高智商者之思維跟普通人到底有何不同?(圖)

作者:千帆 發表:2024-05-31 07:50
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高智商者之思維跟普通人到底有何不同?
學習本身就是在改變大腦的解構。(圖片來源:Adobe Stock)

先簡單描述一下所謂高智商就是能很快學習新的東西,通過處理各種複雜的信息來解決眼前的難題,小到刷題、解決家庭問題,大到管理一個公司企業甚至國家。普通人會說我學不會,我理解不了複雜的問題,記不住,那是因為我腦子不夠用。

這裡說的「腦子不夠用」在教育心理學裡有個專有的名詞叫「工作記憶」,很多新手也是「腦子不夠用」,但當他們成為老手時就「腦子夠用了」。

我們舉個簡單的例子來說明一下,比如「沐」這個漢字很簡單,但是對於一個洋人來說就很複雜,他看「沐」字就是三個點,其中兩個點是一個方向,另一個是不同方向,還有一小橫,一個豎立的線,外加一個倒扣的V,而且還要把這一大堆零件組合起來,才能成為一個「沐」字,這太難了,於是發出感嘆「腦子不夠用啊」。其實就是他對於漢字沒有任何工作記憶,才會這麼說。

那麼那些高智商的人是否比普通人擁有更多的工作記憶呢?經過研究表明,任何人的工作記憶都差不多的。那麼既然如此,為什麼人與人之間有那麼大的差別呢?對於新的信息,比如一本難懂的書,一篇複雜的學術論文,有人很快能讀懂,而有人讀不懂?區別在哪裡呢?區別在於長期記憶。

經過長期研究發現,人的工作記憶是有限的,而長期記憶是無限的。之所以有人能在很短時間處理複雜的信息,是因為他們通過工作記憶這個瓶頸調動了長期記憶,然後迅速把這些碎片化的信息組合成板塊,比如把碎片化的「點,橫,豎」等零件組合成「三點水加木」,於是就很好理解並記住了。

想想在學生時代是否有這種事?老師講了一些例題,然後丟給學生一些練習讓學生刷題。大多數學生只會解老師講過的題,而只有那些少數「悟性好的」學生會舉一反三,靈活運用能解各種題。在實際工作中很少運用到學校教的知識,比如被大家鄙視的「沒用的文科」,但是學霸們隨意調動長期記憶來解決眼前沒見過的問題的能力就是通過學習養成的,他們更熟練地激活和調動長期記憶板塊,找出未知問題和長期記憶的關聯性,然後解決問題。所以說學習就是改變「腦子結構」。

那麼我們普通人可以通過訓練來改變腦子結構,俗話說的變聰明嗎?答案是可以的。在這裡我們要介紹一個「認知負荷」理論,創始人John Sweller說:「教學的主要功能就是改變長期記憶的內容。一旦改變了,這些信息就可以轉移到工作記憶中,從而改變學習者在特定特定環境中的功能。他們可以從印刷品中獲得意義,而其他人只看到表面上隨機的曲線,他們則可以立即輕鬆地解決其他人認為的極其複雜的數學問題。

總的來說,原本毫無意義和難以理解的東西可以變得明顯、常規和自動化。促進這個過程就是認知負荷理論的主要功能。」簡單地講,這個理論包含三個要素:去除冗余、分割複雜和交替實例。

去除冗余就是去掉不需要的信息,所謂「太多記不住,只記住關鍵的」。大家有沒有發現宜家的傢俱組裝圖沒有文字說明只有圖片,這難道是因為這個跨國公司為了節省成本嗎?其實不是,是為了讓客戶更容易看懂,讓客戶不需要處理那些沒用的信息,從而減少工作記憶,空出的工作記憶能更好地來處理傢俱組裝。

比如客戶不需要知道那個零件叫「小三角鐵」,只需要把那個形狀的螺絲釘在那個形狀的小鐵板上。用通俗的話講,說明書要有實際操作性,不要搞得「客戶都明白了螺絲的專業叫法,但是無法組裝傢俱」。

反面例子是駐外的中國領事館。在那兒就是想辦個手續,結果官網上都是各種政策和歌頌以及緊跟,你要的信息一點都沒有,沒用的信息一大堆,現在儘管都外包給簽證中心了,但是相關的主要信息也沒有放在很明顯的地方,找半天找不到,只有親自跑一趟才知道。

其實中國各個部門都是這樣,因為說明沒有實操性,只有靠活人跑腿,再加上朝令暮改,老百姓辦事很難的。所以如果你是老師你要給學生簡單的信息,不要給他們多餘的信息,妨礙他們的工作記憶。同理,你是專業人士在和客戶溝通時也是如此。簡單地講就是說話要簡潔,不要扯無關的內容。

分割複雜就是把複雜的東西切割成簡單的板塊,在這之前我們先要說一下「元素獨立性」的概念,「元素獨立性」就是一個知識點和另一個知識點沒有關聯性,比如學習外語時,背單詞就是元素獨立,這個很簡單,只要化時間很快能記住,但壞處是因為沒有形成長期記憶,背下的單詞很快就忘了。而英語寫作、閱讀理解就是牽扯的知識點很多,需要學生調動長期記憶,並運用知識點的關聯性。

獨立的元素好比學會汲取一定量的麵粉、糖、奶油和水。關聯性是把這些元素做成一道甜點。學習的最終目的就是如何讓學生獨立完成做甜點,當你會了,你的長期記憶就自動化了。當你熟練掌握一門外語後,你就脫口而出,隨手而寫,讀一篇文章就能領會精華而不是把時間花在英語單詞和語法上。

所以難就難在元素互交性上,複雜也複雜在這裡。一般人能讀懂每個字,但是無法理解一篇複雜的科學論文,就是因為元素交互性太多了。俗話說飯要一口一口地吃,一夜吃不成大胖子,通過慢慢學習我們才能處理元素互交性多而複雜的問題,這就是分割複雜。

分割複雜說通俗點就是我們中國人說的循序漸進,問題是循什麼樣的序,如何漸進?我們通過具體例子來說明,比如一個小學二年級學生被要求寫一篇《開心的一天》的200字小作文,你是家長或老師怎麼辦?我們先拆分成一個個簡單的步驟,比如先讓小學生說一句符合作為內容的主題句,小學生說:今天我出去玩了,很開心。然後你問他,今天是幾月幾號,去哪裡玩了?坐什麼交通工具,一路上看到了什麼?玩了什麼?和誰一起玩的?發生了什麼事讓你很開心?

