Andy Matuschak:大多数学习工具为何失败

Dwarkesh Patel 介绍说，Andy Matuschak 是一位研究“思维工具”的研究者、工程师和设计师，并提到 Andy 的 YouTube 频道上有一段配套视频，Patel 在其中观看了 Andy 尝试学习新材料的过程。这份材料是量子力学入门的一章。Patel 原本期待看到一些巧妙的技巧，令他意外的是这套练习如此刻意而费力。Andy 每页教科书要花大约 15 分钟，每遇到一个没有完全弄懂的小点就停下来，比如作者把经典力学的一个方程和量子力学的一个方程联系起来，这种联系究竟是不是真正的类比。

Patel 问，一般人是否在意把读到的内容融会贯通、真正理解，如果在意，他们会不会为此下功夫。Matuschak 说这个问题太笼统，没法直接回答，但他给出两点观察。大多数学生学的是自己并不在乎的东西，或者看不出眼前的阅读材料与当初吸引自己进入这门学科的东西有什么明确联系，所以他们的动力始终很脆弱。然而，当某件事对人们真正有意义时，他们的行为表明他们是想吸收它的。他举了一些 subreddit 为例：人们对园艺工具或绳结抱着强烈的、书呆子式的痴迷，比赛谁能打出某种晦涩的 18 世纪绳结，同时翻阅那个时代的年鉴。

他的第二点观察借用了 Adler 和 Van Doren 的《如何阅读一本书》(How to Read a Book)。许多人把《李尔王》(King Lear)这类要求很高、带有向上追求意味的书放在床头柜上，读着读着就睡着了。问题不在记忆，而是他们根本没有领会纸面上的文字。据 Matuschak 转述，两位作者的诊断是：这些读者往往并不是缺乏保持清醒的意志，而是不知道该怎样读这样的文本。他把这些人比作面对一面只有细微凹痕的岩壁的新手攀岩者：有经验的攀岩者看到的是一架梯子，新手看到的是一堵实心的墙。他的主张是：娴熟的阅读是真实存在的一种能力，而当阅读内容与一个人真正的兴趣相符时，技能越高，实际上往往会带来越认真、越有理解力的阅读。他也说明这一点可能过于乐观，欢迎被质疑。

Patel 提出了人们为何记不住所读内容的两种模型：要么曾经理解了后来忘了，要么从来没理解却也从未察觉。他看 Andy 一句一句地问“我弄懂了吗？”，发现自己上一周读过的段落其实也没读懂，而当时并不自知。Matuschak 说，察觉困惑是一种习惯，也是一种技能。Adler 和 Van Doren 的主动阅读第一条规则就是提出问题并尝试回答，这又引出更多问题：该问什么，作者不在场时又该怎么回答。他说自己读过许多书都是另一种读法，尤其是在养成这个习惯之前。他的问题不是遗忘，而是视线从段落上滑了过去，自己却没有意识到。

“要求不高的读者不提问题，也得不到答案。”

Patel 把问题放宽：有了 Khan Academy 这样的在线资源，尽责性(conscientiousness)变得珍贵得多，因为任何能激励自己的人都可以学习。过去，教授、同学和面对面的截止日期提供了动力。他问，在设计、界面或内容上做出什么改变，才能带来类似于纸笔对数学能力那样的尽责性提升。Matuschak 从教育心理学中一个经久不衰的结论说起：高强度的认知会让元认知变得困难。当你正在费力思考纸面内容时，很难做计划、调节自己、选择下一步行动，或评估自己是否理解，而且材料越难、越陌生，这些就越糟糕。因此一种常见的应对方式是把元认知外包出去。告诉你读什么、什么时候读的教学大纲就是一个熟悉的例子，它属于用户界面与设计实践。一个自我驱动的学生，可以借一份与教材相配的研究生课程大纲，作为了解什么重要、该怎样入手的指南。

界面可以把这一点直接内置进去。在 Quantum Country 里，这是一本量子计算教科书，是 Matuschak 与 Michael Nielsen 为探索增强型阅读体验而开发的，他们大约每 1500 个词就嵌入复习题。主要目的是帮助人们记住内容。他们的理论是：复杂的学科之所以难，部分原因是许多新的定义、记号和术语同时涌来，必须在尚不熟悉时就把它们组合起来，因此读者要不断提取这些元素，而提取得很慢，或成功率很低。

