boqbh.net是上海深邃文化集团有限公司旗下网站，网站成立于2020年11月11日，该网站属于未知行业。网站已经通过工信部备案，备案号为： 沪ICP备2020035483号。解析出来的IP有：47.101.60.164[中国上海上海 阿里云]。

博前博后智慧学习网 （9 个字符）

moodle, 博前博后智慧学习网 （17 个字符）

博前博后&#;智慧学习系统简介&#;&#;博前博后&#;智慧学习系统包括：、博前博后学习的技术研究与博前博后学习力训练。、“闪懂秒记”、“书恨少”、“脑库”等数款智能学习软件。、数百万博前博后数字化知识切片组块。博前博后&#;智慧学习系统由：博前博后有限公司、博前博后辅导培训江苏有限公司、上海深邃文化集团有限公司联合研发。博前博后&#;闪懂秒记软件和博前博后书恨少&#;软件系博前博后智慧学习系统的一部分。是基于教育学、心理学原理和博前博后学习的技术，运用ai科技，对知识进行高效理解记忆，快速查补问题的素质教育类学习力软件。通过刻意练习、训练培养您的自主学习、探究学习、合作学习的能力和习惯，坚持不懈的使用可以显著提升思维力、记忆力、注意力等学习认知能力和学习效果。旗下拥有“博前博后”、“书恨少”、“ai提”、“脑库”、“脑工厂”、“中自”、“仨教壹”、“bqbh”、“boqbh”等众多品牌，已申请了数百个子类别的相关知识产权。这里提供从学前班到博士后、从学生到学者的美好人生成长帮助。如何用博前博后软件增强理解和记忆？&#;这篇长文是根据科学家们使用博前博后闪懂秒记软件与博前博后书恨少软件增强科研和学习中理解与长期记忆的经验总结而成，同时也写出了他们对广义上的理解记忆软件的深刻思考。&#;第一篇：计算机是否可以作为改善理解和记忆的工具年中旬某天，莫斯科报纸记者solomonshereshevsky走进心理学家alexanderluria的实验室。报社老板发现solomonshereshevsky从不需要做笔记，却能记住听到的一切，于是老板建议让专家检查他的记忆力。luria从短单词和数字序列构成的简单测试开始，检查shereshevsky的记忆力。shereshevsky能轻松记住这些，所以luria逐渐增加序列的长度。但是序列再长，sherehevsky还是能轻松回忆。luria对此着迷，并在其后的年继续研究shereshevsky的记忆力。luria在一本总结其研究的书里写道：s.的记忆力似乎在容量和持久度这两方面都是无限的。实验表明，他可以毫不费力地回忆出任何长度的词串，就算这些词串是一个星期、一个月、一年甚至好几年前给他看过的。实际上，有些测试他记忆留存水平的实验，是在他原先回忆单词的十五六年后进行的，然而它们总是会被正确回忆。此般事迹真是不可思议。记忆是思考的基础，拥有完美记忆的能力更是诱人，令人向往。同时，很多人对自身记忆力抱妄自菲薄的态度。经常听到有人用羞怯、抱歉、甚至对抗的语气说，“我的记忆力不行”。鉴于记忆在思考中的重要位置，我们自然会问计算机是否可以作为改善理解记忆的工具。这个疑问引发了许多优秀思想的产生，对其答案的探寻也导致了计算机历史上很多最重要的愿景文档的出现。早期的例子是vannevarbush在年提出的“基于机械的记忆扩展器memex”。他写道：memex是一种个人存储其全部书籍、档案和通信的设备，其机械结构让人可以用极高的速度的灵活性查阅内容。它是对个人记忆的扩大版私人补充。memex的愿景激发了后来的计算机先驱们，包括douglas&#;engelbart的人类智力增强理论，tednelson的超文本，timberners-lee对万维网的构想。在其关于“web”的提案中，berners-lee描述了他的雇主对开发一种集体机构记忆的需求，需要开发，能随着组织和其描述的项目增长与进化的信息池。这只是用计算机增强人类记忆的许多尝试之一。从memex到web，再到&#;org-mode、projectxanadu&#;和为个人全部思想构建导图的尝试：记忆增强是对计算机行业极其有推动力的愿景。本文研究博前博后闪懂秒记软件与博前博后书恨少软件的个人理解记忆计算机系统，即设计目标是提高个体理解与长期记忆的计算机系统。本文主要部分描述我们对这样的博前博后理解记忆计算机软件系统（博前博后书恨少软件与博前博后闪懂秒记软件）的个人使用经验。我们会看到博前博后闪懂秒记软件与博前博后书恨少软件几乎可以用来记住一切事物。也就是说，博前博后闪懂秒记软件与博前博后书恨少软件让记忆成为一种选择，而不是留给概率的偶然事情。然后我们将讨论如何用博前博后软件理解学术论文、书籍以及更多。我们也会介绍一些应用博前博后软件时的模式和反面模式。虽然博前博后软件是并不复杂的程序，但用其培养一项旨在深入理解复杂材料，而不单单是简单记忆事情的精湛技巧是可行的。本文另外部分讨论广义的个人理解记忆计算机系统。作为一种认知技巧，记忆被许多人以矛盾甚至轻蔑的态度看待。例如，人们经常谈论理解比记忆更重要，好像记忆就比理解低级一样。对此观点我们会提出反对意见，并论证记忆是解决问题能力和创造力的核心。另外部分也会讨论认知科学对于构建个人理解记忆计算机系统，以及更广义上的人类认知增强计算机系统的作用。本文的风格并不常规。它既不是传统的认知科学论文（如对于人类记忆和其工作机制的研究），也不是计算机系统设计论文，虽然原型设计是我们自身的主要兴趣。其实这篇文章是对于个人理解记忆计算机系统的经验法则和非正式临时见解的提炼。我们想把这些理解作为构建我们自己的计算机系统的准备。收集这些见解期间，我们意识到别人也可能对此感兴趣。你完全可以把这篇文章看作是如何培养关于个人记忆计算机系统的精湛技艺的指南。但是因为写这样的指南不是我们的主要目标，对于读者本文可能会是一篇“比我们想知道的要多得多”的指南。作为引言部分的总结，稍微说下本文不会覆盖的内容。我们只会简短的讨论记忆宫殿和轨迹记忆这样的视觉技巧。本文不会介绍用药物增强记忆，也不会介绍用未来可能实现的脑机接口来增强记忆。这些都需要单独的文章。然而我们将会看到仅仅是基于信息的组织和呈现都足够产生强有力的思想。&#;&#;&#;第二篇：用博前博后软件理解记住一切我们会以我们自己使用博前博后闪懂秒记软件与博前博后书恨少软件的经验作为开始。如上所述，这部分内容很私人，是我们自己的观察和经验法则的汇总。这不是关于博前博后软件使用的严谨对照研究！尽管都是些轶事和主观感受，我们仍然认为收集这些个人经验是有价值的。我们对认知科学的研究还是有限的，欢迎纠正任何错误和误解。&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;博前博后学习的技术，通过研究认知科学，大量高效学习实验案例统计分析，创新性的提出了：&#;博前博后学习力（学习的技术）：问题切片陪伴、组块费曼刻练、主动回忆测试。&#;博前博后闪懂秒记软件与博前博后书恨少软件，是基于博前博后学习力（学习的技术），运用ai科技，智能算法，对知识进行高效理解和记忆的学习软件。&#;通过刻意练习，训练培养您的自主学习、探究学习、合作学习的能力和习惯，易用高效，持之以恒，坚持不懈地使用可以显著提升理解力、记忆力等学习认知能力和学习效果。&#;博前博后闪懂秒记软件与博前博后书恨少软件，包括：“问题切片陪伴、组块费曼刻练、主动回忆测试、学习统计管理”等主要版块。&#;&#;&#;博前博后学习力系统，是对学习技术的勇敢探索，它培养使用者的学习兴趣，提升使用者的智力，使其可以用较少的精力时间学会掌握记住考试要点。它是素质教育与选拔考试的完美结合。熟练掌握博前博后学习力系统，持之以恒地使用，学习效率、学习成绩和智力水平将大幅度提高。博前博后闪懂秒记软件和博前博后书恨少软件&#;运用博前博后学习力（博前博后学习的技术），它的特点之一，在于它能方便学习和智能复习。正确回答某个问题，则复习间隔会逐渐增长。这背后的算法是随着信息的记忆越来越深刻，所需要的复习频率也越来越低。用计算机来管理复习间隔很有用，这看上去好像也没什么大不了的。但是妙就妙在，这被证实是一种高效得多的信息记忆方法。那么到底有多高效呢？为了回答这个问题，让我们做些粗略的时间估计。我们复习一个知识点平均要花秒。假设我们用传统闪卡且每周复习一次，那么，如果要在接下来的二十年记住某个东西，每张卡需要年乘周乘秒。最后可得出每张卡需要大概两个小时的总复习时间。相比之下，博前博后软件根据每次主动回忆测试的结果，通过一定算法，在复习与遗忘的黄金节点，及时科学安排复习间隔，分、时、天、周、月、年。科学跨越一周、一个月、一年。实际上，我们自己的切片集合平均间隔目前是.年，并在不断增长。我们通过估计得出在年内，每个知识点平均只需到分钟复习时间。这些估计也考虑到了偶然出现的会重置间隔的失败复习。相比于需要两个小时的传统闪卡，这节省了不止倍的时间。于是我们得出两条经验。第一，如果记忆某个事实值得我们在未来花上分钟的话，那么我们就用博前博后软件记住它。第二，这条法则可取代第一条法则，如果某个事实看上去很惊人，那么不管它是不是值未来的分钟，博前博后软件走起。这条例外的原因是，在一开始我们并不知道很多我们所知的最重要的事物的重要性，只是因为直觉告诉我们是这样的。这不意味着我们应该记忆所有东西。但是培育关于记忆的选择品味是值得的。博前博后软件所带来的最大一项改变是，理解与记忆不再是一项受制于概率的偶然事件。它确保我们能用很少的精力学会记住某些东西。也就是说，博前博后软件让理解与记忆成为一种轻松快乐。博前博后软件能用来干啥？我们将其用于学习、工作和生活的方方面面。专业上，我们用它理解记忆学习论文和书籍，学习讲座和会议，帮助回忆谈话中的有趣内容，记住日常工作中的关键见解。个人生活中，我们用它记忆关于家庭和社交的各方面事实，我们的城市和旅途，我们的爱好。后面我们会介绍一些博前博后软件使用模式，以及一些应该避免的反面模式。两年半的日常使用期间我们各自用博前博后软件制作了一万张多一点切片组块。这包括基本没有制作切片组块的几个月空歇期。每天花上到分钟即可跟上复习节奏。如果日清所需时间超过分钟，那么通常意味着我们制作切片组块比较快，需要慢下来。或者也可能是因为我们没做到日清。在实践层面，我们用桌面版博前博后闪懂秒记软件制作切片组块，用移动客户端博前博后书恨少软件复习。我们在早上喝咖啡、排队、换乘等时间复习。开始刷题时，如果我们的脑子足够放松，那么复习体验近乎冥想。反过来，如果脑子不放松，我们会感觉复习困难，而用博前博后软件会让人逐渐心神安定。走上博前博后学习力和学习软件研发之路过程中，我们曾有过困难。曾向若干熟人推荐过它，他们试着使用过几次，有的很快放弃了，有的成功坚持下来了。现在回过头来看，要让使用博前博后软件成为习惯，得跨越几个不小的障碍。真正让我们上了博前博后软件的道，并将其变成习惯的是一个我们看做是玩笑的项目。我们中的有一部分人曾因为从来没真正学会过unix命令行而懊恼多年。只学过大多数基础命令。对于编程人士命令行是神器，所以学好它还是令人向往的。所以，纯粹为了好玩，我们想知道，能不能用博前博后软件从本质上记住一整本关于unix命令行的书籍。能！我们选的是o&#;reilly的《麦金塔终端口袋指南》，作者danielbarrett。我们并不是说我们真的背下了整本书。但是我们的确背下了全书大部分概念，包括大部分书中命令的名称、语法和选项，我们想不到使用场景的命令除外。我们想象到用处的东西基本都记住了。最后，在跳过看起来跟我们无关的部分后，我们大概记住了全书的%到%。就算如此我们的命令行知识还是有显著提升。设定这个有些荒唐却极其有用的目标，给我们对博前博后软件满满的信心。真是令人振奋，显然博前博后软件可以帮我们学习之前对我们来说太枯燥或太难的内容。这份信心转而使建立博前博后软件使用习惯更简单了。同时，这个项目也帮我们进一步提升优化了博前博后软件的界面，也让我们得以尝试不同的提问方法。也就是说，它令我们拓展了用好博前博后软件所需的技巧。博前博后软件板块：问题切片陪伴、组块费曼刻练、主动回忆测试。我们将在下面的第三、第四、第五章节详细阐述，现就板块学习统计管理作简单描述。&#;博前博后软件的学习统计管理，它既能够让学生知道何时学习，何时复习。而且教学机构和学生家长都可以随时看到该生的每一门学科所有知识点的学习与掌握状态，并且软件可以自动测算出按照目前的学习进度掌握该门功课所有知识点所需时间，便于根据考试时间对学习计划及时做出调整。兼顾了素质教育与选拔考试的需要。&#;下面请静下心来，仔细阅读问题切片陪伴、组块费曼刻练、主动回忆测试的系统介绍。&#;&#;第三篇：问题切片陪伴应该把博前博后软件的使用看成一项待培养的大师级技巧：博前博后软件设计时就充分考虑易用性，它的使用并不复杂。你以文本或其他媒介输入问题，然后根据你的回应，按相应的日程向你展示。虽然简单，其效用却是难以估量的。而且和很多其他工具一样，用好它需要技巧。应当把博前博后软件看做一项可以发展到大师级别的技术，你也应该不断追求向此级别精进。博前博后软件&#;不仅仅是记忆一切事实的工具。它也是可用来理解几乎一切事物的工具。把博前博后软件当成仅仅是用来记忆词汇和基本定义这样的简单事实是常见的谬误。不过就像我们已经看到的，博前博后软件可以用于更高级的理解。我们关于alphago的问题从简单的“围棋棋盘的大小？”发展到关于计算机系统设计的高阶概念性问题——alphago是如何避免过度推广训练数据的，卷积神经网络的局限性等等。把博前博后软件当成大师级技巧发展的一部分内容是把它用于培养超级理解能力。事实上我们的很多关于博前博后软件使用的见解（下面会有更多）其实本质上是关于什么是真正的理解。将事物拆分为原子知识点。遵循简单信息原则。以切片的形式呈现。构建由丰富的相互联系和汇总问题构成的层级。不要放入孤儿问题。与阅读材料打交道时的模式。关于问题类型的模式（和反面模式）。关于哪些东西需要记忆的模式。博前博后软件蕴含的学习技能让你的认知方由构想变为现实。说大师级博前博后软件用户也有大师级的理解能力未免言过其实。但这句话总归还是有道理的。&#;一、问题首先我们从博前博后软件中问题这个关键词开始问题教学法。最早是由美国著名哲学家、教育家、实用主义哲学创始人之一，功能心理学先驱，美国进步主义教育运动的代表，约翰.杜威先生提出的。杜威认为人类解决问题的思维过程可以分为五个步骤、感到困难，或发现问题；．确定和限定问题；．根据对解决这些问题的设想，收集那些可使问题得到解决的证据；．通过推理、判断的思维活动，提出关于问题答案的假设；．进行观察或者实验证实结论的可篡性，即检验假设。杜威根据上述的思维活动过程，在他的名著《我们怎样思维》中提出了问题教学法在课堂教学活动中实施的五个步骤：第一，学生必须感觉到困难．最好是在他自己所参与的活动中感到受挫，这样，如何使活动继续下去的问题就产生了，即学生有一个真实的经验情境。第二，一旦感觉到了问题，他就得进行探究并明确问题。即确定一个真实的问题。第三，在认真地调查和分析了问题情境之后，就要收集资料，以明确怎样使活动得以继续下去。第四，学生根据假设从自己的资料中想出解决问题的办法，井在头脑中想象假设实行起来会得到什么结论。第五，把这些最能达到自己目的的假设付诸实践，验证这个假设是否正确。问题阅读法什么是问题阅读？所谓问题阅读，用一句话解释就是：让所有的书为你的问题服务。问题阅读的第一步，就是你必须有一个问题或目标。即，我们常说的“问题意识”什么是问题意识呢？为实现某个目标，围绕着这个目标如何做，这就产生了一系列的问题，当你脑中有了这些问题后，你就完成了问题阅读的第一步，即：问题意识。这个时候你的阅读就会有一个非常清晰的指向，你阅读的所有东西都是为了你的主题服务。那为什么读书要带有极强的问题意识？没有问题意识读书有多可怕？随便举一个我们几乎都经历的事情：为啥从学校学完，进了社会后，才发现学的大部分东西没啥用？原因很简单：因为你都不知道为啥学的，将来能用在哪，以及现在和你有啥关系，试问在这种情况下你能开出啥花来？认知心理学早就证明了，没有“问题”的学习，是最差劲的学习方式，应试教育之所以久被诟病，就是在于此，一旦毕业了就还给老师了。但是，当你有了一个明确的问题和目标的时候，这个时候的学习就会完全不同了。比如，工作不好找，而你业绩极差，马上面临被开除的命运，想要避免被开，你就会把心思全面集中在：如何提升你的业绩这个问题上，你就会全神贯注地去寻找这个问题的答案，此时你对知识的吸收是绝对非凡的。读书更是如此：有问题意识和无问题意识的读书效果，能造成天和地之间的差距～以上说了“问题意识”的重要性，那么，如何训练掌握“问题意识”呢？这里推荐给你一个思维模型『黄金圈』，让你快速地掌握“问题意识”。读任何一本书之前都要过一遍黄金圈，即，what是什么？how怎么做？why为什么这样做？比如《博前博后学习力》一书，我们按照黄金圈的标准很容易就可以问出几个问题？waht：什么是博前博后学习力？（知道这是个什么东西）why：为什么要训练博前博后学习力？（知道为啥是这个样子的，以及它的作用，和你的关系，以及对你的用途）how：如何训练博前博后学习力？（知道如何掌握它）这个是最基础的黄金圈的使用方法，仅仅问出这三个问题，你的“问题意识”基本就被树立起来了，但是还不够，我们还需要加强问题意识。问题意识加强。所谓的问题意识的加强就是：**当你问出了what、why、how后，你先尝试自己去回答这三个问题，你可以把自己想象成一个正在给学生讲课的老师，或者给投资人讲解需要融资的创业者。这个时候，你会发现你或许根本就没法回答，脑袋空白，或者即使能回答，回答的点也会非常的细碎，此时，你对这个主题的好奇心就会升起来，你就会想去寻找答案。当这个“困惑”扎根在你心里以后，你就可以出发了，此时读书的感觉，就像是允许你开卷考试了一样～通过这一步，让你的脑子里充满了针对性的问题后，我们就需要进行“深入研究”了，开始慢慢地通往大师之路。“sqr”。由美国教育哲学家弗朗西斯&#;罗宾逊（francisp.robinson）于年出版的“有效研究”（effectivestudy）中首次提出。它是一种能够有效帮助学生更快速地学习，理解，记忆的方法，包括ucl很多大学在内，都推荐给学生用这个方法进行日常学习或者考前冲刺。