博观而约取，得鱼而忘筌。
元认知概念
元认知：
- 反映或调节认知活动的任一方面的知识或者认知活动
- 为完成某一具体目标或任务，依据认知对象对认知过程进行主动的监测以及连续的调节和协调
知晓感：心理学家用它来检测你的元记忆，它是指在记忆提取失败之后，你相信某信息能从记忆中提取出来，但现在又提取不出来的一种心理状态。
元认知可以分为三类：
- 元认知知识：认知那些影响认知过程和认知结果的因素，如知道人与人的学习方式的差异，知道刻意练习、知道如何选择更合适的学习材料等；
- 元认知技能：主要包括计划、监测与调整等技能，如制定写作计划、发现写作计划执行不利，采取补救措施等；
- 元认知体验：觉察和了解你的认知活动，更多侧重学习、认知过程中的情绪体验。
元认知知识主要包括以下三方面的内容：关于人的知识、关于学习材料的知识、关于认知策略的知识。其中关于人的知识最重要，涉及到三类：1）关于自己的知识；2）关于个体差异的知识；3）关于认知水平的知识。在这三者上，你分别需要了解：
- 关于自己的知识：人作为学习者与认知加工者，如何了解到自己的局限与人类作为整体的理性的局限？你的学习兴趣、爱好、智力水平与学习环境偏好是什么？典型读物如谈大五人格模型的《个性》一书与谈人类有限理性的《思考，快与慢》一书；
- 关于个体差异的知识：了解你身边的人是一种什么样的学习方式？你们有何差异？如何相互借力？典型读物如谈别人如何影响自己的《态度改变与社会影响》一书与谈决策的《决策与判断》一书；
- 关于认知水平的知识：知道记忆、注意、从小兵到专家各自有什么样的水平？以及知道影响各自认知水平的主要因素。典型读物如谈如何黑客人类大脑的《心理和脑》一书；谈德雷福斯模型的《程序员的思维修炼》一书。
学习要素
学习常常同时在三个层面同时发生：
- 第一个是学习做什么：寻找好的技术、战略或合作伙伴；
- 第二个是学习如何做：精炼并改进在某项技术、战略或合作伙伴上的能力；
- 第三是学习期盼什么：调整绩效目标。
学习同时在三个层面发生，这一点是「反常识」的，与多数人的直觉违背。这也是绝大多数人学习效率低下，多数组织无法建立学习型组织的根本原因。它背后的原理是认知科学近些年的一个新的研究领域：心理距离。Science上2008年发的一篇综述值得参考。人类习惯将遥远的目标采取抽象化处理，忘记可行性；一旦开始实现较难的目标时，则又开始纠结意义。
元认知学习法的三要素：
- 主题学习：在学习做什么上，用模式说话，一堆书大于一本书；一手信息大于二手信息；经典大于碎片；承载信息的人大于信息。
- 深度学习：在学习如何做上，用深度说话，偏见大于平庸。
- 行动学习：在学习期盼什么上，用作品说话，输出大于输入；用行动说话，实践大于围观。
四个好模式
一堆书大于一本书
做任何事情，解决一个难题，要思考如何批量解决问题。所谓知识，无非是信息。人类大脑有很强的模式处理能力，它能快速地将两个人不同之处找出来，这份能力太强大了，所以做任何一件事情要拿到好的答案，要思考如何批量。
好书与好书会相互竞争。假设你要学习认知语言学，作为一名之前是从来没有接触过它的新手，那么你第一步是买数十本认知语言学教材。拿着不同的教材，你看不同教材反复在讲什么问题，你就很明白该学科的核心知识体系了。不同书籍反复出现的新鲜词汇即为学科基本术语。
主题学习是快速进入任意一个领域的最好办法。如果将上述方法推广到学习任意一个学科，就是快速学习任意一个学科的「最小知识法则」。学习任意一个学科，你都问自己三个问题：
知识的源头
以认知语言学举例，认知语言学它最早是解决什么样的问题而诞生？认知语言学它是因为什么样的背景诞生的，有什么样的东西在支撑它这一门学科的成立？因此，此时不要去看它现在的教材，而是要看它最原始的那一本著作。认知语言学是莱考夫1980年写的那一本《我们赖以生存的隐喻》。读后，大体会明白认知语言学是因为「范畴与范畴化」而诞生。
核心话语体系
某个学科它因为某个原因诞生了，那么它必然是有自己的一套跟其他学科不一样的话语体系。比如认知语言学，它跟「认知修辞学」与「认知心理学」就是不一样的思路。那么它的侧重点是什么？仍以认知语言学为例，我们大体会明白，它关心「基本层次隐喻」作为人类的基本思维方式。
二级推演体系
