教的更少，学得更多：概念地图用于理解型学习

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第1章 引论：为什么需要概念地图理解型学习方法
　　I think we should teach them wonders and that the purpose of knowledge is to appreciate wonders even more.
　　我认为应该教给他们奇迹，并且教给他们，学会知识的目的是更好地欣赏这些奇迹。
　　——费曼（Richard Feynman）
　　这一章的主要内容是给整本书做一个介绍和概览，也说明一下写作本书的动机。整本书的主要内容和主要思想都在这一章有所体现。目的在于，第一，这样你就可以很快地决定是不是真的购买和阅读这本书，第二，对于没有时间细看本书的读者，看完了这一章就基本上了解了概念地图理解型学习是什么了，然后，请花一点时间浏览一下第四章和第五章，做一定量的练习来熟悉这个工具，内化这些思想，也能够基本上学会本书分享的教和学的方法了。如果还有时间，推荐你看一看《如何阅读一本书》（“How to Read a Book”）[1]，里面讨论了如何用更少的时间更好地来看书。如果你是有心的老师，有心的教育管理者，或者是正在开展公开课方面的教学改革，推荐你再额外花点时间阅读第九章——关于基于视频课程的教学与学习的一个新体系的讨论。在这个体系里面，我们主张，除了概念上的依赖关系，不能有任何限制学生选择学习内容和学习顺序的其他因素。
　　同时这一部分的目的是告诉大家这一章的主要思想和主要内容，希望读者能够尽早决定是否阅读这一章，或者决定是浏览还是细读这一章。我们在这一章里面对整本书的理念做了一个概述，从为什么提出学习和教学需要有方法、有什么样的方法的问题到这个问题的大致的答案。我们的核心理念是：做系联性思考和理解型学习（批判性思维，搞出点意思，对我意味着什么），关注学科大图景和基本问题，老师提供方向性指导和答疑等帮助，老师分享给学生自己对学科的热爱，其他的留给学生自学（自己看书找资料、做作业、完成小项目）。我把这些总结如下，整本书会做更加深入的阐述、探讨和应用。
　　教的更少，学得更多。（Teach less， learn more.）
　　洞彻联系（see through connections）
　　别告诉我事实，让我思考；别教我知识，让我学习（Don’t tell me facts， let me think; Don’t teach me knowledge， let me learn.）
　　搞出点意思：对我意味着什么？我喜欢我学到的或者被教的东西吗？能够帮助我更好地理解或者欣赏这个世界吗？（Make Sense：Do I like what I have learned/been taught? Do I understand or appreciate the world better?）
　　然，所以然，所以所以然，我喜欢吗？（What， How so， Why this question and why so， Meaningful to me or do I appreciate this？）
　　学科大图景（disciplinary big picture）
　　按照我们三个“然”的理念，我们希望读者来思考和理解作者为什么在这个章节里面讨论这些，为什么安排这样一个章节。因此，在这里我们也交代这一章的动机。写下这样一章主要是为了刺激你，启发你的思考，为转变你的思想（如果不是下面描述的那样）做准备：促使你放弃已经习惯的记忆型学习，鄙视所有的记忆型考试和记忆型教学，变成时时刻刻思考为什么学，什么意思，和以前所理解的知识的联系是什么，对于我认识世界有什么意义，这样的问题。其他章节分成两个部分：概念地图简介和技能训练、以概念地图为基础的精简的教学体系。