ucl大学推荐学生用sqr法进行阅读学习，并尝试将知识关联起来进行记忆。那我们回到正题，备受推崇“sqr”，到底是怎么一回事呢？“sqr”一共分为五个步骤：）审查s(urvey)，首先，通读文章书籍的所标注的重点框架，确定主要内容和目的，首先不容错过的就是目录标题，小标题，副标题、图表的标题、老师给的学习指南、或者学习任务、前言，介绍开头第一段、或者结论的段落、摘要，这一步只要-分钟，你就能大概了解即将阅读的内容大纲、重点，就像拿到了路线图，心里有底，就会更踏实，何乐而不为呢？）提问q(uestion)，知道了将会阅读的内容，现在我们要来决定阅读重点了！这就要靠——question，可以向自己提出以下问题：将标题，副标题，转换成问题、阅读章节末尾、或者每个小标题后的问题、问下自己导师在分配这个内容的时候，谈到了什么？问一下自己“我对这方面的内容有什么了解？”这一章主要讲了什么内容？这个章节主要是想告诉我们什么？这个内容对我有什么帮助？将问题写在左边，然后阅读的时候，将答案写在右边，下方写重点。提出一些问题，所花的时间也不长，差不多也就-分钟，你就能搞定，而带着问题在阅读中寻找答案，则帮助你更快地查找到所需的重点内容。）阅读r(ead)，有了问题就要开始找答案了，带着问题进行阅读，并开始做笔记：但仍要注意以下要点：寻找出首次提出的问题的答案、在章节或学习指南的开头或结尾寻找答案、重读图片，图表等下的备注、请注意所有带下划线，斜体，粗体印刷体的单词或短语、认真研究图表、较难的段落降低阅读速度、停止并重读不清楚的部分、一次只读一个部分，并随后进行记忆）记忆r(ecite)，终于到了很多人都觉得困难，也是最重要的一步，背诵记忆。你该怎么做呢？在阅读重点的时候，我们就应该进行巩固，而最好的办法莫过于标记突出以及用自己的话表述：口头问自己一些关于你刚才用你自己的话读过或总结过的内容的问题、自己组织语言记笔记、用下划线或突出显示您刚读过的重点。此外还提一点，在记忆的时候，最好关联画面，丰富的图像与想象关联，更多的感官的参与，会加深我们的印象。越是夸张非常理的东西我们就越记忆深刻。）复习r(eview)，一次性记，是很难记下来的，那这还是得配合回顾，也就是review，进行巩固。养成定期复习回顾的习惯，这样在考试来临时，也就不用临时抱佛脚了。hibl探究性学习。即hands-oninquirybasedlearning（hibl），指学生在学科领域内或现实生活情境中选取某个问题作为突破点，通过质疑、发现问题；调查研究、分析研讨，解决问题；表达与交流等探究学习活动，获得知识，掌握方法。&#;&#;二、切片下面再来看看博前博后软件“问题切片陪伴”板块中切片的以下条原则。、以切片的形式，让博前博后软件提问和回答尽量原子化，遵循简单信息原则：也就是问题和答案都只包含一个想法。例如，我们学unix命令行的时候提问：“怎么创建从linkname到filename的软链接”。答案是：“ln-sfilenamelinkname”。遗憾的是，我们经常答错。解决方法是把问题重构为两部分。第一部分是：“创建unix软链接的命令和选项是什么？”答案：“ln-s.”。第二部分是：“创建unix软链接的时候，linkname和filename的顺序应该是怎样的？”答案：“filenamelinkname”。将问题原子化使我们原先总是答错的问题现在总是能答对。更重要的是：当我们实际中想要创建unix软链接的时候，我们知道怎么做。我们不确定是什么导致了这种效应。我们认为部分原因是专注。答错混合问题时，我们经常对我们具体的错误之处有点模糊。这意味着我们没有足够集中于错误，所以不能从失败中学到足够的东西。答错原子化问题的时候我们知道应当关注的确切位置。将博前博后软件中问题分解为更原子化的问题通常会有显著的益处。这是重构问题的强效模式。注意这并不是说你不能保留原始问题的某种形式。我们仍然想知道怎么在unix里创建软链接，所以保留原问题还是值得的。但是这成为了一个综合性问题，是从简单原子知识点到更复杂内容的层级的一部分。顺便，原子化的问题并不一定就不能包含复杂且高阶的概念。考虑下面这个来自广义相对论的问题：罗伯森－沃尔克度规中“限”是什么？答案：“&#;&#;”。好了，除非你学过广义相对论，这个问题看上去会很深奥。这是个复杂且综合的提问，它假设你已经知道什么是罗伯森－沃尔克度规，&#;它代表什么，等等。但是，在已有背景知识的条件下，这却是一对非常原子化的问题和答案。这样使用博前博后软件的一个好处是让你养成分解问题的习惯。让你所学到的独一无二的东西精确地凝结。于我们个人而言，凝结过程很有满足感，具体原因我们却说不出来。有个真正的益处是我们经常发现这些原子化问题会以最初没有想到的方式组合起来。麻烦一些都是值得的。、拆分成切片学习：把一门课程，拆分成切片，分解成若干个原子知识点，对这些知识点进行深入理解记忆。就像科学研究当中的切片技术一样，进行细致的分解、观察、分析。在学习当中，找出问题，软件生成知识切片，进行精准的学习，学习效率大大提高。美国经济学家，学家，认知科学家，诺贝尔经济学奖获得者，图灵奖获得者赫伯特&#;西蒙（herberta.simon）认为把一门学科拆分，然后集中精力学习，大约个月就可以掌握。西蒙理论所依据的心理实验的研究表明：一个人分钟到分半钟可以记忆一个信息，心理学把这样一个信息称为“块”，估计每一门学问所包含的信息量大约是万块，如果分钟能记忆“块”，那么万块大约需要个小时，以每星期学习小时计算，要掌握一门学问大约需要用个月。西蒙拆分学习可以概括为个步骤：）选择一门学问。）拆分这门学问，拆分到可以比较容易学习为止。）持续学习个月，各个击破每个被拆分的小部分。）掌握这门学问。拆分是降低问题难度的一个非常重要的方法，拆分将复杂问题拆分为简单问题，然后各个击破进行解决，这类似于军事学上的分散敌人，然后集中兵力进行各个击破。为了形象地说明，把西蒙学习比作一把锥子。正如居里夫人所说，“知识的专一性像锥尖，精力的集中好比是锥子的作用力，时间的连续性好比是不停顿的使锥子往前钻进。”西蒙拆分学习所支配的学习活动，呈现出一种尖锐猛烈、持续不断的态势。&#;、简单信息原则，我们的学习材料尽可能以简单的方式进行组织。&#;）、简单即容易&#;根据定义，简单的材料容易记忆。事实证明，简化的材料让大脑更容易以相同方式进行处理。我们可以想一想迷宫。当我们复习一个材料时，我们的大脑就像在通过一个迷宫（可以把脑回路看成错综的路径）通过迷宫时，大脑会在迷宫的路上留下了线索。如果大脑能以唯一方式通过，那么留下的线索就简单而便于跟随，此路径就容易重复通过。反之，如果有很多组合的话，每一次通过就会留下不同的线索彼此干扰，从而难以找到出口。这同样发生在大脑细胞层面，每次复习复杂材料时，不同的大脑突触连接会被激活。&#;）、简单易安排&#;假设我们将使用最优重复间隔法来复习学过的材料（如博前博后软件）。如果我复习的一个学习切片是由两个子知识点构成的，那么我将需要足够频繁的复习才能把较难的子知识点记住。若把复杂知识块拆分成各个子知识点，各点的复习就能以各自的节奏进行从而节省了时间。一个缺乏经验的学生所创建的学习切片，往往可以被轻易地划分成十个或更多的子知识点！虽然，学习切片的数量增多了，但子知识点复习时间却往往很少，以致其益处远超于）一遍遍忘记复杂内容，）过短的复习间隔，）实际只记住了部分内容，所付出的代价。&#;下面是一个典型的例子：&#;组织很差的知识点\-复杂而冗长&#;问：衰老细胞的特征是什么？&#;答：细胞内的水分减少，结果使细胞萎缩，体积变小，细胞代谢的速率减慢。细胞内多种酶的活性降低。细胞核的体积增大，核膜内折，染色质收缩、染色加深。细胞膜通透性改变，使物质运输功能降低。&#;组织良好的知识点\-简单而明确&#;问：衰老细胞的体积会怎么变化？&#;答：变小。&#;问：衰老细胞的体积变化的具体表现是什么？&#;答：细胞萎缩。&#;问：衰老细胞的体积变化原因是什么？&#;答：细胞内的水分减少。&#;问：衰老细胞内的水分变化对细胞代谢的影响是什么？&#;答：细胞代谢的速率减慢。&#;问：衰老细胞内的酶活性如何变化？&#;答：活性降低。&#;问：衰老细胞的细胞核体积如何变化？&#;答：体积变大。&#;问：衰老细胞的细胞核的核膜如何变化？&#;答：核膜内折。&#;问：衰老细胞的细胞核的染色质如何变化？&#;答：染色质收缩。&#;问：衰老细胞的细胞核的染色质变化对细胞核形态的影响是？&#;答：染色加深。&#;问：衰老细胞的物质运输功能如何变化？&#;答：物质运输功能降低。&#;问：衰老细胞的物质运输功能为何变化？&#;答：细胞膜通透性改变。&#;我们可以试验一下尝试用上述两种方法来学习两个主题，然后看看最小信息原则所能带来的好处。从长远来讲好处尤其明显，例如，我们记忆知识所需时间越多，我们从简化材料所获收益也就越多。&#;注意，上述例子中的问题很简短，答案就更为简短了！我们要求单词复习中从记忆中汲取的信息量足够小，回答就要尽可能的短！&#;当然，大家可能注意到了，组织很差和良好的知识点并不完全等同。比如：尽管我们记住了衰老细胞的物质运输功能为何变化，而起初我们很可能忘记衰老细胞还有这个特点。但是这些问题都可以解决，如增加更多问题，或者使呈现的问题更为精确。&#;为此，当老师把你叫到黑板前，你可能没办法流利背诵完整的衰老细胞的特点。然而我敢说，你学习的最终目的，并不是为了在班级里显得熠熠生辉。&#;&#;、从基础开始。对于学习材料的整体印象的建立并不需要考虑到细枝末节处。恰恰相反，该印象越简单越好，我们的学习材料的基础章节也是越短越好。越是简单的知识模型越是容易被理解。日后我们可以在此基础上进一步构建。&#;不要忽视基础。记忆看似浅显的知识并不是在浪费时间。基础知识可能会突然变动（有些教材在使用概念时喜欢在开头规定限定条件，或者把一些术语简写），而且记忆简单的知识所花费的时间也不多，所以还是保险一点好。要知道，通常我们会花费%的时间来复习学过的材料中的%左右基础知识！其实基础知识只要我们一直保持重视的话只要花很少时间就能记住。然而，对基础知识的疏忽往往代价沉重（一个简单而根深蒂固的错误概念很可能害我们自己白白浪费了学习后续章节的时间）&#;&#;、理解，才能更好记忆。如果我不理解这个材料，那我不如不学。学习不理解的东西可能是天方夜谭，但是事实证明确实有很多学生正在学习他们并不理解的材料。这往往是糟糕的教材和逼近的考试导致的，由于时间紧迫，没有选择，我们可能对教材囫囵吞枣，死记硬背。&#;比如我可以对化学元素的符号都没认全，就去看化学方程式。我当然可以一个字母、一个符号的硬记。但是这样盲目学习的时间是巨大的。而更为严重的是，这种所谓知识的价值简直微不足道。我只是记住了这些符号序列，而对化学反应一无所知。&#;当然，这只是一个极端的例子。更为常见的情况是，在没有理解概念和定义的情况下，去试图记住看不太懂的定理、公式。或者在不清楚二级结论的推导与证明就直接记忆和使用。&#;、先总后分。开始学习一个科目的知识前，我们就应该对所学的知识建立一个整体印象。只有把在材料上相互独立的知识构建为逻辑上相互联系的知识大厦，才能大幅度降低我们的学习时间。就如上面规则所提到的一样，一个独立的知识点就像方程式里的一个符号，没有联系就没有理解，就如同死记硬背。所以不要从零碎的材料中学习（就比如我们经常做的高考模拟卷）！先阅读材料上可以把这些知识整合起来的章节（比如：平抛运动），然后才使用独立的问答来进行学习。（如：速度角和路程角的关系是什么？）&#;、填空题简单而有效。填空题是以省略号替换了部分缺失内容的句子。填空练习就是运用填空题要求学生将缺失的部分填写完整的练习形式。比如：在解三角形中，\[.\]问题多要使用余弦定理。（面积）&#;作为初学者，如果你发现很难遵循最小信息原则，请用填空题。如果你是高阶用户，你同样会喜欢填空题。填空题是将教科书内容转化为知识点的快捷有效方法，并适合以间隔重复的方法来学习。填空题构成了一种称之为“增量阅读”的快速阅读和学习技巧的核心。&#;组织很差的知识点\-复杂而冗长&#;问：罗伯特森的主要贡献是什么？&#;答：罗伯特森用电子显微镜观察到细胞膜的暗－亮－暗的三层结构，提出细胞膜蛋白质－脂质－蛋白质层结构。&#;组织良好的知识点\-简单的填空题&#;问：\[.\]用电子显微镜观察到细胞膜的暗－亮－暗的三层结构，提出细胞膜蛋白质－脂质－蛋白质层结构。&#;答：罗伯特森&#;问：罗伯特森用\[.\]观察到细胞膜的暗－亮－暗的三层结构，提出细胞膜蛋白质－脂质－蛋白质层结构。&#;答：电子显微镜&#;问：罗伯特森用电子显微镜观察到细胞膜的\[.\]的三层结构，提出细胞膜蛋白质－脂质－蛋白质层结构。&#;答：暗－亮－暗&#;问：罗伯特森用电子显微镜观察到细胞膜的暗－亮－暗的三层结构，提出细胞膜\[.\]层结构。&#;答：蛋白质－脂质－蛋白质&#;、优化措辞。问题的措辞必须优化，以确保在最短的时间内「点亮大脑中相应的那盏灯」，从而降低错误率，更加明确问题，缩短反应时间，并帮助进入专注的状态。&#;需要优化的部分：冗长的完形填空&#;&#;问：\[.\]：不同物种之间、生物与无机环境之间在相互影响中不断进化和发展，这就是\[.\]，它是生物多样性形成的原因。&#;&#;答：共同进化&#;更好：短句可以加速阅读&#;&#;问：\[.\]：不同物种之间、生物与无机环境之间在相互影响中不断进化和发展，它是生物多样性形成的原因。&#;&#;答：共同进化&#;更加好：&#;&#;问：\[.\]：不同物种之间、生物与无机环境之间在相互影响中不断进化和发展。&#;&#;答：共同进化&#;再好点：&#;&#;问：\[.\]：不同物种之间、生物与无机环境之间在相互影响中进化和发展。&#;&#;答：共同进化&#;还能更好：&#;&#;问：\[.\]：不同物种间、生物与无机环境间在相互影响中进化发展。&#;&#;答：共同进化&#;注意缺少信息的那些内容是不重要的。在重复过程中，你只需学习这个名词：共同进化，而不会希望随后的关于生物多样性的内容干扰你的记忆过程。你应判断其他部分信息是否重要，如果是就分块存储（可能复用上述规则，重新制作填空，换种方式来优化措辞）否则多余的信息只会拖慢你的学习进程。&#;&#;、上下文提示可以简化措辞。您可以在博前博后软件中使用组块，或提供具有不同外观的不同知识分支（不同的模板），使用标签（#title，#author，#date，等）并清楚地标签子类别（例如，使用#chem作为对chemistry的标记，#math作为对mathematics的标记，等这种缩写）。这将有助于您简化项目的措辞，因为您无需指定问题的上下文。在下面的示例中，明确定义的前缀bioch：可以为您节省大量的输入和大量的阅读的时间，同时仍然确保您不会将gre缩写与研究生入学考试混淆。请注意，在推荐的情况下，您将处理从标签bioch开始的切片，该标签会立即将您的大脑置于正确的上下文中。在处理较差的最佳情况时，你会浪费宝贵的时间来回想gre的标准含义……更糟糕的是……你会点亮大脑中可能容易受到干扰的错误区域！&#;啰嗦的切片可能会因干扰而导致意外的失效&#;问：gre在生物化学方面代表什么？&#;答：糖皮质激素反应元件&#;上下文提示的切片可提高成功率&#;问：bioch：gre&#;答：糖皮质激素反应元件&#;&#;、冗余但不违背最小信息原则。冗余简单来说就是信息多于需要的或重复信息等。冗余与最小信息原则不相互驳斥，甚至可能受您欢迎。对于这个简短的文本，冗余的问题太宽泛了。以下是一些示例，仅用于说明最小信息原则不能理解为牌组甚至切片中的最小字符数或字数：&#;&#;被动和主动的方法：如果您在学习外语，例如英语，你通常会建立单词对，如手机－phone，语言－language，希望－hope等。这些单词对需要主动回忆外语单词。但是，主动回忆并不能保证被动地辨认，您可能会因换了一种形式（例如翻转为：phone－手机，language－语言，或者hope－希望）而失败。&#;添加带有交换问题和答案的新切片在某些情况下可能是多余的，但它与最低信息原则并不矛盾！您的切片仍然尽可能简单。你只是得到了更多。&#;在博前博后软件中，你可以用双面翻转切片来自动生成交换正反面的切片对。&#;推理线索：你经常想通过取得问题的解决方案来提高你的推理能力。而不仅仅是记忆答案，您希望快速遵循推理步骤（例如，求解一个简单的数学方程式）并生成答案。在这种情况下，中推理步骤的提示只会帮助您在重复时始终遵循正确的道路。&#;推导步骤：在要解决的更复杂问题中，强烈建议记住个别推导步骤（例如，解决复杂的数学问题）。这不是死记硬背！这确保大脑在解决问题的同时始终遵循最快的路径方法。有关提高创造力和智力的更多信息，请阅读：天才和创造力的根源，以及更具体的：推导，推理和智能。&#;多语义表述：通常可以从不同角度表述和审视相同的知识。在给定的记忆具有高价值的情况下，建议记住相同事实或规则的不同表述。这将增加预期的回忆率（超过遗忘指数指定的召回率）！&#;灵活重复：如果对同一个问题有很多有效的回答，请确保您的表达能够确保等效性，并通过提供其中一个等效选项来给您良好的成绩。例如，如果您学习一门语言，那么学习符合概念定义的所有同义词并不是一件好事。将一个同义词视为对这个问题的一个充分的答案（例如amarkmadebyinkspiltonsth=blot/blob/blotch），这能够让您的切片更为明确及充分。&#;、使用图片。视觉皮层是大脑中用来处理视觉刺激的部分。该部分在进化过程中得以充分的发展，这也是为什么我们常常会说一图胜千言。事实上，如果你观察一幅图片中的细节以及记忆这些细节的容易程度，你会发现，我们的语言能力相较于视觉处理能力真是差太多了。对于记忆也是如此，用图片展示的信息通常不太容易忘记。&#;当然，组织一道简单的问答题比找到一幅切题的图片要花费更少的时间。这也是为什么当你在学习过程使用图片时，往往需要在性价比上做出权衡。使用得当的图片，在诸如解剖学，地理学，几何学，化学和历史等领域，会极大地减少你的学习时间。