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學習力革命 版權信息
- ISBN：9787573917034
- 條形碼：9787573917034 ; 978-7-5739-1703-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
學習力革命 本書特色
清華大學學習科學實驗室創始人30年教研成果，讓孩子跑贏AI的前沿學習方法
宋少衛30年深耕中小學學習研究與教學，累積30000 小時學習咨詢，1000 個家庭教育咨詢案例。
擁有人工智能 神經科學雙學科背景，創立清華大學學習科學實驗室，利用眼動儀與筆跡追蹤設備、腦機接口設備，跟蹤研究106名清華大學學生，揭示了人腦學習的底層邏輯。
shou次將人工智能思維引入基礎教育，總結出“積極學習系統”理論。
人大附、清華附等百所名校都在用的學習模型，深度學習，快速掌握，全面提高。助力教師、家長、學生精-準定位學習問題、改變學習狀態、提升學習能力
及格邊緣的孩子：識別系統上的漏洞，實現迎頭趕上
遭遇學習瓶頸的孩子：突破學習能力天花板，沖擊重點學校
成績靠前的孩子：保持穩定狀態，成功進入頭部學校
偏科的孩子：打破舊的學習模式，建立全新的學習程序
厭學的孩子：革新自我對話，重燃學習動力
5大模塊 全科錯誤題目解析 學習治療案例，學習治療師培訓入門書
湛廬文化出品
學習力革命 內容簡介
在這個信息爆炸、技術革新的AI時代，孩子們的學習挑戰愈發嚴峻。注意力渙散、記憶力不足、邏輯推理能力弱、情緒管理困難以及缺乏學習動力等問題，讓孩子們在學習的道路上步履蹣跚。傳統教育模式下的"題海戰術"不僅未能有效解決問題，反而可能加重了孩子們的學習負擔，讓他們在枯燥的重復中失去了學習的樂趣。
然而，學習本應是一個精-準、高效、快樂的過程。就像AI系統通過算法優化性能一樣，我們的大腦也擁有一套智能系統，能夠處理信息、進行邏輯推理和程序編制。這啟發我們，完全可以借鑒AI的思維模式，通過"編程"來優化我們的學習系統。
本書作者宋少衛深耕中小學學習研究與教學30年，首次將人工智能思維引入基礎教育。宋少衛的團隊跟蹤研究了106名清華大學學生的學習過程，發現他們的學習系統存在共性特征，同時，宋老師在學習咨詢領域累積了3萬多小時的實踐經驗，在對數千案例細致分析后，提出了"積極學習系統"這一創新解決方案。該系統由五大模塊構成：識別驅動、語義解析、邏輯加工、價值決策和程序定制。
識別驅動：通過感官訓練和注意力提升，確保信息的準確接收與輸出。
語義解析：構建知識庫，實現知識的快速理解和長期記憶。
邏輯加工：培養邏輯思維，提高解題能力和創新思維。
價值決策：引導孩子認識自我價值，激發內在動機，調整情緒，找到學習的意義。
程序定制：根據每個孩子的特點和需求，設計個性化的學習計劃，提升學習效率。
這五大模塊的綜合運用，能夠幫助家長和老師以學習系統為思維框架，提高自己對學習規律的認知。面對孩子和學生出現的各種具體問題，也能夠精-準識別本質原因，見招拆招，有效降低自己的焦慮心態，更加積極、樂觀地引導孩子的學習和成長。
學習力革命 目錄
前言AI 時代的學習力革命
引言學習系統，打開大腦學習的“黑箱”
原來馬虎還分類型
為什么清華大學的學生很少馬虎
學習系統就是大腦的算法
理想的學習系統是什么樣的
學渣變學霸的“五大裝備”
第1章識別驅動：審題計算不出錯，考試零失誤
視覺與學習成績的隱秘關系
被精細動作能力不足耽誤的孩子
隱蔽的注意力問題，拖累孩子的學習
學霸避免出錯的神招1：校驗
學霸避免出錯的神招2：預警
第2 章語義解析：構建完整知識圖譜，理解準確
3 個原因，導致理解出錯
6 個策略，秒懂知識點
建立知識庫，學會深度理解
記憶訓練，把知識記得更牢
第3 章邏輯加工：要攻克難題，先提升邏輯力
這個思維陷阱常讓孩子的邏輯“掉線”
這些錯誤都是因為邏輯加工存在漏洞
解題沒思路是因為不會搭建邏輯通道
3 個技巧，搭建順暢的邏輯通道
第4 章價值決策：厭學還是樂學？算法說了算
人的價值決策是如何形成的
價值決策是如何影響學習的
渡過情緒關：像AI 一樣接納錯誤
闖過意義關：用AI 參數法激發學習的動力
