坚持一万小时训练就真的能成功吗？
格拉德威尔在《异类》（outlier）这本书里提出“1万小时专家理论”，也就是一个人如果在某一个领域里训练一万小时就会成为这个领域的专家。中国的家长们一听好像马上找到了福音，仿佛只要盯着自己的孩子，不断的模仿和重复，付出一万小时孩子就能成为专家了。
可实际上这一万小时并不是简单的训练，而是要学习者
真正离开没有挑战的舒适区，专注地学习一万小时的新东西，通过实践获得酸甜苦辣才能成为专家。
为什么我们总是觉得数学、物理、计算机难学？HARC（人类先进技术组织）首席研究员Bret Victor认为并不是难学，而是我们一贯的反馈界面，无论是做高考大题的解析过程，还是计算机命令，都是反直觉的界面，很难让我们培养触类旁通的专家直觉。
专家的直觉需要兴趣，需要更友善的界面和方法，正是这些让自认为天资平庸的学霸网红Scott
Young在短短一年的时间里，自学完成MIT计算机专业四年的33门本科课程且全部通过考试，并在一年中从零开始掌握了西班牙语、葡萄牙语、汉语和韩语四门语言并达到了无障碍沟通，还在知乎live上做了一个五万人的中文直播。
那么这两位牛人拥有的超前理念对于在线教育的产品设计有哪些参考价值？他们的学习方法又能如何帮助创业者和投资人在这个科技飞速发展的时代进行认知升级？今天我们就和胡天硕一起与你分享这两位意见领袖的故事，希望对你有所启发。
以下，供你参考。
大家好，我是
胡天硕。
每周我都会花很大精力去构思该写些什么能对这个行业的从业者和创业者有一些帮助，不论是精神上的鼓励，还是能在策略和方法上能与大家进行一些探讨。
这篇文章，就是致敬那些对我的思想有帮助的人。
我一直长期关注Scott Young和Bret Victor的博客，这两位牛人的先进理念一直影响着我，我也希望他们的先进思想能进一步影响到你。无论是在线教育的创业者、从业者或是投资人，我相信他们都能让你眼前一亮。
1 重新设计学习方式的开拓者Bret Victor
Bret Victor是硅谷创业孵化器YC研究院旗下的HARC（人类先进技术组织）的首席研究员，他是前苹果的交互设计师，参与了最初的iPhone、Mac设计和iOS下的70多种全新交互。
这个HARC机构并不是盈利的，而是希望重现当年Xerox的PARC（Palo
Alto Research
Center）的雄风——正是这个PARC里诞生出了第一台个人计算机、第一个图形化界面、第一个鼠标、第一个触屏、第一个以太网，还有第一个激光打印机。HARC是希望设计未来人与计算机交互的全新模式。
Bret
Victor被Smalltalk之父、PARC首席科学家Alan Kay评价为“全世界最伟大的交互设计思想者之一”（One of the
greatest user interface design minds in the world today）。
虽然Bret Victor的个人博客（
http://worrydream.com）大概一年只更新几篇文章，然而他的很多理念都是非常超前的。举几个例子：
他认为数学不是难学，而是本身公式作为一种交互界面是很难学会的。
50年前，电脑并没有普及起来，并不是因为电脑很难学会，而是命令行本身是反人性反直觉的一种界面（专业人员除外），而Bret Victor希望设计一种更为友好的表现数学的方式。
命令行与图形化界面的区别
实际上，真正的数学家很多都是非常感性的。法国数学家阿达玛统计了身边上百个数学家和物理学家如何做研究，只有极少数人用抽象的符号做推导，更多都是用类比和图像的方法在思考，而爱因斯坦更是坦言：他想象着自己在用手指触碰广义相对论里那些抽象的空间。
例如下面这个抽象的数字电路模型：
谁知道一个信号进入之后，会发生什么样的变化呢？不同的参数发生改变后，又会怎样呢？而Bret Victor所提出的界面，却能够轻松让学生找到系统背后的
直觉。让学生有“Wow, I Get It”的体验。
不仅如此，输入的还可以不只是阶跃信号，还可以是音乐，随着用户调整参数，马上就可以听到这个滤波器是过滤了高频信号。
