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你是否寻找过最好的学习?学习,又是否有「最好」的方法呢?开智作者李亮告诉你,最好的学习方法,是不存在的,为什么?无法找到最优,又应该怎么学习呢?阅读下文,寻找答案~
 
作者丨李亮
 
一日,和友人聊天,我询问他最近的学习进展:
 
「你上次说的学习编程,现在怎么样啦?」
 
「嗯……那个不着急,我在寻找最好的学习方法」
 
「啊?」
 
「就是我只要找到最好的学习方法,无论学什么都很快的,这样比较高效」
 
看到这个回复,我突然有点明白,他为何经常在朋友圈号称要学习很多东西,但却始终无法有任何成效。
 
其实,这位朋友犯了一个非常大的错误,他本就不应该去寻找什么所谓的「最好学习方法」这回事。为什么呢?
 
人类自身的局限
 
人类受限于自身,许多事情无法解决。
 
举个例子,假设你有一个如图所示的密码锁,你忘记了密码,在不破坏锁的情况下,如何打开呢?一个十分有效的「笨办法」是穷举——也就是一个个去试。
 
从 001 开始,一直试到 999,总能找出那个被遗忘的正确密码,锁也就相应打开了,于是你擦擦满头的汗,揉了揉有点酸疼的指尖,感慨自己多么机智。
 
但你是否想过,如果是密码是 4 位呢,你试验的时间理论上需要乘以 10,而如果密码是 5 位甚至更多呢?如果不仅仅有数字,而是像键盘一样有 26 个字母,字母区分大小写以及有种种符号呢?
 
这就是密码学里面的一个基础理论,通过添加密码位数和每一位的可选项,让「一个个去尝试」这种破解密码的方式变得不那么容易。
 
以现代计算机的性能,破解这种加密方式对计算机来说已经算不得什么,但对于人类来说,复杂程度一高,穷举这个方法基本上就等同于作废,最终也只能是请个开锁师傅,破坏了事。
 
这个例子中,人类因为在体力、精力、耐心等等方面的局限,导致没有办法像计算机那样「穷举」,而人类自身的局限,也远不止这些,其中比较重要的,是思维层面的局限。
 
认知科学家斯坦诺维奇(Keith E.Stanovich)认为,人类仅仅依靠智商是不够处理现实世界中的事物的,所以会犯下很多看起来「很傻」的举动。
 
比如他在《超越智商》中提到,一位数学家在毫无利好消息的情况下,大量买入持续下跌的股票,最终输掉所有积蓄。
 
斯坦诺维奇认为,这是因为这些人虽然有比较高的智商(按照常理来说,一位数学家的智商是会超越平均数的),但他们的「理性」是不够的。
 
而心理与经济学家西蒙(Herbert A. Simon)也指出,即便是那些有理性的人,他们的理性也是「有限理性」(bounded rationality)。
 
 
赫伯特·西蒙
图片来源:百度百科
 
也就是说,在现实世界中,人类自己所能掌握的信息、知识和能力有限,能够考虑的方案也很有限,所作出的判断、决策也仅仅是基于自己知道的那一点点东西而已。越是博学的人,越是觉得自己的无知,就是这个道理。
 
看到这里,你大概已经明白,我的那位朋友他犯的错误,就是他即便最终找到了「最好」,但这个「最好」本身就是基于自身局限得出的判断,自然也就不太可能是真正的「最好学习方法」了。
 
最好的学习方法?不存在的
 
不仅是寻找过程,其实「最好的学习方法」这个说法本身也有问题。
 
寻找「最好」是人类天性,因为「最好」意味着可以用最小的时间、精力、成本来达成目标或者获得比较大的收益。
 
在学习中,我那位朋友寻找「最好的学习方法」也是为了可以缩短学习时间,降低学习成本。但这种寻找需要一个前提——那就是这个「最好」是存在的。
 
大师中的大师马奇(James G. March)在《经验的疆界》中指出,学习在三个层面同时发生:
 
第一是学习做什么:寻找好的(或者最好的)技术、战略或合作伙伴等等;第二个是学习如何做:精炼并改进在某技术、战略或合作伙伴上的胜任力;第三个是学习期盼什么:调整绩效目标。
詹姆斯·马奇
图片来源:百度百科
 
此处马奇说的是组织如何学习,但是应用到个人学习也是同理。
 
第一是学习做什么:寻找能够达成你目标的技能、知识等;
 
第二是学习如何做:通过什么样的方式学习才能更好掌握;
 
第三是学习期盼什么:学习过程中你会发现原有的学习目的可能产生变化,要树立新的目标。
 
但马奇指出,同时追求这三个目标是不现实的,因为「在学习选择较好技术的同时,还要学习如何让这项技术发挥作用、如何调整对这项技术的期望值,三个层面的适应相互干扰。」
 
还是拿那位朋友来分析,他要学习编程,首先会去寻找什么样的编程语言是最好的;然后他会去寻找学习这门语言的最好的教程、老师或者方法是什么,此时会发现,最好的那个老师讲的语言并非最好。
 
等好不容易确定了学什么和怎么学之后,在学习的过程中,他发现原本的认知发生了变化,产生了新的评判标准或者学习目标,又需要再次寻找。这样,永远没有一个三方「最好」的选择。
 
所以说,学习在这三个层面上同步进行,不仅寻找「最好」的过程有问题,连「最好的学习方法」本身也是不断变化的。
 
无法找到最优,那么应该如何学习呢?
 
回答这个问题,我们不妨换一个思路,从另一个角度来看待这件事情——企业的招聘条件。当你搜索一家公司的招聘说明的时候,会发现在给出的要求中通常有这样一条:有 X 年相关工作经验。
 
人类所学习的知识,一部分是可以通过文字、图表、音视频等等呈现出来的「形式知识」(formal knowledge),另一种是无法言喻的「暗默知识」(tacit knowledge)——它是植根于个体经验的个人知识,涉及个人信念、视角及价值体系等无形要素」。
 
企业招聘有相关经验的职业人士,除了因为他们「老马识途」,可以解决企业具体的问题,我想,一大部分原因,在于这些人有更多的「暗默知识」吧。
 
因为这些知识的存在,他们不仅可以有效地完成具体的任务,更能传递出一些相应的价值体系和不同的视角。
 
暗默知识这个概念最早可以追溯到 1958 年。当时,英国哲学家波兰尼(Michael Polanyi)在其著作《个人知识》(Personal Knowledge)中首次提出了这个概念,之后大量学者对此作了相关研究和拓展,比如知识管理学家野中郁次郎(Ikujiro Nonaka)认为:
 
知识是一种创造力量,它不仅存在于一个人的身上,也存在于通过各种相互作用与他人共享情境的、动态的「场」之中。
 
也就是说,形式知识可以管理,但暗默知识难以管理,它更多依赖创造者所处的「场」来生成。
 
简单来说,这指的是你要学习的东西将要在哪种情境中应用,你就应该在哪种情境中学习,这样,你可以掌握大量难以用言语表达的「暗默知识」。
 
所以,假设我那位朋友放弃寻找「最好的学习方法」,而是直接开始学习编程的话,那么我会推荐他在 GitHub 中学习——因为那里有程序员的「场」。
 
小结
 
活到老,学到老,学习是一件终身的事情。人生起伏转折颇多,只有一些比较合乎当下的学习原则,并没有什么「最好的学习方法」。
 
寻求「最好」,本质上不过是想给自己的偷懒找借口罢了。放弃寻找最好,安心进入具体的「场」中去学习,才是你我应该做的事情。
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