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第六章:贯通(科学训练)

回顾:理科思维扑克

好了,我们已经详细讨论了各类扑克牌,让我们回顾一下,我们扑克的结构:

1)两张王牌、两条宪法

  • 大王🌟 (爱智求真)
  • 小王🪄 (化繁为简)

2)四种武器、四大能力

  • 红桃♥️ (现象武器): 表达能力
  • 方块♦️ (线索武器): 观察能力
  • 黑桃♠️ (策略武器): 谋略能力
  • 梅花♣️ (规律武器): 哲思能力

这54张牌,构成了顶尖学神的「核武库」。它囊括了从「看清问题」到「洞察本质」的核心思维体系。

回顾:6张核心牌

在扑克中,最重要的核心牌是双王四A,它们统领了理科思维:

1)大王:爱智求真

2)小王:化繁为简

3)红桃A:现象的两种表达

4)方块A:线索的4种类型

5)黑桃A:简化的5大策略

6)梅花A:理性的3大思维

这6张牌统领的思维扑克,贯穿了从小学到高中的核心思维体系。

以前大家知道「思维很重要」,但到底需要怎样的思维能力呢?

很模糊。

但读到这里,大家应该已经很清晰了。

接下来的问题就是,如何把这些书面上的牌,内化到你的头脑中,随时可以打出连击,持续强化。

这就需要科学训练。

科学训练:目标的科学性

科学训练的第一个科学,就是训练目标的科学性。

基于第一性原理,让我们思考,到底要训练的能力是什么呢?

有两种类型的能力:技能与智能。

  • 技能:熟练度驱动
  • 智能:洞察力驱动

搬砖是一种典型的技能。技能的提升通常比较简单,随着时间的推移熟练度上去,你的效果也就会上去。所以对于技能提升,努力常常容易看到直接的、明显的效果。

而智能这个东西,努力和能力提升的关系,就不是那么简单了。因为所谓的智能,它的基础是对规律的把握、问题的分析判断、策略的制定、高质量的决策。一个人是否有高度的洞察力,看透事物的本质,能做出高质量的判断和决策,决定了它的智能水平。

例如人际关系能力,我们需要知道面对什么人,他是什么状态,现在他想要什么,讲什么做什么会激发对方的兴趣,能让人舒服。这些背后需要对人性的了解、对心理的阅读、对需求的把握、沟通的策略等等。不是每天都跟人打交道,就能自然的更上一层楼。所以很多人跟人打交道一辈子,水平还是非常低。

需要说明的是,智能是基于技能之上的。例如要有出色的人际关系,至少你讲话发音要能让人听懂把。讲话发音是技能驱动的,通常熟练度上去就OK了。

但是无论如何,你到底训练什么核心能力,是要明确的。

数学这门学科,无论是从古代的起源,还是现代学科的设计、教育部门的教育大纲,都很清晰的指向「智慧发展」。

我们会给学生发「三好学生」奖状。

所谓三好,就是「德智体」。

在中小学的学科中,数学在智育方面承担着至关重要的作用。

我们看数学学科,有一个明显的特征,就是年级越高,其概念抽象程度和密集程度往往越高,也就需要更高的智力水平才能应对。

整体来说,数学学习和智力发展,本身就是相辅相成的。通过数学学习提高智力水平,而更高的智力水平反过来让数学学习更容易,进一步发展智力,这样形成良性循环。

越学越聪明,越聪明学习效果越好,效果好也就包括了更聪明。

在顶尖学神的身上,就容易看出这种良性循环。

反过来,大多数同学,他们在数学学习上的吃力,跟智慧水平跟不上有很大关系。

这当中最明显的是高中阶段,鉴于高中的概念知识密度和关系,相比初中明显上了更高档次。很多同学看到教材里各种概念就直接晕了,甚至头疼。

智力跟不上了。

为什么智力跟不上呢?

