排名在前 1% 的學生是靠天賦還是靠努力?

文:edmond來源:知乎,個人主頁:https://www.zhihu.com/people/mount_cristo

既不是天賦,也不是努力。

真正起決定性作用的,是在十幾年間由成長環境,出身階級,教育資源等因素潛移默化形成的「習慣霸權」。

我知道,很多人對學習的理解是這樣的:

排名在前 1% 的學生是靠天賦還是靠努力?
在他們看來,天天上課睡覺打遊戲然後考前翻翻書最後九十多就是天賦高,認真聽課挑燈夜戰結果最多六七十就是天賦低。

在他們看來,面對同樣的問題,一看秒懂就是天賦高,苦思冥想也一頭霧水就是天賦低。

在他們看來,天賦完全是基因決定,生而有之,不可逾越,永久保留的。天賦低的人再怎麼努力也無法彌補這種差距。天賦是勤奮的功率。

在@張英鋒 的這篇文章 你也是這樣理解智商和天賦嗎?- 教育成本 - 知乎專欄中,類似的觀點還有很多。

總而言之,很多人的學習觀就是

成績=天賦×努力;

天賦=成績÷努力;

努力=成績÷天賦,這套簡單的公式。

這是一種非常膚淺的學習觀。

首先亮明,這篇文章將要論證的觀點是:

1. 天賦的差距是存在的,並且這種差距在學習中的作用也是存在的。

我沒有完全否定天賦的重要性。

重要的話説三遍!

2. 但是,大多數人高估了這種純天賦的作用的重要性。人們對學習現象下意識的膚淺認知,會導致我們把很多其實源於後天習慣,但比較隱蔽的因素歸因於天賦。

(我知道很多人會舉出一堆自己身邊的聽説的天才例子來反駁,然後説“智商的差距是存在”的。請注意,我這裏論證的不是“差距不存在”,而是“這個差距的重要性被高估了,其中被高估的部分多源於習慣的貢獻”。)

3. 如果我們把學習效率看成一個以天賦,努力,習慣,方法,環境等諸多因素為變量的多元函數,那麼只取天賦與習慣兩者的貢獻,它們的對比應該如下圖所示:

排名在前 1% 的學生是靠天賦還是靠努力?
(當然,許多能力即有天賦的貢獻,也有習慣的貢獻,比如體力。這只是一個粗略的示意圖。並且這個因素畫在這裏也只是我的一個猜測,事實上貢獻誰比誰大有待考證,這並不是我論證的重點)

我們對學習規律的洞察力越強,認知越深刻,就越能探明那些作用隱蔽的習慣來源,在我們的認知中天賦和習慣的分界線也就越靠左;

反之,你的認知越膚淺,能夠解釋的就越少,然後把那堆自己解釋不了的因素籠統地歸因為“天賦”,這條分界線也就越靠右,這無非是另一種神秘主義。甚至在這個問題的很多回答下,有人居然認為“能夠努力也是一種天賦”,這種自以為聰明的荒謬論點,已經趨於反智了。

現在開始論證。

其實在很多情況下,我們所謂的“天賦”,其實應該叫“偽天賦”才對。那些讓“學神”們用更少的付出得到更好的成績的因素,可以歸結為兩類:學習習慣與思維習慣。

這兩者的作用是如此廣泛,如此隱蔽,以至於滲透到了學習的每一個細節中,體現出來就是一種“天賦”的錯覺。

學習習慣有多重要?

一個學習習慣差的人可能在幼年缺乏管教,“放棄枯燥的事物而尋求娛樂”的經驗更多,於是神經突觸的建立讓他習慣於從中獲得快感,適應了高刺激的事物;一個學習習慣好的人可能被教育得好一些,從小適應了枯燥的鋼琴舞蹈書法繪畫,於是追逐刺激的經驗更少,適應了低刺激的事物,更習慣於在枯燥中堅持下去。並且隨之而來的好成績正向激勵了這種親和枯燥的習慣。

——於是,同樣是刷書遇到枯燥的章節,前者在低刺激的環境中更傾向於走神,花了兩小時在隨時襲來的走神中走走停停勉強推完了這個坎;

而後者更傾向於專注下去,二十分鐘就能推完。並且兩人的印象深度天差地別;同樣是上課接受信息,刺激閾值更高的前者,在低刺激的信息流中更容易隨時「滑落」至其記憶中高刺激的事物,比如走神想到昨天的遊戲或和女神的約會;而閾值更低的後者,則更容易適應低刺激信息流,從而進入狀態。事後,很多人就會覺得這是天賦,是智商。

