脑机接口是学习终结者吗？

脑机接口技术对于我们学习的帮助，说破天无非能帮助我们解决背诵问题。学习是一个由输入和输出共同构成的闭环。脑机接口技术之所以不能代替人的学习，即在于其只能在输入的半闭环起作用，而完全无涉及输出的半环。
“学而不思则罔”。

学习闭环、“伪学习”

许多人的学习所犯错误正与计算机类似——只在输入端使劲，忽略了输出端乃至根本没有意识到其存在，“用战术上的疲惫掩饰战略上的懒惰”。输入总是被动的、相对轻松的、脑活动量小的，而输出却是需要主动的、费脑筋的甚至是痛苦的。

学习闭环并非匀质的，输出端在整个学习过程中应处于战略中心地位，只有以输出端为轴心进行学习才是高效的。

学习中的惊险一跳

从学习到运用，从输入到输出，也正是整个学习闭环中堪称最为关键的惊险一跳。

《学习的本质》中说“学习的关键不在于记忆，而在于调用。”爱因斯坦曾说：“如果你不能用最简洁的语言将一个知识讲出来，那么你就没有掌握这个知识。”

知识就是连接，通过发散思维的连接，你头脑中的知识被不断调用、激活、彼此连接，进而网络化、结构化，你的学识也就不断提高，脑子也就越用越灵。很多知识零散地分布在我们头脑的各个角落里，没能通过类比、因果、相互印证或对峙的方式串联起来。

输出式记忆的要害

“遗忘是为了澄清干扰信息，强化关键信息。”（《如何学习》）

印度智者有句箴言：“只有忘记了七次之后我们才能真正学会。”

输出是一种强制消化

《礼记》言：“学然后知不足，教然后知困。”学习才知道自己所知不够，教授别人时才知道自己有没有搞清楚的地方。

输出才能使知识网络化、结构化

“一个初学者介绍知识时，只能是一些散乱的枚举，而一个内行人则将信息集中在一个有理有据的网络中。”（《学习的本质》）

网络化、结构化利于记忆；网络化、结构化有助于理解；网络化、结构化才能建立自己的知识框架；网络化、结构化才能创造新知识。

一旦你具有将知识网络化的意识，这些知识会彼此连接、碰撞、发酵，或许不经意间就会“繁衍”出新知识。

知识输入时往往是单独的，输出时才会使知识互相“结实”，进而实现网络化、结构化。

输出的本质是重组

输出式学习的本质在于重新组织，进而按照自己的思路再结构化。费曼学习法的关键是你要用简洁形象的语言讲给别人，而非原样背诵知识给别人。

输出式学习，“输出”是其表面，“重组”才是其实质。印度智者的“只有忘记了七次之后我们才能真正学习”，其所谓的“忘记七次”，实质是通过提取重组了七次。

重组即新旧知识转嫁

重组知识，实际上是一个以熟悉解释陌生，以先有知识、思维溶解、接纳新知识的过程。重组时，我们不仅在理解新知识，同时也在提取调用、激活乃至改进先有知识，促进了对先有知识的记忆与理解。

比如、类比是一种典型的以熟悉解释陌生的方法。比如我们要给西方人介绍项羽，可能描述半天他都不理解，但你说他是“中国的拿破仑”，对方一下就理解了。

独一无二的你

只有你自己的条理、结构、网络、知识框架才是建立在你的神经元基础上的，知识是嵌套于你的知识结构、思维结构中的，才会如臂指使，方便调用。而要实现这些，你必须经历一个“降解”、重组的过程。

重组的本质是提炼意义

社会学家马克斯·韦伯说：“人是悬挂在自我编织的意义之网上的动物。”可以说，意义既是我们主动抓取这个世界的工具，也是我们被动地无法挣脱的一张网。

学习是一个炼制意义的过程

如果你不能对知识进行私人化的意义加工，知识便会像你手机通讯录里那些完整而陌生的名字，过段时间便分不清谁是谁了，既难以记忆与理解，也无法有效调用。

一个知识孤立地看，可能看不出意义，但将其放入一个大的知识结构中，就看到它的意义了。

意义即用处

“如果学习者知道用这些知识能做什么事，他就会去学习。学习者应赋予他所炼制的知识以意义，认识到所学知识的结构与重要性，特别是他的用处”（小说、文言文、数学）

意义即关系

一旦学生感受到所学知识与自身的关系，便会感受到意义，进而产生学习热情。（与我有关）（草履虫）

兴趣乃意义之钩

学习的最终支撑点，便是兴趣。

人是天生的学习动物

要建立意义，便要看到知识与自己的关系，要联系自己的经历、兴趣、疑问、已知知识、好奇心......小时候的这些兴趣、疑问、好奇心正是我们将来学习各种知识的一个个钩子。

兴趣学习法

作为学习主体，我们需要重视、捕捉自己的兴趣，并将这种兴趣延向纵深。

一旦产生了强烈的情绪，则这个知识便会是我们大脑内一颗生机勃勃的种子，是吸引我们继续往深处探索的“诱惑”。

最有效的学习是思考

以画思维导图为例，其真正用意不在于画出纸上的那个知识结构图以方便以后复习，而在于“画”在大脑的神经元连接。过段时间就可以重新画一画，让知识“长”在我们的神经元网络里，更重要的是锻炼我们这种提取、调用知识的能力。

思考就是问问题

我以为思考的本质即自己提出问题再尝试自己回答。

学习的神经学原理

思考是开放式的，思考一个问题时，其所搜索的范围是全脑的，因此其所动员的神经细胞是全脑的，其所建立的连接也便是全脑范围的。

所谓输出式学习即是一种强迫大脑动起来的学习法，从神经学来说，充分激活神经元。