以前的数学学习都是死记硬背导向的,其「发展智力」的初衷没有实现。

因为智力不足,学习消化困难,进一步的难以发展智力,死循环了。

换个说法,数学这个学科,从教材安排的角度,默认就是学生智力水平会逐年有比较大的升级的。

没有层次性的智力提升,就会更困难。

有些老师会跟同学说:中学小学数学不需要智力,只需要努力。

恰恰相反,数学是非常明确的以智力驱动的学科。没有智力发展的努力大多无效的。哪怕短期成绩掺水,长期还是会跌下来。

上个世纪北京有位特级教师孙维刚,他在生源一般的情况下(40人中只有14人达到区重点最低录取线),交付了优秀的教学成果,最后实验班有55%的人上了清华北大。

在孙维刚文集中说:

近些年来,学校的教学围着升学考试转,一些人教育的目的,就是为了培养能力、考高分。于是应试教育愈演愈烈,猜题押题,高考命题信息,狼烟烽起;题海战术,使学生不堪重负;甚至传授一些旁门左道的解题方法,这些显然完全不是知识了,(连名字都起得五花八门,什么串线法、埋线法)把学生搞得机械麻木。

这些,我都不赞成。

知识是需要的,但我们更需要的,是驾驱知识的睿智,是面对陌生的科技难题,敢于直面善于攻克的创新能力,它的本质,是高超的思维水平,是智力素质。所以,教学的目的和实施,应当是,通过知识的教学,不断发展学生的智力素质,造就他们强大的头脑,把不聪明的孩子变聪明起来,让聪明的更加聪明。

具备完善的智力素质后,首先要牢固掌握和熟练运用学过的知识,更要善于学习和掌握新的知识,不断和更加丰富自己的知识。这样解题考试时拿高分,就不在话下了。因为睿智使得学生在试题面前运筹帷幄、纵横捭阖得心应手,难题自然也就不难了。

孙老师讲「把不聪明的孩子变聪明起来,让聪明的更加聪明」,以发展智力为导向,实现智育。

这是「目标的正确」。

让我们明确,需要以智慧发展为目标。

科学训练:内容的科学性

智慧发展是一个宏大目标,如何落实呢?到底我们要训练什么能力,大家掌握什么思想方法呢?

这就是我们前面的那套扑克牌了。

1)两张王牌、两条宪法

  • 大王🌟 (爱智求真)
  • 小王🪄 (化繁为简)

2)四种武器、四大能力

  • 红桃♥️ (现象武器): 表达能力
  • 方块♦️ (线索武器): 观察能力
  • 黑桃♠️ (策略武器): 谋略能力
  • 梅花♣️ (规律武器): 哲思能力

这54张牌,构成了顶尖学神的「核武库」。它囊括了从「看清问题」到「洞察本质」的核心思维体系,也就是我们需要掌握的内容。

通过掌握这些内容,也就形成了爱智求真化繁为简的理科思维,掌握了4类武器,升级了4种能力。

科学训练:方法的科学性

那么到底如何有效发展智慧呢?

我们需要有符合理科本质的学习方法。

理科是建立在发现探索规律之上,研究有从现象到规律的过程。

这个流程可以大致分为4个步骤:

现象与问题 -> 迷雾与线索 -> 策略与执行 -> 规律与反思

通常我们会看到一些现象,基于这些现象产生疑问,这是探索的开始,有问题有好奇心。

往往看到真相没那么容易,会隐藏在迷雾甚至重重迷雾中,我们需要去发现线索,从而找到破解迷雾的方向。

那么接下来,明确了迷雾、有了线索,我们要针对性的设计策略并执行,从而破解迷雾。

在破解层层迷雾之后,最终我们可以看到真相,找到规律,提炼更深层次的底层逻辑,反思自己的思维过程,提升改进。

这就是「从现象到本质发现的过程」。

它是在侦破真相。

那么今天为什么应试学习缺乏效果?