前者用来帮助读者实现从记忆型学习到理解型学习的转变，后者主要供老师和管理者参考。因此，对于学生和家长这样的读者来说，我们提出的新的教学体系和体系的例子的那一部分可以略读。另外，由于例子来自我自身的教学，大多数是关于大学物理的，对于老师和教育管理者这样的读者，需要尽量从具体例子里面看出我为什么这样做，怎么做，才会更有意义。这也是整个理解型学习的主题：知其然，知其所以然，知其所以所以然，关注知识、知识之间的联系、学习和教这部分知识的动机和意义。有的时候，甚至在不太明白前两个“然”的时候，理解最后那个“然”，也是有意义的。学科大图景的意思是一个学科大概是什么，也就是这个学科的典型研究对象、典型研究问题、典型思维方式、典型分析方法，和世界以及其他学科的关系。学习任何一个学科的真正的目的都应该是明白这个学科大概是什么，而不是学习这个学科的具体知识，具体知识仅仅是理解这个学科大概是什么的一个载体。关于这一点，我们在下面会进一步展开。
　　同时，在老师选择讲课内容、学生课堂学习或者自己看书、看其他学习材料的时候，要注意问以下几个问题：
　　What， How， Why， Meaningful （WHWM 四问，即主要信息是什么，这个信息是如何通过更多的细节和例子来构建和表达的，为什么这样来表达和构建，为什么老师或作者要选择这个信息来传达，对于学生或读者来说意味着什么？）
　　WHWM 这四个问题，和上面的三个“然”的问题是相通的，只不过更关注讲课、听课、写书、读书这些表达和接受表达的具体环节。其实，整本书的核心就是这里的几句话。下文中你会看到我是如何展开来阐述上面和这里居中显示的这几句话，为什么这样展开阐述，我为什么要选择这几句话来作为最重要的信息，对于读者来说，有什么意义。
　　根据上面这些居中显示的理念，我们提出一个系统性的学习方法：以学科大图景和成长型思维为目标的、以批判性思维和系联性思考为指导的、以概念地图为技术基础的理解型学习。有的时候，为了简单计，我们也把这个学习方法称作“概念地图理解型学习”或者“概念地图理解型学习方法”。整本书的任务就是解释这个教和学的方法，提供这个教和学的方法的案例来展示一下大概怎么用，启发和刺激你来思考、质疑和尝试这个教和学的方法。在这一章我们也会对这个教和学的方法做一个简短的介绍。
　　在本章的末尾还会有一个小结。我们希望这些章节的导言（提出问题、交代主要思路、主要结论，但是没有细节）、小结（总结主要结论、点出关键点、有的时候给后面做铺垫），以及中间的展开部分“怎么说的、为什么这样说、为什么说这个”能够帮助读者有更清晰的思路，并且启发你来思考“我觉得怎么样”。一般情况下，我们会保持这样的章节形式。
　　1.1 学习和教学需要而且有方法
　　大家都知道学习是需要方法的，可是具体这个方法是什么，就不知道了。一个偷懒的或者无奈的回答是：无一定之规。我们看到很多学习很好的学生并不是把时间都花在学习上。我自己当学生的时候就是这样的一个人。可是，当我们思考，或者被问及，到底什么学习方法使我们达到了这个效果的时候，我们通常说不出一个所以然来。我记得我自己曾经给出的答案是多想，随便想，不限制地想。尽管现在我已经知道这个答案其实有道理（这个道理在本书中会用概念地图理解型学习来解释），但是，听者和问者能从这个答案里面悟出多少就很难说了。我们还有这样的一些经验或者体会：有些人在对一个领域熟悉到一定程度之后，她们可以“灵机一动地”或者“深思熟虑地”建立这个领域与其他领域的联系；还有的人可以提出和解决非常深刻、非常困难的问题，而且往往这样的解决问题的方法可以成为解决其他问题而不仅仅是原来的问题的基础。我们往往把这样的人称作创造力很强的人。如果我们问这样的人，什么提升了其创造性，能够说出一个道理来的也不多。我自己也应该算这样的人，常常会把不同领域的东西联系在一起，也常常思考一门学科里面最深刻的几个问题中的一两个，尽管已经解答的还不是很多。如果问我，事实上我也确实被问过，我的答案也基本上是多想，随便想，不限制地想。可以算是略有小成的物理学家汤超——沙堆模型的原创者之一——也被问过这个问题。他经过几分钟的思考之后，以开玩笑的方式给出的答案是，多看、多想、多聊。尽管现在我知道这个答案很有道理，但是听者和问者能够从这个答案中悟出真知的人也是少数。所以，高效率的学习和思考都是需要而且有方法的。这个道理大家都明白都同意。可是，方法是什么并不知道。
