## 情境中的大脑（下）

一个众所周知，十分严重，但是人们已经默默接受的问题是现代学校教育是相当失败的。学生上学不是为了学会什么真本领，更不是为了塑造人格，而是为了通过考试、拿到资格、进入游戏的下一关。这个游戏的终点是就业，但人们在意的是学校教育能把你送到哪个就业岗位，而不是教会你什么工作技能。

一方面是大量的大学毕业生找不到工作，而且自己也知道自己其实啥也不会；另一方面是用人单位抱怨招不到真正会干活儿的人。大学似乎只是一个智商筛选器，而不是一个赋能机构。

到底是哪里出了毛病？

我读安妮·保罗的《延展大脑》的一个突出感受是，学校教育失败简直太正常了 —— 老师在上面照着书本讲，几十个学生在下面试图理解老师在讲什么，完了专门针对书本内容做一番测验，这种教法，能教出真本领才是怪事。这是违反大脑认知天性的教法。

现代学校的教学方式，不是为了方便学生学习而优化的。它是为了方便学校管理，方便老师交差，方便把一茬茬的年轻人批量地、标准地、安全地、低成本地送入社会而优化的。学校教的不是数学，而是数学题型，不是艺术，而是艺术理论，不是编程，而是编程课。你自己能从其中悟到多少真东西那是你自己的造化，学校在意的只是把你平安送入下一关。

这不是真正的教育，这是教育的异化。

你想必也早就意识到这些了，你问那我们又能怎么办。保罗这本书提供了正确教育方式的线索。上一讲我们说了大脑是个性能发挥高度依赖周围环境的设备，这一讲要说的是影响大脑最重要的一种环境，也是所有社会中的人们都必须面对的一种环境 —— 他人的存在。

我们的大脑是个非常喜欢跟人互动的设备，而正确的教育需要互动。

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人类自古以来最自然的教学方法只有一种，那就是「学徒制」。师傅演示一遍，学徒跟着做一遍，完了直接就上手做真的 —— 先拿些简单的活儿给学徒干，慢慢过渡到干大活儿。这个方法如此简单，但是现在如此难得。

很多真东西就是必须在现场跟着做才能掌握，因为大量的知识是无法用语言表达的。有研究发现专家实际掌握的内容，他自己只能用语言表达出大约30%。比如你让一个外科医生描述如何把分流管插入股动脉，他会不自觉地忽略掉手术中70%的操作。指着书本学，学到的都只不过是皮毛。

那你说有些抽象的、高级的概念，是不是就没法用学徒制教呢？其实学徒制什么都能教。德国波茨坦大学尝试把《计算理论》这门特别抽象的课用学徒制的方法教，把像什么“线性有界自动机（linear- bounded automata）”之类的概念具体化成可操作的例子，让学生通过上手去掌握，结果挂科率从60%下降到了不到10%。

这就叫纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。其实模仿是大脑最爱做的事情，学习效率最高。比如写作，你与其琢磨各种写作理论，不如直接模仿高水平作品，然后请老师给你点拨。

学徒制唯一的缺点是成本太高。你需要最好是一对一的教学场景，而且你需要这个老师得真会，他不能是师范大学批量生产出来的“教材领读员”。可是比如说学音乐的学生不可能都去给一线音乐家当学徒……怎么办呢？

我相信AI很快就能提供帮助，或者说AI已经能给你当师傅了。不过还有另一个办法。

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另一个办法是「讨论制」，也就是学生之间互相学习。这里面还有一位物理学家的发现。

卡尔·威曼（Carl Wieman）因为用实验验证了玻色-爱因斯坦凝聚现象而获得了2021年的诺贝尔物理学奖。他对物理学的教学也非常感兴趣，也做过一些教学实验。威曼想要攻克的难题是「怎样让学生学会像物理学一样思考」。他尝试过用各种方法讲解物理概念，发现怎么都不行。然后他有一个顿悟。

威曼在自己的研究组带的那些研究生，刚来的时候也不知道怎么搞科研。他们肚子里有很多标准化的物理知识，但是他们不知道怎么把那些教条跟实际科研联系起来。这个现象咱们中国读者肯定不陌生，现实是考试成绩好的学生不一定会搞科研，而会搞科研的学生也不一定擅长考试……所幸的是，大学本科教育虽然弊端重重，但是好大学的研究生教育还是可以的，因为用的恰恰就是学徒制。

不过威曼发现，他带的那些研究生的科研技能，大部分并不是他亲自传授的。他并没有整天手把手地教学生搞科研。但是学生进了组，往往一两年之内就开悟了，就会做研究了。这是怎么回事呢？

原来是实验室里同门师兄师姐教的，或者干脆就是学生们互相讨论学会的。实验室就是这么一个实操环境，你看着别人干活，随便模仿一下，问几个问题，听人闲聊，慢慢也就会了。2019年的一项专门研究证明威曼的洞见是对的：理科研究生四年中的智力进步，主要是受到同门师兄弟姐妹的影响，而跟从导师那里得到的指导关系不大。

威曼据此发明了一种讨论式的教学方法：让物理系本科生每次上课都分组围坐在一起，互相讨论甚至辩论课堂内容，教授只提供必要的答疑解惑。这种更主动的学习方法取得了很好的疗效。

这个方法的适用性显然并不限于科研类的学习。有研究表明医院里的护士们有很多真本领都是跟同事学的，尤其是比如说有人昨天刚刚处理了一个紧急状况，今天给你讲讲其中的故事和心得。那些都是书上没有的宝贵经验。

