学习本身就是在改变大脑的解构。(图片来源:Adobe Stock)
先简单描述一下所谓高智商就是能很快学习新的东西，通过处理各种复杂的信息来解决眼前的难题，小到刷题、解决家庭问题，大到管理一个公司企业甚至国家。普通人会说我学不会，我理解不了复杂的问题，记不住，那是因为我脑子不够用。
这里说的“脑子不够用”在教育心理学里有个专有的名词叫“工作记忆”，很多新手也是“脑子不够用”,但当他们成为老手时就“脑子够用了”。
我们举个简单的例子来说明一下，比如“沐”这个汉字很简单，但是对于一个洋人来说就很复杂，他看“沐”字就是三个点，其中两个点是一个方向，另一个是不同方向，还有一小横，一个竖立的线，外加一个倒扣的V，而且还要把这一大堆零件组合起来，才能成为一个“沐”字，这太难了，于是发出感叹“脑子不够用啊”。其实就是他对于汉字没有任何工作记忆，才会这么说。
那么那些高智商的人是否比普通人拥有更多的工作记忆呢？经过研究表明,任何人的工作记忆都差不多的。那么既然如此，为什么人与人之间有那么大的差别呢？对于新的信息，比如一本难懂的书，一篇复杂的学术论文，有人很快能读懂，而有人读不懂？区别在哪里呢？区别在于长期记忆。
经过长期研究发现，人的工作记忆是有限的，而长期记忆是无限的。之所以有人能在很短时间处理复杂的信息，是因为他们通过工作记忆这个瓶颈调动了长期记忆，然后迅速把这些碎片化的信息组合成板块，比如把碎片化的“点，横，竖”等零件组合成“三点水加木”，于是就很好理解并记住了。
想想在学生时代是否有这种事？老师讲了一些例题，然后丢给学生一些练习让学生刷题。大多数学生只会解老师讲过的题，而只有那些少数“悟性好的”学生会举一反三，灵活运用能解各种题。在实际工作中很少运用到学校教的知识，比如被大家鄙视的“没用的文科”，但是学霸们随意调动长期记忆来解决眼前没见过的问题的能力就是通过学习养成的，他们更熟练地激活和调动长期记忆板块，找出未知问题和长期记忆的关联性，然后解决问题。所以说学习就是改变“脑子结构”。
那么我们普通人可以通过训练来改变脑子结构，俗话说的变聪明吗？答案是可以的。在这里我们要介绍一个“认知负荷”理论，创始人John Sweller说：“教学的主要功能就是改变长期记忆的内容。一旦改变了，这些信息就可以转移到工作记忆中，从而改变学习者在特定特定环境中的功能。他们可以从印刷品中获得意义，而其他人只看到表面上随机的曲线，他们则可以立即轻松地解决其他人认为的极其复杂的数学问题。
总的来说，原本毫无意义和难以理解的东西可以变得明显、常规和自动化。促进这个过程就是认知负荷理论的主要功能。”简单地讲，这个理论包含三个要素：去除冗余、分割复杂和交替实例。
去除冗余就是去掉不需要的信息，所谓“太多记不住，只记住关键的”。大家有没有发现宜家的家俱组装图没有文字说明只有图片，这难道是因为这个跨国公司为了节省成本吗？其实不是，是为了让客户更容易看懂，让客户不需要处理那些没用的信息，从而减少工作记忆，空出的工作记忆能更好地来处理家俱组装。
比如客户不需要知道那个零件叫“小三角铁”，只需要把那个形状的螺丝钉在那个形状的小铁板上。用通俗的话讲，说明书要有实际操作性，不要搞得“客户都明白了螺丝的专业叫法，但是无法组装家俱”。
反面例子是驻外的中国领事馆。在那儿就是想办个手续，结果官网上都是各种政策和歌颂以及紧跟，你要的信息一点都没有，没用的信息一大堆，现在尽管都外包给签证中心了，但是相关的主要信息也没有放在很明显的地方，找半天找不到，只有亲自跑一趟才知道。
其实中国各个部门都是这样，因为说明没有实操性，只有靠活人跑腿，再加上朝令暮改，老百姓办事很难的。所以如果你是老师你要给学生简单的信息，不要给他们多余的信息，妨碍他们的工作记忆。同理，你是专业人士在和客户沟通时也是如此。简单地讲就是说话要简洁，不要扯无关的内容。
分割复杂就是把复杂的东西切割成简单的板块，在这之前我们先要说一下“元素独立性”的概念，“元素独立性”就是一个知识点和另一个知识点没有关联性，比如学习外语时，背单词就是元素独立，这个很简单，只要化时间很快能记住，但坏处是因为没有形成长期记忆，背下的单词很快就忘了。而英语写作、阅读理解就是牵扯的知识点很多，需要学生调动长期记忆，并运用知识点的关联性。
独立的元素好比学会汲取一定量的面粉、糖、奶油和水。关联性是把这些元素做成一道甜点。学习的最终目的就是如何让学生独立完成做甜点，当你会了，你的长期记忆就自动化了。当你熟练掌握一门外语后，你就脱口而出，随手而写，读一篇文章就能领会精华而不是把时间花在英语单词和语法上。
所以难就难在元素互交性上，复杂也复杂在这里。一般人能读懂每个字，但是无法理解一篇复杂的科学论文，就是因为元素交互性太多了。俗话说饭要一口一口地吃，一夜吃不成大胖子，通过慢慢学习我们才能处理元素互交性多而复杂的问题，这就是分割复杂。