　　高效率的教学也是需要而且有方法的。教学就是为了让学生学会学习和思考，既然学习和思考是需要而且有方法的，那么教学自然也是需要而且有方法的。可是这个问题比前者还要难，可供参考的方法还要少。我们大概都听说过，“教学是一门艺术”。凡是艺术就意味着能够一般化程序化的东西少，个性化的东西多。很多有名的教师，例如 Richard Feynman——《费曼物理学讲义》的作者、天才物理学家，Leonard Susskind——超弦理论的创立者之一、一系列斯坦福大学理论物理公开课的主讲人，Michael Sandel——哈佛大学“Justice”（正义）公开课的主讲人，Ben Polak——耶鲁大学“Game Theory”（博弈论）公开课的主讲人，都不是学教育出身，而是从自身的研究工作和研究领域出发体会出来的。好吧，既然如此，我们有没有一些方法能够提高教学的效率呢？有，但是，一般性的方法很少，不过，我们即将介绍的概念地图教学方法就是一个。顺便，我们不得不指出来，教育学作为一门科学，如果不能提高我们老师教学的效率，不能提高学生学习的效率，它就是没有完成自己的本职任务。为什么一般性的方法很少，教育学真正成为科学还有很长的路呢？我们已经说过，教学是为了让学生更好地学习和思考，而且是要依靠老师的帮助和引领来达到这个目的。可是学习和思考的规律还没有被发现，提高学生学习和思考的方法也还没有，如何把老师的思考和引领与学生的学习和思考结合起来呢？所以，教育学的根本问题是脑科学。可是问题是现阶段的脑科学大部分还是在关注描述性（感知觉接收信号方面）的问题，还远远不能用来回答发展教育学理论所需要的例如思维如何产生、如何变化、认知结构的物理基础和变化规律等问题。当然，如果有一天脑科学能够回答这些问题了，那么，教育学就是脑科学的应用科学。问题也就解决了。
　　可是，在没有完善的理论基础之前，我们就不可能有可行的可靠的教学方法了吗？不是的。从物理学研究和复杂性研究中，我们发现，不同的底层的物理结构的系统，可以展现相同的上层结构，而且往往这个上层结构具有底层系统没有的新的物理性质[3–5]。这个通常叫作涌现性，或者低能近似（对于包含更基本的相互作用的单元系统，仅仅考虑这个系统在能量比较低的时候的行为。不是智力发展迟缓的意思）。例如，化学作为一门科学，它的基础实际上是量子力学，但是在量子力学发展起来之前，甚至之后，化学都有化学自身作为科学的地位。当然，另一方面，在量子力学建立之后，化学也确实很大程度上依靠和运用了量子力学。那么，同样地，教学方法（注意，这里我避开教育学这个名词。以后在不加说明的情况下，如果我用了教育学，很大的可能是指教学方法，或者说教学学。一个教学学的问题都解决不了的话，教育学就更加不可能存在了）的基础是脑科学，在脑科学完善起来之前，教学方法的研究还是有其自身的价值的。有可能，教学方法这个上层结构有它自身的规律，而且有的方面不需要等待脑科学这个基础科学的研究结果。当然，我们也期待着甚至促进着脑科学的发展完善，从而促进真正的教和学的科学的建立。
　　1.2 学什么、教什么：学科大图景
　　我们这本书要介绍的概念地图理解型学习就是从这个“低能近似”的层次的研究中——“低能近似”不太好听，我们给取它一个名字，唯象研究，就是基本上从现象出发，基本原理还不太清楚的研究——提出来的有效的学习和教学方法。除了这个提高学习和教学的效率的目标，更具体地，这个方法主要解决什么问题呢？解决学什么、怎么学，教什么、怎么教的问题。千万不要认为学什么、教什么的问题是一个平庸的问题。当然，如果你认为什么都应该