在正式开始今天文章的主题之前，先讲一个最近看到的故事。

美国肯塔基州有一家工厂等着组装零件开工，飞行员马特 · 布朗从得克萨斯州的哈林根出发，连夜开着双引擎塞斯纳飞机去送货。

飞行了一段距离后，他突然发现右引擎的油压开始下降，之后的一段时间里，马特经历了这些事情：

第一时间降低了飞行高度；

思考了一些问题：如果油压过低，需要关闭引擎，这样还能飞多远？关闭引擎后会怎样？飞机右侧失去升力会不会坠机......;

回忆塞斯纳401机型的损伤容限：载重超过多少，只能迫降，实际上他所载的物品较轻，没有超限。

随后他进行了这些操作：

关闭右引擎；

将螺旋桨桨叶调至与气流平行的位置以减少阻力；

增加左侧动力；

把机舵扳到反方向飞行。

这样勉强飞行了大约10英里后，他朝左转了一个大弯，最终安全降落。

没有做过飞行员的我们，看马特的这波操作，会觉得他一定是位专业技能过硬且经验丰富的老手，实际情况是：马特遇到这次意外的时候，刚做飞行员不久。

帮助马特转危为安的，除了过硬的专业技能，还有扎实的理论知识以及遇到意外状况时，能准确调用理论知识用于实践的能力。

马特的案例里，包含了今天文章的主题：

学习的最终目的是什么？

一次有效的学习过程应该是怎样的？

先给出第一个问题的答案：学习的最终目的在于「应用」。

基础教育阶段，学习最主要的应用场景是考试，到了大学以上阶段，学习的应用场景除了考试，还有与职场接驳的一些实践活动。

对于职场人士来说，学习的应用场景变得更直接：学到的新技能直接用于工作，学习的目的也很直接：帮助我们提升竞争力。

还有一些人，可能不需要应试，也不需要提升职场竞争力，学习对他们来说也有好处，比如接触新领域顺便培养出了新爱好、看看新闻刷个抖音还可以增加谈资、拉近和别人的距离......这些，都可以让我们的生活变得更好。

所以，学习的最终目的在于应用，更准确地说是：运用所学解决现实中遇到的问题，让自己生活的越来越好。

接下来，是今天文章的核心部分，也就是上面的第二个问题：一次有效的学习过程应该是怎样的？

关于这个问题，认知科学、认知心理学两大领域已经有了一些经过时间考验（10年以上）的科研成果，算得上是权威的、立得住脚的理论支持体系。

我想通过今天的文章，把它们分享给大家，希望能够对正在因为各种原因学习的你、就学习这件事提供一些不一样的思考角度（理论来源会标注在文末）。

我们应该能达成这样一个共识，从理论知识到实践应用，正常情况下会经历三个步骤：

学习（Input）

记忆（Process）

调取记忆内容并应用（Output）

如果你认同这个过程，可以接着看下面的内容，如果不能认同，接下来的所有内容可能会浪费你宝贵的时间和精力。

先来看第一个步骤：学习。

我们的大脑里有大约1000亿个神经元，你可以把它们想象成一个神经元就是一个小圆点，我们的大脑里有数以亿计的这样的圆点。

我们每接触一个新的信息，就激活了其中一个圆点（神经元），所以，从认知科学的角度来看，学习的本质，其实就是创建神经元之间的联结。

我们需要不断地学习新知识来尽可能多的激活大脑里的神经元、使它们之间创建更多联结、最终在大脑里形成一个知识网络。

神经元的联结遵循一个规律，即：容易形成联结的，都是位置邻近的神经元，相距较远的两个神经元很难直接联结在一起。

基于神经元的联结规律，不难推导出这样一个学习知识的重要规律：让「新知」与「已知」相连的学习方式，才是更有效的。

「已知」相当于我们大脑里已经被激活的圆点，「新知」相当于与这些圆点相邻的其他圆点。

所以，基于认知科学的理论，有效的学习需要具备两个条件：

要学习某个领域的知识，你得先有一些关于这个领域的已知的知识；

新的知识与这些已知的知识属于同领域（相邻的神经元更容易被激活）。

比如：

你得先知道虾长什么样子、去哪里能买到它（已知），学习虾的三种烹饪方式（新知）才能与虾的长相形成一个有效的联结；

你得先知道PS、CDR、CAD、3DS MAX、VRay分别主打哪些使用场景，学室内设计的时候，才能快速与适合的软件建立正确的联结；

你得先有编程的基础知识，才能在学习如何修复一个Bug（程序漏洞）的时候，与那些基础知识形成有效的联结，最终解决实际问题；

......

所以，有效的学习，不是抓住什么学什么，它一定是建立在你已有的知识的基础之上的。

在这里做一个延伸：当一个领域对应的神经元被激活的差不多了（这时候你已经成为这个领域的专家级人物了），再扩展到别的领域，这样相当于重新激活大脑里另一片区域的神经元。

那些博学的人，不过是比普通人拥有更多已被激活的神经元区域，所以，每当学习感到痛苦的时候，不妨问自己这三个问题：

我想激活1000亿分之几的神经元？

我愿意在这上面花费多少时间和心力？

激活它们对我有什么意义？

接下来是第二个步骤：记忆。

记忆也有一套需要遵循的规律，认知科学领域的研究成果显示：大脑通过「结构」来储存信息。

如果我们遵循大脑储存信息的规律，就能记住更多的信息，怎么把看似杂乱无章的信息变成大脑容易记忆的有结构的信息，我在之前的文章里有写过，如果你不想费神点开看，这里再简单提一下。

