专业技能学习：总结

从牙牙学语的婴儿，到某个领域的专家，人类经过几十年的努力，终于习得无数算子，从而展现出极强的问题解决能力。

在上一章，我们学习了如何以搜索问题空间的方式来理解问题解决。在这一章，我们将了解人们变得越来越擅长问题解决的过程。

本章结构

9.专业技能学习

9.1.技能习得与大脑活动

9.2.技能习得的一般特征

9.2.1.技能习得的三个阶段

9.2.2.学习的幂定律

9.3.专业技能的本质

9.3.1.程序化

9.3.2.技法学习

9.3.3.策略学习

9.3.4.问题感知

9.3.5.模式学习和记忆

9.3.6.长时记忆和专业技能

启示专栏：计算机成为国际象棋专家的方式与人类不同

9.3.7.刻意练习的作用

9.3.8.天赋与刻意练习

9.4.技能的迁移

9.5.共同要素说

9.6.教育启示

9.7.结论

1.技能发展有哪些阶段？

1.认知阶段：第一阶段中，学习者对技能进行陈述性编码，他会记住和技能相关的一系列事实，并试着在练习时复述这些事实。比如，我第一次接触钢琴时，每次坐在钢琴面前，都要说一句：“两个黑键左边的白键是C”，后来不用说也知道哪个是C了。

2.关联阶段：陈述性知识渐渐程序化了。我们渐渐排除了最早的错误理解，并且渐渐学会自动化地应用某个技能。比如，用键盘打字时，刚开始要完全盯着键盘，才知道哪个键在哪里。到了这个阶段，只需要偶尔看看键盘即可。

3.自主阶段：在这个阶段，技能已经完全自动化。我们完全不需要动脑子，就能完成任务。即便带上眼罩，熟练的人也可以用键盘打字。

2.在一个人成为专家的过程中，技能的组织是如何变化的？

在数学、国际象棋、计算机编程、物理学、医学等种种领域中，每一个专家曾经都是新手。经过了多年的练习，这些曾经的新手才变成如今的专家。那么，在从新手变成专家的过程中，中间经历了什么样的变化？

程序化：许多人以为，专家比新手思考得更多，更全面，更仔细，所以专家才能解决新手解决不了的问题。但实际上，专家之所以是专家，就是因为专家在解决问题时，思考得更少。新手更依靠陈述性知识，所以要慢慢复述，仔细反思。而专家更依靠程序性的知识，他们能在瞬息之间就做出判断，应用算子。换言之，专家不用思考，就能解决问题。

技法学习：在解决问题时，新手很多时候需要思考“下一步该做什么？”，而专家则直接记住了解决问题的步骤和顺序。这样一来，专家能直接采用那个步骤和顺序。而新手则需要先搞明白那个步骤和顺序是什么。例如在解魔方时。新手常常会思考：“我已经还原一面了，下一步该做什么？”“我已经把顶面变成一个小鱼的形状了，下一步该做什么？”而老手则会直接去应用该应用的顺序，很快就能还原魔方的6面。

策略学习：“策略”就是解决问题的宏观思路。比如，有人喜欢根据已知条件，向最终目标推进。也有人喜欢先从最终目标往后，看看需要什么样的条件，再看看能不能将已知条件和需要的中间条件联系起来。还有就是宽度优先和深度优先，这也是两种不同的解题策略。新手刚开始不会灵活运用不同的解题策略，往往只用自己最熟悉的那种。而专家则能根据问题的变化，选择更合适的策略。

问题感知：中学时，物理老师常说，要学会透过现象看本质。实际上，他表达的意思是，要学会根据题目给出的已知信息，看透出题人真正想考的知识点。在这点上，专家也比新手做得更好。专家能用一种更有利于解决问题的方式来看待那个问题。而新手则时常被复杂的信息混淆了视野。

模式学习与记忆：很多人都听说过一个经典研究。就是将下到一半的国际象棋的棋盘给不同水平的棋手看5秒钟，然后让他们试着还原整个棋盘。结果发现，专家棋手能还原20多个棋子，而新手则只能还原不到5个棋子。很多人也都会下棋，相信对此也深有体会。专家棋手在棋盘不小心被打乱以后，还能轻松复原。但新手却做不到。这是因为，专家在自己最专长的领域内，记住了大量的模式。在新手看来，棋盘上的情况非常复杂，棋子的分布是东一块西一块，毫无规律。但在专家眼中，那其实是几种有规律的模式。

长时记忆和专业技能：简单来说，在自己的专业领域内，专家也表现出了更强的记忆能力。与新手相比，他们能记住更多的信息，也能回忆出更多的信息。

在启示专栏里，还有一个讨论计算机下棋的专栏。这里比较有趣的部分在结尾：当计算机比人类还更擅长下棋时，有人认为，实现智能的方式是多种多样的，人类智能只是其中一种。而有些人认为，人类智能是唯一一种，如果计算机会下棋，那就说明下棋根本不需要智能。