例如他对于编程教育的最大的不满不是缺乏Scratch图形化的界面，而是编程的过程完全不透明。学生运行完程序的感觉是，一脸懵逼，完全不知为什么突然就得到了一个正确或者错误的结果。
一个复杂的循环，如果能随时快进快退，而不只是设一个断点，编程的过程就一目了然了。
Bret Victor并没有对这些交互申请专利，也没有自己去研发完整的产品，而是免费地放到了自己的博客上。他在无私的启发那些有影响力的人，他是发明家的思想导师。
正是受到Bret Victor2012年的这篇文章启发，国外的CodeCombat创造了一个游戏化的少儿编程学习网站，大受学生和家长欢迎。孩子不仅仅可以控制自己的人物收集金币、打怪、甚至参加对战，更重要的，随时能够看到自己每一行编程对最终过程可视化的影响。
Bret Victor一直在思考的问题是如何重新设计知识的界面，减少抽象的部分，增加直观的部分，增加可以“触碰”的部分。而绝大多数在线教育一直还停留在视频/直播/题库的模式中。如果你有一个小时的时间，强烈建议你看完他在五年前的讲座：
视频连接
2 重新探索自学方式的学神Scott Young
Scott Young并没有很多知名企业的头衔，但在中国更为出名，他曾经在一年学会四门外语，曾经在一年学完MIT四年的本科课程，他是一个超级学神，出版《如何高效学习》大受欢迎，他在知乎Live开办的讲座吸引了5万多人付费。
Scott Young其实很少提到教育怎么改革，他的出发点是在
教学模式不变，教学内容不变的情况下，人们通过严格的自律加上巧妙的技巧从而学得更快。而我的思考点与他不太一样，怎么在学生充满惰性，没有好的学习技巧的情况下，能够更快地将知识学懂。
A. 学习兴趣与学习习惯
Scott Young所做的每一个学习挑战，首先是他自己感到好奇、有趣，才会设置属于自己的个人目标。
自学的核心在于有强大的内驱力+自律（自律来自习惯）。
我个人看待学渣和学霸的区别，关键点并不是智力差别（虽然不排除这个影响），而是学霸是一种进入
喜欢学->刻苦学->学习成绩好->更喜欢学 的良性循环，而学渣是进入一种
不喜欢学->不认真学->学不明白->更不喜欢学 的恶性循环。而像Scott Young这样的超级学神，更是比一般学霸的有更多的自我驱动力。
真正控制人行为的，表面上看是人的理智，但根本上是人的情绪（所谓的骑象人理论，情绪是大象而理智是骑着大象的人）。带着抵触情绪，自然学习效率会非常低，整天想着如何减少学习时间。
如果学习的过程本身是一件享受的事情，是一个盼着发生的事情，不仅投入的精力会更多，而且学习效率会更高。
Scott Young在挑战自我的时候其实是有成就感的。同样，在线教育想让用户坚持，一定要让用户不断获得成就感和满足感。
习惯的力量是非常可怕的。拿我个人来讲，之前有一段时间天天游泳健身，一旦养成了习惯，一天不去健身反而会难受。习惯背后的机理是多巴胺的分泌——一旦形成习惯，开始学习，坚持学习不再是一个需要刻意和意志力的事情，而是对于自己的身体本身顺水推舟的事情。
回到在线教育的角度来看这件事情。在线教育不应该是收了学生一笔钱就不管学生学不学的，好的内容应该
像毒品一样具有成瘾性。在第一点我们讲到的兴趣/内驱力，这事情最多也就是保证学生能够完整地完成一个课程，而习惯这个事情是让学生能够像追电视剧那样一天一天地反复过来学习。
B. 学习策略
Scott Young自学的三大法宝是：泛读训练，刻意训练和费曼方法。
泛读训练（Extensive Learning）是针对那些新接触的概念和知识，要通过泛读大量相关内容实现融会贯通——与他相反的是通过精读来学习。
举一个例子，学习明朝历史，随便翻翻《明朝那些事情》、《万历十五年》、《百家讲堂》，属于泛读学习法，反复阅读教科书里《明朝》那一章属于精读。显然前者更易于入门和快速形成自己的知识体系。
背后的道理是，大脑储存记忆的方式与电脑是非常不一样的，记忆的编码（encoding）的关键点在于是否能够与原有知识和原有经验形成密切的网络，这样便于未来的回忆（retrieval）。