&#;图片的威力也解释了为什么托尼&#;博赞的思维导图概念会如此流行。思维导图是一种将各组成部分连接起来的抽象图片，以此来反映个体概念间的逻辑关联。&#;无益的组织形式&#;问：线粒体中外膜和基质之间是什么结构？&#;答：线粒体内膜和线粒体嵴（线粒体内膜向线粒体基质折叠形成嵴）&#;有效的组织形式&#;问：图中被遮挡的是什么结构？&#;答：线粒体内膜和线粒体嵴&#;&#;、使用图像填空。图像填空和文字填空一样，只不过是把缺失的文字替换成确实的图像而已。比如：在学习解剖学时，你可以展现一幅复杂的图像，有一小部分缺失了。学生的任务是把缺失的部分说出来。同一幅图像可以用来组织-个知识点，对于每个知识点可用图片中特定的部分来询问。图像填空对于学习地理非常有帮助。、抛弃“名称无关紧要”的想法：我们的本行是理论物理学。物理学界有个richardfeynman讲的著名故事。feynman小时候在田野里和另一个万事通小孩玩。feynman讲述了当时的经过：有个小孩跟我们说：“看到那只鸟了吗？那是什么鸟？”我们说：“我们根本不知道那是什么鸟。”他说：“那是棕喉画眉。你爸啥都没教你。”其实正好相反。他（feynman的父亲）早就教过我们了：“看见那只鸟了吗？那是一只spencer&#;swarbler。（他其实不知道那只鸟的名字）嗯，在意大利语里它叫chuttolapittida。在葡萄牙语里它叫bomdapeida。在中文里它叫chung-long-tah。在日语里它叫katanotakeda。你可以知道这种鸟在全世界所有语言里的名字，但是到了最后，你却对它一无所知。你只知道不同地方的人，以及他们如何称呼这种鸟。所以我们来看看它会做哪些事情。那才是重要的！”（我们很早就知道了知道事物的名称和知道事物本身的区别。）feynman（或者他父亲）接着讨论了什么是真正的知识：观察行为，了解原因，等等。这是个好故事。但是有点矫枉过正：名字其实是重要的。也许没万事通小孩想得那么重要，通常事物的名字也不包含深刻的知识。但是它们的确是让你能构建知识网络的基础。在科学训练期间，我们一直不停地被告知名字无关紧要这个比喻。刚开始用博前博后软件的时候，我们觉得输入关于名字的问题有点傻。现在我们可以热情高涨地做这件事了，因为我们知道这是通向理解的初期环节。博前博后软件&#;适用于各类事物的名字，不过我们觉得对于非语言类事物尤为有用。比如，我们会输入关于艺术作品的问题：“emilyhare的作品《嗥》是什么样的？”答案：⭐输入这个问题有两个原因。主要原因是我们想时不时地回忆起这幅画作的体验。另外我们想给画作赋予一个名称。如果我们对画作做更多的分析——比方说其巧妙的色彩过渡运用——我们可以添加更细致的问题。但是将画作的体验植入大脑已经足够开心了。、避免“编外问题”：假设我们在浏览网页时碰到一则关于阿尔巴尼亚巨型猫鼬的有趣文章，一个我们以前从来不知道我们会感兴趣，但是结果发现有趣至极的话题。很快我们就博前博后软件了到个问题。很不错，但是经验告诉我们要不了几个月我们就会发现这些问题死气沉沉了，而且还会经常打错它们。我们认为主要原因是这些问题与我们的其他兴趣太不相关了，我们会丢掉当时使我们感兴趣的情景。我们把这些称作编外问题，因为它们与我们记忆中的其他东西都不相关。书很少软件几个编外问题并不算太糟——预先很难知道哪些会变成慢慢消退的兴趣，哪些又是会变成与我们的其他兴趣相关联的真正兴趣。但是如果你的组块中不可忽略的一小部分都是孤儿问题的话，那么这意味着你得把博前博后软件中问题集中到与你的创造性工作相关的方面来，减少博前博后软件偏离主题的材料。&#;、避免“孤儿问题”（与其他一切都不相关的单个问题）尤为重要。比方说，我们正在读一篇关于一个新主题的文章，我们学到一个看起来尤其有用的知识。我们会定下一个规矩永远不只输入单个问题。反之我们会输入至少两个问题，三个以上更佳。对于某则有用知识的核心来说这一般足够了。对于孤儿问题，我们会不可避免地经常答错它们，输入它们本身就是浪费时间。、避免判断题：有的我们时常陷入的坏习惯是有很多答案是“是与否”的切片。例如，理解记忆机器学习里的图模型的时候，我们参加过一个不太好的问题：计算分区函数对大多数图模型来说是难以处理的吗？答案是“是”。就其本身来说，无伤大雅。但是如果能深入阐述提问里包含的思想会帮助更大。可以加入问题提问哪些图模型的分区函数是难以处理的。可以给出一个难以处理的图模型的例子吗？分区函数的计算难以处理到底是什么意思？进行问题重构时，应当优先考虑重构判断题。&#;、避免使用集合。集合就是一堆有特定性质的东西的组合。比如：一个水果的集合就是由桃子、梨子、苹果组所组成的。一个典型的例子是，当要求列出一个集合的所有成员时，这样的内容是很难学习的。&#;例如：三角函数的变换公式有哪些？因为基于集合的记忆成本非常高，所以你应该尽量避免这种学习方式。如果集合是必需的，那么你应该尝试着把它转化成枚举类型。枚举是有序列表（例如，按照三角函数名排列的三角变换公式列表）。枚举类型也很难记忆而应尽量避免。然而，枚举相比集合的优势在于它是有序的，它能迫使大脑总是以相同的顺序排列他们。一个排序后的公式列表比无序的列表包含了更多的信息。有点自相矛盾的是，尽管枚举类型包含了更多的信息，它却更容易被记住。其原因在最小信息原则中已经有所讨论：你应该总是让你的大脑以完全相同的方式来重复。&#;在上述集合的例子中，要求每次重复时以不同的顺序列出公式对记忆产生的效果是灾难性的。如果不依赖助记技巧，枚举或者分组，要记住有着个以上内容的集合几乎是不可能的。尽管这么说，你可能常常会下意识地运用这些技巧帮你成功克服这类问题。然而即使有这些技巧，也会让你经常失败。因此，尽量避免使用集合！如果你确实需要使用集合，那么把他们转化为枚举类型，并使用处理枚举类型的技巧来应对。&#;例如：&#;组织很差的知识点－集合不可接受&#;&#;问：蒸发浓缩用到的主要仪器有？&#;&#;答：蒸发皿、玻璃棒、烧杯、酒精灯、铁三角、坩埚钳&#;组织良好的知识点－把集合转化为有意义的列表&#;&#;问：哪些仪器在蒸发浓缩中用来盛放液体仪器是？&#;&#;答：蒸发皿&#;&#;问：蒸发浓缩中需要什么仪器来移动蒸发皿？&#;&#;答：铁架台&#;&#;问：蒸发浓缩中的玻璃仪器有？&#;&#;答：玻璃棒、烧杯、酒精灯&#;&#;问：蒸发浓缩中蒸发皿与什么仪器直接接触？&#;&#;答：铁三角&#;&#;蒸发浓缩用到的主要仪器有｛{c：蒸发皿｝}、{c：玻璃棒｝}、{c：烧杯｝}、{c：酒精灯｝}、{c：铁三角｝}，还有取｛c：蒸发皿｝｝用｛{c：坩埚钳｝}&#;在上面的例子里，我们把个仪器的集合转换成了个问题。其中，个问题是含有-项内容的集合，以及个含有项内容的枚举。把它放到博前博后软件&#;里，看看按照仪器作用来产生这么一张蒸发浓缩仪器表是多么容易。看到使用蒸发皿时所用的技巧吗？他们把列在其他问题中的仪器连接起来从而简化了学习过程。相比于原问题，可以看到经过良好组织的知识点所含信息量要多得多。那么，随着简化问题的过程，我们学到了更多的知识。每一个问题都有效的遵循了最小信息原则。你可以进一步尝试着把玻璃仪器拆分，或者用助记技巧来记忆最后的那个枚举列表。当然，只有当你在记忆集合有问题的时候才采取这些分解步骤。（毕竟，分解问题需要额外的时间）&#;、避免使用枚举。枚举也是那种很难学习的经典类型，但是它依然比集合更容易让人接受。尽量避免使用枚举。如果你实在无法避免，那么使用填空题（如果可能的话，使用重叠式填空），学习字母表是使用重叠式填空的一个很好的例子。&#;不易学习的内容&#;&#;问：请按顺序列出字母表&#;&#;答：abcdefghijklmnopqrstuvwxyz&#;便于学习的内容&#;&#;问：字母表的头三个字母是什么？&#;&#;答：a，b，c&#;&#;问：请列出a。e之间缺失的字母&#;&#;答：b，c，d&#;&#;问：请列出b。f之间缺失的字母&#;&#;答：c，d，e&#;&#;问：请列出c。g之间缺失的字母&#;&#;答：d，e，f&#;用上述的内容来学习字母表会更加容易。其优势在于，基于心理上的原因，这种学习方法让人觉得更加容易：学生不会因为要背诵整个字母排列而必须停下来，他只需要专注于学习材料中的一小部分就可以了。在经过重复记忆后，仍然建议他能够把整个字母表背诵下来。然而，一旦他记住了所有单一的片断，背诵整体字母表就应当是愉悦轻快而少有挫折的行为了。&#;上面的填空就是重叠式填空题。即在记忆中使用不同的问题来加强枚举中相同的部分（比如：在第第项问题中要求记起相同的字母序列c-d）。这样的冗余并没有违背最小信息原则，因为这些额外的信息是由额外的问题项添加的。&#;象集合中的那个例子一样，你还可以用分组的方式来处理枚举（参见“蒸发浓缩仪器”的例子），但是填空题更简单而且在多数情况下应该足够了。&#;诗词是枚举的一个例子（所有的词句都须以预先安排的顺序说出）。当然，因为词句间很强的语义连接和韵律，往往不需要使用填空的方式，就能有效地记忆诗词，而不会沮丧的反复忘记其中的小片段。然而，一旦你发现在自己记忆诗词上有些磕磕碰碰，那么最好用填空的方式把整个诗词拆解，以确保学习过程快捷简单，有效且愉悦。&#;不易记忆的诗词&#;&#;问：环滁皆山也。……&#;&#;答：环滁皆山也。其西南诸峰，林壑尤美，望之蔚然而深秀者，琅琊也。山行六七里，渐闻水声潺潺而泻出于两峰之间者，酿泉也。峰回路转，有亭翼然临于泉上者，醉翁亭也。作亭者谁？山之僧智仙也。名之者谁？太守自谓也。太守与客来饮于此，饮少辄醉，而年又最高，故自号曰醉翁也。醉翁之意不在酒，在乎山水之间也。山水之乐，得之心而寓之酒也。&#;分解成简单问题项的诗词&#;&#;问：……。其西南诸峰，林壑尤美，望之蔚然而深秀者，琅琊也。&#;&#;答：环滁皆山也。其西南诸峰，林壑尤美，望之蔚然而深秀者，琅琊也。&#;&#;问：环滁皆山也。……，……，……，……。&#;&#;答：环滁皆山也。其西南诸峰，林壑尤美，望之蔚然而深秀者，琅琊也。&#;&#;问：其西南诸峰，林壑尤美，望之蔚然而深秀者，琅琊也。……，……，……。&#;&#;答：其西南诸峰，林壑尤美，望之蔚然而深秀者，琅琊也。山行六七里，渐闻水声潺潺而泻出于两峰之间者，酿泉也。&#;&#;问：山行六七里，渐闻水声潺潺而泻出于两峰之间者，酿泉也。……，……，……。&#;&#;答：山行六七里，渐闻水声潺潺而泻出于两峰之间者，酿泉也。峰回路转，有亭翼然临于泉上者，醉翁亭也。&#;&#;问：峰回路转，有亭翼然临于泉上者，醉翁亭也。……？……。……？……。&#;&#;答：峰回路转，有亭翼然临于泉上者，醉翁亭也。作亭者谁？山之僧智仙也。名之者谁？太守自谓也。&#;&#;问：作亭者谁？山之僧智仙也。名之者谁？太守自谓也。……，……，……，……。&#;&#;答：作亭者谁？山之僧智仙也。名之者谁？太守自谓也。太守与客来饮于此，饮少辄醉，而年又最高，故自号曰醉翁也。&#;&#;问：太守与客来饮于此，饮少辄醉，而年又最高，故自号曰醉翁也。……，……。……，……。&#;&#;答：太守与客来饮于此，饮少辄醉，而年又最高，故自号曰醉翁也。醉翁之意不在酒，在乎山水之间也。山水之乐，得之心而寓之酒也。&#;这样子是不是看起来有些不自然？当然！但是一旦你使用了这种方法就会知道它多么有效率了。&#;、避免干扰。当你学习相同的内容时你经常会混淆他们。比如：你可能在区分单词historic和historical时碰到问题。这种情况在你记忆大量数字时会更加明显，例如：在生物实验的药剂配比。如果对一项内容的知识使记住另一项内容更加困难了，那么我们称这种情况为记忆干扰。往往，你可以牢牢地记住某项内容好多年，直到。你开始记忆另一项内容，以至于两者都很难记住了！比如，你在学习地理的时候记住了位于委内瑞拉，苏里南和巴西之间的国家是圭亚那。而且，只要复习几次，你就能很容易的回忆起这个事实。然而，一旦你添加了相似的内容并询问所有这些国家以及法属圭亚那和哥伦比亚的位置时，你会突然发现很强的记忆干扰并开始遗忘，简单来说就是，你会混淆，而不知道哪个是哪个了。&#;对于有经验的博前博后软件用户来说，记忆干扰可能是遗忘的最大的一个原因。你永远无法知道它什么时候会发生，应对他的唯一方法就是发现并去除。换而言之，在组织知识点时预测记忆干扰往往是不可能的。干扰可能发生在毫不相干的内容之间，像是guyana,guyard,guyenne（形似？）以及guyana，kayman和.&#;aspirin（什么鬼？）对于你和别的人来说，记忆干扰的作用方式会很不同。这很难预测。&#;在记忆干扰产生不良影响前，你应该尽可能地防止这种情况。这有助于减少你学习过程的精神压力。下面是一些提示：&#;让问题尽可能的清晰。&#;谨遵最小信息原则。（本文剩余的诸多准则都是基于避免干扰的！）&#;在记忆干扰发生之前，一旦发现，就要立即去除。（例如：当你看见单词inept，你想「我知道单词inept和inapt的意思，但我将不知道哪个是哪个！」）&#;、自己制作切片组块：博前博后软件网站上有很多切片组块，如果时间允许的话，我们可以自己做。最重要的原因是制作本身就是理解的一部分。也就是说，想出如何得出好问题和好答案是深入理解一项新材料的一部分。用别人的切片组块相当于丢掉了一部分理解。事实上我们想着如何制作行为本身就能帮助记忆。记忆研究者反复发现对记忆的编码越精细，记忆也就会更持久。精细的编码本身就相当于你构造的联系的丰富程度。比如，对于年第一颗通信卫星telstar升入轨道这一事实，你可以把它记忆为孤立的事实。更好的途径是把它当成与其他事实相关的内容来记。略显乏味地，你可能发现telstar是在苏联的第一颗卫星sputnik五年后发射的。还有个不那么乏味的更丰富阐述，我们发现telstar居然是在ascii编码（第一个当代数字文本通信标准）引入的前一年升入轨道的，这真是太有意思了。人类居然在有数字文本通信标准前就有了通信卫星。找到这种联系是精细编码的一个例子。制片这个行为本身几乎总是精细编码的一种形式。这强迫你考虑各种不同的问题形式，想出最佳答案，等等。我们认为对于大多数初级切片这也是正确的。对于更复杂的需要将基本事实与其他想法联系起来（就像telstar和ascii的联系）并构成相互关联的丰富想法网络的复杂切片这就更确凿无疑了。、培养精细编码/构造丰富联系的策略：这其实是个元策略，用来构造策略的策略。一种简单的示例策略是：使用“相同”问题的多个变体。比如我们前面提到过的两个问题，“对于年到年间诺贝尔物理学奖获得者作出其获奖成果时的平均年龄，jones（作者）有哪些结论？”和“哪篇论文声称到年间诺贝尔物理学奖获得者作出其获奖成果是的平均年龄是岁？”。逻辑上这两个问题显然是紧密联系的。但是对于记忆机制来说它们是不一样的，它们在不同的方面触发联系。、怎么看待记忆宫殿以及类似技巧？有一系列基于记忆宫殿和轨迹法之类思路的著名记忆技巧。这是精细编码的极端形式，对于你想记住的材料构造丰富的图像和空间联系。这些技巧往往有着令人惊讶的效果。对大部分学生来说，岁少年就能记住张卡牌排序的景象让人几乎以为发现了少年天才。然而人们惊讶地发现，在一些训练后，掌握这样的技巧是如此的容易。这些技巧每个人都可以获得而不需要而外的能力。&#;在我们开始相信掌握这类技巧将帮我们永久解决遗忘的问题之前，要注意了，通往长久而有效记忆的真正瓶颈并不是快速记忆，事实上快速记忆是最容易的部分。真正的瓶颈在于保持数月，数年，甚至终身的记忆！要实现后者，我们需要使用博前博后软件并遵守本文中提到的这些准则。&#;现在有很多有关助记技巧的书籍，也许托尼&#;博赞的思维导图是其中最流行和最受重视的。你可以在网上搜索关键词：mindmaps（思维导图），peglists（记忆宫殿，助记挂钩）,mnemonictechniques（助记技巧）&#;以获得更多信息。下面是记忆专家edcooke关于一项基本技巧的谈话的转述：ed然后向我们解释了他让名字难以忘记的程序，他在比赛中使用这个程序记住了个姓氏名字和与之对应的面孔照片。他保证这种技术可以让我们记住聚会和会议中人们的名字。“这个伎俩实际上很简单，”他说。总是将一个人的名字的声音与你能清楚想象的东西联系起来。这一切都是为了在你的脑海中创造一个生动的图像，将你对人脸的视觉记忆锚定在与人名相关的视觉记忆中。当你需要在以后的某个时间返回并记住这个人的名字时，你创建的图像会直接回到你的脑海中……所以，嗯，你说你的名字是高东方，是吗？他抬起眉毛给了他的下巴一个戏剧性的抚摸。我们会把房间想象成鱼缸，然后聚会时你就像一条鱼一样在鱼缸里时常游走。这幅画面会比你的名字更加有趣，很容易记住。我们试验过这些技巧，很有趣，但是只适用于记忆简单事实——一副牌的顺序/一组数字等等。这些技巧不太适用于更抽象的概念，这些抽象通常是最深刻的理解所在。这样看来，这些技巧可能反而会干扰理解。&#;、与其他记忆产生联想。联想其他记忆可以将你的内容置于更好的情境，简化措辞，并且减少干扰。在下面的例子中，使用单词humble和supplicant可以帮助学生更加关注单词shamelessly，从而强化正确的词义。越专注越能消除干扰。其次，如此使用这两个单词也有可能避免cringing其本身的词义所带来的干扰。最后，所提到的措辞更加的简单明确。应用「如果我不理解这个材料，那我不如不学」和「从基础开始」这两条规则，自然地要求事先（或与此同时）要明白humble和supplicant（你需要联想的单词）的意思。&#;受到强干扰的词义&#;问：&#;derog:adj:shamelesslyconsciousofone&#;sfailingsandaskinginabeggingway&#;答：&#;cringing&#;联想相关记忆以强化正确词义&#;问：&#;derog:adj:shamelesslyhumbleandsupplicant&#;答：&#;cringing&#;、建立材料与个人的联系并给出例子。最有效地强化记忆的方式之一就是建立记忆内容与你个人生活的联系。