爱华网但是学习本质是认知过程，其实它是有规律可循的。虽然个体的特殊经验不一定适用，但是有一些普遍规律是适用的。
科学家已经进行了几十上百年的研究，有很多研究成果可以直接拿来为我所用。
最近几个博士朋友一起做了一个公众号，就是关于学习方法的，“高效学习的道与术”，欢迎订阅～
先贴一篇之前写过的文章吧，《让学习效率翻倍的建议——知识体系化》，希望能有启发帮助。
2001年美国国家科学研究委员会出版的《知学生之所知》一书中记录了一个案例：有两个学历史的学生被问到同一个问题：英国在哪一年击败了西班牙的无敌舰队。其中一个学生回答说是在1588年，而第二个学生说他记不太清楚具体的年份了，但是应该是在1590年左右。
1588年确实是这个历史事件发生年份的正确答案，看起来第一个学生学得更好，掌握的知识更精确。但是研究人员并没有就此停止，而是继续询问他们是怎么得出各自的答案的。
第一个学生说他是从书本上看到的年份然后记住了。而和第一个学生不同，第二个学生回答说他是根据自己的知识推断出来的：1600年之后不久英国在弗吉尼亚建立了殖民地，而英国当时并不敢在远海航行还不安全的情况下完成大规模的跨洋旅行；考虑到大规模的海运一般需要10年的时间才能够组织妥当，所以他推断英国击败西班牙舰队应该是在1590年左右。
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机械式学习
这两位学生的后续回答让我们看到了他们各自知识结构的质量差别。
第一个学生学到的是一个孤立的关于西班牙无敌舰队的知识点。在他的大脑中，这个知识点显然和其他的历史知识是没有建立起联系的。相反的是，第二个学生更像是把他的知识用一种有着更多联系的方式组织了起来，这种知识结构帮助他通过对具体的情况的推断来回答问题。
第一个学生并没有什么成体系的知识结构，零碎的知识点并不能对他未来的学习提供多大帮助，而第二个学生的知识结构却能够为后续的学习提供坚实的基础。
在生活中我们不难发现很多人在学习时就像第一位学生，没有建立起来一个有效的知识体系。在他们的脑海里，知识概念都是零碎的、分散的，繁杂不系统。
这种冗杂零碎的知识储备是在平时学习的过程中采用了机械式学习造成的后果。所谓机械式学习，是对获取的知识不加处理得复制到大脑中的学习方法。它采用的是机械式重复的方法，通过反复记忆信息，来达到牢记的目的。比如有的人在记忆单词时，会把一遍一遍得重复单词的每个字母；在学习公式时候，会不停地重复抄写公式。
缺失知识体系的后果就是理不清各个知识点之间的头绪，既无法把知识全部回忆起来，更找不到它们之间的深层联系。这样的学习方法的效率非常的低下。因为每一个我们试图记住的信息都是孤立的，除非我们的大脑能够像计算机一样精确得复制输入的信息，否则我们不可能记住这么多零碎的知识点。
机械式学习吸收的知识从量上来说，太多；从质上来说，太乱。知识点之间相互孤立，只是被堆积到大脑中，既不利于全面的记忆，也无法完成对知识的深刻理解，更谈不上灵活运用，解决难题了。
大大小小的知识点被零乱得摆放在我们的“知识库”中。让事情变得更加糟糕的是，通常我们没有办法完全回忆起所有的学习的内容，只有圆圈中的那一部分是我们在解决问题时能真正回想起来的信息。
换句话说，我们排列组织信息的方式影响了我们对信息本身的理解和掌握能力。
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体系化学习
如果把我们的大脑比作一个仓库的话，体系化的学习就好像分门别类的把知识有序的组织起来，编织了一张信息的大网。
通过分析比较、概括归纳，形成了成体系的知识结构。它囊括了所有的知识要点，尽管容量很大，但是形式上却是少而精的。知识点之间既有联系又有区别，这样的知识好记又好用。
那么体系化的知识结构是怎样被建立起来的呢？有两点是需要特别注意的：联系密度和联系质量。
A. 联系密度
专家与初学者的知识结构的重要的区别之一就是概念、知识点、技能之间的联系的数量或者说密度。在学习的过程中，我们要着意去寻找各个知识点之间的逻辑关系、从属层级、联系程度，把众多的知识点融入到一个复杂的结构中去。
比如，在学习文学史的时候，我们既可以建立起一个以年代先后为依据的链式体系，根据年代划分作品；也可以依据作品的风格和思想，划分不同的流派；也可以根据文学作品的形式（诗、词、小说等）归纳不同的作家，而每位作者的代表作又是该作者的次级知识点……
知识结构越复杂、联系越紧密，记忆和使用知识的效率就越高。知识结构中的联系越稀疏，则信息的提取与运用效率越低下。举个例子，在学习历史的过程中，如果仅仅按照时间轴来组织历史知识，我们在记忆某一个历史事件的时候，就不得不记忆在时间轴上与之相关的之前与之后的事件。如果我们遗忘了其中一环或者其中一个联系，就会造成很大的麻烦。
B. 联系质量
知识点之间联系的质量同样会影响到我们记忆和有效应用知识的能力。亚利桑那州立大学学习科学研究所季清华教授在研究中证实了这一点。
在研究中，物理初学者和专家被要求对不同的物理问题进行分类。初学者分类时依据的是问题中图表的表面的样子，比如，把所有带滑轮的问题归到一组中，把所有带斜坡的问题归到另一组中。
这种根据表面特征进行分类的方法并不能反应出问题之间知识结构上的关系，对成功解答问题来说也没有任何帮助。
与之相反，在实验中物理专家根据更深层、更有意义的特征对问题进行了分类与组织，比如，依据解决问题时需要应用到的物理原理。除此之外，在谈到分类时的逻辑时，专家们解释到，在把每一道题目划分进相应的类型中时，他们脑海中关于怎样解决类似问题的解答模板被自然地触发了。
所以，专家进行分类的基础是一系列深层次的特征，并且这些特征与怎样解答这些问题直接地相关。
建立起这种有意义的连结的知识结构需要花费时间，同时也需要经验。在刚开始学习新知识的时候，我们还远没有这么高的水平。但是，如果在学习过程中主动地尝试把知识点用有意义的方式联系起来，即使是初学者也可以更高效率的学习和记忆。
在未来的推送中，我们会介绍更多的建立体系化知识结构的方法与策略，敬请关注。
小结：
把信息组合成一个复杂的、相互联系的知识体系能够极大地提高我们在需要的时候获取信息的能力。熟练的运用多种不同的知识结构，找出有意义的特征和类型把知识组织起来，是我们构建体系化知识结构的关键。
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