初識全局學習法

初次接觸全局學習法這個概念是在開智的《信息分析課》，信息分析課中對全局認識有這樣的描述：全局學習法是由哈佛零點計劃教授戴維·珀金斯 (David Perkins) 提出，全局學習法 4 個關(guān)鍵要點：

• 玩全局游戲：將碎片知識拼成完整圖景，拼成雪球。隨著你知識越來越豐富，滾動的雪球會越來越大。
• 在難點問題下功夫：搜集碎片信息不難，將碎片信息拼湊成全局圖景難；
• 打客場比賽，發(fā)現(xiàn)潛在游戲：在更多場景碰撞，獲得新信息點；例如認知科學家在經(jīng)濟學領(lǐng)域。
• 向隊友、他隊隊友學習，學會學習：向他人學習，獲得更多認知拐杖

對于全局學習法的概念僅僅能記得這四項要點。聽聞陽老師要來做深圳關(guān)于“全局認識”的主題分享。早早到了會場，為聽接下來的演講做準備。

全局認知的主題分享

學習的誤區(qū)

分享一開始，陽老師由亞馬遜網(wǎng)站熱銷的一堆書籍作為開始。提出第一個問題“你真的會學習嗎”。

緊著陽老師提出自己的觀點“學習是一個超級復雜的系統(tǒng)”，我們在學習的過程中由三個層面的信息相互干擾：學習做什么、學習如何做、學習期盼什么。而在學習的過程中我們卻陷入了三種錯誤的學習方式：誤入企圖，眼高手低，沒有耐心。而治學如治病，我們在學習中要“用學習系統(tǒng)，從不確定中尋找確定，從復雜中尋找模式，從時間中尋找行動——陽志平《聰明的學習者》”

構(gòu)建自己的學習系統(tǒng)

我們要構(gòu)建自己的學習系統(tǒng)。從信息中得到信息點，分類-命名-變形-得出結(jié)論，占有不同維度信息：高維度信息有高階模型/理論/演繹法/抽象級別高，低維度信息有鮮活案例/信息點、歸納法、抽象級別低的信息。

利用“元反空”理解全局認知

全局認識又稱為全局性理解（Big understandings）,由帕金斯提出，它指那些能夠幫我們理解世界，與生活息息相關(guān)的那些[業(yè)務(wù)的專業(yè)知識]

全局認識的反面——利基認識，利基理解（niche understanding），指在特定的技術(shù)背景下非常重要，但在學習者可能的生活中不太有用的理解。比如二次元方程、有絲分裂等。

陽老師提出全局認識的最大反常識是：最小全局認識。在任何一個領(lǐng)域，知識演化的路徑都是從一個小的雪球，然后到已知，再到未知再到更大的未知。人類文文明的演化，其實已經(jīng)沉淀了大量的最小全局認識。比如年/月/周/日，由沒有時間概念的原始人到現(xiàn)代根據(jù)不同的計量單位來標記時間。

帶給我的思考

印象最深刻的案例-關(guān)于人性的全局認識

我們?nèi)菀赘吖廊诵缘膹碗s度，會把人性想得很復雜，以為自己能夠處理很多特殊情況，但人性比你想象的還簡單，你會發(fā)現(xiàn)幾千年來，關(guān)于人性不好的永遠是七宗罪，關(guān)于人性好的永遠是真善美。人性比想象的要簡單太多，但是環(huán)境的復雜度比大家想象的要多十倍。今天咱們面對的環(huán)境的復雜度跟過去完全不一樣。不要把有限時間浪費關(guān)于人性的思考上，無論如何思考也逃不離七宗罪和真善美這樣的范疇。我們將將有限的計算能力和自己時間分配，用來嘗試理解無限的世界。

無論在工作中，還是在生活和學習中，很容易陷入情緒糾結(jié)中，同時陷入對人性的懷疑，浪費了很多時間思考人性的問題。通過對人性的全局認知，領(lǐng)域到人性七宗罪和真善美隨著時間的推移，變化不多，我們無論如何糾結(jié)于此，也不會有新的東西出現(xiàn)。應該將更多的時間花在更廣闊的天地，了解更廣大的世界。