讨论式学习最重要的特点可能还不是讨论，而是社交。

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大脑在社交状态下的认知过程和神经活动跟在独自状态下是不一样的。如果你正在跟一个人对话，因为你必须预测对方下一句会说什么，而且还得组织语言回应对方，你的大脑就必须更积极、更灵活也更细致。大脑中更多的区域被激活，会有产生的连接。

而且你还可以利用大脑的「社交编码」。大脑有个专门的区域用于存储社交信息，这使得我们总是对社交信息更为敏感，记忆更准确，计算速度也更快。我理解这就正好起到了跟上一讲说的「空间位置感」类似的作用，你可以把新信息挂靠在社交编码上，从而加深印象、加快处理速度。

这就是为什么同样是一道逻辑题，你把它用数学形式表述人们就不容易答对，你用人的社交互动场景把它包装一下，变成一道社会题，就很容易答对了 [1]。这也是为什么棋手跟计算机下棋和跟真人下棋的大脑活动非常不一样。有研究表明，当你跟一个真人而不是跟计算机下棋的时候，你大脑中与计划、预期和共情相关的区域会更活跃；你要是赢了，与奖赏相关的脑区会被更强烈地激活。

这也是为什么虽然我们明知AI下棋早已超过了人类棋手，我们还是只爱围观人类棋手的比赛。

我们真的很喜欢「人」。

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那既然如此，我们就应该增加 —— 而不是减少 —— 学习的社交属性。

其实你早就知道。教小婴儿学语言，让孩子自己看再多的教学视频也不行，最好的办法就是最自然的办法：让一个大人在旁边，结合眼神和动作互动去教。而有意思的是，如果经常让家里的大孩子教小孩子什么东西，不但对小孩子有好处，对这个大孩子也有好处。研究表明头胎儿童的智力平均会比弟弟妹妹高2.3分，而这主要是因为ta在教弟弟妹妹的同时自己也有所收获。

如果是比较正式的教，那个收获可以非常大。现在世界各地很多学校都搞了让高年级学生辅导低年级学生的实验，研究表明哪怕这个高年级学生原本自己都有学习困难，这个辅导活动都对ta大有益处：ta的成绩会更好，上学出勤率会为此提高，而且升学率也提高了。

这是因为当你试图教别人什么东西的时候，你自己的大脑会被这个社交互动所激励。你会进入一种充满活力的警觉模式，注意力更敏锐，记忆力也加强了。你必须弥补自身的知识漏洞，发现知识点之间的深层联系。你还得迎接学生提问对你的考验。你会被迫把那些搞懂。

而且哪怕没有人跟你学，你自己录制一个教学视频，假装当老师，也能收到明显的效果。

另一个办法则是让学生们组队参加辩论赛。几个人可以搞搞分工，各自调研，完了在辩论中各管一摊……他们为了赢得辩论会非常积极主动地学习。这绝不仅仅是因为比赛本身的激励，更是因为人类本身就喜欢为赢得争论而使用理性。

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那既然学习可以增加社交互动，工作可不可以呢？工作本来就是社交互动。保罗书中有个新说法叫「社会分布式认知」，意思利用他人的想法进行思考，“使认知分析单元的界限超越个人躯体，并将团队视为一个认知和计算系统。”

比如驾驶一艘巨大的货轮。面对海上复杂的情况，没有一个人能单独控制好这艘船，但是几个人合起来，如果配合良好，分工清楚，交流顺畅 —— 最好还能达到某种「集体心流」—— 那么就可以操纵自如。

分布式认知要求知识不是存储在一个人的脑子里，而是不同人掌管不同领域的知识；决策不是由一个人主导完成，而是群体智慧。可是这个群体智慧又不能是简单的投票表决，必须群策群议，形成有机的化学反应。

这非常困难。你需要长期的互相配合，需要同步性训练，需要共同的生理唤醒，需要群体的身份认同，可能还需要搞个什么仪式……而这些都是值得的，因为现代社会越来越需要人与人之间的智力合作。

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总结来说，大脑不是一台孤立的机器，它的性能表现与我们的身体状态、与周围的环境、与跟他人的互动密切相关。保罗书中各种提升脑力的方法可以归结为两个思路 ——

一个是「减少认知负担」：就好像为了释放更多的算力，你就应该关闭计算机中多余的程序一样，给大脑排除各种干扰，减少占用脑力的任务，这个很容易理解。

一个是「提供认知抓手」：这个有点反直觉，为什么像看更大的显示器、走路、社交互动这些行为明明是做了更多的动作，却能让大脑有更好的发挥呢？这是因为那些多做的动作不但不占用认知资源，而且还给新信息提供了挂靠点，能帮助思考和记忆。

其实所有这些方法都不是全新的。你看看孔子和弟子之间是怎么互动教学的，古代有条件的读书人为什么都有专门的书房，甚至大户人家还得有个密室，更不用说普遍的学徒制，再对比一下现代的学校教育、格子间式的办公室……

我们有充分的理由相信，教育普及和脑力工作流行以来对大脑的各种异化，只是人类历史中很短的插曲：我们很快就会回归更自然的用脑方式。

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注释

[1] 精英日课第四季，我们为什么打比方

### 💡 精华要点
- 1.大脑不是一台孤立的机器，它的性能表现与我们的身体状态、与周围的环境、与跟他人的互动密切相关。
- 2.保罗书中各种提升脑力的方法可以归结为两个思路 ——
- 一个是「减少认知负担」，一个是「提供认知抓手」。