从方法的角度,违反了这一基本探索发现流程。

老师直接把规律或者答案当作结论给大家,背下来,刷题。

大幅度跳过了前面3个步骤,也就跳过了对大家智慧发展训练的核心活动。

从短期看,知识难以理解;题目难以攻克。从长期看,整个智慧水平停滞或者发展缓慢,难以应对更高挑战。

所以只能依靠死记硬背勉强应付考试,而这样一来更没有时间去发展能力。

探案流程板:可视化精细化实现探索流程

解决问题是思维过程,会展开一系列的思维活动。

前面的问题、迷雾、线索、策略等,其实都是在展开思维活动。

这些思维活动其实是很复杂的,往往又看不见摸不着。

越是训练思维的难题,最后写到纸头的过程和答案,往往只是真实的、高效思维过程的一小部分。

就像我们前面谈到的「鸡兔同笼」,如果你从「假设法」开始,写出解题过程,到答案。

看上去步骤严谨,但是你起点是「工具」,能到这一步其实已经没啥难度了。

真正重要的思维活动在前面呢。「为什么你会想到这么解呢」

为了让大家更精细、更直观的执行探索方法论,在理科学神训练体系中,提供了直观的在线工具:探案流程板。

利用探案流程板,你可以在解题中,进行深入的思考,直观的、清晰拆解和审视这些思维活动,走上高手的思考之路。

例如:首先拖动创建迷雾节点,把你遇到的迷雾清晰的定义出来。

然后根据迷雾,对症下药,拖动创建策略节点,写下你针对迷雾的破解策略。

这样,思考过程严谨、循序渐进,就像大侦探一样逻辑清晰、有条不紊。

按照这种方式,解一道题,就真正打通了「现象 -> 问题 -> 迷雾 -> 线索 -> 策略 -> 执行 -> 规律 -> 答案」,实现了深刻的理解。

这样保证每解一道题,就有高质量的、充分的研究思考。

科学训练:评估的科学性

学习了,方法执行了,做的怎么样,要有科学的评估。

今天应试教育的评估,简直就是奇葩之大成。

几个问题:

1)只评估分数,不评估思考过程

真正有效的训练,是有思维强度、提升了思维能力的训练。

而单纯的分数,并不能看出这一点。

死记硬背刷题,短期内可能也能提分,但是同学既没有掌握知识,也没有提升智力,属于浪费时间。

这种现象普遍存在,却并没有有效的评估来提供反馈。

2)没有成本指标,只有分数指标

一个基本的常识是,要有衡量生产力的指标,既要包括产出,也要包括投入。

分数算是一个产出吧。

但是投入指标呢?

对于同学学习而言,最关键的成本指标是学习时间。

每天花1个小时得90分,和每天花3小时得90分,是截然不同的生产力。

但应试教育不管成本指标。甚至鼓励/强制同学们刷更多的题。

这本身就是反生产力/反智慧的。

这意味着,应试教育根本不关心同学们的生产力水平。反而是通过挤占同学更多的时间,来获得表面的分数。

3)考试题目的不科学脱节(以考代训)

一个科学的训练体系,对于每次考试的目标,考察内容、强度等,是有严谨规划的。

例如到底是考察基础知识、还是考察速度,好多因素。

但今天学校普遍存在盲目拔高强度,上来就要「向中考高考高难度高强度」看齐,很多同学上手就被卷入高难度高强度试卷,这时候基础知识掌握状况难以分辨,成绩是缺乏意义的。

同时大家也缺乏时间去掌握知识。

哪怕是顶尖球队,也有青训机制,有基础训练,然后逐步提升强化对抗。基础训练注重掌握基本动作,规范稳固,再提升。

应试教育一方面把每个人当天才觉得扔进水里就能游泳,一方面把每个人当蠢才觉得必须什么都要管。

其训练评估既不适合高手,也不适合小白。

4)刷题量太多

科学的训练,强调的核心的训练量,甚至关注在提升质量的基础上降低训练量。

这才是更高的效能。

而应试教育只会一招:多刷题、加量。

加量不是本事,控制数量保障质量才是本事。

5)刷题量多导致的成绩评估不靠谱

什么样成绩,是跟多少训练量挂钩的。

例如,我们体育课测试大家跑3000米,这个一次跑出来评测数据,是比较靠谱的。

如果一天让人跑3个3000米,这个评测结果对于大多数人的提升改进,已经没啥参考意义了。

这听上去很荒谬。

但是应试教育普遍存在猛刷题、看成绩的问题,然而这些成绩很容易造成误导。

所以这样造成了几个严重后果:

1)成绩和改进脱节了

每天刷题、每天考试,成绩出来了。

你会发现没啥指导意义。

反正是继续做试卷。

理论上大家要改进错误,但真正要认识到问题的根源,有效改进很花时间。学校发一趴啦试卷,老的没玩新的来了,在这种压力下,很少有同学有精力、定力和能力去找到根本错误搞定。

所以考试归考试,对改进没啥指导意义。

2)迫使同学们课外加量

这种强大的压力,持续的成绩反馈,迫使很多同学课外参加辅导班、刷试卷。

例如一些学校初一就开始周考、月考。

很多同学周考就要准备了,例如周末刷试卷,为了周考分数好。

先不说周考这事本身就有问题。

周考不就是检测你的水平的吗?