任何一个学科，只要它产生了一个只属于该学科的特殊话语体系，那么，这个话语体系会延伸到下一个层面，推演出二级话语体系。咱们就要明白认知语言学的这个二级结论是什么。这就是「象似性原则」与「经济原则」相互冲突，导致人类心智与语言的一些有趣之处。比如我们的语言习惯一定是有生命的大于没有生命的；人类先于动物；阳性大于阴性。比如咱们只会说美女与野兽，而不会说野兽与美女；只会说夫唱妇随、男耕女织，而不会说女耕男织。
如果你掌握了某个学科的三个最小知识，你就容易理解该学科的全局，不至于被它枝节带歪路。但是，功夫在诗外，任意一个学科都存在「知识的诅咒」。此时，我们需要跳到掌握任何一个学科的第四个问题：
其他学科它是怎么看待这个学科的大问题。
一手信息大于二手信息
同样，区分一手信息与二手信息也可以沿着这三个维度去区分：「最小模型」、「最小故事」、「最小行动」。
对于最小模型，主要看其抽象级别，视野开阔程度，是否足够高屋建瓴。怎么判断文献特别重要呢？有三个简单办法：
- 作者的重要性：比如【H指数】
- 文献的引用次数：比如【Google学术引用次数】
- 文献的学术社交媒体影响力，比如【altmetric分数】
【H指数】，比如，丹尼特的H指数
【Google学术引用次数】，比如，丹尼特这本书被引用9次：
【altmetric分数】，将这个页面的书签拖到Chrome菜单栏上即可。
以这篇文章Is working memory training effective? A meta-analytic review为例：打开网页，然后点击Chrome书签栏上Altmetric it。我们获得了一个分数，以及获得了全世界主要的媒体、博客、推特们对这篇文献的讨论。如下图所示：
对于最小故事，则看其影响人类社会的程度，能否作为故事广为流传。比如在今天，是否在TED全球大会讲过故事，侧面反映科学家实力。当然，最好的「最小故事」来自历史上的人物传记。
无论模型还是故事，都是他人见解。串联理论到实践，生发自己的行动，就需要「行动」。行动科学将仍然在系统内的改变称之为「第一序改变」；将跳出系统之外的改变称之为「第二序改变」。 比如老师越是关心问题少年，问题就越多；而老师有意忽视学生，反而重新获得对方的重视。这就是行动科学的「第二序改变」带来的神奇效应。
因此，可以沿着这三个维度，去区分一手信息、二手信息：
- 是一手的模型与否？抽象级别是否足够高？
- 是一手的故事与否？是否制作了某个广为流传的新故事内核？
- 是一手的行动与否？是否提供了某种新型「第二序改变」？
经典大于碎片
如果将知识理解为大海，在任何一个世纪，都存在一些优先级别更高的学科，是为「元学科」。潺潺溪流，肆意大海，更多学科由此生发。某种意义上，「元学科」是学科的学科；知识的知识；方法的方法；技能的技能。
在二十一世纪，最重要的五大「元学科」分别是网络科学、认知&神经&心理科学、计算机科学、数学与诗学。这五大元学科，有着三大共同特点：
- 其一，有一个足够简单的规则，能够描述事物的次序与组成；
- 其二，这个足够简单的规则，能够以小容大，兼容无穷大的差异化；
- 其三，它能投射到尽可能多的世界。
承载信息的人大于信息
信息过载的解决方案是什么？就是信息不重要，信息承载人才最重要，你得去和时间最前端的人群连成小社群。
尽量去做更难一点的事情
深度学习，难在它需要你发现深层次的因果联系。马奇将人类从经验中获取智慧的模式区分为两种：
- 一种是低智学习，是指在不求理解因果结构的情况下，直接复制与成功相连的行为。
- 另一类是高智学习，是指在努力理解因果结构并用其指导以后的行动。
深度学习，难在需要你将知识内化为本能。为什么你是新手而不是专家？作为新手，你与专家最大的区别在于对方掌握了大量内隐知识。
深度学习，难在你是孤独的。借助于主题学习，你可以快速掌握任意一个学科的要义。此时，你拥有的知识，往往是「司机的知识」、「低智学习的知识」、「外显的知识」或者众人皆知的知识。它难以构成你的核心竞争力。步入学习深水区，你将遭遇很多平台期，别无他法，需要硬扛着过去。如此反复反复。慢慢地，你的学习能力才会提升。
用作品说话，输出大于输入
如果利用认知科学的新发现改善学习，那么你需要在输出端需要增加难度，这就是「必要难度」理论。具体而言，认知科学家证实了以下常见必要难度现象的普遍存在：