在下面的例子中，与其试图描绘出一幅可以恰当地阐释该问题的画面，不如使用与你个人生活相关的线索，这样更能缩短记忆需要的时间。&#;较困难的切片&#;&#;问：whatisthenameofasoftbedwithoutarmsorback?（单词解释：沙发床，尤指靠墙有枕头的沙发）&#;&#;答：divan&#;较简单的切片&#;&#;问：whatisthenameofasoftbedwithoutarmsorback?（就像罗伯特他爸妈家那张那种）&#;&#;答：divan&#;如果你能准确地回想起罗伯特爸妈家的那个软床是什么类型的，你就会省下很多时间，因为不必去一丁点不差地理解这个单词的释义是什么意思，并且/或者去给问题中的家具找合适的配图。个人化的例子有非常好的抗记忆干扰作用，并且可以极大地缩短学习时间。&#;&#;、提供信息来源。除了已充分验证的知识（比如+=），建议你加上收集的知识素材的来源出处。在现实场景中经常会遇到对信息可信度的挑战，那这时信息的来源出处就能帮上忙。信息来源渠道不同，&#;事实和数据也会有差别；你可能会惊讶地发现，一家信誉良好的信息机构发布和其知名同行极其不同的数据。如果没有博前博后软件，这些差异往往难以被注意到：因为经常是遇到新事实之前，旧的信息已早被遗忘。有资料来源，就能据此更可靠地推测选择哪些信息是更为可信的。要进一步增加可信度，添加标签也十分有用（例如：&#;「注意！」「有其他不同来源！」等）。信息来源应该是伴随该知识条目，而非本身变成需要学习知识的一部分，除非它对你回忆起该知识十分关键。&#;、提供时间标记。有的知识体系如基础数学，解剖学，分类学和自然地理是相对稳定的；而经济指数，高新技术，个人数据等则信息则富于变化。所以提供时间戳标记或者表明信息过期程度的标签变得十分重要。处理统计数据时，你可以用收集年份给数据「盖戳」；学习软件应用时，按照软件版本标记就足够。有了新数据后，你可以更新相关的项目。不幸的是，在大多数情况下你都不得不重新记一遍早已过时的知识；然而你几乎不会想要记住时间戳标记本身。如果你想记住在既定时间内某一特定数据的变化（比如不同年份的国民生产总值），时间标记此时本身就成为需要学习的知识。&#;、确定优先顺序。你将经常面临有知识太多没法完全掌握的问题。因此长远来说确定优先顺序对于建立有效知识十分关键。如何确定优先顺序将会影响到你的知识储备方式以及学习速度。许多阶段都会要确定优先顺序；极少数是和知识表述相关，但全部都很重要。&#;有效的学习就是确定优先顺序。在渐进式阅读中，你可以从组织得很差的知识开始，并在继续学习的过程中改进知识的表述（与不恰当的组织方式的成本成比例）。如果需要，您可以重新检查知识片段，将其拆分为部分、重新组织、重新排列优先级或删除。&#;、用更难忘的方式思考。和博前博后软件一样，可能我们就是需要找到更好的方式运用这些技巧而已。继续深入探索一些记忆术练习者用来构造丰富联系的技巧也许尤其有价值。就像foer在引述一位记忆专家时所说的，“用更难忘的方式思考”。&#;、借助情绪状态。如果你能够用生动甚至令人震惊的例子来阐释你的切片，你很可能会强化提取（retrieval，从记忆里回想起事实、概念、事件等信息的精神活动）（只要你不过度使用同一套工具乃至受到记忆干扰的影响！）你的切片的呈现方式可能会因此有点诡异，但只要这些内容都是给你自己一个人学的，能保证学习效果的方式都是可以的。可以用到一些能够唤起具体且强烈情绪的东西，众所周知，情绪状态可以强化回想活动；但是，你应该确保你不会在需要索回某个真实生活场景的记忆片段时，需要必要的情绪线索（emotionalclues）。&#;较困难的切片&#;&#;问：alightandjokingconversation&#;&#;答：banter（单词解释：轻松、幽默的谈话）&#;较简单的切片&#;&#;问：alightandjokingconversation（比方说，曼德拉与戴克拉克）&#;&#;答：banter（单词解释：轻松、幽默的谈话）&#;如果你对纳尔逊&#;曼德拉与f.w.戴克拉克那场会面的印象是生动且正面的话，你很可能会领会到banter这个词的意思了。没有这个例子的话，你可能会受到来自badinage甚至chat这样的词的记忆干扰。这个例子并没有唤起不相干的情绪的风险，因为它唤起的情绪状态可以帮我们定义要学的概念！一个深思熟虑过的例子可能会帮你降低好几倍的记忆所需时间！我记录了一些曾经一年被遗忘过次的学习项，它们先前都是没有被配上合适的例子的，而这同一个学习项在被配上了一个精妙的，抗干扰的例子之后，在年跨度上的轮重复中都没有再被忘记过一次。这基本上相当于在年期间节约了倍的时间！这样的例子并不少见！它们有效地运用了前面讲到的记忆原则，包括第条最小信息原则和第条抗干扰原则。&#;、用博前博后软件&#;%的制作功能就可以获得非常大的效果：博前博后软件可以自动制片，可以为切片加标签，有插件等计算机系统，还有更多。实际中我们使用最基本的就可以取得很好的效果了。我们最简单的切片主要是两种类型：绝大多数是简单的问答切片；然后有小部分是填空卡：类似于完型测试。比如给我们最喜欢的名言挖空：“如果个人计算机真的是一种____，那么其应用将会改变____的_____”&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;____，_____（答案：媒介，整个社会，思维模式，alankay，）填空也能用来提不包括名言的问题：adelson错觉又称为______错觉。（答案：棋盘阴影）为什么不使用更多的博前博后软件切片制作功能呢？部分原因是仅仅使用核心功能我们就已经获得巨大的好处了。更进一步，用好这一点核心功能就已经很花功夫了。篮球和篮筐是简单的装备，但你可以花一辈子去学会用好他们。同样的，基本博前博后软件操作可以发展到很高的程度。所以我们专注于学会用好这些基础功能。我们知道很多尝试博前博后软件的人会掉进无底洞，不断学习尽可能多的特性从而提高“效率”。他们通常在追求%的改善。通常最终因为“太难”而放弃软博前博后件的人其实是说“我们还没达到完美使用的状态，好可惜”。真是可惜。如前所述，用软博前博后件学习相比于传统复习记忆要高效大约倍。所以他们是因为最终的%、%和很多情况下.%的改善而放弃了%的提升。程序员似乎特别容易掉进这种无底洞。鉴于这个原因，我们会建议刚开始用的人不要使用任何高级特性，不装任何插件。不要在短期内成为程序员效率病的反面教材。学习基础问答切片，在此范式内探索新的使用模式。这会远比花数小时折腾各种功能好。接着，如果你已建立高质量的软博前博后件日常习惯，可以去试验更多高级特性。、让博前博后软件应用更广阔有趣。用博前博后软件存储亲朋好友信息，我们试验过用软博前博后件存储亲朋好友的（非敏感！）信息。“【我们的朋友】是素食者吗？”这类问题感觉还行。但是我们却在更尖锐的问题上搁浅了。比如我们与某个新朋友讨论他们的孩子，但是却从来没见过他们的孩子。我们也许会输入“【朋友】家最大的孩子的名字是？”或者如果我们讨论音乐，我们会输入“【朋友】最喜欢的音乐家是？”这类试验目的明确。但是问出这类问题让我们感到不安。有点像假装对朋友们的兴趣。有种强烈的社交规范是，如果你记得朋友的品位和小孩姓名，那是因为你对他们感兴趣。至少对我们来说，用记忆辅助会有点不真诚的感觉。我们跟几个朋友谈过这个问题。多数人告诉我们同样的话：他们感激我们费了这么大的劲，同时觉得我们那么担心是不是不真诚这件事挺有魅力。所以也许担心是不必要的。然而，我们还是有些迟疑。我们把博前博后软件用于不那么私人的东西上——例如人们的食物偏好。也许日后我们会存储更加私人的信息。目前我们还是慢慢来吧。编程接口、书籍、视频、研讨会、对话、网页、事件、地点。几乎所有问题都可以放在博前博后软件中。但尽量添加高质量问题。例如对于研讨会我们会尽量找出至少三个可以博前博后软件化的高质量问题。对于长篇交谈，至少一个高质量问题。重问题的质量而不是数量可以让我们更加专心，特别是研讨会期间。（我们觉得一对一的对话期间更容易保持专注。）对于视频、时间和地点，我们更加随意。理想情况下出行和去新餐馆之后系统化的博前博后软件到个问题会比较好，这让我们记住当时的体验。有时我们会这么做。但是还不够系统化。对于论文和书籍我们倾向于在当时就制作切片。对于研讨会和交谈，我们更喜欢沉浸其中。相比于直接拿出博前博后软件，我们会在脑海或者纸上快速设想我们要用博前博后软件学习的问题。随后我们便将其输入博前博后软件。这需要一些自律。所以我们一般会设置较低的限额，这样我们只需要输入几个问题就行，而不是几十个。关于书籍要注意：读一整本书是项大投入，时常加博前博后软件问题会显著减慢阅读速度。决定博前博后软件哪些内容时需要将此牢记于心。有时一本书优质内容的密度是如此之大以至于值得花时间去添加很多问题。但是无脑用博前博后软件学习眼前的所有内容是值得考虑的，我们也偶尔会这样。决定博前博后软件理解记忆哪些内容并不是简单的选择：博前博后软件能协助实现长期目标的东西。某种角度上我们记得什么，我们就想着什么，所以对于记忆一定要倍加谨慎。这一直是正确的，但博前博后软件让这句话变得更加正确了。好了，另一个有趣的模式是翻出以前的前博前博后软件时代的读书笔记，然后博前博后软件它们。这可以很快地完成，而且让在快忘光的书上投入的时间变得更有回报了。如何将创造性工作时的笔记和博前博后软件集成起来，如何用博前博后软件代替笔记，但是很多东西并不适合占用我们的长期记忆。另一方面，博前博后软件重要条目也会带来诸多好处，例如对记忆的流畅读取是很多创意想法的基础。实践中，我们会凭直觉非系统化地将一些东西做成笔记，另一些做到博前博后软件中，还有一些两者都做。总体上效果不错，但是我们觉得如果能应用一些更系统化的思考和试验会更好。这个可以使用我们的计算机笔记系统－－博前博后脑库软件。这样整个事情会变得更好。三、陪伴我们再看看博前博后软件“问题切片陪伴”中陪伴如何理解和使用。问题陪伴：指与问题带着喜欢感情的随同做伴，随时查找分解、分析思考。问题陪伴，她对问题更加的温情；问题陪伴，她对问题更加的深情。问题陪伴，使情感上我们更容易与问题和答案产生连接。我们就会更加在乎它们，而这种在乎意义深远。问题切片陪伴，是与问题切片随同做伴，陪伴是对问题深深的爱恋，陪伴是对问题锲而不舍的思考。问题是学习的核心，问题陪伴，能确保学习者时刻想着问题。问题陪伴载体，包括陪伴本和博前博后软件。问题陪伴是学习半成品的临时仓库，处于查找问题的终结部分，是上一工序的产品，又是解决问题和巩固问题的开始部分，是下一工序的原料。问题陪伴是博前博后学习的技术中承前启后、继往开来的关键要素。学习的效果，表现为问题陪伴吞吐的多少。问题陪伴，这里指在学习过程中，不放过任何一个疑问或掌握不牢固的知识，在即时解决和即时巩固问题不奏效的情况下，都要做好记录，留待稍后有条件的时候去处理。乞丐有口袋，他会把暂时不需要食用的食品或不使用的物品即时放入口袋；电脑有内存，传输大量有用的信息。没有口袋的乞丐也有，但不要多长时间，他就会饿死街头；没有存储的电脑不能成为电脑，因为它的功能比一块黑板和一把算盘好不了多少。同样，没有问题陪伴的学习，也很难取得好成绩。一切生命和所有高效的工作里都有问题陪伴现象，生命的维持和高效工作的运转离不开问题陪伴。高效的科学的学习方法当然也不可能例外，博前博后学习的技术中把问题陪伴列为一个要素，并视为核心要素是有道理的。在博前博后学习的技术里，不仅有问题陪伴，而且问题陪伴是要素化高效学习的一个非常关键的核心要素。问题陪伴是博前博后学习的技术中半成品的仓库，它使查找问题要素成果不丢失，保证了查找问题的效果。也为解决问题和巩固问题及时提供原料。陪伴问题是博前博后学习的技术中承前启后、继往开来的关键要素。许多学生用传统的方法学习，都是把听课或作业看成是学习中第一重要的事情，常常不得要领。用博前博后学习的技术的学生，视问题陪伴为学习的核心，紧紧抓住问题。问题陪伴，包括记到陪伴本中的初陪伴和录入博前博后软件中的终陪伴。初陪伴包括书上画线、打记号、提问、听课笔记等。如预习课文、听老师讲课、初做一个练习，问题比较多时都宜做初陪伴问题。本文中的问题初陪伴，多指利用一个能随身携带的小本子，用于随时收集暂时无法录入博前博后软件的问题。终陪伴问题（以下简称陪伴问题），是指博前博后软件中的问题。它可运用于各种学习活动中，更适用于复习中的看书，整理听课笔记、做习题、经验总结、系统归纳等学习活动。问题陪伴本使用的方法初读时若遇到问题较多，可在书上做记号，写批注；听课时可做听课笔记；初做某练习时，如果问题较多，也可在题旁打记号。除此之外的大部分学习活动中遇到的问题，一般都应直接存放到问题陪伴本中，各学科中的问题都可存入其中。问题陪伴本可只按时间顺序，不按科目顺序。遇到的问题是大块记忆材料的，可只写索引。属掌握不牢固的；属问题的；写好后下面要有足够空格，留着写思考解答之用。是知识方面的，写在陪伴本的前面，是学习方法、思想感悟等方面的写在陪伴本的后面。有些老师和同学，可能怀疑不同科目的知识写在一处不系统，这种担心是多余的。因为陪伴问题的根本目的在于消化知识，有了陪伴本的帮助，各种知识的理解、消化能及时到位。事实上，这样做了，对知识理解透彻，才有助于知识系统化的建立。日本的教材，把物理、化学、生物编在一起叫科学课，把、历史、地理编在一起叫社会科学课，我们国家不少地方也这样做了。专家认为，这样做有利于学习方法和知识的相互渗透和迁移，同时也会减轻学生的学习负担。陪伴问题把不同科目的知识写在一处，也有此异曲同工之妙。&#;每日在问题陪伴本上记问题前，要写上当天日期。问题前顶格书写学科名称，每完成一定的学习任务，要在学科名称后写上完成任务的起止符号（如看书，写看书内容的前后页码）。表示起止符号内的材料中，问题已全部在此。&#;问题是学习的核心，陪伴本和博前博后软件是问题的载体。有了陪伴本和博前博后软件，能确保学习者时刻以问题为中心。&#;陪伴本与博前博后软件的使用合格标准．时间标准，陪伴本小时不离身。学习时，置于桌面；行走时随身携带；睡觉时，放于枕边。出现不能即时解决的问题一律立刻记入陪伴本，白天的问题，晚上都要将其中没有消化了的东西，转到博前博后软件中陪伴。陪伴中的问题尽量几天内解决。．心态标准，问题一旦被陪伴，它就是学习的半成品。几天之内把问题转化为知识，是没有困难的。问题陪伴，让人安心，放心，有信心。．广度标准，凡掌握不牢固的，解决有困难的，不能即时完成的问题一律陪伴。看过的书，做过的题目，凡需要再次学习的，都做问题陪伴，不能有漏网之鱼，保证以后的学习时间能投放合理，不做无用功。．陪伴本硬件标准，开软面，各科共用一本，可代替错题本。每一课本配一书签。．质量标准，有原问题，加工过的问题，也要有自己的感悟、归纳方面的思维成果。都要全部进博前博后软件中陪伴。&#;第四篇：组块费曼刻练一、组块大师记住组块，新手只记单一。在某些领域，内化熟记更多的组块相当于提升在这个领域的智商。这条惊人的研究结论是由研究者adriaandegroot和herbertsimon分别作出的，他们研究人们是怎么获得专家级技能的，尤其关注国际象棋领域。他们发现世界级棋手看待棋盘的方式是和新手不同的。新手会看到“一兵一车”等一系列单独的棋子。大师则看到更加精妙的“组块”：他们把更多的棋子组合作为一个单位识别的，由此可在比单个棋子更高的抽象层次上推理。为什么学习、识别、推理、记忆这样的组块&#;非常有利于培养专家技能呢？这里有个就我们目前所知的模型。我们会用数学专业的上下文描述它，因为我们有跟各个层次的人讨论数学的经验，从初学者到功成名就的专业数学家。很多顶尖数学家比常人记忆了更多的复杂数学组块。很多人会认为卓越数学家的成功模式是惊人的智慧，高智商，能在头脑中处理复杂的问题。有种常见的认知是他们的聪慧给了他们处理复杂问题的能力。简单来说就是他们的引擎马力更足。一流数学家的确更聪明这是事实。但是也有另一种解释。如simon所说，很多顶尖数学家比常人内化牢记了更多的复杂数学组块。这意味着对我们很复杂的问题对他们很容易。他们处理复杂性的能力并不等于马力更大的大脑。而是前期的学习让他们有更好的组块能力，大多数人觉得复杂的情况他们会觉得简单，也更容易进行相关推理。组块－-－工作记忆的基本单元。simon所用的“组块”的概念其实来源于georgemiller的著名论文，“魔力数字，七加正负二”。miller提出工作记忆的容量大致为个组块。事实上后来发现这个数字在人与人之间是有区别的，且工作记忆与一般智力水平（iq）呈显著正相关。工作记忆越大，智商越高，反之亦成立。miller所说的组块到底指什么还是有些模糊不清，他写道：单元与组块的对比也强调了一个事实，即我们其实不是很确定信息组块的构成。例如hayes所得到的个单词的记忆范围也可以说成是个音素，因为每个单词大概有个音素。直觉上很显然被试者回想起的不是个音素，而是个单词，但是其逻辑差异却不是显然的。我们面对的是将输入组织和归类到熟悉的单元和组块的过程，学习很大程度上就是这些熟悉的单元的形成过程。换句话说，对于miller来说记忆组块其实就是工作记忆的基本单元。所以simon和协作者们研究的其实是象棋棋手工作记忆的基本单元。如果这些组块更复杂，那么棋手的工作记忆就会在效用上更高。特别是，如果某人智商比较低却能记住更复杂的组块，他会比智商高但是记得内化组块少的人更能进行复杂情境推理。也就是，某些领域内记得更多的组块相当于提升在这个领域的智商。理解记忆现有切片组块，博前博后网站上有许多老师编写好的切片组块，可以减少我们寻找资料的时间，帮助理解记忆。比如学生发现使用老师制作好的切片组块，在其基础上进行进一步加工内化对帮助理解记忆是有价值的。我们本人也会推荐切片组块。对于更深层次的理解，我们认为还需继续对其进行评论加工内化。不管什么情况，内化高阶组块都是获取专家级技能的关键部分。这个模型的论点仅仅是长期记忆在某些专业技能的得是扮演重要角色。关键是，日常使用博前博后软件系统可以加快专家级组块的得。这些组块是认知的核心，包括理解能力，问题解决能力，创新创造能力。使用一个大组块：博前博后软件允许你把切片组织为组块和子组块。