超越方法關：跟AI 學習找到解決問題的路徑
第5 章程序定制：學習要高效，你需要更多的解題程序
喚醒你的程序天性
升級程序，為生活提速
程序定制，學霸的提效神器
巧用程序思維破解心理問題
后記
展開全部
學習力革命 相關資料
學習科學是關于人類學習規律的前沿研究領域。少衛運用AI思維深入挖掘學習的底層邏輯，創造性地提出積極學習系統模型。這是我國本土學者在該領域的原創理論，獨樹一幟，富于洞見。相信對于從事教育與學習的研究者會有重要啟發。兒童啟蒙教育品牌常青藤爸爸創始人、CEO兒童科普作家、微信公眾號“憨爸在美國”創始人 我在養育孩子的過程中體會zui深的是：隨便打開一本書，或者上網查一查，就可以找到海量的教育經驗，但真正有效的似乎并不多，因為其中有很大一部分都存在“錯誤歸因”。而宋少衛老師通過科技手段解決了這個問題，他利用眼動追蹤和筆記追蹤檢測了學習高手們的微動作，再配合上深度訪談、試卷分析，高度還原了他們的思維過程，找到了真正有效的技術動作。相信可以幫你家孩子更高效地學習。——李正雷學習系統，
打開大腦學習的“黑箱”
人們對學習常常抱有一些似是而非的觀念，例如以下觀念：
學習就是記憶知識，想成績好肯定要花大量時間來背誦知識，因此找到一個能提高記憶力的方法非常重要。
勤奮是學習的不二法門，不埋頭苦學哪有好成績？
學習高手都是天生智力超群的人，學習不好往往是因為缺乏天賦。
只要方法好，誰都能成為學習高手。因此，平時要搜羅各種“學習絕招”。
…………
如果你也有類似的想法，在閱讀本書之前，請做好心理準備，因為你所抱有的固有觀念或許將受到挑戰，甚至被顛覆。我將用一種全新的視角——AI 思維來重新審視學習，為你揭示不一樣的學習真相。
下面，我通過一個例子進行簡要的說明。
曾經有個被家長“騙”到我這里做學習治療的孩子讓我印象深刻。孩子上了一天的課，睡眼惺忪，非常疲憊，有一搭沒一搭地回應著我。我看到他對咨詢沒有興趣，只想趕緊回家補覺，便翻開他的數學試卷，希望能找到一個引起他興趣的話題。我掃了一眼數學試卷，發現有兩道題目明顯是因為馬虎而錯的。
我微笑著提議：“我看你也有點累了，我們今天就只解決一個小問題吧。”
“什么問題？”
“馬虎。你平時容易馬虎嗎？你覺得馬虎是怎么造成的呢？有幾種類型？”
“馬虎就是沒認真唄。它有幾種類型？看錯題的馬虎，做錯題的馬虎？要分類的話，不就是這兩類么。”他心不在焉地說。
學習系統，
打開大腦學習的“黑箱”
人們對學習常常抱有一些似是而非的觀念，例如以下觀念：
學習就是記憶知識，想成績好肯定要花大量時間來背誦知識，因此找到一個能提高記憶力的方法非常重要。 勤奮是學習的不二法門，不埋頭苦學哪有好成績？ 學習高手都是天生智力超群的人，學習不好往往是因為缺乏天賦。 只要方法好，誰都能成為學習高手。因此，平時要搜羅各種“學習絕招”。…………
如果你也有類似的想法，在閱讀本書之前，請做好心理準備，因為你所抱有的固有觀念或許將受到挑戰，甚至被顛覆。我將用一種全新的視角——AI 思維來重新審視學習，為你揭示不一樣的學習真相。
下面，我通過一個例子進行簡要的說明。
曾經有個被家長“騙”到我這里做學習治療的孩子讓我印象深刻。孩子上了一天的課，睡眼惺忪，非常疲憊，有一搭沒一搭地回應著我。我看到他對咨詢沒有興趣，只想趕緊回家補覺，便翻開他的數學試卷，希望能找到一個引起他興趣的話題。我掃了一眼數學試卷，發現有兩道題目明顯是因為馬虎而錯的。
我微笑著提議：“我看你也有點累了，我們今天就只解決一個小問題吧。”
“什么問題？”
“馬虎。你平時容易馬虎嗎？你覺得馬虎是怎么造成的呢？有幾種類型？”
“馬虎就是沒認真唄。它有幾種類型？看錯題的馬虎，做錯題的馬虎？要分類的話，不就是這兩類么。”他心不在焉地說。
“馬虎其實可以分為好幾類，有些是你在輸入或輸出信息時犯錯了，有些是你在邏輯加工時出錯了。這就和在游戲里打怪獸一樣，對付不同的怪獸要用不同的武器，解決不同類型的馬虎也要用不同的方法。”說到這里，我發現他的眼睛亮了起來。
如果你曾經編寫過程序，你大概對bug 這個詞并不陌生。在編程語境中，bug 指阻礙軟件正常運行的錯誤或缺陷。不過，在開發者開發軟件的過程中，bug 還是一位不可或缺的“助手”。因為只有解決一個接一個的bug，開發者才能掌握軟件開發的真諦。