一個學習習慣差的人可能在早期生活在一個節奏緩慢的教育環境中,更多地體會了拖延學習來開小差的快感,於是神經突觸的建立使其習慣於拖延;

而習慣好的人可能相反,在每一次立即行動後獲得了巨大的獎賞,於是這種正向刺激的積累使其養成了毫不拖延的習慣;

——於是,同樣是上課講到稍微艱難的點,前者更傾向於打算拖到課後再消化,然後開起了小差,後者則更傾向於直接正面剛,當下解決問題。結果前者不僅上課的時間完全浪費,課後還要以加倍的時間,以更低的效率消化,造成極其恐怖的時間虧損(其實這也是答主大學學習效率低的主因);而後者則能在一馬平川的課後時間自由地平推進度刷熟練,由此多出三四倍的有效學習時間。

事後,很多人就會覺得這是天賦,是智商。

一個學習習慣差的人可能會在早期缺乏挑戰困難的教育,於是更習慣於放棄;而學習習慣好的人則在一件件堅持後完成的難題中得到成就感,從而更習慣於堅持。——於是,同樣是學習中遇到難題,前者可能畏難而放棄,認為沒必要研究那麼難的問題;而後者則會仔細鑽研,然後幹掉大BOSS,暴漲一波經驗值,在滾雪球的挑戰與成就感中達到越來越高的等級。

事後,很多人就會覺得這是天賦,是智商。

學習,本身就是一種積累的過程。很多人誤以為學習這個動作只是在積累路程,大錯特錯。學習也能積累學習的速度——換言之,學習本身是自帶微小的加速度的。

越學習,就越適應學習,越在“放縱/學習”的艱難抉擇中選擇後者,你對後者的突觸建立就更強一分,下次選擇堅持學習也就不那麼痛苦一些。所以,我一向認為,那些説什麼“能夠努力也是一種天賦”的,不是思維過於簡單,就是在為自己的懶惰找藉口。當然,更不用説學習本身還能讓你積累試錯經驗,改進學習方式了

以上的論證,僅能證明“後天養成的學習習慣能為學習效率產生巨大貢獻”,並不意味着“學習效率高的人一定擁有好的學習習慣”。我知道很多人會舉XXX天天上課吊兒郎當回宿舍就打遊戲照樣年級前十……等等的例子。所以,接下來就要説到另一種因素——思維習慣。這種因素更重要,也同時更隱蔽。

思維習慣有多重要?

我們在接受一個新的經驗或新的理論時,對其的認知往往是依靠其與已知的經驗或理論進行的比較與聯繫。

許多關於學習原理的書都會講到這一點,並由此強調體系,比喻等等的重要性,但很多人並未真正理解這是怎麼回事。

舉個經驗的例子,我們見到一個由幾根木棍支撐的木板,會馬上判定這是一張“桌子”,因為我們在後天見到所有具有類似特徵的東西,都被我們分類為“桌子”了,於是這一類物品就和“桌子”這個詞語聯繫在一起。即便我們沒見過面前這種桌子,但憑藉其與這一類事物極其相似的特徵,我們可以輕鬆地對其進行模式識別,認為其也將和這個類別下所有的事物一樣,被公認為具備“桌子”的分類。

再舉理論的例子,概率論講到大數定律的章節,一個聽説過價格迴歸價值定律的人可能可以秒懂,一個聽説過“路遙知馬力,日久見人心”的人可能理解起來會更容易些;學習物理,聽説過“強弩之末,不可穿魯縞”的人,可能更容易理解勻減速直線運動的規律;做過智商測試題的人,往往可以瞬間理解三階行列式的沙路計算法。

比如一個積累少的人:

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一個新的東西進來,他可能很難找到相通的東西:

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但如果積累多了:

排名在前 1% 的學生是靠天賦還是靠努力?
能夠找到鏈接的概率也就大大增加,體現出來就是一種“熟悉”的感覺:

排名在前 1% 的學生是靠天賦還是靠努力?
而對於這種思維習慣的獲取,後天教育中一個作用相當大的途徑就是閲讀習慣的養成。按照《如何閲讀一本書》中的分法,書籍的作用有兩種,一是提供經驗、二是教授理論。比如一部小説,就是一系列經過高度整理,高度有序化的經驗;一本科普雜誌,除了經驗之外還有一系列淺顯通俗的理論。

