力,而不是被动地把接收到的信息都设法倒进自己的桶里,被信息牵着鼻子走。

  良好的思考能力能让孩子迅速判断出什么信息是有用的,什么是重点,什么是关键,哪些需要牢记,哪些只需了解,要用的时候在网上搜搜就可以找到。就像爱因斯坦觉得他并不需要记住音速是多少一样。思考,让我们在知识的海洋里更从容。

  思考,让我们对人工智能还保有些胜算

  以色列天才历史学家尤瓦尔·赫拉利在 2017 年年初出版了《未来简史:从智人到神人》,这本书长据《纽约时报》畅销书榜,书中谈到“当以大数据、人工智能为代表的科学技术发展的日益成熟,人类将面临着从进化到智人以来最大的一次改变,绝大部分人将沦为‘无价值的群体’,只有少部分人能进化成特质发生改变的 ‘神人’。”

  这种说法听上去还有点危言耸听,或者在情感上很难被认可。 但下面这点应该是没有太多质疑的。那就是关于人工智能的新闻会越来越多,一个又一个曾经只有人类能够胜任的领域,会接二连三的失手,在和人工智能的较量中败下阵来。

  在学习知识,以及根据固定知识进行例行工作这方面,人类是没法和人工智能相抗衡的。要避免成为“无价值的群体”,必须得具备强大的思考能力。现有的知识更适用于解释过去和当下,而思考能力能让我们更好的应对不确定的未来。去探索未知,发明创新,做那些从无到有,从0到1的事情。这是我们在面对强大的人工智能时还能保有的一点胜算。

  不同时代对人才的定义,影响着我们对孩子的培养方向。古时“两耳不闻窗外事,一心只读圣贤书”;我们这一代需要大量的工程人才,所以“学好数理化,走遍天下都不怕”;而我们孩子这代,信息爆炸,人工智能蓬勃发展,学会思考,才能不被时代所淘汰。

  那怎么才能学会思考呢?这么抽象的东西能教、能学吗?

  思维的传授并不轻松,和语文、数学那些划分清晰、有明确知识点的学科不一样,思维教授很大的难度在于它的定义不够明确,也很难被感知,很难具体地融入日常教学中。所以长久以来,几乎整个教育界都在寻求一种合适的方法,让老师在教学中不仅能给孩子展现问题的解决方法,还能给他们呈现正确的思考过程;同时也让孩子能方便地把自己的思考过程呈现表达出来,让老师能观察并且帮助孩子提高思考能力。

  这个问题终于在上世纪80年代末得到了很好的解答。

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