類似地，每個人的學習過程宛如一個由先天基因和后天教育共同編寫的復雜程序。深入分析這個復雜程序運行中出現的bug，同樣有助于我們解密人類的學習密碼。我正是通過研究學生學習時一個極為常見的bug——馬虎，逐步揭開了學習系統的神秘面紗。要知道，我們常常說的馬虎，看似簡單，其實是個復雜的問題。
原來馬虎還分類型
馬虎好像是一個萬能筐，說不清原因的錯誤都可以往里裝？绰┝耸邱R虎，看錯了是馬虎，寫錯了、算錯了還是馬虎……
然而，這并不能解決問題。有不少孩子明明知道自己容易馬虎，卻屢犯不改。是他們真的不想改嗎？這還真不怪孩子，實在是從來沒有人告訴他們馬虎是怎么回事，該用什么方法避免。
馬虎到底是怎么回事？在探究人類學習奧秘的過程中，我發現并歸納總結了以下四種馬虎的類型。
信息識別與信息輸出偏差型馬虎
我們經常發現，有些孩子在識別信息或輸出信息時，由于對信息的把握不夠精準或不夠標準，常出現一些低級錯誤。這種錯誤通常表現為漏看或錯看題目信息、基礎計算失誤、書寫不規范等問題。例如，把“ ”誤看成“-”，把“f ”寫得像“t”，將“平均每組”誤解為“平均每人”等。這種類型的馬虎就是信息識別與信息輸出偏差型馬虎。
常犯這類馬虎的孩子，往往學習注意力不集中，做事毛毛躁躁、丟三落四。人們常常認為，孩子之所以犯這類馬虎是由于學習態度不認真或不端正，但實際情況可能更加復雜。它不僅與孩子的注意力發展水平有關，還可能與感覺統合或精細動作能力相關。
例如，小雅在做數學練習題時出現了錯誤。當她解答第二題“8 ÷ 2.5”時，誤把題號“2.”當成了被除數的一部分，計算了“2.8 ÷ 2.5”。這明顯是小雅在信息識別環節出現了問題，當時的題目為：
2.5 ÷ 0.5= 2. 8 ÷ 2.5= 1.6 ÷ 0.4= 4. 12.4 ÷ 0.3=再如文強，他在書寫時經常丟字符。他本想在作文里使用“好像”一詞寫比喻句“好像一幅美麗的畫卷”，結果卻寫成了“好一幅美麗的畫卷”；在進行拖式計算時，他可能會把“3π”這樣的數抄成“3”，丟了“π”。顯然，文強在信息輸出時犯了馬虎。
邏輯加工偏差型馬虎
孩子在解題時，也可能對信息進行了錯誤的邏輯推理。表面上看，出現這類錯誤只是因為孩子在審題時不仔細或心不在焉，更深層的原因在于孩子無法準確地理解相關的概念或表述，所以無法正確地做出判斷和推理。從根本上說，這是因為孩子的邏輯加工能力不足，我們需要從概念、判斷、推理三種基本思維形式入手幫助孩子修復漏洞、提升能力。這類馬虎通常比第一類更為隱蔽。例如，小麗做了這樣一道數學題：
兩個連續奇數的積是323，求這兩個數。
解：設較小的奇數是x，則較大的奇數是x 2。
x（x 2）= 323
x2 2x 1 = 324
（x 1）2 = 324
x = 17
x 2 = 19
答：較小的奇數是17，較大的奇數是19。
小麗的解答對嗎？她只答對了一半。該題的正確答案應該是“17，19”或“-19，-17”。在求解（x 1）2 = 324 時，應該計算324 的平方根，而不是算術平方根，即x 1= ±18。
小麗所犯的錯誤在初中學生中非常常見。很多學生，甚至有不少老師認為這只是一個簡單的馬虎問題——忽略了正負兩種情況。其實，問題的根源是學生對算術平方根和平方根的概念掌握不到位，未能正確判斷出存在正負兩種情況，這是邏輯加工上的漏洞。
價值觀偏差型馬虎
我曾遇到過這樣一個孩子：他自稱是“馬虎鬼”，父母對他的馬虎問題束手無策。你若問他單位g 為什么寫成了kg，他會輕描淡寫地說是“手滑了”；問他為什么沒有按照題目要求思考，他會說“疏忽了”；問他英語句子的主語和動詞為什么沒有保持一致，他會說“沒注意”？傊，我每次和他分析馬虎問題時，他認錯態度良好，但總是不改正。
這個孩子認為，與其承認自己努力不夠、能力不足，倒不如承認自己因為馬虎導致各種問題，這反而讓自己感到輕松。對于這類把馬虎當作“擋箭牌”的孩子，我們需要引導他們正視馬虎問題，透過馬虎找到學習上的漏洞。
知識漏洞與程序缺失型馬虎