还要为周考再做准备?

为中考、高考做准备也就算了。

连一个小周考都要准备....

占据了大量的时间。

3)让众多家长和同学存在对自身水平的误解

因为短期死记硬背刷题可能成绩还过得去,虽然几乎啥都没学到。

导致很多家长、同学对自身水平存在误解。

觉得还行,一直到后来崩盘,还奇怪「以前还可以」。

其实以前根本不可以,被成绩骗了。

当然,自己去刷题、死记硬背也是作弊。

因为你本来不懂,硬是刷出了分,也是自欺欺人。

还有另外一个反向的问题,就是可能同学们课本知识有些基础了解,但考试出题很难,分数非常难看。

本来没那么差,但显得自己不行,这也造成很大问题。

这种现象在小学更突出。

小学按照教育大纲,掌握度要求没那么高的。但是大量学校都自己加难度,并用这个难度要求同学。

而且很多学校是没有科学教研能力的,难度加得很奇怪、违反基本教育和心理规律。

其实中学也有这个胡乱加难度的问题,但是中学同学们不用看成绩了,基础知识普遍塌方(除了极少数)。

总之,科学评估这件事情,非常重要。

有了科学评估,才能形成「实践 -> 反馈 -> 改进」的有效闭环。

不怕起点低,就怕闭环没形成,甚至有误导。

MBI评估系统:两级质量评估

在传统的解题评估中,很少有对「研究思考活动」的针对性评估,填空题、选择题等直接看答案,应用题也只是看纸头的最终步骤,而非深入的思考过程、和迁移能力。

这种针对「答案」的评估方式,是造成大家重答案轻思考的一个重要因素。

因此在理科学神训练体系中,开发了围绕「思维质量」的探案评估表。

让解题评估真正关注「高效思考、发现真相」。

思维过程质量评估部分,6个选项:

为了促进反思,提升认知,在理科学神训练体系中,对于每一个案件,执行了自我评估和AI评估的两级评估模式。

在完成一个案件(题目)的调查之后,归档本案之前,首先需要根据评估表进行自评,这样首先完成自我分析反省。

然后申请结案复核,这会启动AI进行评审,并计算探案积分。

这样通过两级评审制度,来提升评估质量。确保我们聚焦于「高效思考、理解真相」,而非「一知半解、只管答案」。

科学训练:题目的科学性

训练需要有题目。

题目设计也要有高度的科学性。

要关注质量,控制数量。

能用更少的题目训练出更高的思维水平。

这里有个问题,到底什么是高含金量的题目。

高含金量有两个核心判断标准:

  • 题目具备高复杂性
  • 题目求解通用规律

1)高复杂性的题目更有含金量

这主要是从锻炼思维的角度来说的。

例如本文案例中,我外甥小学二年级,上奥数班有这道题目:

小明家的鱼塘里养了草鱼、鲤鱼、鲢鱼和黑鱼,已知草鱼和鲤鱼一样多,黑鱼比草鱼少2条,鲢鱼比黑鱼多1条,鲤鱼有5条,问鱼塘里一共有多少条鱼?

我一看就觉得这题目根本不该在二年级引入。太复杂条件要素太多,二年级小朋友难以理解。大多数家长和机构根本没法正确引导讨论。

但反过来说,基于我们的数学思维扑克,这个题目也可以,题目比较复杂,可以让同学研究一起如何简化,训练我们的「形象策略」牌、「线段图牌」。

这样训练思维。

2)求解通用规律的更有含金量

寻求探索通用规律的含金量高,解决具体特殊问题的含金量低。

例如,38+53=?,27+12=?

