高明的老师，在教知识的同时，更要教“思维”！

介绍了一个被普遍采纳和推崇的“科学发现的底层思维模型”：

1. 无规律的碎片化信息的积累
2. 寻找这些碎片的内在关联性
3. 试图归纳和建构一个能够整合所有已知发现的框架模型
4. 依据框架模型反过来指导人们发现新事物、解决新问题

事实上，以上4个科学发现的步骤，其实也是人类思维的一般过程：从具体中，提炼共性，形成抽象的“规律”——也就是我们常说的“具体到抽象”。

因此，以上4个步骤对于知识的学习，也有很强的参考价值。

比如，对于语文、英语、历史、政治等知识来说，教材内容、甚至平时阅读，都只是第1阶段“碎片化积累”阶段。

第1阶段的学习，知识是陌生的、信息是碎片式的、学生难以整合。即使老师讲解一些模型，但由于陌生、碎片的原因，学生难以建立真正理解。

因此，在这一阶段，学生的学习效率比较低，需要靠老师的引导与连接、激发与鼓励，并且离不开学生自己的耐心与坚持。

当积累了一些碎片后，学生自己（往往在老师的指引之下）就能逐渐发现或理解知识之间的关联性——这就进入了第2阶段。

比如：英语单词中，当你知道graph、photo的ph读音为[f]，那么cough、tough、phrase的ph读音自然就会读为[f]（虽然有时并不正确）。

当然，这些关联性往往也是老师教学的重点。但如果学生不具备一定的知识碎片的话，所谓的“知识之间的关联性”也只不过是另外一个知识碎片罢了。

——以此很容易解释“为什么外语很难学好”：因为没有语言环境，学生获得的输入少，脑海中已有的知识碎片稀少，此时老师去各种总结、规律，作用并不大。

当知识之间的关联度越来越多、越来越密切之时，知识开始得以逐渐得以聚合，逐步形成知识的整体框架——这就进入到第3阶段。

在这一阶段，学生就从“小白”进化到“熟练的知识学习者”，此时学习起新知识来，反而相对容易。

因此，对学科知识的真正掌握、深度掌握，最终一定要体现在帮助学生建立“知识的整体框架”——而不是一堆靠死记硬背、大量练习而得来的“知识碎片”。

所谓的“知识整体框架”，大体有如下特征：

• 知识的表象（情境）是清晰的、意义是清楚的，知识可以各种各种形式进行表征；

• 知识之间的每一种关系都能建立恰当和正确的理解，知识之间具有丰富的、应有尽有的、广泛的连接，从任何一个知识出发，都可以通过“关系”快速跳转到其它任何一个知识。

因此，一切有效的教与学，在具体的知识掌握目标之上，一定要提升到帮助学生建立“学科整体思维模型”的高度上来。

——当然，与科学研究不同，这一过程不可能由学生单独完成，必须要由老师讲解、点拨。

以此很容易解释“为什么历史、政治很难学好”，因为信息量太大、信息之间的逻辑必然性较弱，大量事实、术语、答题视角需要记忆（而且往往远离生活、难以理解），“学科思维模型”比较上位，虽然说有、但与事实类的信息往往没有关联，而且也不容易与海量的信息完美结合。因此，无论是知识（往往是事实类的信息）、还是上位的学科思维模型，往往都是记忆主导——当信息量较大时，人脑既不喜欢、也难以胜任！

在这方面，理科知识很有优势，它完全是由“学科思维模型”构成的，有着很强的逻辑必然性，因此对记忆的负荷较低。但理科的思维模型有很多是难以感知、难以体验的，因此比较抽象——此时又不符合人脑“由具体到抽象”的基本认知规律，导致知识难以理解。

由此可见，文理科的难度体现在不同的方面。理科的“难以理解”体现在抽象性、理解不了逻辑关系；而文科则是每个信息往往都容易理解，但信息之间却关联不起来，难以建立对知识的整体理解（思维模型）。

由此，对文科老师的挑战，与理科老师也不同。文科老师需要深入研究和构建本学科的思维模型，使之尽量具有整体性、必然性；理科老师则需要提高自己的讲授技巧，让现有的学科思维模型更容易让学生理解。

当学生初步理解学科思维模型后，反过来就可以让学生运用模型来处理新知识、新情境、新题目，这就进入了第4阶段。

第4阶段的其目标为两层，表层是习得新知识，底层是强化学科思维模型。将知识与学科思维模型有机结合起来开展教学，最终将体现在学生的自学能力强，其本质则是学科思维能力强。

因此，优秀的教育者，会重点培养学生的底层思维能力：如何高效学习、如何理解学科本质、如何思考学科问题，而把表层的“知识”作为训练思维能力的“粮食”

——这和训练Alphago等人工智能程序非常相像：需要给AI程序“喂”大量数据，只有在处理大量数据过程中，才能建构起正确的数据处理模型。

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