泛读的特点是，同一个知识点会以不同的视角被呈现，会与不同的事物关联。这也就是为什么Scott Young会强调，学习语言最好的办法是出国（当然这是一句废话），因为在环境中，所有的语言会与大量真实的世界产生直接关联，自然记得深刻。
当然在泛泛学习的过程中，一定会出现两种疏漏，一种是难学的关键技巧，一种是难以理解的抽象概念。针对这两点他还有两个绝招：
刻意训练(Deliberate Practice)就是做
自己不擅长的专项技巧练习，并且快速获得反馈对自己进行矫正。《异类》（outlier）这本书里被反复强调的一万小时理论，我认为并不是机械的重复而是刻意的离开舒适区，去进行新的、不擅长的、有挑战甚至是难受的1万小时专注训练，才能培养出专家的直觉。
泳坛神话菲尔普斯的教练鲍勃·波曼就在训练中不停地给菲尔普斯创造突发情况，在一次国际游泳大赛中，菲尔普斯刚跳入水中，他的泳镜就进水了，而他早已应对过教练无数次的“折磨”，在完全闭眼的情况下甚至知道划水多少下触岸，最终拿到了冠军。
再举几个例子，如果你爱打篮球但是只是关注自己投100个三分球进去几个，而不是关注出手的细节、篮球的回转与抛物线的高度是否标准，那么这就不算是刻意训练。
不断的提高难度也是刻意训练非常关键的要素，当篮筐对于你已经像大海一样时，接下来的刻意训练应该是在有压迫性的防守时，突破防守保持动作的标准形成肌肉记忆，从命中率上不断提高。
以Scott Young为例，他自己在学习肖像画时，发现自己的一大问题是五官位置不好，于是做了定位脸部五官的专项练习——不断地练习五官应该放在哪里，并且拿Photoshop去对照自己画的位置和真实照片的偏差在哪里。
很多人可能更多的时间就是花数个小时画完整的一个作品，然后发现自己不对，然后调整——他却可以在几分钟内获得正确的快速反馈。也就是说在同样的时间内，普通人可能只获得一次反馈，而他已经前进了很多了。
费曼方法是针对那些抽象费解的知识和概念，通过假象自己用最通俗易懂的方法给一个5岁小孩讲明白这个知识，进而提炼出自己对于这些知识和概念的直觉。
这个方法跟费曼的关系就是说费曼有一个著名的言论，如果一个知识不能给小孩讲明白，就代表自己没有真正明白这个知识。熟悉教育心理学的可能一看就知道，这不就是Learn
by teaching（通过教授来学习）嘛，是Active learning（主动学习）的最高境界，也就是下面这个学习效率金字塔的最佳方法。
Scott Young所改良过的这个费曼方法比较讨巧的地方在于，不是每一个人身边都有一个愿意跟他学习实变函数、随机过程和量子力学的5岁小伙伴。（我显然不能暴露出来自己上高中军训时对着蛐蛐讲微积分的暗黑历史）。
学习者只需要拿着笔和纸“假象自己有一个五岁的小伙伴”就行了。
经典的例子例如，气体公式PV=nRT，怎么跟小朋友讲呢？假象气体像一个舞厅里很多人在跳舞，那么体积V就是舞厅的大小，n是舞厅里的人数，T就是此刻正在播放舒缓或是动感的音乐，而P就是你跟别人撞上的几率（R是气体常数，可以忽略）。如果自己能够总结出这样的直觉之后，就再也不可能把公式的分子分母颠倒了，而且记忆会异常的深刻。
3 我们到底要给学生什么样的在线教育？
Bret Victor和Scott Young站在完全不同的角度讲述学习这件事情，却有很多类似的地方，他们不断强调少一些死记硬背，多培养一些“直觉”。这也正是一直以来我们的教育非常匮乏的。
有的时候，背多少个公式，都没有看到一个动画能够让人印象深刻。
前人给我们的是启迪，真正践行的是从业者。我们无法做到想象一个美好的未来，然后一步到位发明出来，但是有很多是我们可以慢慢向理想靠拢的。
拿以前我在的盒子鱼所做的复杂句式的逻辑树来看，有时候复杂的语法根本不用去教，更多是培养对语言背后的直觉。
现在回过头来看，虽然还有很多不完美的地方，然而大家正在往这个方向去做出努力。
如今我不再受到任何具体企业条款的羁绊，要留几手生怕竞争对手学走，我也希望通过自己的文字和讲述帮助你们打开思路，方便你做出学生喜爱的教育产品。
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