这些,都是非常具体的计算,解决的是很特殊情况的问题。这样的题目,通用性很低。

也因此价值很低,因为解决一个题目,就是只能适用于一个特殊场景。

你求解出来,也不代表啥大的意义。

问题出来了,各位同学刷了无数题,99%以上都是这种具体得不能再具体的题目。

你很努力,但是努力在非常渺小的题目上了。可能短期内你多了几分几十分,但长期看通常就是过量了太鸡毛蒜皮。

那反过来,十进制的加法法则,这就是一个通用型的规律。上面的那些算式,我们都用十进制加法法则就可以求得了。

这个通用规律/规则就非常有价值,能解决一啪啦问题。

那么进一步的,如何求得整数的通用计算法则,这个题目就非常高价值了。

因为求解了这个问题,就等于找到了通用规律,可以解决各式各样的整数加法计算题目。

所以你真正需要关注的,是这种寻求探索通用规律的题目。

那么这种题目哪里有呢?

课本啊。

例如十进制加法法则这些,其实背后的问题就是「如何求得一个通用、简单可操作可复制的整数加法法则」。

你搞清楚这玩意怎么推导出来的,就是做出了一道求解规律性的题目。

课本的公式、规律、定律、定理,这些都是「通用型规律」,它们怎么出来的,他们的题面是什么(有些时候课本并没有告诉你题面)?研究清楚这个,这个对你的认知提升,一道顶你算1000道加减乘除具体运算。

为什么这种题目很重要呢?

理科本来就是探索原理和规律,再基于普遍原理和规律去解决具体问题。

你学理科,核心就是研究原理、规律啊。

1000道加减乘除有什么难度?耗费你的计算量,有些技巧而已。它更多是单纯的资源消耗,而不能带来你的认知升级。

对原理和规律研究,才能带来你的认知升级和智力升级。

而认知和智力升级之后,很多原来更费力的事会简单。

所谓研究型人才,他们做的往往也是去找到通用的底层的规律规则的事情,进而产生更本质简单复杂问题的方案。

所以也别说你刷了多少题了,就问自己一个问题:

我做过多少研究求解通用规律规则的问题?

可能很多同学学了十二年数学,这个数量等于0。

从这个角度,最好的题目就是两者兼具:

  • 够复杂能够训练思维能力
  • 求解的通用规律,非常重要

例如本书中我们的「十进制表示法」、「二次求根公式」的产生逻辑,就是这样的题。

100道题,成为理科学神

选择题目还是一个非常考眼光的事情。

在理科学神训练体系中,我决定选择100道经典题,作为一段到五段训练的「规定动作」。

每级20道。

在MBI系统里访问「经典谜题」,就能看到和当前段位对应的20道题。

鸡兔同笼和牛吃草,算是第一级的第一题和第二题。

研究好这100道题,足够了。

用质量战胜数量。

科学训练:环境的科学性

理科训练的一个重要因素,就是需要有一个「爱智求真、研究探索」的环境。

然而在应试教育中,数理科目培养自由之人的思想被忽视了,死记硬背刷题求分成为了主流。

要做到变革,我们需要打造更好的环境。

所以我成立了数学探案局(MBI)。

数学探案局是一个以学生和家长为主体的真相侦探组织,也欢迎任何想要追求智慧的人加入。

现实世界充满了等待被揭示的真相,而探索它们,正是科学、商业与所有创造性事业的意义。MBI以数学这一严谨的学科为主要训练场域,旨在站在伟大的思想和现代科技之上:

  • 弘扬一种求真的文化;
  • 培养面向未来的真相侦探,亦是未来的思想家、企业家、科学家与工程师;
  • 让成员真正理解数理学科的真相,成为一流的学习者和研究者;
  • 发展启迪理性思考的探案科技。

MBI的标语:

仰望星空,穿越迷雾。

MBI的理科学神训练营,就是基于本文中介绍的思维扑克和学习科技,培养未来的真相神探。

在外界普遍以分数为唯一标准的「沙漠」中,MBI希望打造一个「仰望星空,穿越迷雾」的「绿洲」。在这里,「好奇心」比「正确答案」更受鼓励,「深刻的思考」比「快速的解题」更有共鸣。让大家「爱智求真」的灵魂,可以有自由呼吸和成长的空间。

欢迎想要「破解真相、修炼智慧、追求自由」的你加入。

报名信息:理科学神训练营介绍

关于作者

徐强,前微软工程师,数学探案局(MBI)创始人,知乎30万关注者。

致力于实现高度启迪人的教育,创建理科训练营推动实现思维能力升级。

微信公众号:数学探案局

知乎:https://www.zhihu.com/people/johnxu