- 地点的必要难度：换个地点背单词，创造情景尤其是地点的不一致；
- 时间的必要难度：放慢学习速度。工作记忆学到的内容，人们很快会忘掉，所以速度越快没什么好处，反而长时记忆更重要，所以不要在课堂上写笔记，而是六个小时后写笔记；
- 分散学习的必要难度：长时记忆才是真正的学习，其中最优的间隔次序是5-10%，可以使用anki等间隔效应软件；
- 交错学习的必要难度：学习不要一个概念一个概念的学习，而是在情境中反复交织、多个主题学习；
- 提取的必要难度：可以利用生成效应与测试效应。生成效应的利用就是换成自己的口吻来重复知识点；对测试效应的利用就是记住，测试不仅是评估，更是记忆本身！
怎样才能更好地行动学习？两个高阶技巧：写书与里程碑。
在进入某个领域时，假设自己要写一本书。在这个过程中，反复思考：如果自己来写这本书，那么，这本书的体系会是什么样？有哪些打动我的地方呢？
所谓用作品说话，一个完成的作品大于一个没有完成的作品。而作品，就是你的一个又一个里程碑。这就是行动学习的第二个要点：你要有里程碑；你要赋予自己的行动或作品或实践仪式感。有清晰的开始、结束，这样你才能一次又一次提高自己的行动力。
创造好的作品，获得人生关键里程碑，你要有品味，你更不要试图中庸与平衡。一旦你清晰地意识到它是你的关键里程碑，要放慢节奏，最大感知它，并且赋予仪式感。
尽力而为，拼尽全力，结果不可预知，养成拼的习惯，此事不成，下事也会成，这就是柳井正的九败一胜。
跨越学习平台期
当今社会，经常面临庞大的信息量，如何将它们缩减与内化之后，为自己所用，是一个越来越重要的才能。让我们以TED作为示范，来说明一下元认知学习的三个要点：主题学习、深度学习与行动学习如何有机组合。
第一步：主题学习
刚开始面对庞大信息量，常常不知道如何归类，此时，采用社会推荐体系是一个方法。我们查阅TED官方网站，发现恰巧他们也有playlist功能，比尔盖茨等人都分享了喜欢的TED视频。好的，按照自己兴趣，去翻阅一些列表：TED Playlists
虽然已经精简到百位数以下了，值得学习的TED视频仍然很多？怎么办？这也是在信息过载时代学习常常面临的情景：小的知识点实在太多了。光是一个体系之下的组块就常常上百。此时，你需要进一步精简，这就是主题学习：一次集中攻一个主题。
第二步：深度学习
请注意，社会化推荐机制只是建立组块方法之一，它并不一定就是最佳方法。此时，深度学习更重要。
深度学习时，常常遭遇平台期。广度优先搜索侧重高阶抽象能力，符合人类天性，容易培养；但深度优先搜索，将遭遇很多平台期，不容易培养。登峰造极是分阶段的，需要你挺过一个又一个平台期。那么，为了挺过深度学习的平台期，你可以做些什么呢？建议如下：
- 增加知识树的抽象水平。你可以从视频到博文到科普著作再到专业教材再到一手论文。依次递增。视频往往给出一个最有趣的方向，但是并不清楚作者处在知识树中什么样的位置。此时，查阅作者原著与相关学科领域的论文，会更清楚作者的历史地位以及不足。伴随你习惯阅读更难的著作，此时，你可以直接阅读一手论文为主。
- 精细加工。做笔记等等都是精细加工的方法。写读书笔记，百千万，一定能区分开不同类型的人。顶级的精英学者都是看了成吨论文，写了一屋子笔记训练出来的。
- 意义编码。比如，刚开始对这个演讲者很陌生，慢慢地，查阅她、他更多材料，就对他/她形成了更丰富的认识。读书最爽的时候是，呀，那本书说过的知识，我怎么在这本书也看到了，我竟然搞懂了！
- 情景学习。有效学习是进入相关情景，找到自己的「学习共同体」，然后学习者刚开始围绕重要成员转，做一些外围的工作，随着技能增长，进入学习共同体圈子的核心，逐步做更重要的工作，最终成为专家。
- 有反馈的测验。对别人复述是个测验、写出来是个测验、参加正规考试也是个测验！
第三步：行动学习
假设你是一位开发者，通过上述文章的讲述过程，你马上会产生一些想法：
- 既然TED官方网站的播放列表很有用，那么，我是不是可以创建一个用于记录自己播放列表、学习进展的小的APP呢？它不仅支持TED，还支持其它类似于Courera等网站呢？
- 这个牛人讲了这么有趣的故事，我能不能写一封邮件给她，看大家有什么合作可能性呢？或者，纯粹地就是一个致敬？练习一下英文写作技能？