孩子若在某個特定的知識點或知識板塊上反復出現失誤，其大概率犯了第四類馬虎：知識漏洞與程序缺失型馬虎。任何學習活動都以對知識的理解和記憶為基礎。如果存在知識漏洞，孩子在解題時自然容易出錯。如果在出錯后，孩子既沒有認識到原因所在，也沒有形成一套應對錯誤的解題程序，那么錯誤就會重復出現。例如，孩子一做數列題就容易犯錯，或一遇到英語時態語法題就做不對，這就是知識漏洞與程序缺失型馬虎。下面我們看一下小寧在計算多位數乘法時遇
到的問題。
小寧在計算多位數乘法時總愛出錯。例如，求“43×35”，他計算得1495（正確答案是1505）；求236×212，他計算得5428（正確答案是50032）。為什么會算錯？我查看了他的草稿紙，發現他存在進錯位、數位未對齊等問題（見圖0-1）。原來，在學習多位數乘法那段時間，小寧因為生病經常缺課，后來也沒有認真補上這一課。這導致他對多位數乘法的規則掌握很不扎實。升入初中后，只要遇到涉及此類計算的題目，小寧就常常出錯。這看似是馬虎，但實際上是知識漏洞所致。如果不及時補上相關知識并通過練習加以鞏固，小寧即便再怎么認真，也難以避免類似的計算錯誤。
圖0-1 小寧的豎式計算
再來看另一個孩子在數學上遇到的問題。齊軍已經上初中了，在學習有理數四則運算時遇到了困難。他自認為完全掌握了運算規則，但是計算錯誤率非常高。我仔細查看了他的計算步驟，發現問題出在冪運算的正負號——他常常不分指數的奇偶，總是得出負數。他的老師認為這是馬虎所致，提醒他注意正負號。我認為問題的根源在于齊軍對冪運算理解不到位，他并不清楚判斷正負號的原理。
為了解決這一問題，我帶著他重新學習了冪運算的有關知識。之后，他對正負號的判斷就不再模糊了。不過，當遇到復雜的運算題目時，齊軍對各項數字的處理仍有些力不從心，依然容易混淆冪運算的正負號。對此，我專門給他設計了一個解題小程序：遇到有理數四則混合運算題，先不做計算，只專注于處理正負號，然后再計算。例如，用解題小程序解下面這道題：
-22 3×（-2）-（-4）3÷（-16）-（-1）2020
第一步，不做計算，只處理正負號，得：
-22-3×2-43÷16-（1）2020
經過彌補知識漏洞，采用有效的解題小程序，齊軍的馬虎問題迅速得到了解決。
讀到這里，你一定對馬虎有了全新的認識和理解。馬虎并不是學習問題的核心，它只是問題的表象，其背后隱藏著深層的問題，如信息識別的漏洞、價值觀的偏差。這些深層的問題才是真正阻礙孩子進步的障礙。如果它們得不到解決，孩子不僅會經常犯馬虎，其學業水平也難有質的飛躍。
為什么清華大學的學生很少馬虎
清華大學的學生很少出現馬虎問題。為什么？在我跟隨俞國良教授讀研究生的時候，這個問題就深深吸引了我。我翻閱了大量的文獻和著作，發現國內外鮮有人專門研究馬虎問題。當時，我猜想馬虎背后一定隱藏著尚未揭示的謎題。于是，我開始留心收集學生們的各種馬虎問題，前前后后積累了上百個案例。
通過研究這些案例，我發現學生的馬虎問題呈現出顯著的系統性特點。例如，一個學生若在數學上頻繁出現信息收集方面的馬虎，那么，在語文、英語、物理等學科上，也容易犯類似的錯誤。我認為，學生的馬虎問題并不簡單得像人們通常認為的主要與孩子對學科知識的掌握程度有關，相反，這些問題更像是早期AI 系統中的bug，主要是算法（底層系統）不夠先進導致的。
那么，人類學習的底層系統是什么樣的？它與馬虎之間有什么關系呢？在研究這些問題時，R. M. 加涅（Robert Mills Gagne）的信息加工學中的學習模型、計算機的操作系統理論給了我重要啟發。加涅的學習模型提出人的學習機制可以按照信息加工過程來構建模型，計算機的操作系統則給我們提供了一個可類比參考的樣例。有了理論指導，再結合大量的教學經驗，我初步構想出一個涉及信息識別與輸出、語義理解與記憶、邏輯推理、情緒與價值觀管理，以及程序定制五
個功能模塊的學習系統框架。
2016 年，我開始擔任清華大學人文學院素質教育研究與發展中心執行主任。為了進一步解開馬虎與學習系統的謎題，我組織開展了一項重要的學習機制調研——清華大學學生學習系統特征研究。我帶領清華大學素質教育研究與發展團隊，設計了一系列的調查問卷和訪談提綱，其內容涵蓋學生平時的做作業習慣與流程、審題習慣與流程、解題習慣與流程、簡單題與難題處理策略等多個方面。經過精心籌備，我們招募了120 多位清華大學的在校學生參與調研，共收集106份有效問卷，并對其中的50 多名學生做了深度的口頭訪談，從而收集了大量的一手數據。經過對數據的深入研究，我們發現，清華大學的學生正是因為學習系統漏洞少、效率高，才較少出現馬虎問題。
