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阳志平:元学习——以微表情和网络心理学为例

  • 来源:互联网
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  • 2019-05-13
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  好的学习方法是怎么样的?我们总说,要提升思维水平、提高学习能力、进行认知升级,但是,有多少人思考过关于思维的思维、关于学习的学习、关于认知的认知?基于对元认知的了解,加之十多年的持续学习,阳志平老师形成一套自己的学习方,并称其为「元认知学习法」。这是一种融合了主题学习、深度学习与行动学习的高阶学习法。想给自己设计终身学习系统的同学,这套方法请收下。

  一次南行之旅,深圳沙龙上,阳老师与同学分享了基于「元学习法」的两个早期学习实例。一个是「微表情」;一个是「社会网络分析」。这两个实例,是阳老师当年涉足全新领域,从知识到产品所运用的学习方。

  在 2005-2010 年间,我对微表情这个领域非常有兴趣。当时我阅读了所有与微表情有关的书籍,并进行了大量内部测验。当然,我不大家都完全照搬我的方法来学习,但这其中的思必须要牢记。

  我在学习微表情的第一天,就给自己立了一个项目,叫「别对我」。最后这个项目集结成了一本书,不过没有出版,在市面上也看不到。有没有出书这并不重要,重要的是通过这种途径可以生成自己的知识体系。

  在我这本书中,我结合文献,整理了 158 条识别谎言的线索。一般如果我们想要更好的理解某种现象,需要尝试去理解这其中存在的高阶模型。在整理的这 158 条识别谎言的线索中,你会发现有些是比较容易理解和判断的,有些则有一定的难度。那些不太容易判断的,称之为「反常识」。比如线索中有一条关于眼神交流:说话者盯着对方的眼睛,眼球不断转动,或者刻意避免他人注视,这种判断的线索是比较容易理解的。许多难以理解的线索,比如说话者的速度,嘴唇合在一起程度等。

  把一个领域内所有变量都罗列出来,然后你会发现总有一些变量是你在日常生活中永远接触不到的。但是绝大多数人没有形成好的学习习惯,把时间都浪费在容易掌握的变量上,忽视其他更深层的变量。尽管他们学习了多年,很可能也只接触到了这 158 条线% ,这非常可惜。高阶模型才是最重要的,要尽量找到领域中的高阶模型。

  给大家说下「别对我」这本书的目录:第一部分是「走进世界」,在第一、二、三章把人类的基本行为模式用故事的方法总结;第二部分具体展开,详细阐述微表情,假表情等。还有后面提到的对称之美,这个是很多人不容易掌握的高阶技巧。这些内容基本上把人类的方方面面知识体系都囊括了。在这个过程中我并没有依靠任何国内的微表情专家,他们的知识体系对我没有任何意义,我是完全依靠自己生成的一套知识体系。

  这本书是我与南开大学心理学博士,也是翻译《超越智商》的张斌老师共同完成,当时花了 1 年的时间。后续系统开发与又花费了几年时间。这个项目完成后,我在判断谁容易方面已经达到一个比较高阶的水平。这就是我强调的通过树形结构生成知识体系,未来如果有更多关于的心理学和认知科学研究,我就可以不断的往这个树形结构体系中注入。通常我比一般人提取信息的速度要快很多,这得益于用写书来学习。

  人类总是存在贪多的心理,比如芒格他提出 200 个高阶模式,许多人总觉得不够,恨不得能掌握 2000 个。有的人提出了20个高阶术语,他们就恨不得两周内全部消化完。我的做恰恰相反,当时我们罗列的 158 条线索都是建立在大量的文献和研究基础上,每一条线索背后都有一堆的研究。那时候我们没有,把它当作满足我们求知欲的一种方式,耐心地按照反常识程度和学习难易程度做成一个表格,最后从中提取 20 条人类最不容易识别的线 年的时间反复学习,训练,与他人进行场景模拟,由此产出了许多很有价值的。