一個熱愛閲讀小説新聞的孩子,在早期可能就通過閲讀這種可以最快提升自己經驗豐富度的途徑,擁有了遠超其他同齡人的早期經驗積累,而人總有從已有經驗歸納理論的傾向。這個過程好比鏈式反應裏中子的釋放一樣——物質體積越大,發生中子撞擊的可能性也就越大。人的經驗越豐富,平時突發靈感從經驗歸納出理論/聯繫的可能性也就越高。面對新知識時也就更容易觸類旁通,舉一反三。

一個熱愛閲讀科普雜誌或者淺顯理論的孩子,則更容易養成鍛煉出自己接受外來理論與整理既有經驗的習慣。同時一個個由以往經驗整理出理論的成功案例很可能會在價值觀上激勵他們思考,並養成強烈的思考傾向。

你仔細觀察那些學習效率高的人,很可能也會發現其小時候或多或少都有愛閲讀的習慣。無論是何種閲讀,都有產生精神愉悦的可能。而這種愉悦將成為寶貴的早期正向激勵,使其愛上吸收外界經驗/接受外界理論,或者開始看到一道難題就忍不住思考,忍不住推敲。細分起來,他們可能也因此愛上數學/物理/天文/歷史等等具體的領域。所謂興趣,很大程度上也是後天的。而興趣對一個人學習的作用,不言而喻。

然後,你可能會説,許多天才長於邏輯推理或數學計算這些比較先驗的東西,這又如何解釋?

這裏引用@張英鋒 的答案智商高低是因為思維習慣不同造成的嗎?- 張英鋒的回答(同時建議閲讀):

成年後的高斯説,在他學會説話之前就會計算了。這説明在高斯的幼年經常接觸到各種數字,無意間讓他很小的年齡就掌握了初等算術。有這樣一個有數學應用背景的父親就是拼爹,但高斯的父親有個缺點就是目光短淺。

……

通過長期高強度的數學計算,高斯不僅計算能力極強,而且非常善於發明數學工具,來簡化自己的計算過程。剛才説到高斯9歲時就掌握了等差數列的速算方法,他在18歲時又發明了最小二乘法,極大簡化了計算過程。後來,勒讓德在54歲時也發明了最小二乘法,並早於高斯發表,獲得了優先權,但這個工具高斯已經用了十幾年。

但是沒有公開!

有人曾估算,如果高斯當時能及時發表他的研究成果,整個高等數學可以向前推進50年!但高斯是個完美主義者,他拒絕發佈不完整和有瑕疵的作品。他的很多成果都來自內在視覺洞察力,是直覺形式的結論,雖然他自己長期使用,已被驗證沒有問題,但並沒有經過邏輯嚴密的證明。而高斯跑的太快,完全不想停下來,把寶貴的時間消耗到瑣碎無比的嚴密證明上。如果高等數學真的因此被推遲了50年,這可真是整個科學界不可估量的巨大損失!

我前面説道,數學家可以不借助紙筆來思考數學問題,這其實來源於他們高強度的數學計算,高斯是這方面的佼佼者。可能很多人會好奇,高斯的計算強度究竟有多大?我們以1818年高斯擔任丹麥的測地工作為例,整個工作持續了8年,高斯白天測繪,晚上計算,他曾估計測繪所畫的圖就有100多萬張。野外實測數據彙總後,全部計算工作由高斯負責,隨便兩個點都是用最小二乘法通過冗長的計算獲得,一般需要一個計算能力中等的人計算2~3天才能算完,共有3000多個座標點,總計算量需要這個人一天不休的計算10年!也就是説,即使是邏輯推理與數學直覺這種東西,也是可以通過後天的思維訓練鍛鍊的。

比如説,同樣解決一道難題/理解一個難的概念,需要經過至少七層嵌套的邏輯。——於是一個經過高度邏輯訓練的人,可能前三層邏輯早已爛熟於心,第四五層邏輯又在他以前做過的題目/看過的書中熟悉過,剩下的工作只不過是推出剩下的兩層邏輯而已;

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——而一個沒經過高度邏輯訓練的人,可能只能熟悉前兩層的邏輯,於是要解決這個問題,他可能就要佔用極大的工作記憶空間,經歷無數次試錯,承受大量不熟悉邏輯的痛苦,才能HOLD住那高達五層的邏輯樹。於是解不出來就是很正常的事了。體現出來的現象,就是很多人做不出來題目,事後發現原因都是「想不到」。