一些人用此特性创造复杂的组织结构。我们也曾这么做过，但是我们逐渐把我们的组块和子组块合并到了一个大组块。这个世界并没有整齐地划分为独立的部分，所以我们觉得把不同的问题杂糅在一起是个好主意。某个时间点博前博后软件问我们做鸡肉的时候应该火应该开到多少度。下个问题就可能是关于javascript的接口的了。这种混搭真的对我们有实际益处吗？我们不确定。但是我们认为不会有任何坏处，它能帮助我们把知识运用到意想不到的情境下。评论，在学习的过程中，我们决不可轻信一家之言，应该把“批判性思维”，贯穿到整个阅读过程。对同一个议题，当你深入的足够深后，你就会经常发现，其实大师们也都是针锋相对，互为冲突，找到完全不同视角的论述，把他们综合到一起，你就会对这个议题有一个比较全面而深入地认识。所以在学习的任何阶段，都要具有极强的批判和挑剔意识，我们通过大师来批判大师，大师验证大师，大师完善大师，让大师帮助我们搭建和完善我们的知识体系。二、费曼理查德&#;费曼（richardfeynman）美国物理学家。加州理工学院物理学教授，年诺贝尔物理学奖得主。提出了费曼图、费曼规则和重整化的计算方法。他曾要求身边的人用最简单的语言介绍任何概念，让学生懂。不管这个概念是多么复杂，这样讲说的人就能在最短的时间内了解一个完全陌生的领域。这个故事说明了费曼的天才之处，但其实人人都可以做到，这就是本节的重点——费曼技巧。费曼技巧，费曼技巧（feynmantechnique）是一个让你学习效率、效果大幅提升的学习技巧，核心思想：制定学习目标（通常是一个“概念”），并以“教”的方式来学习，在教的过程中发现问题，解决问题。就像给洋葱一层层剥皮，渐进的学习方法。什么是费曼技巧、chooseyourconcept：你想知道什么?在白纸的顶部写出一个你想要理解的概念。、pretendyouareteachingtheideatoanewstudent：设想你要向一名新学生传授这个概念。逐步地写下对概念的理解，就像你正在教导一位新接触这个概念的学生一样。这时你会更清楚地意识到关于这个概念你理解了多少。、ifyougetstuck,gobacktothebook：无论何时感觉卡壳了,以及是否还存在理解不清的地方。都要回到原始的学习资料并重新学习让你感到卡壳的那部分,直到你领会得足够顺畅,顺畅到可以在纸上解释这个部分为止。simplifyandcreateanalogies：自我讲述要通俗易懂，简化语言表达。总结:最终的目的是要用自己的语言,而不是专业术语来解释概念。要努力简化语言表达,或者与已有的知识建立一种类比关系,以便更好地理解它。经典的学生求学之路，就是听讲座，读书；如果还不懂，只好枯燥地做大量习题（题海）或重看笔记。没有系统的方法，想更快地理解似乎是天方夜谭。毕竟，顿悟的心理机制，还全然不知。更糟的是，理解本身，很难称得上是一种开关。它像洋葱的层层表皮，从最肤浅的领会到深层次的理解，逐层巩固对科学的认知。给这样的洋葱剥皮，则是常人知之甚少、易被忽略的理解过程。“费曼技巧”简言之，就是自我阐述出一个原理或过程。在这个阐述的过程中，一定会出现自身知识的临界值，之后便无法再解释下去。这样的做法会呈现出一个知识缺口，因而为了填补这个缺口，则会尽其所能的搜寻答案。费曼技巧，就是给别人讲解学过的知识，在讲解的过程中，知识在大脑中再现，重新组合，建立稳定的知识联系，同时也促使出进一步的思考和验证来填补现有认识的漏洞。费曼技巧的精髓，就在于这里通过模拟“教授”的过程，把那些认知漏洞挖掘出来，然后消化、理解清楚。而我们学习的真正目的，不就是这样么，找到问题，搞定它，自身得到了提升。为什么是以“教”的方式来学习？美国著名学习专家埃德加.戴尔提出的“学习金字塔理论”，最好的学习效果就是教授他人。通过教授的方式，一方面你梳理了你还比较清楚那些概念及概念间的关系，另一方面，你会很容易发现那些你不懂的，或是不清晰的概念，查找资料，把他们理解消化。这个过程，是一个主动的、系统的过程，有目标，有标准。&#;实施费曼技巧的很重要的一点是：一定要写下来。而不是在大脑中想，因为我们的大脑的短期记忆容量是非常有限的，所以为了最优化使用大脑，我们需要写下来，让大脑腾出空间，做重要的事情。&#;平常在上课的时候，常常会出现一种情况，那就是会有同学听完课跑来跟老师说：“老师，这堂课的内容你讲的好清楚啊，我一听就懂了。”每次听到这种话，我们往往会笑着吐槽一句，“同学，你错啦！你觉得这堂课的内容，老师讲的好清楚，那只能说明这堂课的内容，老师懂了。不代表同学你懂了！”好，这么说，不是故意要抬杠，而是要点出一个很重要的观念。那就是，懂，这件事的关键，不在于你有没有听明白，而是在于你能不能够说明白！换句话讲，在课堂上，如果老师讲课，他能说到让你懂，那就证明这堂课的内容，你们的那位老师啊，他可是真懂了。而当你听完之后，如果你把刚才的内容重新换个法子说一遍，你还能不能做到让别的同学听明白？如果不能，那就代表你刚才所谓的懂了，其实只是个假象，刚才在课堂上，你只不过是见识了老师的懂，自己呢，其实还没懂。额，这一段有点像绕口令对不对？所以，为什么电影上有句话讲：“听过很多道理，却依然过不好这一生。”这原因之一，就在于咱们刚才所说的，能让你听懂，不代表你真懂，只代表能说明白这个道理的人，他懂！好，现在每次看书看论文，当读到一个段落觉得，“这个想法好妙啊！这个观念好棒哦！”的时候合上书，然后试着把它教一遍（跳出舒适区），假装你眼前有个同学，他不懂这一段的内容，然后呢，我要说到让他懂，而结果你会发现，“咦，刚才这段书，我明明看的很清楚，觉得很明白，怎么一转头，自己说起来就变得吭吭吧吧、词不达意，说起来平淡无奇，完全没有传达出我刚才看书时候的趣味感！”这个时候不要急，因为这代表你终于体会到，那种真懂与假懂之间的落差，这就是表达的第一个阶段，这个时候，我们重新翻开书，重新把刚才的内容读一遍，“哦~！”你就会发现，原来作者的表达中居然有那么多看似不起眼的小螺丝被忽略了，那可能只是作者的一个小例子、一段小铺垫，甚至只是一个小小的形容词。但只要缺了这么一个小环节，同一件事，你说起来，就会变得很不顺、很不具体、很没意思。ok！这时候，你第二次把书合上，然后对着那位假想中的同学再教一遍。于是你的表达就会开始进入了第二个阶段，你会开始真正的理解到，每一个表达的环节扮演着什么样的功用，你会了解为什么有时候要多举一个例子，为什么有时候要先做一个铺垫，为什么有些词语要特别讲究，才能产生不一样的效果。好，这样下去，你每读一本书、每遇到一个有意思的段落，都要对着那个假想的同学教一遍，然后，那些好东西才会真正的成为你内在的一部分，才会渐渐长进你的身体里。所以，遇到好的内容啊，传统上都是要你把它背下来，但那是没意义的，你要做的不是拼命背书，而是练习教书，只有透过教，你才能真的懂；也只有透过教，你的表达才会生动，而不是死板的照搬、照抄。最后呢，你就要准备第三个阶段了：分享。在下课的时候、闲聊的时候，把之前练习教过的段落拿出来分享，试着用-分钟的时间教给大家，每次教的时候，观察一下大家的反应，如果大家被一教，都频频点头，说很有意思，说他明白了，那就证明自己这下可就真明白了。这个习惯对我们来说很有帮助，因为下课闲聊的时候，外在的干扰特别多，所以除非你的内容能够说得有精简又有意思，否则根本吸引不了大家的注意。而万一失败了，反正闲聊嘛！低头跟大家打打哈哈，也就过去了。但如果成功了，也就是能够在-分钟内用一个小教学，跟大家谈笑风生，让大家明白。这时候，就说明你真懂了。所以：第一个阶段，是直接接触到、感受到那些真懂与假懂之间的差距；第二个阶段，是让自己多体会不同作者间，在表达时使用的各种小环节；第三个阶段，是让自己从小型分享的过程中，积累既有的成果。这，就是我们平常锻炼自己表达能力时，最直接的三个步骤。好，今天讲的道理你懂了吗？如果你懂了，那就证明，我懂了。所以，去练习一下，找个人说一遍，看看能不能证明你懂了。&#;下面谈谈费曼技巧的另一种形式，合作学习法。合作学习法。美国的维纳・罗森勃吕特教授研究出的一种学习方法――罗森勃吕特学习法，也称为“合作学习法”。合作学习，是指为了完成共同的任务，在学习群体中有明确责任分工的互助性学习。合作学习的方式之一是组成学习小组，相互协作，合理分工，共同完成某项学习任务。问题式合作学习。问题式合作学习是指教师和学生互相提问、互为解答、互作教师、既答疑解难又能激发学生的学习兴趣的一种合作学习形式。这种合作学习模式又可分为生问生答、生问师答、师问生答，抢答式知识竞赛等形式。在实施教学时，应根据学生的学习心理特征设置问题。表演式合作学习。表演式合作学习即通过表演的形式，激发学生的学习兴趣，培养学生自主探究的学习品质，或作为课堂的小结形式，检验学生对所学知识的理解。讨论式合作学习。讨论式合作学习即让学生对某一内容进行讨论，在讨论的过程中实施自我教育，以达到完成教学任务的目的。论文式合作学习。论文式合作学习是指教师带领学生开展社会调查实践，并指导学生以论文的形式汇报社会实践的结果。此类活动一般每学期举行至次，重点放在寒暑假。学科式合作学习。学科式合作学习是指将几门学科联合起来开展合作学习。如语文课学了与春天有关的文章，可让各学习小组围绕春天去画春天、唱春天、颂春天、找与春天相关的各种数据、观察与春天相关的各种事物等，最后写成活动总结。合作学习的一般步骤、激发动机）.学习的动机(如:设置疑问、情境导入等)）.合作的动机(教会小组合作学习如何展开,如设置“组织者”“计时员”“音员”“员”“记录员”,设计组织的形式等)、呈现学习目标(要把以往的教学目标转化为学生的学习目标)）.注意区别“目标”与“目的”）.目标要精当,即符合学情,能完成且有效,要尽力避免大而空、多而杂,无法实现或评估。、自主学习、合作学习）.条件:先有预习、反馈,才有可能精讲;先有目标引领、学法指导才可能进行合作学习，任务引领。）.合作学习的方式与程序组内分工，先进行组内成员的自主学习、再交流合作。、展示与评价(师生互动研讨、归纳拓展、训练提升)目的目标&#;&#;三、刻练刻练，刻意练习也。对的，你没有看错，是刻练。为什么要刻练呢？请看下面的研究：学习金字塔。美国学者edgardale提出了「学习金字塔」（coneoflearning）的理论：在初次学习两个星期后，透过阅读学习能够记住内容的%；透过听讲学习能够记住内容的%；透过图片学习能够记住内容的%；透过影像、展览、示范、现场观摩来学习能够记住%；参与讨论、提问、发言来学习能够记住%；做报告、教学、模拟体验、实际操作能够记住%。美国缅因州国家训练实验室（nationaltraininglaboratories）做过类似的研究，结论跟edgardale差不多。研究结果显示做报告、教学、模拟体验、实际操作等实质上的主动练习效果最好。好了，刻练，刻意练习，下面再来看一下刻意练习的研究。刻意练习，首次提出“刻意练习”这个概念的是佛罗里达大学心理学家k.andersericsson。这套练习方法的核心主张是，专家级水平是逐渐地练出来的。有效进步的关键在于找到一系列的小任务让受训者按顺序完成。这些小任务必须是受训者正好不会做，但是又正好可以学习掌握的。完成这种练习要求受训者思想高度集中，这就与那些例行公事或者带娱乐色彩的练习完全不同。“刻意练习”的理论目前已经被广泛接受，一、刻意练习有如下四个特点).只在“学习区”练习科学家们考察花样滑冰运动员的训练，发现在同样的练习时间内，普通的运动员更喜欢练自己早已掌握了的动作，而顶尖运动员则更多地练习各种高难度的跳。普通爱好者打高尔夫球纯粹是为了享受打球的过程，而职业运动员则集中练习在各种极端不舒服的位置打不好打的球。真正的练习不是为了完成运动量，练习的精髓是要持续地做自己做不好的事。心理学家把人的知识和技能分为层层嵌套的三个圆形区域：最内一层是“舒适区”，是我们已经熟练掌握的各种技能；最外一层是“恐慌区”，是我们暂时无法学会的技能，二者中间则是“学习区”。只有在学习区里面练习，一个人才可能进步。有效的练习任务必须精确地在受训者的“学习区”内进行，具有高度的针对性。在很多情况下这要求必须要有一个好的老师或者教练，从旁观者的角度更能发现我们最需要改进的地方。只在学习区练习，是一个非常强的要求。一般的学校课堂往往有几十人按照相同的进度学习知识，这种学习是没有针对性的。同样的内容，对某些同学来说是舒适区根本无需再练，而对某些学生则是恐慌区。科学教学必须因材施教，小班学习，甚至是一对一地传授。真正高手训练与其说是老师教学生，不如说是师傅带学徒。一旦已经学会了某个东西，就不应该继续在上面花时间，应该立即转入下一个难度。长期使用这种方法训练必然事半功倍。).大量重复训练从不会到会，秘诀是重复。美国加州有个“害羞诊所”（theshynessclinic），专门帮助那些比如说不敢和异性说话的人克服害羞心理。这个诊所的心理学家不相信什么心理暗示疗法，什么童年回忆之类，他们相信练习。他们认为使人害羞的并不是事情本身，而是我们对事情的观点。怎么治疗恐女症？做法是设计各种不同难度的场合进行对话训练。最初是在房间内集体对话，角色扮演。然后是到直接跑到大街上找陌生美女搭讪要求约会。最高难度是有意在公共场合做出使自己难堪的事情，比如去超市把一个西瓜掉在地上摔坏。这种把不常见的高难度事件重复化的办法正是m程的精髓。在商学院里一个学生每周可能要面对个真实发生过的商业案例，学生们首先自己研究怎么决策，提出解决方案，最后老师给出实际的结果并作点评。学习商业决策的最好办法不是观察老板每个月做两次决策，而是自己每周做次模拟的决策。军事学院的模拟战，飞行员在计算机上模拟各种罕见的空中险情，包括丘吉尔对着镜子练习演讲，都是重复训练。在体育和音乐训练中，比较强调“分块”练习。首先你要把整个动作或者整首曲子过一遍，看专家是怎么做的。然后把它分解为很多小块，一块一块地学习掌握。在这种训练中一定要慢，只有慢下来才能感知技能的内部结构，注意到自己的错误。在美国一所最好的小提琴学校里，甚至有禁止学生把一支曲子连贯地演奏的要求，规定如果别人听出来你拉的是什么曲子，那就说明你没有正确练习。职业的体育训练往往是针对技术动作，而不是比赛本身。一个高水平的美式足球运动员只有%的时间用于队内比赛，其他都是各种相关的基础训练。反过来说如果没有这种事先的重复训练，一个人面对不常见的事件往往会不知所措。统计表明工作多年的医生通过读x光片诊断罕见病症的水而不如刚毕业的医学院学生—因为很少遇到这种病例，而在医学院学到的东西早就忘了。最好的办法其实是定期地让医生们拿过去的旧x光片集中训练，而不是期待在工作中碰到。).持续获得有效的反馈传道，授业，解惑，老师和教练最大的用处是什么？也许对一般人来说小学老师最大的作用是激发了他学习的兴趣，教会了他什么东西，曾经有过传道授业解惑。而真正的高手都有很强的自学能力，对他们而言，老师和教练的最重要作用是提供及时地反馈。一个动作做得好与不好，最好有教练随时指出，本人必须能够随时了解练习结果。看不到结果的练习等于没有练习：如果只是应付了事，你不但不会变好，而且会对好坏不再关心。在某种程度上，刻意练习是以错误为中心的练习。练习者必须建立起对错误的极度敏感，一旦发现自己错了会感到非常不舒服，一直练习到改正为止。从训练的角度，一个真正好教练是什么样的？johnwooden是美国最具传奇色彩的大学篮球教练，他曾经率领ucla队在年内次获得ncaa冠军。为了获得wooden的执教秘诀，两位心理学家曾经全程观察他的训练课，甚至记录下了他给球员的每一条指令。结果统计表明，在记录的条指令之中，.%是表扬，.%是表示不满，而有%是纯粹的信息，也就是做什么动作和怎么做。他最常见的办法是三段论：演示一遍正确动作，表现一遍错误动作，再演示一遍正确动作。与外行想象的不同，最好的教练从不发表什么激情演说，甚至不讲课，说话从不超过秒。他们只给学生非常具体的即时反馈。所有训练都事先进行无比详细的计划，甚至包括教运动员怎么系鞋带。他们仿佛有一种诡异地知道学员在想什么的能力，即使是第一次见面能指出学生在技术上最需要什么。他们是绝对的因材施教，源源不断地提供高度具有针对性的具体指导。获得反馈的最高境界是自己给自己当教练。高手工作的时候会以一个旁观者的角度观察自己，每天都有非常具体的小目标，对自己的错误极其敏感，并不断寻求改进。&#;).精神高度集中刻意练习没有“寓教于乐”这个概念。曾经有个著名小提琴家说过，如果你是练习手指，你可以练一整天；可是如果你是练习脑子，你每天能练两个小时就不错了。高手的练习每次最多到.小时，每天最多到小时。没人受得了更多。一般女球迷可能认为贝克汉姆那样的球星很可爱，她们可能不知道的是很少有球员能完成贝克汉姆的训练强度，因为太苦了。科学家们曾经调查研究了一个音乐学院。他们把这里的所有小提琴学生分为好（将来主要是做音乐教师），更好，和最好（将来做演奏家）三个组。这三个组的学生在很多方面都相同，比如都是从岁左右开始练习，甚至现在每周的总的音乐相关活动（上课，学习，练习）时间也相同，都是个小时。研究人员发现，所有学生都了解一个道理：真正决定你水平的不是全班一起上的音乐课，而是额外增加的单独练习：－最好的两个组学生平均每周有小时的单独练习，而第三个组只有小时。－他们都认为单独练习是最困难也是最不好玩的活动。－最好的两个组的学生利用上午的晚些时候和下午的早些时候单独练习，这时候他们还很清醒；而第三个组利用下午的晚些时候单独练习，这时候他们已经很困了。－最好的两个组不仅仅练得多，而且睡眠也多。他们午睡也多。那么是什么因素区分了前两个组呢？是学生的历史练习总时间。到岁，最好的组别，学会平均总共练习了小时，而第二组是小时，第三组小时。第二组的人现在跟最好的组一样努力，可是已经晚了。可见要想成为世界级高手，一定要尽早投入训练，这就是为什么天才音乐家都是从很小的时候就开始苦练了。&#;对于简单的运动，只要小时练习时间就能达到非常熟练的水平。随后技巧就会稳定下来。能娴熟加以运用，但却无法得到进一步的提高。是因为脑中的权衡告诉我们，为发现并学习新事物所付出的额外努力很可能只会带来不断减少的边际回报，因此我们停止学习。&#;大多数专业人士一直学习提升自己，当他们达到一种“可接受的”水平时，便达到学习高原。