我刚刚读完一本丹尼尔·威廉厄姆（Daniel Willingham）的着作，这是我读过的关于学习科学最好的书之一。
威廉厄姆是一位认知科学家，毕业于哈佛大学，他写了许多关于如何更好地学习和教学的着作和文章。
在我看来，这本书的书名——《为什么学生不喜欢上学？》——起得有一些不好，因为这本书其实并不是关于厌学的学生的，而是分别讲解不同的学习的原则。我想简单地讨论一下每条原则，及其对如何更好地学习的启示。
注：这本书一共列出了九条原则，但其中两条是和教学有关的，因此这里就省略了。
一、事实性知识先于技能
严谨的研究表明，拥有更多背景知识意味着我们可以读得更快、理解得更多，日后记住的也更多。这意味着知识是指数增长的，过去的知识量是决定学习新知快慢的重要因素。

二、记忆是思考的遗留物
你会记得思考过的内容。不论你学习时思绪在哪些内容上停留，那都将是最终留在你头脑里的一部分。如果你在学习时不经意间思考的都是不重要的方面，那最终记住的有用的东西也不会太多。
有趣的是，这条原则在语言学习上也有启示。“听上去像”的方法之所以对记单词有效，就是因为它迫使你更仔细地思考一个词如何发音。必须为发音想出一个图像，迫使你花几秒钟思考这个词的发音究竟像什么。

三、我们根据已有的知识了解新事物
抽象的科目，例如数学、物理、金融和法律，通常很难学。原因在于我们是通过它们与其他已知事物的联系来学习的。威廉厄姆在此建议用大量的实例为特定的抽象概念提供具体的基础，然后再学习下一个概念。
偶尔，当我建议学生用比喻或类比的方法学习一门科目时，他们一脸茫然。我承认这个技巧有难度，但我认为难点部分源于它会指出你没有真正理解一个概念。如果你理解了一个概念却没法用一个例子或类比表达，你就根本没有真正理解。

四、精通源自练习
掌握技能的唯一方法就是练习。而且需要反复练习一些基本功，才能成功掌握更复杂的技能。
数学是一个很好的例子：你可能在概念上理解了微积分，但如果代数掌握得不熟练，解一道简单的题目可能就要花上几个小时。而不假思索地解决代数问题的唯一方法就是练习很多题目。
威廉厄姆还提出另一种代替重复练习的方法，听上去相当无趣：学一门更难的科目，它会用到早先学习的内容。一项研究表明，代数课结束后，学生的代数技能表现出预料之中的迅速退步。哪些人没有退步呢？那些学了微积分的。

五、新手和专家在学习中的认知过程完全不同
学习一门学科和在一门学科内创造知识的理想方法也不一样。学习微积分和发明微积分，二者几乎没有相似之处。因此，如果你无法像牛顿那样学习微积分也不要担心，因为你不需要。

六、人们在学习上的共性多于差异
对于一个特定学科，学霸的学习方法也适合学渣，只是消耗的时间会不同。

七、智力可以通过持久的努力而改变
智力部分由基因决定，部分受后天环境影响。
现在人们的共识已经转向认为智力更多取决于后天培养，而不是天生的。一个最重要的证据是弗林效应，即观察到人们在过去一个世纪中变得越来越聪明（而且效果过于明显，不可能是自然选择的结果）。基因或许在智力中扮演重要角色，但主要是通过环境起作用的，而不是独立于环境。
如果你再看一遍我列出的第一条原则，则不会对此感到惊讶。知识指数增长意味着最开始一点小小的优势可以迅速扩大。如果幼儿园阶段基因让你在数学上有5%的领先优势，你和其他孩子之间可能看不出太大差别。但这点小小的领先优势经过三十年的扩展，产生的差异或许就是有人拿到了物理学博士学位，而有人高中就止步不前了。
从人口的角度看，这两个人的差距也许可以用基因的差异来“解释”。但基因仅创造了一点点领先。持续的努力也可以帮你在一个领域引发自己的指数型学习增长。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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不识庐山真面目，只缘身在此山中。

聚聚大佬，有木有电子档的呢？

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图真的不错，内容很赞。

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