这些问题还带来了元认知上的好处。读了 1500 个词之后被提问，读者能发现自己并没有吸收文本，不是因为忘了，而是因为问题里某个显然重要的词，他们此前根本没留意过。这种反馈可能让他们回头重读某一节，也可能改变他们之后读后续章节的方式。在访谈中，读者说，在第一组题目之后，或者在一组特别难的题目之后，他们放慢了速度、读得更专注，或者意识到自己的阅读方法总体上是无效的。Matuschak 补充说，关于伴随文本出现的“附加问题”(adjunct questions)的研究显示了几种效应：一种是他所描述的指向未来的效应，另一种是促使人反思刚学到的内容，比如追问这个问题为什么重要。

Patel 提出一个难题。一个有目标的自学者可能会开始问，某一章到底是不是必需的，而这恰恰是教学大纲本该替他省掉的元认知。如果一份资源与你想要的大纲非常接近，你应该在不知道为什么需要某一章的情况下照着学，还是运用自己的判断？

Matuschak 称这是个经典问题：要在一个领域里启动自己，你就得把“需要知道什么”这个问题外包出去。想做出 Midjourney 这样的图像生成器的人，可能不知道该学什么，于是拿起机器学习教科书，依赖作者给出的答案。即使一本书标明“这正是你需要知道的”，它仍然是把答案外包给了作者。他的建议是，把这个答案当作一个暂时的起点，迭代地修正，并随着技能增长而越来越少地依赖它。他认为一个很常见的错误，是觉得必须凭信念走那条正确的、详尽的、一个不漏的路径。当人们因为材料与自己想知道的东西无关而感到无聊、失去动力，然后就此放弃时，他们其实不如按兴趣跳着学，继续学下去。

他把教学大纲描述为脚手架(scaffolds),这是学习科学的术语。教育中到处都在用脚手架：先给较简单的问题版本、部分写好的答案，以及让学生预测下一步的例题。这个比喻在一点上并不成立。随着学习者能力增强，脚手架会被撤掉，这个过程叫“逐步撤除”(fading)。做了很多微积分题之后，做一道只留一个空要填的半成品题，就不再是同样有效的学习体验了。

在他熟悉的计算机科学领域，Matuschak 并不以同样的方式需要教学大纲。他给出两个原因。这门学科对他的认知负担低得多，因为太多东西已经熟悉，所以他可以边走边有效地做计划。而且因为他懂得多，他从一开始就能制定更好的计划，因为做计划需要对路径进行建模或预测。当起点和终点相距很远时，中间的步骤和联系很难看清；当它们只隔两三步时，他就能相当准确地推断出来。

Patel 推断，想学某门学科的人，不妨去上一门“X 入门”课程或读一本入门教材，不是因为它能解决眼前的问题，而是因为它为真正的学习提供了背景。Matuschak 表示同意，并补充说，学习者甚至不知道存在的全部事物，这也是我们把这些选择外包出去的另一个原因。他认为无学校教育(unschooling)中存在一个根本的张力。让孩子追随自己的兴趣确有实实在在的好处，但如果一个孩子真正的热情其实是海洋地质学，而他身处一个内陆国家，没有人谈论这件事，他就错过了一个很大的机会。如果学校请一位客座讲者做一场关于海洋地质学的专题讲座，就可能点亮这个孩子的世界，尽管这个孩子自己绝不会选择这场讲座。Patel 说，无学校教育是他想再回头谈的话题。

Patel 引用了 Paul Graham 的文章《How You Know》中的一段话，并问，我们忘掉所读内容的这么大一部分，是否可以接受。

“你的大脑就像一个丢了源代码的已编译程序。它能运行，但你不知道为什么。”

Matuschak 说，这个说法在某种程度上是对的，而这种程度是否足够，取决于具体情形。如果你的抱负依赖于对材料深入而细致的理解，那么一本书在你的世界观或自动反应上留下的印记可能不够。如果你想要的是吸收许多看待世界的方式，那么细节就没那么重要。比如，知道孔子强调社群与社会是道德关怀的对象，与一群人文主义哲学家的个人主义形成对照，如果你在该领域做决定正是在这个层面上，那么这样的了解可能就足够了。

他指出，“编译”(compile)这个词呼应了一个著名的认知理论，即 John Anderson 的 ACT-R,其中的知识编译过程把个别事实转化为更高层次的模式，这些模式可以被泛化，并应用于更多情境。读一个故事或案例研究，就是以这种方式学到某种泛化。Anderson 的理论对编译需要什么做出了具体的论断，Matuschak 预计 Anderson 会说：要把学到的材料转化为能匹配未来情境的图式(schema),需要反复接触、实际运用，以及多种活动，让大脑看到这些材料在组合使用中是相关的。仅仅阅读大概做不到这一点。阅读再加上大量对话，处在一个需要并调用你所读内容的情境中，则可能自然地产生编译这一步。