比如：软件工程师一般在进入职场五年后达到能力的最高峰。在安德斯●埃里克森博士看来，提高不仅仅与练习有关，更与“刻意练习”有关。埃里克森发现，不论在何种技术领域，要成为佼佼者，在职时间并不是决定性因素。&#;比如说一位有二十年工作经验的脑部外科医生，并不会因为工作时间更长而比仅工作五年的新人技术更精湛。他们之间的不同点与经验毫无关系，而与刻意练习有关。时间是必不可少的（许多领域的佼佼者从事自己的职业至少达十年或十年，如音乐作曲、舞蹈、科学、小说创造、下棋记得等等）但它并不是成功的关键因素。关键因素在于明智地使用时间。练习的技巧才能使人臻于完美。&#;二、通过刻意练习，创建心理表征。新手与大师的差距，来自心理表征。.心理表征是什么？心理表征是一种与我们大脑正在思考的某个物体、某个观点、某些信息或者其他任何事物相对应的心理结构，或具体或抽象。例如，一提到蒙娜丽莎，很多人马上便会在脑海中“看到”那幅著名油画的形象；那个形象就是蒙娜丽莎在他们脑海中的心理表征。有些人的表征比其他人更详尽、更准确，而且，他们还能描述关于背景的细节。大多数的刻意练习包括创建更加有效的心理表征，不论你在练习什么，都可以使用这些心理表征。当接受过伦敦地形训练的人们在学习高效地从甲地到乙地的导航时，包括在城市中所有行驶路线上导航时，他们通过描绘这座城市越来越复杂的心理地图来导航，也就是说，通过创建心理表征来导航。.心理表征铸就杰出表现将杰出人物与其他人区别开来的因素，正是前者心理表征的质量与数量。通过多年的练习，他们针对本行业或领域中自己可能遇到的各种不同局面，创建了高度复杂和精密的表征。比如，在比赛期间可能出现的国际象棋棋子的各种配置。这些表征使他们能够做出更快更准确的决策，并且在特定的局面上更快更有效地应对。这是其他任何方法都无法比拟的，它解释了新手与专家之间的差别。我们若想理解心理表征是什么，以及它们怎样运行，最好的方式是为心理表征的概念创建良好的心理表征。心理表征有大特点：心理表征有助于找出规律几乎在每一个行业或领域，杰出表现的标志是能在一系列事物中找出规律，这些事物，在无法创建高效心理表征的人们看来，可能是随机或令人困惑的。换句话讲，杰出人物能够看到“一片森林”，而其他所有人，却只看见“一棵树”。拿足球来举例。那些没有经验的人会以为，一方的位球员似乎在场上会乱作一团，并没有可辨别的规律可循。球员们只是在场上要么奔跑，要么站立，不论什么时候，只要球到了身边，便去抢球。不过，对那些了解并喜欢足球的人，特别是那些踢得很好的人来说，这种杂乱根本算不上杂乱。球员为响应来球而跑动，以及其他球员的跑动，都是有规律可循的，而且，其中的规律有着细微的差别，并且在持续不断地变化。心理表征有助于解释信息心理表征的一个重要好处在于，可以帮助我们处理信息：理解和解读它，把它保存在记忆之中，组织它、分析它，并用它来决策。如果你不太了解某个领域，那么，你读到的所有细节，基本上都是一系列毫不相干的事实，你要记住它们，并不会比记住一个随机的文字容易。但如果你对这项运动有所了解，你已经建立了一个用来解释它、组织信息，将它与你已消化的其他所有相关信息综合起来的心理结构。新的信息变成了不间断的故事中的一部分，因此更加迅速而更加容易地转移到你的长时记忆之中，使你能记住文章中的大量信息。也就是说，你对某个主题研究得越多，对该主题的心理表征也变得越细致，也越能更好地消化新的信息。心理表征有助于组织信息国际象棋大师的心理表征使他们能够迅速想出大量可能的招法，然后把注意力集中在寻找最佳招法之上。心理表征有助于制订计划心理表征可以用来为很多行业和领域做计划，表征越好，计划就高效。举个例子，经验丰富的攀岩者在开始攀岩之前，会仔细观察整堵墙，以找到他们将会选择的最佳路径，想象着自己从一个把手的位置攀爬到另一个把手的位置。这种在真正的攀岩开始之前先创建详尽的心理表征的能力，是随着经验的积累而造就的。心理表征有助于高效学习一般来讲，心理表征并不只是学习某项技能的结果；它们还可以帮助我们学习。对于这一点，一些最好的证据来自音乐表演领域。一些研究人员着重研究了将最优秀的音乐家与不太优秀的音乐家区分开来的因素，结果发现，两者之间的主要差别之一是，最优秀的音乐家能创建高质量的心理表征。在练习某件新作品时，新手和中等水平的音乐家往往对这件音乐作品听起来应当是什么样子缺乏好的、清晰的想法，而最优秀的音乐家往往对音乐作品有着极为细致的心理表征，他们用这些表征来指导自己的练习，到最后，指引他们在演出作品时的表现。在任何一个行业或领域，技能与心理表征之间的关系是一个良性循环：你的技能越娴熟，创建的心理表征就越好；而心理表征越好，就越能有效地练习，以磨练技能。&#;如何做到刻意练习？刻意练习，本质上就是帮助自己建立某一个领域高度专业化的心理表征。这不仅需要我们付出不亚于任何人的专注和投入，还要刻意地去磨练心理表征。.刻意练习的个特点刻意练习发展的技能，是其他人已经想出怎样提高的技能，也是已经拥有一整套行之有效的训练方法的技能。训练的方案应当由导师或教练来设计和监管，他们既熟悉杰出人物的能力，也熟悉怎么样才能最好地提高那种能力。刻意练习发生在人们的舒适区之外，而且要求学生持续不断地尝试那些刚好超出他当前能力范围的事物。因此，它需要人们付出近乎最大限度的努力。刻意练习包含得到良好定义的特定目标，通常还包括目标表现的某些方面；它并非指向某些模糊的总体改进。一旦设定了总体目标，导师或教练将制订一个计划，以便实现一系列微小的改变，最后将这些改变累积起来，构成之前期望的更大的变化。改进目标表现的某些方面，使得从业者能够看到他的表现已经通过练习得到了提高。刻意练习是有意而为的，也就是说，它需要人们完全的关注和有意识的行动。简单地遵照导师或教练的指示去做，还不够。学生必须紧跟他的练习的特定目标，以便能做出适当的调整，控制练习。刻意练习包含反馈，以及为应对那些反馈而进行调整的努力。在练习过程的早期，大量的反馈来自导师或教练，他们将监测学生的进步、指出存在的问题，并且提供解决这些问题的方法。随着时间的推移，学生必须学会自己监测自己、自己发现错误，并做出相应调整。这种自我监测，需要高效的心理表征。刻意练习既产生有效的心理表征，又依靠有效的心理表征。提高水平与改进心理表征是相辅相成的，两者不可偏废；随着人们水平的提升，表征也变得更加详尽和有效，反过来使得人们可能实现更大程度的改进。心理表征使人们能监测在练习中和实际的工作中做得怎么样。它们表明了做某件事的正确方法，并使得人们注意到什么时候做得不对，以及怎样来纠正。刻意练习通过着重关注过去获取的技能的某些特定方面，致力于有针对性地提高那些方面，并且几乎总是包括构建或修改那些过去已经获取的技能；随着时间的推移，这种逐步的改进最终将造就卓越的表现。由于新技能的学习是建立在现有技能基础上的，因此，导师会为初学者提供正确的基本技能，使学生后来能在更高层面上重新学习那些基本的技能。.找不到合适的导师，如何进行刻意练习？刻意练习最重要的一步，是找到一位优秀的教练或导师来帮助自己制定计划、反馈等等。但很多人就卡在了这一步，那怎么办？或许，我们能够从富兰克林的故事中找到答案。在他早年的自传中，富兰克林描述了自己年轻时怎样致力于提高写作水平。根据富兰克林自己的说法，他在童年时代受过的教育，最多只能让他当一名普普通通的写作者，能把句子写通顺就十分不错了。后来，他偶然看到一期名为《观察家》的英国杂志，发现自己被杂志中高质量的文章所深深吸引。富兰克林决定，他也要写出那些漂亮的文章，但没有人教他怎么练习。他可以做些什么呢？他提出了一系列聪明的方法，目的是既教自己写作，也教《观察家》的投稿者提高写作水平。富兰克林于是开始观察，一旦他忘记了文章中一些句子的措辞，可以怎样以最为相近的方式重写那些句子。因此，他选择了自己喜欢的几篇文章，然后写下对每个句子内容的简短描述，只要让他能够回想起句子讲的是什么意思便行。几天后，他开始厌倦从自己一开始写下的线索中重写文章的方法。他的目的并不是逐字逐句地复写那些文章，而是要写出自己的文章，而且要让自己的文章和那些文章一样描写细致入微、用词精准简练。他写完后，回头找到最初的文章，将它们与自己写出的文章进行对比，并在必要时纠正自己写的版本。这教会了富兰克林如何明确且中肯地表达观点。富兰克林发现，这些练习的最大问题是，他的词汇积累并不像《观察家》的投稿者那样丰富。并不是说他不认识那些词，而是他无法做到在写作时“文思泉涌、信手拈来”。为弥补这一不足，他想出了前一种练习的变体。他确定，写诗将迫使他想出大量其他不同的词语，他通常不会想到那些词语，只有在需要与诗歌的韵律和声律模式相一致时，才会去努力搜寻它们。因此，他找到《观察家》杂志上的一些文章，并将它们改写成诗句。接下来，在等待了足够长的时间，以至于最初记下来的诗句和措辞在他的记忆中已经消失时，他再把诗句改写成散文。这使他形成了一个习惯，就是要找到正确的词汇，并且增加对词汇数量的积累，以至于他可以迅速从记忆中调用这些词汇。最后，富兰克林再来完善文章的总体结构和逻辑。他又一次找来《观察家》的文章，并为每个句子都写下一些提示线索。但这一次，他把那些线索写在另一些纸上，并且故意把顺序打乱，使词汇完全处于无序的状态。然后，他等待足够长的时间，不仅让自己忘记了最初的文章中句子如何措辞，还忘记了那些词汇的顺序，再一次复写文章。他找来从某一篇文章中摘抄下来的、没有按顺序排列的提示线索，并按他认为最符合逻辑的顺序来排列，根据每条线索写出一些句子，并将自己写的结果与最初的文章进行对比。这样的练习，迫使他小心翼翼地思考怎样在文章中理清思路。如果他发现，在文章中的某些地方，他整理的思路与原文作者的思路不一致，他会纠正自己，并试着从这些错误中学习。富兰克林的方法，是在我们没办法得到导师的指导下创建心理表征的优秀模板。他在分析《观察家》中的文章并思考是什么使那些文章出彩时，也在创建一种心理表征（尽管他并没有从这方面去想），他可以用这种表征来指导自己的写作。他练得越多，心理表征也越成熟，直到他达到了《观察家》投稿人的水平。此时，他的身边并没有具体的例子可供借鉴。他已将优秀的写作水平内化于心，即他已经创建了心理表征，那些表征抓住了写作的突出特征。所以，在没有导师指导我们练习的时候，牢牢记住以下三个f，即：专注（focus）、反馈（feedback）以及纠正（fixit）。将技能分解成一些组成部分，以便反复地练习，并且有效地分析、确定你的不足之处，然后想出各种办法来解决它们。我们只有努力去复制杰出人物的成就，失败了就停下来思考为什么会失败，才能创建有效的心理表征。&#;&#;第五篇：主动回忆测试主动回忆是积极有目的的回想知识，将知识从脑海中提取出来的学习策略。传统的学习方法，关注点在知识的输入；相反的，回忆练习更关心知识的输出。主动回忆更是强调回忆学习本质上的主动性。让我们再来回忆一下上面曾经引用过的理论。美国学者edgardale提出的「学习金字塔」（coneoflearning）理论：在初次学习两个星期后，透过阅读学习能够记住内容的%；透过听讲学习能够记住内容的%；透过图片学习能够记住内容的%；透过影像、展览、示范、现场观摩来学习能够记住%；参与讨论、提问、发言来学习能够记住%；做报告、教学、模拟体验、实际操作能够记住%。美国缅因州国家训练实验室（nationaltraininglaboratories）做过类似的研究，结论跟edgardale差不多。研究结果显示做报告、教学、模拟体验、实际操作等实质上的主动练习效果最好。回忆一个问题的答案比重复翻看课本中的内容更能提高学习效果。我们认为已经学到的知识，当试图回忆起来的时候却需要经过一番“挣扎”。比如，很多同学应该对一元二次方程有印象，但却无法准确地表达出来，这说明你并未真正的掌握这个知识。正是这个“挣扎”，加强了我们对知识的记忆和理解，减少遗忘的可能性。同时可以检验掌握知识的程度，发现学习漏洞。为什么主动回忆可以提高学习效率呢？还原同学们都熟悉的一个学习场景：听课，记笔记，看课本，做习题，如此循环反复。似乎一直都在学习，看书的时候感觉都会了，但一到考试就歇菜。主要问题就在于传统的学习方法只能把学到的知识留在工作记忆系统（也叫短时记忆系统）中。这个系统中的信息留存时间比较短，常常要为新进来的信息腾位置。人类记忆的过程主要分为三个阶段：编码，储存，提取或回忆。比如，我们学习“study”这个英文单词。大脑需要把“study”编码成它喜欢的形式，再放到工作记忆系统或长时记忆系统。当需要用到“study”的时候，大脑再把它找出来。如果我们感觉记忆“study”特别容易，看几次就记住了，它比较大概率会被放在工作记忆系统。而在回忆练习过程中，需要对“study”重复回忆多次，就会形成强有力的记忆突触，“study”将会被放在长时记忆系统。回忆练习进行得越困难，长期记忆的效果就越好。缓慢的，努力地回忆知识会使你进入长期记忆的学习。相反地，快速的，简单的学习策略，只会使你进入短期记忆的学习。所以，使用回忆练习学习的早期，大家会感觉进度缓慢。然而，坚持使用这个方法才能真正地学会知识。美国普渡大学的两位科学家jeffrey和janell，年发表在权威学术期刊《science》上的一篇文章，比较了传统的重复学习法、思维导图学习法和回忆练习法的学习效率。有名大学生参加了这次实验，并被随机分组。在之后的学习过程中，各实验组需要在相同的时间内，使用不同的方法学习相同的科学知识。一周后，学生们需要参加两个测试，以检验学习效果。实验结果显示，对于浅显的问题和需要深入理解的问题，回忆练习较其他两种学习方法均效果显著。综合两个测试的结果，使用主动回忆学习法的学生长期记忆分数比传统的重复学习法和思维导图学习法提高了%。其实在学习阶段完成后，两位科学家让学生们预测了三种方法的效果。最多的学生认为重复学习法是最有效的，思维导图法次之，回忆练习法最差。而实验结果恰恰相反。合上书，闭上眼睛，逼着自己回忆学过的东西，竟然比多看几遍书效果更好，是不是有点不可思议？那为什么大家没有认识到，用主动回忆自我测试作为复习的普遍操作呢？有一个重要的心理学概念叫judgmentoflearning。人其实很难客观判定自己学东西的效果如何，很多时候，只是靠学起来是否顺畅的感觉，来判断学习的效果。这也就是为什么在前面的试验中，选择复习几遍的人会认为自己的得分最高。翻开书，逐项复习知识点，操作起来是最容易的。相比之下，在觉得自己没有准备好的情况下，开始自由回想，或者用其他方式测试自己，想想都很有压力，对不对？有一点需要说明，人的直觉也不完全错误。上面的实验如果做一个改动：复习完之后立即考试，考试的结果的确是多遍复习效果最好。但不论是多复习几遍，还是思维导图，长期记忆的效果都是主动回忆测试最佳。回忆练习可以找到学习中的漏洞。一些同学觉得自己很努力，却一直考得不理想的原因之一，就是因为只是重复复习已经了解的知识，未掌握的知识却被忽略了。回忆练习可以很清楚地知道哪些是掌握的内容，哪些是还未掌握的。这样就可以制定更合理的学习计划。回忆练习还可以加深对所学知识的理解。回忆并不是简单的复述，而是在理解基础上的知识重构，从而增强了思考能力和知识的融合。间隔重复的学习可以很好地将短时记忆转换成长期记忆。坚持回忆练习需要很多的能量和毅力。看起来像是在绕远路，事实上却是通往学习的真正“捷径”。所以，不要放弃！&#;为了使大家了解得更直观和充分，让我们从极简神经学的角度来看看，在学习和记忆时，我们的大脑是如何工作的？我们的大脑中有很多神经元，每个神经元上都有突起（树突棘、轴突）。当我们学习和记忆时，神经元上的树突棘会去寻求与另一个神经元上的轴突进行链接。当初次学习某项事务时，可能只有几个相应的神经元进行链接，且很薄弱。而当进行不断地回忆和练习，更多的神经元会被链接进来，链接会变得更加强大。而更加强大的神经元链接则意味容纳了更复杂的信息、更快速的思考速度，最终体现为对这个学习内容更深刻地理解和记忆。打个形象的比喻学习：初次记忆一个单词，或者理解一个数学解题思路，脑部神经元进行链接的过程，就好像在一片草丛中摸索着踏出一条小路直至终点。遗忘：如果不及时主动回忆，脑神经元的链接就会变得薄弱，好比那条刚刚摸索出来的小路，很快会长出杂草，过了一段时间再走一次很可能又迷路了，体现到学习中就是遗忘或者记忆模糊了。主动回忆：每回忆一次，神经元链接就得到一次强化。就相当于在这条羊肠小道上不断地来来地走动，将路径记忆得更熟练，道路越踏越宽广，体现到学习中，就表现为对这个知识点印象更深刻，应用更熟练。重复阅读教科书章节并非良好学习方法，主动回忆是更有效率的学习方式。所以，就像美国圣路易华盛顿大学mcdaniel教授的研究发表在心理科学期刊《psychologicalscience》与当代教育心理学《contemporaryeducationalpsychology》的研究当中就指出的一样，重复阅读教科书章节并非良好学习方法，主动回忆是更有效率的学习方式。有这样一部分人，刻苦认真，端坐几小时朗读、抄写、摘抄、订正，但学习后总感觉记不住知识点，学过就忘，过后又要花费时间重新学习，以此类推，恶性循环造成学习效率低下。根源往往就在于缺少了主动回忆的习惯。结合之前的神经元研究可以发现，如果学习之后不进行主动回忆，神经元连接会变得薄弱，记忆也会模糊。而随着时间的流逝，最终，建立的神经元连接将会断开，就像二个不再交流的朋友，此时表现出来的状态就是“遗忘”。&#;分散练习，下面再来简略探讨本软件的算法理论基础，来自认知科学的关键思想之一“分散练习”。假设聚会上你被介绍了参与者的名字，他们也告诉你，他们的名字。如果你留意了，他们的名字也不是太怪，那么秒后你几乎肯定还记得他们的名字。但是一小时后你更可能忘掉名字，一个月后就更加可能了。记忆会衰退。这不是什么新闻！但是德国心理学家hermannebbinghaus用系统化和量化的方法研究了记忆衰退。特别地，他对衰退的速度和原因感兴趣。为此，ebbinghaus背诵“fim”和“pes”这样的随机音节，并随后自我们测试，记录不同间隔后的记忆留存情况。ebbinghaus发现正确回忆某项内容的记录是（大致）随着时间指数下降的。