學習系統就是大腦的算法
著名的人工智能倡導者馬文·明斯基（Marvin Minsky）說過一句流傳甚廣的話：“大腦無非是肉做的機器。”這句話在過去的半個多世紀里不斷地被驗證。
AI 研究者一直致力于用機器模擬人的思維過程，目的是賦予機器智能。在這個富有挑戰的探索過程中，AI 研究者對人的大腦的運行機制有了更深層次的理解，讓機器變得越來越“聰明”。正如明斯基所指出的，大腦與機器之間的界限正變得愈發模糊。基于這樣的背景，我一直熱衷于將機器學習的技術與思維逆向應用于解決學生的學習問題。在求索的過程中，我同樣也深深感到大腦與機器極為相似，特別是在學習這一情境下，參照機器學習能幫助人們更加透徹地理解人的學習機制。
對比生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）的發展歷程與人類孩子的成長過程，你會發現兩者有著異曲同工之妙。我們都知道數據、算力和算法是AIGC 全面升級的三大關鍵要素。數據就是AIGC 的“食糧”，涵蓋各種信息和知識；算力是AIGC 的“能量之源”，直接決定了其處理數據的速度和效率；算法最為核心，它猶如“靈魂導師”，決定了AIGC 通過數據學習能具備怎樣的能力、達到怎樣的水平。
孩子就像一個個小小的AIGC，他們渴望著“數據”——那些能夠滋養他們心靈的信息和知識。家長傳遞的經驗、老師教授的知識，還有孩子自己在探索中獲得的點滴體會，都是珍貴的“數據”來源。
為了捕捉這些寶貴的“數據”，孩子需要發達的感官（感官是他們與外部世界連接的橋梁）——一雙明亮的眼睛去觀察世界，一對敏銳的耳朵去聆聽聲音。同時，他們也需要健康的大腦來加工上述“數據”。感官和大腦如同AIGC 的“算力”，能幫助孩子高效地收集和處理信息。
但光有“數據”和“算力”還不夠，孩子還需要一套精湛的“算法”來整合和應用所學。這套“算法”就是學習系統，它幫助孩子吸收、處理信息，并逐步培養孩子獨立思考、解決問題的能力。
對AIGC 而言，算法決定其優劣；在孩子的學習過程中起決定性作用的則是學習系統。剛出生的嬰兒能力非常有限，只會用嘴巴吮吸不能講話，只能利用雙手和軀體做簡單的動作。然而，隨著時間的推移，在與撫養者和外部環境的互動中，嬰兒開始逐漸“喚醒”自己的身體：首先是嘴巴，接著是雙手。這個小小的生命開始發出簡單的音節，雙手的動作也變得精細、有意義。在這一發展過程中，嬰兒的大腦不斷地調整著對嘴巴和雙手的“算法”。同樣，控制其他感官（如眼睛、耳朵）的“算法”也是這樣形成的。當然“算法”不僅限于感官，還會涉及感知覺、記憶、思維等更深層的認知活動。隨著各個局部“算法”的逐漸形成，整個學習系統也隨之發展。
在這個過程中，優質的“算法”會讓學生在學業上表現出色。例如，若控制眼睛和耳朵的“算法”精良，孩子就不容易看錯、聽錯，收集的信息會比較準確；若控制理解和記憶的“算法”高明，孩子就會學得快、記得牢，知識儲備勝人一籌。事實上，學習高手們，如清北的學習高手們，之所以能夠取得引人注目的學業成績，正是由于他們在成長中不知不覺發展出了多個優秀的“算法”，即搭建了優秀的學習系統。相反，若孩子的學習系統發展得不夠完善，存在缺陷或瑕疵，那么孩子在學習過程中可能遭遇各種挑戰，正如早期的自然語言處理模型在處理復雜數據時所面臨的困境一樣。
也正是在這一理念的指引下，我提出了人類的學習系統模型。我的這一設想在對清華大學學生的調研中得到了證實。
理想的學習系統是什么樣的
在調研中，我發現了許多有趣的現象，如雖然清華大學的學生思維敏捷、知識豐富，但是他們從來不吝惜筆頭功夫，即便是解答一道難度中檔的題目，他們大多都會一步步規范作答，草稿紙上的字跡清晰工整。又如，當遇到難題時，清華大學的學生不會只靜靜地坐在那里“干想”，而是會在草稿紙上列出已知條件（哪怕有時只是謄抄題目信息）。調研結束后，我還與6 名清華大學的本科生深度合作，共同錄制了《登頂者說》，這是一部關于學習經驗分享及清華大學的學生父母教育方式的視頻節目，為學生學習與家庭教育研究留下了寶貴的資料。