除了開心還有什麼感受,你不斷發問,他不斷回答,每個問題都能寫成一個句子,最後就是把這些句子通過連片語成一篇200字的流水帳作文。一開始寫流水帳沒有問題,關鍵是要讓思維流動起來,然後才能激起靈感的浪花。這就是分割策略的運用。

再舉一個案例來說明分割策略,比如歷史老師喜歡這樣提問,為什麼工業革命很重要?學生無從回答,抓不住頭緒。這就不是好問題,在教學的早期階段不要用why提問,要用擴展句子的方式來提問,引導學生用特定的連接詞來完成句子。

比如以上這個問題可以改寫成,在工業革命之前,();工業革命之後();工業革命很重要,因為();具體例子(),但是()。通過使用連詞,學生能夠更準確地調用有限的認知資源來處理信息,避免被無關的信息打擾,從而更好地記憶。這種提問方式還能讓學生在理解歷史知識的同時提高語言表達寫作能力,還能培養批判性思考能力。

提高語言表達能力本質上就是在增強學生的理解能力。語言本身不是思維但是是思維的載體,句子的構造力和我們的記憶力、理解能力是相連的,有了語言表達能力,我們就能更有效地去組織信息。所以在培養語言表達能力的早期,我們需要有足夠多的腳手架來幫我們獲得這樣的能力。如果完成句子能聯繫到學生的實際生活就更有效了,比如工業革命就和我們的生活息息相關。

當我們的寫作技能足夠嫻熟,達到自動化時,學生就有足夠的工作記憶來構思怎麼寫內容,寫什麼內容,到了這一步學生就能輕鬆回答why開頭的問題了。以上就是應試教育和育人的區別。以上內容來自Natalie Wexler的《The writing Revolution》。

有人說教文科很容易聯繫到學生的實際生活,教數學怎麼辦啊?讓我們來看《Math is Fun》如何教代數。第一個問題是?-2=4,問小孩哪個數字不見了?然後對小孩說在數學上我們不用空格或問號,而是用英語字母(通常是X或y,但其他字母也可以)來寫,所以就寫成這樣x-2=4。

注意開頭的提問非常符合我們對事物的具體理解,東西不見了,同時也關聯了前知識,因為學生在學代數前做過填空練習,所以這是一個認知負荷非常低的問題,也就是入門非常淺的問題。接下來才解釋為什麼要用x來代替未知數。

一個東西不見了,理所當然應該留下空缺或一個問號,但空缺或問號用語言表述不夠方便因此我們用一個符號來替代,由此代數這個概念就建立起來了,這就是從具體到抽象,學生不知不覺中就學習了代數。代數的意義就是為了發現一個未知事物,我們必須先用一個符號來代表它,使整個表達式成立以方便我們展開更為精密的推理。

由於我們用x代替未知,不能隨便就寫個6把題給解了,而是應該思考怎麼移動,怎麼把等式變成「x=…」,若想把等號左邊的-2移動到等號右邊,就得把「-」變成「+」,所以我們得出x是6。以上是優秀教學案例,僅用三步就做到了關聯前知識,為學習內容賦予意義,聯繫學生實際生活。

但是實際生活中我們的數學老師往往省略了聯繫學生實際生活,然後籠統歸結成以下一個問題「現在我們有一個等式,其中x代表未知數,我們如何知道x等於多少?」聽得學生一頭霧水。因為這個非常直白的問題充滿了知識的詛咒,學生需要動用有限的工作記憶來應付那麼多新的知識點,很多學生第一次聽到「等式」,「未知數」,搞不明白為什麼好好的一個減法題要弄個x出來,直接寫個6不就完了,為什麼要搞這麼複雜。以上就是應試教育和育人的區別。

認知負荷理論的最後一步是交替實例,就是先舉個例子給學生,然後要求學生解一道高度類似的題,儘可能地減少變化,以防變化過多導致學生認知過載。然後再加一個知識點,舉例給學生看,要求學生再解一道高度類似的題,這就是循序漸進,步步為營,這樣就學得很紮實。

之所以我們覺得問題複雜無從下手,根源就在於元素互交性多造成認知過載,腦子不夠用直接「懵」了,「懵」的地方多,我們就會陷入自我懷疑的惡性循環,導致我們不愛學習新技能,不願接受未知的東西,喜歡短平快的感官享受。而智商高的人之所以熱愛學習是因為他們通過教材的重組和設計來減去元素的交互性,改變提問的方法,讓教材以一種易於接受的方式呈現在面前。

他們通過解決一個個問題來提升自己的自信,加強激活長期記憶的知識板塊能力,從而解決更多的問題,以致「腦子越用越好使」。雖然現在有AI可以做很多工作,但是還是要你提出關鍵問題,AI才能動手做,所以說這是一個最好的時代也是一個最壞的時代,對於高智商者來說,人工智慧只是如虎添翼而已。

責任編輯:申思茗 来源:看中國

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