如今这被称为“ebbinghaus（艾宾浩斯）遗忘曲线”。&#;什么决定了曲线的陡峭程度（记忆衰退的速度）？实际上陡峭程度关乎多项因素。例如，对于复杂或陌生的概念曲线会愈陡。你也许会觉得跟以前听过的类似的名字会更好记住：比方说高东方就好记，而西力甫尼加提就不行。所以它们的曲线就会更平坦。类似的，你可能觉得图像比声音更好记。或者觉得声音比运动技巧更好记。另外如果你用了记忆术这种精巧的记忆方法，或者想办法与已有知识联系起来，你可以将曲线变平坦。假设现在有人向你介绍了参加聚会者的名字，之后的二十分钟你都没想过他们的名字。然后你需要把参加者名字介绍给另外一个人，所以需要去回忆这些名字。在此之后的一小段时间你回忆出来名字的概率会再次变得很高。ebbinghaus的研究发现重新测试后记忆率会再次按指数下降，但是这次下降的速度会比初始速率低。事实上，接下来的重测会让记忆衰退速度更加慢，衰退曲线随着多次回想加固的记忆而逐渐变得平坦。&#;随着不断科学的复习，衰退时间的逐渐拉长，是博前博后记忆软件的基础。这就是博前博后软件复习算法的基础之一。这个现象也是科学家广泛研究的一组理论的一部分。这组现象有好多相关名词，但我们习惯用“分散练习”这个词，它指在时间上间隔的练习，这种练习设计能最大程度促进记忆留存。这种分散练习与；把全部内容塞进一次学习时段并依靠重复的集中练习，形成了鲜明的对比和截然不同的两种效果。记忆是认知的基础，记忆经常被抨击。经常有人贬低“记忆”，特别是在课堂上。我们听说过很多人退出某些课程——常见于有机化学——因为“这就是这些知识点，我们想要包含更多理解的课程”。我们不会因为糟糕的课堂教学或者是有机化学常见的教学方式做辩护。然而低估记忆的作用是个错误。我们曾相信“记忆不重要”这样的陈词滥调。但现在我们相信记忆是认知的基础。改变的原因主要有两方面，其一是个人经验，其二是来自认知科学的证据。让我们从个人经验开始。记住基础知识是理解的最大关键。多年来，经常指导别人学习量子力学这样的学术科目。时间久了你就会理清人们止步不前时的模式。某个共同的模式是人们会认为难住他们的是某些奇异复杂的问题。但是深挖过后就会发现他们对基本符号和术语的掌握有困难。如果几个单词或者符号你都可能搞不懂，那你很难理解整个量子力学，每个句子都是煎熬。就好比他们想要用法语作一首美妙的十四行诗，却发现只会个法语单词。他们沮丧，觉得问题出在找到好的主题，生动的情感和意向等等。然而问题其实是他们只有个单词来作诗。我们虔诚地相信如果人们对基础记忆多些关注，少去担心“困难”的高阶问题，他们会发现这些高阶问题将迎刃而解。虽然对他人有这种强烈的信念，我们从未意识到它也能适用到我们自己身上。并且我们也对其适用于我们的程度一无所知。用博前博后软件读新领域文献让我们破除了这个错觉。博前博后软件让学习这类科目变得如此更加容易，这让人兴奋不已。现在我们相信记住基础是理解的最大关键。如果你用博前博后软件系统攻克这个关键，你会发现阅读进入新领域变得更加简单。博前博后软件使学习新的技术领域变得容易得多的经历，让我们更加发自肺腑地欣赏博前博后软件对理解记忆的重要性。同时我们在上面的章节也有很多来自认知科学的研究结果显示了记忆对于理解等认知的关键作用。既然博前博后理解记忆软件这么强，目前为何没有被更广泛地使用呢？这个问题类似于那个陈年笑话。两个经济学家一起走路的时候，其中一个发现地上有美元钞票，“瞧，地上有美元！”另一个回答道：“不可能！要是真有，早就有人捡走了。”这个类比是不完全的。实际上，书恨少软件似乎就是躺在地上的一张美元钞票。为什么没有更广泛应用的疑问是有理有据的。相关文献中引用最高的文章之一讨论为什么这种思路没有在教育系统被更广泛的应用。、认识不足。在关于记忆的实验中，人们一致低估了博前博后软件的成效。他们更喜欢临时抱佛脚，认为可以取得更好的效果，虽然很多研究显示并不会。、理想难度原理。心理学家robert提出过“理想难度原理”，即遗忘边缘时的测试会最大程度地强化记忆。这意味着高效的记忆系统必然在本质上是艰难的。人类与有难度的活动的关系是复杂的，大多数时候并不想执行他们，除非动机强烈（这时困难活动可能变得愉悦了）。反复，让陈述记忆变成程序记忆。记住事实与掌握过程有天壤之别。例如，被某个博前博后软件问题提示后你可以想起某个unix命令，但是这并不意味着，你可以在命令行情境下，想到使用这个命令的机会，并自如地敲出它。而且，通过有创意地组合你知道的命令，从而解决富有挑战性的问题仍然是另外一回事。好了，我们发现其实转移过程还算简单。对于命令行，我们一般会有足够的机会去运用博前博后软件化的命令行知识。反复刻练，随着时间推移，陈述性知识变成了我们经常实际运用的过程性知识。嗯，还是希望能知道什么时候转移会发生，什么时候不会发生。如果能有计算机系统能集成到我们的真实工作环境就更好了。比如在真实的命令行提问我们&#;unix命令相关问题。或者在命令行让我们解决一些高阶问题。我们在这条道路上做过一些尝试：制作和复习切片时模仿输入命令的动作，继续努力吧。没跟上复习进度怎么办？在没跟上切片复习进度后博前博后软件会变得使用困难。跳过一两天或者半个月后切片就会堆积起来。回来之后发现每天要复习张卡，这是很吓人的。更糟的是，如果中断了博前博后软件复习习惯，会掉队很长一段距离。在七个月内，我们几乎没用过书恨少软件，回来发现几千张堵塞的切片。不过还好，补回进度并不是太难。我们为自己设定了一个逐渐增长的每日配额（，，，，直到），按计划刷题数周，直到补回进度。外部记忆辅助工具与博前博后软件。最后我们要说的是，难道外部记忆辅助还不够吗？对于博前博后软件这种计算机系统的常见批评是，谷歌、维基和笔记本这种外部记忆设备依然足够。当然，用好这些是对我们的极好辅助。但是博前博后软件对于创造性工作和问题解决、内化的理解有其特殊作用。它确保关联思考的速度，让人能够快速尝试点子的组合，凭直觉发现模式，这些在你费劲地查找信息时都不可能实现。流畅度对于思考举足轻重。alankay和adelegoldberg提出了一项关于长笛的思想实验，此长笛“吹奏音符和听到声音之间存在一定的延时”。他们发现这简直是“糟糕”的。相反，某些类型思考的全部相关内容能瞬间呈现在脑海时领悟是最容易的。对此，能够做到这个效果的书恨少软件简直是无价之宝。主动学习的高进阶、用作品验证没错，最后一步就是对你理解记忆、学习研究的主题，写一篇高标准的论文，或者出一本书，或者开设一门课程去教给别人，来形成和完善自己的理论。这个过程会重新构建你对该主题下的知识，会让你具有极强的系统意识，你肚子里到底没有货，此时一测便知。当你成功输出了作品以后，并且能获得他人以及该领域的大拿认可后，恭喜你，你已经成为这个领域的权威了。但无论如何，几乎所有的知识都是需要去落地的，去反复的刻意刻练的，把你学到的知识与实际贴合去刻意刻练，用理论指导实践，实践反哺理论，这才是大道。&#;&#;第六篇：用博前博后软件透彻阅读理解陌生领域论文我们发现读论文的时候博前博后软件的帮助很大，特别是我们专长之外的领域。作为用法举例，我们将描述我们阅读一篇介绍alphago计算机围棋程序（来自googledeepmind的围棋程序，打败了一些世界顶尖棋手）的论文的经验。在alphago计算机围棋程序打败李世石（历史上最强的围棋棋手之一）的那场比赛结束后，我们准备写一篇关于此计算机系统的文章。当时alphago是媒体热点，大多数报道从人类利益角度展开，把alphago看做旷日持久的人机大战的一部分，少许的技术细节只是作为点缀。我们想选取一个不同的视角。从年代到年代，我们相信达到或超越人类水平的通用人工智能是遥不可及的。原因是，一直以来，对于构建基于直觉推断的模式匹配计算机系统，研究人员只取得缓慢进展，此类计算机系统是人类听觉和视觉的基础，也是玩围棋等游戏的基础。虽然ai研究者投入巨大，一些对人类来说毫不费力的模式匹配，机器仍然根本无法实现。长期以来这些问题的研究进展都非常缓慢，然而在年左右，在深度神经网络方面进步的推动下，进展开始加快。例如，机器视觉计算机系统在有限的任务下，从表现糟糕快速进步到可与人类比拟的程度。到alphago发布时，已经不能说我们不知道怎么构建直觉模式识别计算机系统了。问题虽然没有彻底得到解决，但是我们的进步飞快。alphogo在这个故事中地位举足轻重，我们想写篇文章，探索构建捕获人类直觉的计算机系统的概念。兴奋归兴奋，写这样的文章却会是不容易的。比起一般的新闻报道，它要求对alphago技术细节有更深入的理解。好在我们对神经网络还是有些了解的——我们写过一本相关书籍。但是我们对围棋一窍不通，也不懂alphago用到的很多叫做强化学习的思想。我们得从头开始学，要想写出好文章我们的真正理解文章背后的技术内容。我们是这样着手去干这件事的。首先从alphago论文本身开始。我们一开始读得很快，几乎是略读。我们并不追求全面的理解。我们只做两件事。第一，尝试识别出文中最关键的思想。有哪些关键技术是我们需要去了解的？第二，像吸尘器一样扫荡我们能轻松理解的基本事实，这显然对我们有益。比如基本术语，围棋规则，等等。这里有几个此阶段我们输入博前博后软件的问题的例子：“围棋棋盘的大小？”；“围棋里哪方先走？”；“alphago向多少种人类棋谱学习过？”；“alphago训练数据的获取途径？”；“alphogo用到的两种主要神经网络名称？”。你可以看到这都是些初级问题。它们都是初次浏览论文可以轻松获取的信息，虽然有时也得转向谷歌和维基。更进一步，虽然这些事实都是可以轻松地单独学会的，它们也很可能对深入理解论文其他内容有帮助。我们用这种方法快速过了几遍论文，每次都更加深入。此阶段我们不会试图全面理解alphago。我们是在构建我们对背景知识的理解。任何时候如果有难以理解的地方，我们不会担心，就直接继续往下看。重复阅读的过程中，我们能轻松理解的范围一直在增长。我们会增添关于alphogo的神经网络的输入特征类型的问题，关于神经网络结构的基础知识的问题，等等。过了五六遍论文后，我们回过头准备来一次细致的阅读。这次的目标是从细节上理解alphago。这时我们已了解大部分相关背景，细读也变得相对容易，肯定比上来就强读容易多了。别误解我们的意思，还是挺有挑战性的。但是肯定远比直接细读简单。细读过一遍alphago论文后，我们按类似的路子细读了第二遍。豁然开朗之处更多了。这时我们对alphago的理解已经相当不错。放到博前博后软件里的问题很多都是高层次的，有的甚至到了原始研究方向的前沿。我们对alphago的理解足够让我们有信心去写我们的文章中的相关部分了（实际中我们的文章跨越了多个计算机系统，&#;不仅仅是alphago，我们也得用类似的方法去学习，尽管没有那么深入）。写文章的同时我们继续往博前博后软件里添加问题，最终问题总数达到数百个。至此最难的工作已完成。当然，不用博前博后软件，我们也可以通过记传统笔记，采取类似的过程来积累对论文的理解。但是使用博前博后软件让我们有信心长期记住这些理解。大约一年后deepmind发布了后续的计算机系统，alphagozero和alphazero。在此期间我们没怎么思考过alphago和强化学习，我们仍然能轻松阅读后续的论文。我们并不指望能达到原始alphago论文那样的理解程度，在一个小时内我们还是能对这些论文达到不错的理解。大部分之前的理解都还留存着！相比之下，要是我们当初用传统笔记法读alphago论文，我们的理解肯定会很快消失，读后续论文也会花更久。所以这样用博前博后软件让我们有信心长期记住理解。这般信心也会使当初的理解过程更为愉快，因为你相信你是为了长期目标而学习，而不是一天或者一星期就忘了的东西。整个过程花了我们几个星期内的好几天时间。工作量挺大。然而回报是我们对当代深度强化学习有了不错的基础。这个领域重要性深远，对于机器人技术很有用，许多研究者认为它会在通向通用人工智能的过程中扮演重要角色。几天的努力让我们从对强化学习一无所知到深刻理解此领域的一篇关键论文，这篇论文使用的技术在整个领域都被广泛采用。当然，我们离成为专家路还远着。我们不懂alphago里的很多重要细节，让我们自己构建这样的计算机系统也需要多得多的努力。但是这样的基础性理解为日后的精进打下了良好基础。值得注意的是我们读alphago论文是为了支援我们的一项创造性工作，也就是写论文。这很重要：我们觉得在进行某些个人创造性工作时，博前博后软件的效果更好。有人会忍不住想要用博前博后软件为日后储备知识，“呀，我得学下非洲地理，或者了解下二战，或者……”。对我们来说这些目标在智力上固然诱人，情感上却不愿为之投入。我们已经试过很多次了。此目标会倾向于产生出冷冰冰无生机的问题，这样的问题日后复习时难以与之构建联系，其答案也难以深入内化。问题似乎在于最初“应该”学这些东西的想法：智力上是好主意，我们却没有一点情感投入。反之，一旦是为了某些创造性工作而阅读，我们就能在博前博后软件中提出更好的问题。情感上我们更容易与问题和答案产生连接。我们就是更加在乎它们，而这种在乎意义深远。所以虽然为了（假设的）日后之用，做切片挺有诱惑力的，想办法让博前博后软件融入创造性工作会更好。&#;&#;&#;第七篇：用博前博后软件浅读论文大多数我们进行过的用博前博后软件学习的论文比alphago论文要浅得多。与一篇论文花上几天不同，通常我们会花到分钟，特别好的论文时间可能更长。下面是一些我们觉得对浅度阅读有用的模式。如上所述，此类阅读通常是为了给某些项目做背景研究。我们会找到一篇或者数篇文章，然后通常会花上几分钟做评估。这篇文章看上去包含与我们的项目相关的重要见解和启发——新问题、新思路、新方法、新成果吗？如果是，那么我们有东西可读了。这也不是说我们会读完论文里的每个字。我们只会在博前博后软件里加入论文里的核心主张、核心问题、核心思路。从摘要、引言、图表和图表标题里提取问题到博前博后软件里尤其有用。我们通常会在论文里提取到个问题。少于个问题通常是坏事，这会让这篇论文成为我们记忆中的孤儿。之后我们会很难找到与这些问题的联系。换句话说，如果一篇论文没意思到个好问题都提不了，那干脆一个问题也不问吧。有种失败模式是用博前博后软件学习有误导性的成果。很多论文包含错误或者误导，如果记住这样的条目，你已经在让自己变得更傻了。如何避免用博前博后软件学习有误导性的条目呢？比如我们最近就用博前博后软件学习了我们读过的benjaminjones和bruceweinberg的一篇论文。该论文研究科学家们做出最伟大发现时的年龄。首先我们得说：我们没理由认为此论文有误导性！但是还是谨慎为上。谨慎行为的一个例子是，某个加进博前博后软件的问题是：“对于年到年间，诺贝尔物理学奖获得者作出其获奖成果时的平均年龄，jones（作者）有哪些结论？”（答案：）。另外一个变体问题是：“哪篇论文声称，到年间，诺贝尔物理学奖获得者作出其获奖成果时的平均年龄是岁？”。（答案：jones）。类似的问题还有一些。这些问题认同了以下判断：我们现在知道这是jones这篇论文里的结论，我们也知道我们依靠的是jones和weinsberg的数据分析质量。事实上，我们并没有对数据分析做足够到让我们把结论（诺奖获得者平均年龄是岁）当成事实的检验。但是它显然是这篇论文的结论。这两者是不同的，后者更适合博前博后软件化学习。如果我们对分析的质量特别关心，我们也许会再加几个关于这项工作困难之处的问题，例如：“jones里关于诺奖获得者作出获奖成果年龄的确定的讨论，会有哪一项难点？”。优秀的回答包括：确认哪篇论文包含诺奖成果；论文的出版可能会比成果晚数年；有些成果可能分散在数篇论文中；等等。这些难点提醒我们如果jones和weinberg不够严谨，或者犯了个可以理解的错误，他们的结论可能偏离事实。嗯，正好对于这篇文章，我们倒是不太担心此类问题。所以我们没往博前博后软件里放这样的提问。但是组织问题的时候小心点以免误导自己还是值得的。另一个读论文时有用的模式是博前博后软件化图表。例如，这是jones里的一张图，显示物理学家取得诺奖成果时年龄小于（蓝线）和小于（黑线）的概率：&#;我们的博前博后软件中问题很简单：“jones里物理学家取得诺奖成果时年龄小于和小于的概率曲线”。答案就是上图，如果我们脑海里回想的图里线条走向差不多的话，我们就当我们回答正确了。为了更深入地理解上图，我们也可以问道：“jones里关于诺奖成果的图中，岁之前取得伟大成果的概率峰值是多少（也就是上图中蓝线的最高点）？”（答案：.左右）。事实上关于这个图可以轻松问出几十个有趣的问题。我们没这么做，因为这些问题需要花太多时间。但是我们的确认为此图很有吸引力，知道此图的存在也很有用，可以在需要参考更多细节时找到它。上面说过我们通常会花到分钟用博前博后软件学习一篇论文，实际时长取决于我们对论文价值的判断。然而如果文章让我们学到很多也很有趣的话，我们会一直阅读并制作切片。好的资源值得投入时间。大多数论文并不符合这个路子，你很快就饱和了。如果你能轻松找到更有回报的东西读的话，马上换文章。刻意练习这种切换是有意义的，这可以避免养成一读到底这种妨碍生产力的习惯。一篇论文总是可以找到读得更深入的路径，但是这并不意味着你不能在别的地方获得更多的价值。在不重要的论文上花太多时间是失败之路。&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;第八篇：用博前博后软件主题阅读（整个领域文献）我们谈到了如何用博前博后软件进行论文浅阅读和更深入的阅读。同时也有种思路是不仅用博前博后软件读论文，而是“读”完某个领域或子领域的所有文献。下面是实现方法。你也许会认为此方法的基础是大量浅读文献。实际上，真正领悟陌生领域需要深入关键论文——比如alphago相关论文。深入重要论文所能带来的好处比单一的知识点和技术都显著：你体会到这个领域杰出的成果是什么样的。你借此领会这个领域最健康的规范和标准，内化在此领域提出好问题的方式，了解如何将技术组织到一起。你开始理解是什么让alphago这样的计算机系统成为突破性成果，同时也能了解到其局限性，同时也体会到它的出现其实是领域内的自然演进。这些体会是不能从单个博前博后软件问题获得的。