2020 年，我有幸成為清華大學心理學系學習科學實驗室執行主任。為了深入探究學習機制，進一步完善學習系統模型，我們采用了最新的科研設備，對清華大學學生的學習過程進行了更加細致的研究。
例如，我們進行了一項引人入勝的實驗：利用眼動儀與筆跡追蹤設備，對十幾位清華大學的大一新生開展了高考應試模擬研究。你可以想象這樣一個場景：這些學生佩戴著眼鏡式眼動儀，端坐在模擬高考的考場中，手中握著能記錄筆跡的筆跡追蹤設備，聚精會神地攻克著歷年高考真題（見圖0-2）。
他們佩戴的眼動儀就像一個個精巧的思維偵探，通過捕捉角膜和瞳孔反射的遠紅外線，實時追蹤并記錄視線的每一個微小移動。精確描繪的視線焦點和移動軌跡，在某種程度上映射了參與高考應試模擬研究者的思維過程。與此同時，筆跡追蹤設備也在默默地工作，毫無遺漏地記錄了他們書寫的每一個細節。
經過對眼動及筆跡數據的深入分析，我們發現了一個有趣的現象：清華大學的學生對關鍵信息的敏感度極高，能有效屏蔽干擾信息。舉例來說，在數學、物理、化學三科的考試中，他們會特別關注數量、單位、關系、狀態和符號等核心信息。在書寫答案的過程中，他們也展現出了相似的行為模式。例如，他們會頻繁地回顧題目或自己已寫的內容，這種“回視”的習慣顯然有助于他們減少錯誤，提升答題的準確率。
圖0-2 清華大學的學生參與高考應試模擬研究
此外，令人印象深刻的一點是，參與此項研究的清華大學的學生無論是在草稿紙上演算，還是在試卷上作答，基本能做到書寫規范、較少跳步；在回答大題時，他們經常使用不同級別的編號，如一、1、（1），以此條理清晰地展現解題思路或進行觀點論證。這一系列的發現反映了高效學習者們在信息輸入與輸出方面的過人之處。
之后，我們還開展了日常學習研究：讓清華大學的學生佩戴可以收集腦電和心電數據的頭戴設備，完成課堂作業。研究結果表明，在完成課堂作業時，他們普遍保持較高的注意力集中度、適中的緊張和壓力。這意味著，無論是處理簡單學習任務還是完成復雜學習任務，他們都能較好地控制自己的認知，主動調節消極情緒，以積極的心態投入其中。
就這樣，經過五年多的反復實驗和調研，我們發現清華大學的學生的學習系統具有以下特點：
信息輸入與輸出。他們對所收集信息的識別度高，能進行自動化校驗；輸出信息時，做到書寫規范、作圖精準，能用不同級別的編號條理清晰地呈現解題步驟或進行觀點論證。在平時的作業和考試中，他們很少犯馬虎類的低級錯誤。 信息的理解與記憶。他們為所學的學科建立了非常完整的知識體系。大腦在收集到新信息后，能快速從長時記憶中提取相關數據，并將兩者進行關聯，表現出很強的理解能力和記憶能力。 信息的邏輯加工。他們普遍做到了概念清晰、判斷準確、推理嚴謹。面對難題、新題，他們知道如何在已知和未知之間建立邏輯通道，通過不斷嘗試找到解題路徑。 學習相關的流程步驟。他們善于總結歸納，能在同類型知識、技能的學習以及問題的解決上形成標準化程序。他們的大腦擁有很多具有專屬功能的應用軟件，因此學得快，解題也快。 情緒、態度和意志。他們普遍善于管理情緒，積極樂觀、抗挫力強，具有較強的自我管理和自我激勵能力。學渣變學霸的“五大裝備”
作為高效學習者的代表——清華大學的學生，他們的學習系統在某種程度上可以被視為一種理想形態學習系統；谇迦A大學學生學習系統的共性特征，我們模擬出了人的學習系統模型——一個由識別驅動、語義解析、邏輯加工、價值決策和程序定制五大功能模塊組成的復雜系統。它是每個人在與他人和外界環境的互動中自發形成的一套關于學習的操作系統，是學習知識、技能和形成個人價值觀的底層支撐載體。
如圖0-3 所示，學習系統總體上分為內圈、外圈兩大部分。其中，內圈包含識別驅動、語義解析、邏輯加工、價值決策四個模塊。識別驅動、語義解析、邏輯加工分別代表學習活動中完成信息加工的不同階段。這三個模塊如同一系列精妙的傳動裝置，依次啟動，確保信息在大腦中得到正確而高效的處理。位于內圈正中央的價值決策模塊作為整個系統的核心算法，如同引擎一樣，會對其他模塊的運行效果產生直接影響。學習系統的外圈是程序定制模塊，它是對內圈執行過程的進一步提煉和程序化總結，可以為整個學習過程加速。識別驅動、語義解析、邏輯加工、價值決策和程序定制這五大模塊有機統合，構成了完整的學習系統，揭示了人們學習過程的全貌。