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我們每做一道題目,每理解一個概念,每嘗試一次思考,就是在不斷地熟悉其內容底下的一個個邏輯通路,對其的神經鏈接不斷地變得暢通。而對這種邏輯通路的熟悉,會遷移到我們未來遇到具有類似底層邏輯的問題中去,從而舉一反三。換言之,做題好處的本質,就是熟悉邏輯範式,縮小推理的“可能性空間”,從而讓自己的邏輯習慣能更好地擬合實際問題的路徑。然而,事後,仍然有很多人會覺得這是天賦,是智商。

當然,你的確可以舉例來反駁我説某神思維習慣並不突出/某神閲讀量其實稀少/某神拖延癌/某神天天追求刺激等等。但是,以上所列出的每一個具體習慣,都只是包括了習慣,天賦,努力,環境,經歷,方法等諸多因素的因素集合之一,一個人可能只需要十中得五已經很了不起了,十中得七八的“天才”也會有二三短板。但總的來説,最根本性決定學習效率的,仍是後天習慣。

中心極限定理告訴我們,由大量獨立因素影響的變量將近似服從高斯分佈,學生的成績也應如此(雖然這些因素並非絕對獨立,但也可以近似為高斯分佈)——無數各異的從小到大的一個個習慣,積累下的一點點經驗,紛繁複雜的成長環境,人盡不同的個人經歷,高低不平的天賦和主觀能動性,上上下下地分佈在這個國家的每一個學生身上。

而那些排在前1%的學生,或是在天賦上突出,或是在習慣上突出,或是方法努力等突出,又或者平均而都不錯。而在這個分佈中最右端的那些人,往往在所有變量上都至少做到了“優秀”這個層次。

我知道,很多人會反駁説,你到最好的學校去觀察那些成績拔尖的學生,一定能發現他們的天賦都很高——所以得出結論,到了最頂尖的水平,只能拼天賦。換句話説,就是流傳得很廣的所謂「努力決定下限,天賦決定上限」。

但是你要明白,在無數個變量產生的高斯分佈中,越往極端靠近,短板效應就越嚴重。不僅僅是天賦,那些最靠前的學生,你觀察他們的習慣,同樣也會發現他們的習慣都很好;觀察他們的努力,同樣也會發現他們都付出了很多。在最頂尖的位置,習慣,天賦,努力,方法等已經是缺一不可。此時所有的高權重因素基本都會成為必要條件,天賦在其間並無什麼不同之處。

曾經認識一個高考省狀元,她身上就集成了頂尖的天賦,強大的規劃能力,最優秀的教育資源,從小刻苦的才藝訓練,對特定學科的熱愛,每天精確6小時整睡眠的作息等優秀的因素,才有了最頂尖的成績。(ps:評論推薦區可以找到哦)

所以説,所謂「天賦決定上限,努力決定下限」也是不準確的,所有的因素共同決定上下限。

所以,智商帶來的作用就不存在了嗎?

不是的。

前面大約提到,我們學習的途徑本質上分兩種,一是從外界表象獲取新的經驗,二是從既有的經驗與理論中整理歸納出新的規律與理論,或者外界協助你完成這個過程。

記得在知乎上看到過一張形象介紹DIKW體系的圖,搬運一下:

排名在前 1% 的學生是靠天賦還是靠努力?
而我們最最普通的智商測試一般長這樣:

排名在前 1% 的學生是靠天賦還是靠努力?
(別問了,答案就是D)

也就是説,這些網上流傳的智力測驗,是在測試你從給定有限的經驗中歸納出規律與理論的能力(所以智力測驗聲稱跨文化,是因為其剝離了既有經驗的因素),對應的是第二種。

這種能力的確重要,比如數學上有一個段子:數學家能找到定理之間的相似之處;

優秀的數學家能看到證明之間的相似之處;

卓越的數學家能察覺到數學分支之間的相似之處;

最後,究級的數學家能俯瞰這些相似之處之間的相似之處。這裏主要涉及到的就是歸納能力的強弱;另外還有更專業的測試,可以測出工作記憶,反應速度等等。所以説,智商帶來的能力差距是存在的。

但是,你的歸納能力再高,也抵不上愛閲讀的孩子積累下可觀的經驗與理論存量;但是,你的反應速度再快,也抵不上意志強的孩子聽課從不走神的耐力;但是,你的工作記憶再強,也抵不上家教好的孩子輕易專注兩個小時的好習慣;