3.在技能发展过程中，练习和天赋各有什么作用？

日本漫画《棋魂》中，讲述了一个小孩子在“高人”指点下，从12岁时对围棋一窍不通，到了15岁时成为了职业棋手的故事。

故事中有一个片段，讲述主角去那种围棋店里和大叔大爷们下围棋。日本的围棋店，跟中国的麻将馆类似。很多业余爱好者都去那里下。

现在，有一个很有趣的问题。

那些在围棋店里下围棋的大叔大爷，也花了很多时间下围棋。在时间总量上，甚至是主角（小光）的数倍。那为什么他们下围棋还是比不过小光呢？

这就是刻意练习的作用。书里翻译做“有目的练习”。

刻意练习和大叔大爷们的“随意练习”是不同的。刻意练习者有强烈的学习动力，他们会从老师那里获得反馈。他们会观察自己现有的操作和理想操作之间的差距，会想办法改进自己的操作。而“随意练习”者，更多是三天打鱼两天晒网，他们的学习动力也不强，基本不会获得老师的反馈，也不是很在意该怎么改进自己的操作。

对于任何领域，下棋、体育活动、音乐、写作等等，都需要大量刻意练习。没有这些几千小时甚至上万小时的刻意练习，人们是不可能达到顶尖水平的。如果达到了，那也只能说明那个领域的顶尖水平也并不咋样。

不过，刻意练习并不能解释所有的学习成果。看下图：

这个饼图中，蓝色部分表示不能由刻意练习解释的部分。红色部分表示能由刻意练习解释的部分。两个图的意思是说，在下棋和音乐领域，大概三分之二的成就是不能由刻意练习解释的。

这是否说明，其实天赋也很重要呢？

其实那个蓝色部分不仅仅指天赋，而是指“努力”之外的所有其他因素，包括环境上的差异。

不过，根据双生子研究，我们也不难发现，天赋也起着重要的作用。所以，真相似乎不如华生所言，全靠后天的训练，人们能成为任何想要成为的角色。

4.一个领域内的技能在多大程度能够迁移到新的领域？

学习迁移是指学习者将自己在一种情境中学到的知识和技能运用到了另一种情境之中。从学习英语迁移到学习法语。学习大提琴迁移到学习小提琴。学习数学迁移到学习物理。学习网球迁移到学习乒乓球。这些都算是学习迁移。

以前，人们倾向于认为，之所以会产生学习迁移现象，就是因为，人类的大脑就像是一块肌肉，越是训练，就会变得越强大。早先的学习经历锻炼了大脑这块肌肉，使得大脑变得更强大了，于是在其他领域也变得更强大了。

但桑代克不认同这种假说。桑代克认为，想要实现学习的迁移，那么迁移的知识和技能之间，必须要有联系，要有共同的要素。如果A领域和B领域之间相差甚远，彼此毫无联系，那么这两个领域就不会发生迁移。

所以，学习的迁移是很难实现的。想要举一反三，触类旁通，那只有在那个“三”和“一”有着共同的抽象原理，或者不同的类别之间共享着同样的基本原理时，我们才能实现学习的迁移。学习摩托车修理对于哲学思考来说，基本没有任何帮助。

5.我们关于专业技能的知识对于新技能的教学有什么意义？

在向大家介绍可汗学院时，我提到了“掌握式学习”这个概念。它的理念是，“没有拿到满分，那就是不合格”。

看到这个理念，大家可能觉得，“掌握式学习”不适合大多数人。因为大多数人拿不到满分。

实际上，这里说的“满分”是指对知识点的彻底理解。像数学这种结构化的知识，各个知识点都是串联在一起的。有些知识点是另一些知识点的前置条件。如果你没有学懂前置条件，然后老师又开始教后面的知识，那你学起来就非常困难。

而可汗学院采用的方式，就是个性化地记录每个学生对于每个知识点的掌握情况。掌握了就标记绿色，没有掌握就标记红色。这一组全都掌握了，就可以学下一组。有一个是红色，就不能学下一组，还需要再专门学习那个红色的知识点。

书上用的是智能家教系统的例子。可汗学院则是有教师辅助的。但它们背后的原理都一摸一样。

首先，教师要对一组知识点进行分类，要明确哪些知识点应该先学，哪些可以后学。

然后，教师要明确一个标准。学生达到了这个标准，就说明了他掌握了某个知识点。没有达到，就说明没有掌握。

接下来，就是让学生一一掌握所有前置性知识点，再推进到后面的知识点。

原理并不难，但这对教师的要求并不低。所以，人们寄希望于人工智能系统，希望“智能家教”能一定程度上代替普通人类家教。这样一来，每一个学生都能用极低的成本获得一个只为自己服务的好老师。