圖0-3 人的學習系統模型
類似AI，人的學習系統也由“硬件”和“軟件”組成。其中“硬件”是人的大腦及各種感覺器官，“軟件”是在大腦的各種認知功能之上建立起來的五大模塊。
為了讓大家更深入地了解學習系統，下面我將以AI 為參照，逐一介紹五大模塊。
模塊一：識別驅動，讓信息精準不出錯。人的學習過程就是對信息的加工處理過程，這與AI 的運行模式極為相似。在面對新知識或新問題時，人先收集與識別信息，通過豐富的感覺通道，如耳朵聆聽、眼睛觀察、皮膚接觸、鼻子嗅聞和舌頭品味來完成。這就像AI 從鍵盤、鼠標、攝像頭等輸入設備中接收數據一樣。
AI 接收數據后會進行復雜的計算，最終通過屏幕、麥克風、機械手等設備輸出信息（驅動執行）。類似地，信息進入人的大腦后也會被加工和整合，然后通過口舌、四肢等器官完成驅動執行（輸出信息）。
信息的收集識別和驅動執行調用了人體的硬件（人體器官）和軟件（認知模塊），構成了人類加工信息的一始一終。因此，學習系統的第一個模塊便是識別驅動。簡單來說，識別驅動就是將感官系統作為不斷接收、編碼和存儲外界信息的門戶，根據需要快速提取相關信息，并驅動身體做出相應的反應。
作為學習系統的基石，識別驅動的準確性對于學習成效至關重要。想象一下，如果在數學計算中，我們錯誤地將“6”認作“9”，即便后續的計算過程再完美，結果也必然是錯誤的。同樣地，如果在需要寫“6”的時候，我們卻寫成了“0”，那么即便前面的分析、推理再精確，也無法做對這一題目。因此，識別驅動不僅是人們學習的起點，也是人們走向學業成功的重要保障。
模塊二：語義解析，實現秒懂強記。當大量的信息涌入大腦后，為了實現特定的學習目的，大腦得從這些信息中挑選出有價值的部分，再對其進行深入的理解和分析，這就是語義解析。AI 的語義解析是把各種數據轉化成機器能理解的語言，大腦則是對各種知識符號進行語義上的解讀。這些知識符號，既包括人們平時說的話（如“祝你好運”）或者有文化特色的習語（如“說曹操曹操到”），也包括抽象的數學公式（如sec（π α）= － secα）、物理概念（如“做功”）等。在接觸到新的知識符號后，大腦試圖把這些知識符號轉化成自己能理解的內容，大腦便會去翻找長時記憶里存儲的內容，如以前學過的原理、公式等，用這些已有的知識符號來解讀和理解新的知識符號。
不過，這個過程并不能次次都順利進行。語義解析也會出點兒岔子，主要表現在兩個方面：一是因為某些原因，大腦沒能從長時記憶里找到相關的知識來匹配，導致解讀變得困難重重，如《離騷》總是讓學生們看得頭大，小學數學牛吃草問題常常難倒成年人；二是在面對新知識或信息時，大腦的記憶存儲可能遇到問題，如學生們背不全《蜀道難》，在學習物理力學時常；煜拍睢⒐。
模塊三：邏輯加工，做到解題有思路。經過語義解析的“洗禮”，大腦進入下一個關鍵環節——邏輯加工。這一環節是在已知與未知間架起的邏輯橋梁，以此求解未知、攻克難題。
對于AI 而言，邏輯加工的基礎構成相對簡單，主要涉及“與”“或”“非”三種基本邏輯運算。無論AI 的能力有多么強大，其工作模式都是將錯綜復雜的任務層層分解、簡化，直到可以通過簡單的邏輯運算來處理為止。這是AI 進行邏輯加工的核心。人類的大腦解決問題的方式與此有著異曲同工之妙。當面對復雜問題時，大腦也會選擇先將其分解為簡單的子問題，然后逐一解決，通過邏輯推理得出最終答案。
在學習系統中，我們將邏輯加工描述為“在認識事物時，借助概念、判斷、推理等基本思維方式，對信息進行收集、分析、綜合、比較、抽象概括和具體化的過程”。其中，概念是揭示事物本質的思維形式，包含內涵和外延兩個基本要素；判斷是對事物進行肯定或否定的思維形式，主要處理不同概念之間的關系；推理則是基于一個或多個已知判斷，推導出新判斷的思維過程。在這個過程中，概念構成判斷的基礎，判斷又構成推理的基石。學習者在概念、判斷和推理任一
層面上的疏漏，都可能導致邏輯加工的錯誤。
模塊四：價值決策，激發自主學習。在學習系統中，識別驅動、語義解析和邏輯加工三個模塊與AI 中的某些程序和功能較為相似，因此，我們稱這些模塊為大腦學習的機器部分。但與AI 不同，大腦的行為決策還會受到諸如情緒、動機、價值觀和意義標準等心理因素的深刻影響。這一復雜而關鍵的部分，我將其定義為價值決策。