  反过来看,许多人即使拥有大量学习资料,依旧学不好,这其中的原因就是没有给高阶模型创造足够多的实践机会。举个例子,人人都强调时间的复利,但是在决策的时候依然会忽视,这是因为他们没有在生活中创造足够多的践行时间复利的机会。人类总是容易高估自己的能力,产生过度自信偏差,他们总是迫切希望在一年之内掌握 100 个高阶模型,或者用 3 个月时间全部掌握 158 条线 个高阶模型而已。如果我们把三个月的微表情学习时间延长至 2 年,把 158 条线 条高阶线索,并且在生活工作中,例如面试,谈判场合,不断运用,这些高阶模型就能成为本能和自主。

  通过我学习微表情例子与木木同学学习微表情例子,可以看到两种不一样的学习方式,最后产生的效果也不一样。尽管到现在已经过了 10 年,当别人讲到微表情的时候,我脑中还依然会涌现许多关于微表情的高阶模型,帮助我更好地判断对方是否在。

  2001 年 2 月份,那个时候网络心理学刚刚兴起,一开始我搜集了所有跟这个领域相关的 2000 篇文献。用了 3 个月的时间,不加选择的顺着线索全部阅读,找到高阶模型,发掘源头知识。在这个过程中我发现了许多大拿,学习到了他们的一手源头知识。可以看下我当时整理的网络心理学研究者参考资源。

  我当时作为一个什么都不懂的学生,Facebook 、微信这些今日流行的社会网络那时还没诞生。但我地寻找到了时间知识源头。有了这些源头信息,就可以很容易预测出社会网络会成为一个趋势。当时这一系列的研究也获得了许多项,以本科生身份发表了十多篇论文,而且在大三的时候,我的一个子研究还获得市首届挑战杯科研竞赛的特等。

  时隔十多年,回头看,这个过程是如何形成?其中关键的一步就是不依赖任何人的学习习惯。当时我得出的结论「社会网络会变得很重要」,并不是我的导师告诉我的,而是我自己地借助国家图书馆的资源整理,用 3 个月时间,把 2000 篇文献编成卡片索引,不论重要性地进行广度搜索,生成新的知识体系。我当时把它命名为「网络心理学」,其他人称之为「互联网心理学」和「英特尔心理学」。完成广度搜索后,我自己意识到社会网络和心理学结合,最有前景的就是社会网络分析。

  完成了广度搜索,紧接着进入第二步的深度学习,这个时候就必须去做实验和搜集数据。当时我顺着社会网络分析,一口气发表了近十篇论文,有些论文在现在看来可能很弱,但当时许多人都不懂这个领域,所以就以本科生的身份不断发表、发表。其中不少篇都发表在一类期刊上,例如中科院院刊等。这个时候的深度学习,变成一种输入—输出式的学习方式。每篇论文变成一个具体的展示,同时进一步得到业界的反馈。像一些老师,当时就是看到了我的论文,主动联系我,我们后来成为了十多年的好朋友。

  在行动学习这个维度,我当时做了一件很好玩的事情。在 2002 年到 2004 年的时候,基于自己对社会网络的研究和理解,与的科学家一起联合开发了一套软件,这套软件叫安人社交网络测量软件。这时候是把知识为了生产力,形成一个具体的产品。借助社会网络分析,判断一个班级中谁最容易被忽视,因为被忽视的对象往往存在一定的心理健康风险,这套软件对一个组织机构和学校的心理教师有帮助。

  从这个例子中,大家看到我是如何形成完整的脉络。从主题学习,到深度学习,再到行动学习,创造出新的产品或者社会价值。

  这是在我职业生涯的两个学习案例,希望能对大家有所!简而言之,尽量寻找更高阶的、更抽象的模型,同时给好的模型创造足够多的实践机会;另外尽量养成生成一套知识体系的习惯,并且将好的知识固化为产品。■

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