把毫无规律的信息变成大脑喜欢记忆的有规律信息，这个过程在领域内有一个专业术语，叫做「组块」。

如何组块？举个例子。

假设我们需要记住这个数字：19790118，如果我们直接记它，8位数需要占用8个信息单位。

如果我来记，我会把它拆成1979和0118，它只占用2个信息单位，极大地节省了记忆空间。

当然，拆解方法多种多样，遵循的原则有两个：

拆解后的信息对你是有意义的，或是你觉得有规律的、方便记忆的；

拆解后的信息单位不超过5个。

这是因为我们在记忆信息的初始阶段，大脑同时处理信息的极限是4±1个信息单位，如果超过处理极限，会影响记忆效果。

关于记忆，组块的技巧非常重要，它能帮助我们记住尽可能多的信息，然而，还有一点也非常重要：记忆是不可靠的。

相关领域的研究结果显示：我们的记忆是会出错的，不论它对你来说有多珍贵、你觉得自己记得有多准确。

导致这个结果的原因很多，其中包括：

他人有目的的暗示；

自己经过生动想象的虚构事件；

周围其他事件的干扰；

别人的记忆感染了你，形成不准确的「从众记忆」；

......

这一点对于学习知识、应用知识来说极为不利，但我们必须知晓人类记忆的局限性，才能有意识地想办法在多记的同时，尽可能记的准确。

越能准确记忆信息，在应用层面上越有利。如何学以致用，就是接下来要讲的第三个步骤：从记忆中提取信息应用于生活。

你一定有过这样的感受：

知道自己看过某个信息，可是要用的时候却怎么也想不起来；

以为某个信息自己没看过，查找后发现，其实以前就学过了；

原本自己以为已经学会的东西，用的时候才发现其实没有掌握。

对信息掌握不牢靠会出现前两种情况，误把熟悉当学懂，会出现第三种情况，这些都是我们平时在学习的时候最常遇到的状况。

前面说过，学习的最终目的是应用，不管是为了通过考试还是解决实际问题，它都需要我们在要用这个知识的时候，能够从记忆里准确的调取出来，如果不能，前面两个步骤：学习、记忆，其实是在浪费时间。

为了达到快速准确调取所记信息的目的、减少理论用于实际时的障碍，这里有一些经认知科学、认知心理学领域内大范围认可的方法，分享给大家：

间隔测试，让信息记得更牢。

一个信息，越容易想起，就越不容易被记牢，这是因为：容易想起的信息，没有经过大脑的深度加工，大脑会觉得它对我们没多大用处，虽然短时间内能被快速想起，但时间一长，就会被遗忘。

基于这个理论，想要让一个信息记得更牢靠，就必须让它经过大脑的深度加工，让大脑知道它对我们很重要。

间隔测试就是深度加工的一种方式（其他方式见后文），间隔测试的具体做法是：在学习完一个知识后，短时间内不要去重复看它，经过一段时间后，再去回想它。

间隔时长可以依据自己的情况而定，但间隔最好遵循一定的规律，比如每周或每十天回想一次。

穿插式练习，让信息记得更久。

它其实是间隔测试的变形，在回想的时候，穿插不同领域（学科）的知识，可以让信息记得更久。

比如：周一晚上做自测的时候，把数学和英语的内容穿插安排在一起，周二晚上安排语文和生物，以此类推。当完成所有学科的自测循环，实际上也顺便做了间隔测试。

多样化练习，活学活用。

多样化练习的核心概念是：把一个情境下学到的东西，灵活运用到其他情境下。它需要我们总结、提炼出一套适用于各种情境的规律，对知识的掌握程度、自身的归纳能力要求很高。

比如：记忆化学元素周期表的时候，发现了某个很适合自己的记忆方式（当然，任何记忆方式都基于「组块」），于是把它用来记忆英文单词、法律条款、医学术语......

深度加工

深度加工的方法，除了上面提过的间隔测试，还可以这样做：

理解信息本身；

延伸某个信息；

通过相邻的信息来促进理解某个信息；

用自己的话复述某个信息的核心内容；

在生活中找到使用某个信息的场景，让理论知识落地。

从学习理论知识到实践应用，完整的过程包括：

学习（Input）

记忆（Process）

调取记忆内容并应用（Output）

通过「精学一个领域的知识」+「广泛、粗浅涉猎不同领域」，来激活大脑里更多的神经元区域、帮助我们最终形成知识网络；

通过「组块」的记忆方式，更多、更准确的记忆信息，但同时别忘了：记忆是会骗人的；

通过间隔测试、穿插式练习、多样化练习、深度加工等方式，帮助我们在需要调用所学知识的时候，能够更快更准确。

经过以上这么一个复杂的过程，才算得上一次有效的学习，所以，别迷信那些「轻松学习、快乐成长」的民间土方。

还记得文章开头那个故事的主人公马特吗？如果他的飞机驾驶技术是通过「轻松学习、快乐成长」得到的，他还能在遇到那次意外的时候化险为夷吗？大概率不会。

学习本身就是一件反人性的事情，因为它违背大脑贪图安逸的倾向，所以注定不会轻松，而成长的过程，本来就伴随痛苦。

即便如此，「学习」这件事也不该停在离开学校那年，终身学习、终身成长，对每个成年人来说，都是痛苦但值得的事。

参考来源：

1.《认知天性》    彼得 · C. 布朗

                        亨利 · L. 罗迪格三世           著

                        马克 · A. 麦克丹尼尔 

2.「智识营2.0」   Lachel