如果你告訴我一個清北的學霸在天賦,對學習的理解與勤奮度上甚至都不如一個普通一本的學渣,我一點也不會覺得意外。這兩個人之間差距的最大原因在於他們從小受到的教育,環境帶來的習慣。

這篇文章,不是來給你灌雞湯的。我要告訴你的是:

學習習慣與思維習慣,是另一種形式的階級固化。

無數的習慣,就像一道道堅固的高牆,在從小的鋼琴繪畫與電子遊戲之間,在一本本數理啓蒙文學名著與網絡爽文無腦漫畫之間,在巧妙的引導鼓勵與粗暴的填鴨灌輸之間,在科學的言傳身教與無度的溺愛家暴之間,在周遊世界博覽羣書和無所事事遊手好閒之間,在從小熱愛推理痴迷編程與熱愛遊戲痴迷逛街之間,在一貫的三好學生與起起落落的吊兒郎當之間,在競賽班的燈火通明與普通班的嘻哈玩樂之間,悄然建立。等你發覺這一切之時,高聳在普通人和學霸學神之間的,已是一道道無形而萬難貫穿的,名為「習慣霸權」的壁壘,自上而下殘酷地分隔出強弱有序,不可僭越。

爾後,他們享受了最好的教育資源和引導,最優秀的學習習慣和思維習慣滲入了他們的骨髓,融入了他們的血液,七歲的某個教訓中養成的專注學習心無旁騖的習慣,九歲的某次接觸中種下的對某學科興趣的種子,十二歲的某次引導中建立的超前自學的技巧,十五歲的競賽訓練中積累的無數精微的底層思維方法——開始隱蔽地化入了他們學習的每一個底層細節中,變得行雲流水一般自然。

這時,完成了習慣的原始積累的他們,便可以頂着「天賦異稟」「興趣廣泛」「視野開闊」「思維活躍」「潛心鑽研」「博覽羣書」等等的光環,獲得不用花費多大努力也能輕鬆學好的特權,成為又優秀又會玩的“後浪”。

而習慣糟糕的你,今天就算竭力地想學好一門科目,也不得不跨過這樣的難關——習慣中對高刺激的適應讓你在枯燥的內容面前永遠無法集中精力,習慣中對難題的迴避讓你對一切複雜的概念本能地排斥,習慣中對任務的拖延讓你在ddl到來之前永遠心存僥倖。

你開始拼命地給自己喊口號,開始用網上的各種方法各種技巧,開始把自己關在圖書館裏天天發朋友圈打卡,然後效率仍然不及別人的十分之一。

而這時,就會有無數諸如——「你不過是感動自己的努力婊而已」「用那些方法都是虛的去幹不就行了嗎」「承認吧這就是智商的差距」「其實能夠努力也是一種天賦」「不要用戰術上的勤奮掩蓋戰略上的懶惰」這樣的聲音,落到你的頭上。

沒有人,沒有人能看到這些表象背後的,通過習慣霸權建立起來的「階級固化」的本質。

很多天賦論者以為,我反對天賦決定論,就是在説“我只是不努力而已只要我努力就能超過他們”。

錯了。

普通人和"學神"的差距有多大,這道階級壁壘就有多難擊穿。擊穿這個壁壘,是相當於小説中「逆天改命」這個級別的事情。

習慣的作用是如此的隱蔽,以至於彌散滲透在了學習生活的每一個細節當中,控制着你絕大部分的學習行為,而又隱蔽得讓不善思考的人不得不將其歸因為“天賦”這個籠統的概念。而“天賦神話”又是這樣一種舒適的逃避:與其留下那一點點可以改變的希望,不如躺在地上,曬着太陽,然後嘲笑那些試圖努力改變的人來得舒服。

畢竟,最讓人痛苦的,不是“我不行”,而是“我本可以”。

我相當反感當下流行的一種“鄙視鏈”的風氣:我們不談對知識的熱愛,不談對學習的堅持——卻偏偏要攀比成績除以努力的那個商數是高還是低,然後拿來排出一二三四,論出甲乙丙丁。