舉個生活中的簡單例子來說明價值決策。假設你需要前往機場搭乘飛機，有多種到達機場的方式，如乘地鐵、乘出租車、家人駕車送行，你會怎么選擇呢？你的選擇肯定不是隨便做出的，主要取決于個人的價值偏好。你若信奉時間效率至上，乘地鐵無疑是首選；你若追求便捷省力，乘出租車會是更好的選擇；你若看中舒適與便利并存，家人駕車送行便是你的理想之選。面對同一任務，不同的價值標準將引導我們做出截然不同的選擇。價值決策的核心是根據個人的價值尺
度，對資源和任務進行合理分配，從而確定事情的優先級和執行次序。
在學習過程中，價值決策同樣發揮著舉足輕重的作用。例如，一個孩子面臨完成數學習題和英語作文兩項作業任務，在決定先著手進行哪一項時，價值決策便悄然發揮著作用。假設這個孩子在數學上表現出色，英語上表現一般。那么，他或許能輕而易舉地完成數學作業，獲得迅速完成作業帶來的成就感；相對而言，他完成英語作文可能更具挑戰性，耗時較長且獲得的成就感較低。在選擇任務時，若他渴望挑戰自我、實現突破，他會優先完成英語作文；反之，若追求即時的自我滿足，他會先選擇做數學習題，這更具吸引力。這只是一個簡單的學習例子。實際上，在學習過程中，孩子的決策往往受到多重價值標準的綜合影響。
每個孩子的價值標準并非總是清晰可見，它需要孩子不斷地進行自我反思和總結，才能逐漸明晰。
在我看來，價值決策如同人生的核心算法，它指導著我們如何合理安排時間、分配任務和利用資源。通過價值決策，我們能夠實現高效的自我管理和激勵。
模塊五：程序定制，為學習系統自動提效。在大腦這個“舞臺”上，識別驅動、語義解析、邏輯加工和價值決策構成了學習的交響樂團，在協調與和諧中奏出知識的樂章。這些模塊協調工作雖能讓學生準確地學會一個新知識或者解對一道題目，但不一定高效。
真正讓學習效率飛躍的是學習程序。它們類似于計算機中的軟件或智能手機中的應用軟件，在大腦深處預先設定一系列的指令和步驟，指導著孩子在知識的海洋中更快、更準地到達目的地。有的學習程序專攻特定學科、特定問題，被稱為標準化程序。它們提供了針對性強的操作流程，使孩子能夠精準攻克學習難點。有的學習程序則靈活多變，適用于多種學習場景，被稱為通用性程序。它們提供了普適性的方法和思路，讓孩子在各學科的學習中都能游刃有余。
然而，這些學習程序并非自然產生，而是由大腦的程序定制模塊來完成的。定制學習程序的過程就如同導演在電影拍攝前精心梳理、布局每一場戲，以確保主題統一、故事流暢。程序定制是在不斷解決問題和完成任務的過程中，逐漸形成的一套具有標準化程度的流程、步驟和方法。它不僅讓孩子能夠高效處理大量相似問題，還提高了解決問題的準確率，減少了錯誤。
實際上，學習的成效并不完全取決于學生掌握了多少知識，更重要的是孩子是否擁有一個強大而豐富的學習程序庫。那些出類拔萃的孩子正是憑借他們獨特而多樣的學習程序，在學習這個賽道上遙遙領先。
至此，你已看到我們是如何在AI 與心理學的啟發下，一步步揭示人的大腦學習機制的奧秘。不難發現，我們所提出的學習系統模型，能與孩子的日常學習過程無縫對接。在接下來的章節中，你將欣喜地看到，根據學習系統模型，我們能精準而有效地解決一個又一個讓人頭疼不已的學習問題。
學習力革命 作者簡介
宋少衛
北京海淀區教wei特聘顧問
清華大學學習科學實驗室原執行主任
本科畢業于清華大學自動化系，出于對人腦學習機制的濃厚興趣，他將研究方向從機器學習轉向人腦學習，并師從國內學習困難領域領軍人物俞國良教授，深入鉆研學習困難及學習機制相關課題。歷時20年的不懈努力，通過3萬多小時的咨詢實踐以及對數千個案例的細致分析，他提出了積極學習系統模型。該模型融合心理學與人工智能的視角，對學習過程進行深度剖析與闡釋，在學習科學領域形成了獨特的理論體系。
國家教育行政學院講席專家、北京市海淀區教wei特聘顧問，并擔任數十所中小學教育教學顧問。常年為中小學校提供校長講座、教師培訓、實驗班教學，足跡遍布全國各地，廣受歡迎。累計教師培訓1000 場，家長培訓3000 場，學生培訓800 場，影響家庭超過800萬，直接幫助1000 人考入理想學校。
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