分割复杂说通俗点就是我们中国人说的循序渐进，问题是循什么样的序，如何渐进？我们通过具体例子来说明，比如一个小学二年级学生被要求写一篇《开心的一天》的200字小作文，你是家长或老师怎么办？我们先拆分成一个个简单的步骤，比如先让小学生说一句符合作为内容的主题句，小学生说：今天我出去玩了，很开心。然后你问他，今天是几月几号，去哪里玩了？坐什么交通工具，一路上看到了什么？玩了什么？和谁一起玩的？发生了什么事让你很开心？
除了开心还有什么感受，你不断发问，他不断回答，每个问题都能写成一个句子，最后就是把这些句子通过连词组成一篇200字的流水帐作文。一开始写流水帐没有问题，关键是要让思维流动起来，然后才能激起灵感的浪花。这就是分割策略的运用。
再举一个案例来说明分割策略，比如历史老师喜欢这样提问，为什么工业革命很重要？学生无从回答，抓不住头绪。这就不是好问题，在教学的早期阶段不要用why提问，要用扩展句子的方式来提问，引导学生用特定的连接词来完成句子。
比如以上这个问题可以改写成，在工业革命之前，（）；工业革命之后（）；工业革命很重要，因为（）；具体例子（），但是（）。通过使用连词，学生能够更准确地调用有限的认知资源来处理信息，避免被无关的信息打扰，从而更好地记忆。这种提问方式还能让学生在理解历史知识的同时提高语言表达写作能力，还能培养批判性思考能力。
提高语言表达能力本质上就是在增强学生的理解能力。语言本身不是思维但是是思维的载体，句子的构造力和我们的记忆力、理解能力是相连的，有了语言表达能力，我们就能更有效地去组织信息。所以在培养语言表达能力的早期，我们需要有足够多的脚手架来帮我们获得这样的能力。如果完成句子能联系到学生的实际生活就更有效了，比如工业革命就和我们的生活息息相关。
当我们的写作技能足够娴熟，达到自动化时，学生就有足够的工作记忆来构思怎么写内容，写什么内容，到了这一步学生就能轻松回答why开头的问题了。以上就是应试教育和育人的区别。以上内容来自Natalie Wexler的《The writing Revolution》。
有人说教文科很容易联系到学生的实际生活，教数学怎么办啊？让我们来看《Math is Fun》如何教代数。第一个问题是？-2=4,问小孩哪个数字不见了？然后对小孩说在数学上我们不用空格或问号，而是用英语字母（通常是X或y，但其他字母也可以）来写，所以就写成这样x-2=4。
注意开头的提问非常符合我们对事物的具体理解，东西不见了，同时也关联了前知识，因为学生在学代数前做过填空练习，所以这是一个认知负荷非常低的问题，也就是入门非常浅的问题。接下来才解释为什么要用x来代替未知数。
一个东西不见了，理所当然应该留下空缺或一个问号，但空缺或问号用语言表述不够方便因此我们用一个符号来替代，由此代数这个概念就建立起来了，这就是从具体到抽象，学生不知不觉中就学习了代数。代数的意义就是为了发现一个未知事物，我们必须先用一个符号来代表它，使整个表达式成立以方便我们展开更为精密的推理。
由于我们用x代替未知，不能随便就写个6把题给解了，而是应该思考怎么移动，怎么把等式变成“x=…”，若想把等号左边的-2移动到等号右边，就得把“-”变成“+”，所以我们得出x是6。以上是优秀教学案例，仅用三步就做到了关联前知识，为学习内容赋予意义，联系学生实际生活。
但是实际生活中我们的数学老师往往省略了联系学生实际生活，然后笼统归结成以下一个问题“现在我们有一个等式，其中x代表未知数，我们如何知道x等于多少？”听得学生一头雾水。因为这个非常直白的问题充满了知识的诅咒，学生需要动用有限的工作记忆来应付那么多新的知识点，很多学生第一次听到“等式”，“未知数”，搞不明白为什么好好的一个减法题要弄个x出来，直接写个6不就完了，为什么要搞这么复杂。以上就是应试教育和育人的区别。
认知负荷理论的最后一步是交替实例，就是先举个例子给学生，然后要求学生解一道高度类似的题，尽可能地减少变化，以防变化过多导致学生认知过载。然后再加一个知识点，举例给学生看，要求学生再解一道高度类似的题，这就是循序渐进，步步为营，这样就学得很扎实。
之所以我们觉得问题复杂无从下手，根源就在于元素互交性多造成认知过载，脑子不够用直接“懵”了，“懵”的地方多，我们就会陷入自我怀疑的恶性循环，导致我们不爱学习新技能，不愿接受未知的东西，喜欢短平快的感官享受。而智商高的人之所以热爱学习是因为他们通过教材的重组和设计来减去元素的交互性，改变提问的方法，让教材以一种易于接受的方式呈现在面前。
他们通过解决一个个问题来提升自己的自信，加强激活长期记忆的知识板块能力，从而解决更多的问题，以致“脑子越用越好使”。虽然现在有AI可以做很多工作，但是还是要你提出关键问题，AI才能动手做，所以说这是一个最好的时代也是一个最坏的时代，对于高智商者来说，人工智能只是如虎添翼而已。
责任编辑:申思茗 来源:williamhill官网
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