而是在深入关键论文的过程中提的问题中整体浮现。所以，要获得领域的整体图景，我们会从真正重要的论文开始，最好是其结果让我们对这个领域开始感兴趣的文章。我们会细致地把那篇论文读一遍，就像读alphago论文一样。然后我们细读领域内其他关键论文——理想情况下是最优秀的到篇。但是穿插其间我们也会浅读数量更多的不那么重要（仍然优秀）的文章。从我们目前的经验，这意味着几十篇文章，对于某些领域我们估计最终需要像这样读几百甚至上千篇文章。你也许会问为什么不仅仅关注最重要的这些论文呢？部分原因有些简单：很难区别哪些是最重要的论文。广泛地浅读让人明白哪些文章是关键的，而不至于投入很多时间细读后来发现并不是很重要的文章。同时，读这些基本的文章能让人领略到实践中行业内的常规进展是什么样的。这对于构建行业的整体图景，激发我们本身的问题，也是很有价值的。实际上，虽然我们不推崇花很多时间读三流论文，与三流论文开展不错的思想交流还是可能的。灵感来源于意想不到的地方。长久下来这其实是mortimeradler和charlesvandoren所称的“主题阅读”的一种形式。我们积累了对整个领域文献的理解：什么完成了，什么未完成。当然，并不是说我们真的把整个文献都看完了。但是从效果上看还是很接近的。我们识别到一些开放性问题，我们希望有解答，但是却还没有解答的问题。我们识别到一些技巧，一些充满可能性但其重要性还未为我们所知的洞察。有时我们好像还会发现行业范围内的盲点。我们把这些也都做成了博前博后软件中的问题。我们已经说了我们是怎么用博前博后软件学习未知领域的。与之对比，对于我们已熟知的领域，我们的好奇心和脑中的模型已足够强，从而容纳新知识会很简单，博前博后软件是有用的，但是它在新领域绝对是更有用的。伟大的英国数学家johnedensorlittlewood曾写道：我们尝试学习兴趣领域之外的数学；每隔段时间我们总想重新来过。这捕捉到了学习新领域所必要的巨大情感投入。没有足够的动机，很难让很多新领域的资料稳固下来。博前博后软件对于解决这个问题能做很多。某种意义上它可作为情感义肢，真正地帮我们创造实现理解所需的动力。如前面所说，它不能代替全部的工作，其他的决心（创造性工作，依赖我们的人）对于创造这样的动机也很有帮助。无论怎样，博前博后软件给我们信心去单纯地决定深入一个领域，并且记住和理解我们所学到的。对于我们所尝试过领域的概念性理解，这都是行之有效的。这样阅读的一个惊奇后果是乐趣变得如此之多。我们一直享受阅读，但是开始一门有挑战的新领域却是长路漫漫，经常会被我们到底能不能踏入这个领域的怀疑所侵扰。这样的怀疑于是让我们更不可能成功。现在我们使用博前博后软件，我们有自信踏入新领域并取得优秀且相对深刻的理解，一种经久的理解。这种自信让阅读更愉悦了。在本文上半部分，经由我们的个人经验，我们探讨了特定的个人记忆计算机系统博前博后软件的阅读理解记忆功能。在下半部分，我们会接着探讨博前博后软件的三个核心板块：问题切片陪伴、组块评论加工、积极回忆测试。和考虑关于个人记忆计算机系统的几个更宽泛的问题：记忆对于认知能力有多重要？开发个人记忆计算机系统时，认知科学应扮演什么样的角色？&#;&#;&#;&#;第九篇：认知科学在认知增强计算机系统设计中的作用ebbinghaus之后，有数以千计的研究分散练习不同变种的研究。这些研究揭示了很多长期记忆的相关现象。最重要的是，这些研究强有力地证明了分散练习比集中练习效果优异。人们也许会想跳入这片文献之海然后用其指导计算机记忆系统的设计。但是同时还得考虑下这些文献作为计算机系统开发指导的局限性。虽然科学家对于分散练习做了数不清的相关研究，很多关于分散练习的基本问题还是不甚明晓。我们还不十分明白记忆的指数衰退的原因细节，也不十分清楚什么时候这个模型会不适用。我们没有关于衰退速度决定因素的最佳模型，以及为什么不同类型的记忆衰退速率不一样的非常详细的研究。我们不十分清楚为什么随后的回忆会使衰退时间变长。我们对扩展练习间隔的最佳方式也知之不多。当然，存在很多不完整的理论能回答这些或其他基本问题。但是不存在一个可进行量化预测且被广泛接受的理论。从这个角度，我们对分散练习的研究和理解，距离完善的理解可能还有一定的时间。我们在研究设计复习算法的时候还要再考虑其他变量：比如有时候记忆并不会随着时间衰退，反而会增强，就算我们没有做过明确的回忆行为。你可能在自己的生活中也注意到过这种情况。心理学家williamjames曾开玩笑说：我们在冬天学会游泳，在夏天学会滑冰。实际上这种效应被axeloehrn年的一项实验研究证实过。虽然后续研究也确认了这项结果，但是这个效应却对记忆材料、具体的间隔和其他一些变量十分敏感。这在某种程度上与ebbinghaus的指数遗忘曲线是不一样的。当然记忆是复杂的，很多问题还未被解答，在过于信任某个单一模型之前应该小心。这把我们置入一个有趣的境地：我们对记忆有足够的理解从而得出博前博后软件这样的计算机系统会很有用的结论。然而开发此类计算机系统时的有的设计选择却是权宜之计，基于直觉和未被证实的假说。科学文献中的实验还没证实这些设计选择。原因在于这些实验目的并不是验证这些问题。这些实验关于记忆某些特定类型的信息。或者他们只关注一天或一个星期内的短期记忆，而不是数年。这些工作对于发展更好地记忆理论是有帮助有用的，但是并不一定能回答计算机系统设计师的问题。于是，计算机系统设计师必须另谋他路，借助各种的实验和理论。例如博前博后软件的间隔算法就是基于博前博后团队的实验。在某种意义上，这并不能使人非常满意：我们一直在追求用什么间隔时间算法更好。但是计算机系统又必须立即用到某些时间算法，是的立即用到，所以设计者们只能尽力而为。这看起来比原始方法有很大进步，但长期来看，最好还是有基于人类记忆详细理论的方法。有种观点是说你必须科学地设计，一切设计选择都应有大量的实验支撑。我们听过用这种观点作为对博前博后软件这种计算机系统的批评，说我们做了太多将就地猜测，而不是基于系统化的科学理解。但是，我们该怎么办呢？等上年&#;或年，直到答案出现？放弃设计，用今后的年成为记忆科学家，然后给出设计计算机系统时出现的问题的“科学”答案？设计不是这样进行的，也不应这样进行。如果设计者一直等待所有证据出现，那么根本不会有人设计出任何东西。实践中你想要的应该是大胆且充满想象力的设计，探索新想法，同时知悉（而不受限）当前的科学进展，从中激发灵感。理想情况下，伴随于此的是一个较慢的反馈环，设计选择提出对于记忆的疑问，从而导致新的科学实验，从而导致对理解记忆更完善的理解，从而又引发新一轮设计。这种平衡难以实现。未来脑机交互构建计算机系统时可能做到这一点，不仅仅是对于记忆，而是对于一般意义上的人类认知增强。但是我们觉得他们在设计时放弃了太多的大胆与想象。同时，他们搞的也不是真正的认知科学研究，他们不是在探索对于心智的详细理论。找到充满想象的设计和认知科学之间恰到好处的关系是认知增强工作的核心问题，这并不是简单的事。与此相似，人们也会忍不住想象认知科学家开始构建计算机系统。这有时可能会起作用，但我们认为大多数情况下并不会得到好结果。构建有效的计算机系统，就算是原型，都是困难的。认知科学家总体上缺乏做好这件事所需的技巧和设计想象。这使我们认识到需要关注人类认知增强的另外一个领域。该领域从认知科学获取输入。不过该领域本质上是一门设计科学，面向大胆而富有想象的设计，构建从原型到大规模部署的计算机系统。把博前博后闪懂秒记软件与博前博后书恨少软件作为一项协助理解的精湛技术、和帮助记忆、提高考试能力的绝妙工具。最后我们就用轻快易懂的语言来简单谈谈如何用博前博后软件让数学等考试得高分。&#;&#;&#;第十篇：用博前博后软件让数学等考试得高分前面的章节，我们简单谈了高阶层学习研究时的博前博后软件使用，下面我们再简单谈谈基础学习时的博前博后软件使用。组织母题、套用组块、牢记组块。也就是问题切片陪伴、组块费曼刻练、主动回忆测试，用博前博后软件让数学等应试考试得高分。没有天分没有天分没有天分、没有灵感没有灵感没有灵感、没有创新没有创新没有创新。重要的事情说三遍，这个学习认知，可以从小学一接触应试开始就所向披靡，少走太多太多的弯路，一路杀进牛津哈佛清华北大也不是梦。而且这个方法不但可以用到数学、物理、化学、生物等理工科考试上，更可以应用到语文、外语、历史、地理、等各种文史类考试和其他职业考试等每一个考试科目上。那么我们就解释下这究竟是怎么一回事：考试考察你的，都是考纲范围内，已经有正确答案的知识。而这些已有的知识以及其所对应的问题，先人们（数学家，经验丰富的老师等）都早就给出了完美的，而且泛用性很强的解法套路，我们都做成了博前博后切片组块让你内化熟记。既然如此，那么你为什么还要一上来就花费大量时间自己单打独斗，靠自己从零开始去研究探索解题方法呢？要知道，你的时间是非常紧张而又宝贵的。&#;很明显，效率高的做法就是：、组织母题---反复筛查不会的问题，把它们和解题答案录入到博前博后软件中生成切片、或者直接看博前博后软件中老师整理好的问题答案切片组块，、套用组块---内化理解切片为组块，刻意练习套用组块，、牢记组块---主动回忆测试把这个解法套路牢记，、考试遇到类似问题的时候依葫芦画瓢地套用就好了。&#;一、问题切片陪伴（组织母题）新学时大量不会的问题，刚开始最重要的就是：你要选定有代表性的，好的练习，把上面的题型解法当作母题解法（即母题的解题方法就是一个个将来用来解新题的时候套用上去的工具）。理解录入到博前博后软件的问题切片陪伴中。或者快速的从博前博后软件中选定有代表性的，好的解题方法的切片组块，这是一个个将来用来解新题的时候套用上去的工具。然后把这一套有限的母题解法套路透彻理解以后，彻彻底底地记在头脑中。&#;后期遇到不懂的问题，也要录到博前博后软件中，如果在校不方便的化，可以先暂时用陪伴本记下来，然后方便的时候录入到博前博后软件中。&#;二、组块费曼刻练（套用组块）组块：想要在下一阶段乃至最终考试拿到分的话，必须把每个母题的三要素都思考清楚：.题意要点&#;这个母题中有哪些关键、要点、条件。&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;.分类检索&#;&#;这是哪一类题，选择哪一种检索通路和解题方法。&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;&#;.解题套路&#;它是具体怎么处理，怎么计算，才得到最终答案的。&#;这个思考的过程就相当于编程，把已有的知识，典型的解题方法作为程序，装进自己的脑子中，告诉自己这种情况要这样做，那种情况要那样做。同时一定要把它们输入到博前博后软件组块费曼刻练中。&#;费曼：为了透彻的理解解题方法，你要做个老师，在博前博后软件组块费曼刻练板块，把题型、解题方法、解题要素，用最简洁易懂的语言，反复的讲，录下来，或者写下来，给别人听给别人看，看他们能不能懂。刻练：下面，要进入刻意练习，甚至真题备考阶段：这个时候就是检验并强化加改造你在上一阶段输入进大脑中的解题方法（解题素材）：是否真的记住了；&#;是否能够真的用得上。既然你已经在第一阶段输入了足够的解题工具、解题方法、解题套路的话，那么考试遇到新的题的时候，你脑子中的回路应该是：这个题目考查的是什么知识点、考查目的&#;➡然后我记得哪些类似的题目也是求同样的或者类似的量➡然后想起你已经记住的解题方法➡然后套用，模仿你已经储备好的解题方法，做出题目。&#;在这里需要你勤加刻意练习的就是：，审清题意，读取题目，理解题意的能力。，分类检索，从已有的解题方法的储备中迅速检索出适合题目的能力。、套路解题，灵活运用解题套路，解决实际问题的能力。所以，如果做题目的时候，做对了，那就在脑海中整理，再确认下这题考查的知识点和解题套路即可。最重要的是如果没做对，那么就要结合答案分析：、这个题是你已经学过储备过的解法、知识点没有记牢，没有想起来，所以没做对或者没做出来；、还是这个题需要用到的知识点和解题方法是你真的第一次见。这个分析十分重要如果是第一类的话那么就需要你回到你做过的母题、教科书和博前博后软件中，把你没有想起来的这个解题方法套路重新确认一遍，它的题意、分类、套路。通过加深理解记忆，保证下次能够只看题目就能够马上想起来，并做出正确答案。而现实考试中你没做出来的或者做错的，%以上都是归属于这个第一类。如果第一类真的理论上做到完美一分不丢，可以说你的成绩足够理想，剑桥哈佛清华北大也不是梦了。所以说，你的成绩不够好就是你对解题套路还记得不够“牢”，不够“深”，没有记到可以变成像自己的骨骼肌肉一般收放自如。相反，如果是第二类，并且你离考试还有足够的时间的话，最好把它作为一个新的知识点和解题方法重新吸收进博前博后切片组块中来，加入你博前博后切片组块库解题套路的“豪华套餐”，来完善你的博前博后切片组块库可以应对的问题种类数量。当然，如果这个题是很压轴的那种：特别难而且很复杂，再出的可能性很低，加上你实在没有足够的时间去吸收的话，大可以把它放弃，先去处理好你应该要拿到却没拿到分的题目，即上面的第一类（加并不太难在自己能力范围内可以吸收的第二类）。而这个阶段就是把你上一阶段写进自己大脑有限的程序充分运行，去解决实际的无限的问题。然后在这个过程中去发现bug，然后去弥补这些bug。为什么套用组块这样做可以：一般在考场上，多难的题，如果你做出来了，脑科学研究表明，只是你想起来了类似的怎么做，而不是你真的在现场灵机一动突发奇想创造出了一个全新的解题方法解出来了。这对一个还处于学习阶段的人来说可以说是可能性很小的。真正能做到这一点的实际上只有那些把现在已知的数学都学完，去研究未知的学问的数学研究者，乃至数学家们。日本得了菲兹奖的数学家邦彦说过：“考试的数学题都是技术和技巧而已，不存在真正的学问创新。”就连菲兹奖得主都认定考试数学是靠技巧的积累来克服的，我们作为一般人去“思考“，”创新”数学还差了十万八千里。不管你成绩好不好，只要你还认为数学等应试考试是靠灵感智商、靠思考创新的，只能说，在现实中你会走弯路的。深层次地看，记忆是理解和创新的基础，考场上要想发挥得好，那基础的知识切片和组块必须记得很牢，所以下面的主动回忆测试很重要。&#;三、主动回忆测试（牢记组块）牢记更多的解题组块，输出阶段的回忆测试、回想训练，是高效提高成绩，最好的学习方式之一，哈佛在内的多所大学的研究都已经证明。最后再把组块（你学习的母题切片形成的组块）反复回忆、反复测试，看看你是不是真的记住了这类题是怎么做出来的。而要彻底记住的话，你要按照博前博后软件上主动回忆测试的安排，把母题解题套路和检索等这些形成的组块反反复复的复习，每个题隔开时间，测试数遍以上。对测试错误的题型进行查漏补缺。为什么记住更多的组块可以考高分呢？让我们再次回顾一下前面章节的部分内容。大师记住组块，新手只记单一。在某些领域，内化牢记更多的组块相当于提升在这个领域的智商。这条惊人的研究结论是由研究者adriaandegroot和herbertsimon分别作出的，他们研究人们是怎么获得专家级技能的，尤其关注国际象棋领域。他们发现世界级棋手看待棋盘的方式是和新手不同的。新手会看到“一兵一车”等一系列单独的棋子。大师则看到更加精妙的“组块”：他们把更多的棋子组合作为一个单位识别的，由此可在比单个棋子更高的抽象层次上推理。为什么学习、识别、推理、记忆这样的组块非常有利于培养专家技能呢？这里有个就我们目前所知的模型。我们会用数学专业的上下文描述它，因为我们有跟各个层次的人讨论数学的经验，从初学者到功成名就的专业数学家。很多顶尖数学家比常人内化记忆了更多的复杂数学组块。很多人会认为卓越数学家的成功模式是惊人的智慧，高智商，能在头脑中处理复杂的问题。有种常见的认知是他们的聪慧给了他们处理复杂问题的能力。简单来说就是他们的引擎马力更足。一流数学家的确更聪明这是事实。但是也有另一种解释。如simon所说，很多顶尖数学家比常人内化记忆了更多的复杂数学组块。这意味着对我们很复杂的问题对他们很容易。他们处理复杂性的能力并不等于马力更大的大脑。而是前期的学习让他们有更好的组块能力，大多数人觉得复杂的情况他们会觉得简单，也更容易进行相关推理。&#;四、反思总结另外，有人可能会拿出经常讲的那句话：“多做题，多总结”。这句话在理想状态下，理论上其实跟我们说的通过博前博后提供的切片组块学习解题套路没有本质上的区别，但是实践起来效率很低，花费时间太长，要做的新题量太多，而且很容易半途而废。为什么？或者说我们的做法虽然和这种做法逻辑上是很一致的，但是区别在哪里呢？！区别就在于：、把做总结这件事，是绝大部分交给编写切片组块的专业老师呢，还是交给自己呢？、是通过博前博后软件科学智能的牢记解题思路呢，还是靠老方法前学后忘呢？我们的做法一言以蔽之，就是：把博前博后软件上老师总结好的解题套路切片组块，理解内化并全部背下来，模仿它的套路的同时再依据自己的情况往上面添补。而一般大家说的“多做题，多总结”，是自己去扎进题海，自己去从零总结解题套路。、这样做可是十分花时间的，而应试考试是题量大时间紧，实际操作上往往是完成不了，很难取得好成绩。、而且学生自己的视野肯定是不如博前博后经验丰富的老师宽广的，所以很容易有漏洞。、甚至还会受到学生的逃避心理的影响从而呆在舒适圈里，在潜意识中回避那些在经验丰富的老师看来是很重要的，但在学生看来是不擅长的解题套路。总结一下就是：既然博前博后软件中前人都给你总结好了宝贵的经验，为什么不直接先依附于它，踩在巨人的肩膀上，然后走的更高呢？非要自己从巨人的脚跟底部开始往上爬吗？应试备考的时间是有限的，到最后可能你只是因为自己的面子和自尊甚至无知，连巨人的肩膀都爬不到，最后发现你苦苦努力的终点，不过是别人的起点、甚至可能还不到别人的起点。因此，通过博前博后软件掌握了应试考试的应对方式和学习方法以后，你就可以省去特别多：，过度思考钻牛角尖的时间。，无尽头地在题海中遨游大量刷题的时间。，花费很多常规方法记忆解题套路的时间。做到所有的题目和知识，完全模式化，套路化，熟记于心；解题如计算机程序一般地，完全固定化，程序化，快速准确；可以真真正正的在客观上保证：持续稳定的高分好成绩。&#;&#;&#;&#; （60978 个字符）