一個人努力學習而成績一般,那便最該鄙視;倘若成績不錯,那倒正常,位列次席;萬一這人成績不錯時還能堅持天天打遊戲,那就更要奉為至高無上的大神了。

這是一種何其病態的風氣。

而真正可悲的是,當下天賦崇拜的輿論氛圍,就好像古代統治階級用於愚民的宿命論和君權神授一樣,正在將這種「種姓制度」式的階級秩序無限地合理化乃至美化下去——王侯將相坐上高位,是因為他們真的是天命所定的“天子”,而不是他們事實上祖上造反成功世襲罔替;同樣,好學生們優秀,是因為他們真的有生來比你們優越的“天賦”,而不是因為他們事實上在更先進的教育資源下完成了習慣的原始積累。於是在這樣的主流輿論氛圍下,很多習慣上的無產階級者,不僅看不到這種正在漸漸凝結的階級固化的真相,還要像種姓制下的首陀羅/達利特一樣,覺得自己果然生來註定低人一等,反而要轉過身來,為這條壓迫自己的鄙視鏈加油叫好了。

這就是我寫下這篇文章的原因之一。

“假如一間鐵屋子,是絕無窗户而萬難破毀的,裏面有許多熟睡的人們,不久都要死了,然而是從昏睡入死滅,並不感到就死的悲哀。現在你大聲嚷起來,驚起了較為清醒的幾個人,使這不幸的少數者來受無可挽救的臨終的苦楚,你倒以為對得起他們麼?”

“然而幾個人既然起來,你不能説決沒有毀壞這鐵屋的希望。"

   是的,我雖然自有我的確信,然而説到希望,卻是不能抹殺的,因為希望是在於將來決不能以我之必無的證明,來折服了他之所謂可有,於是我終於答應他也做文章了。

我知道,我們很多人從小到大對學習的認知,長期來看都是一種“震盪”的路線——

我們小的時候,被流傳的雞湯和學校教育灌輸了努力決定論的觀念,於是天真地以為努力就能一切;

但長大之後,你又會慢慢發現一些努力無能為力,而天賦似乎起作用的現象,心理上便往往要想當然地一轉到底,認為天賦決定一切。

這時的你開始覺得,自己終於醒悟,揭露了"真相',成功地批判了舊觀念的“雞湯”。甚至還有人極端到了認為“努力也是一種天賦”這種荒謬觀點的地步。

我們許多人的觀念,都走過了這兩個階段。

但是,辯證法中的否定之否定規律告訴我們,很多時候這兩個觀念都是錯的,你所謂的醒悟只不過是轉向了另一個極端。真正正確的解釋,應該來得更為曲折和複雜,是對正反兩方揚棄後的合題。(更加詳細的對正反合震盪的論證,在這篇文章的最後部分有提到)

譬如在對天賦和努力的認知過程中:

正題(第一層):不存在決定效率,努力無法彌補的因素(或其存在但不如努力重要),努力就能成功。

反題(第二層):存在決定效率,努力無法彌補的因素(且比努力重要),這種因素就是天賦。

其中反題的可取之處在於,存在努力無法彌補的因素,且確實比努力重要;而正題的可取之處在於,努力確實可以對這種因素產生影響。

所以,最終更符合實際的答案可能是:

合題(第三層):的確存在決定效率的,努力難以彌補的因素,但並非無法改變的天賦,而是改變起來有難度的綜合積累。這種積累是由習慣,方法,環境,資源等複雜因素交叉影響的結果。

例如學習環境——在一個進入衝刺狀態的重點高中的晚自習課的學習效率,當然比離期末考還有大半個學期的本科日常要強得多。在一個好的環境中,許多習慣上的缺陷可以得到補償。這也是環境/出身能帶來的巨大優勢。

而最殘酷的是:我們從小到大的學習,事實上又是一種各種約束因素逐步釋放的過程。在小學時,連坐姿不端正都可能都要挨老師家長的批評,中學階段時便大多隻有上課考試的約束;上了大學,甚至連上不上課都沒有人管你了,許多人只需期末時複習上一兩個星期;讀了研究生博士,有時甚至可見範圍內的deadline都將不復存在,學習要全憑自覺了。這就成為了未能完成原始習慣積累的“無產者”們的悲哀:在前期,他們尚可能依靠升學大考/發憤打雞血的壓力來在短期內代償掉習慣上的差距,甚至一部分人還能借此機會通過真正的天賦暫時實現反超;然而一旦進入到新的環境(例如高考完升入大學),在這種外來壓力被瞬間剝離出去後,他們受到的衝擊又將會遠遠大於擁有好習慣的學生,猶如浪潮褪去,才知誰在裸泳了——曾經答主自己便是如此。

既然説到了這裏,順帶説一件事情。

其實這篇文章裏舉的所有壞習慣的例子,所有習慣糟糕的人設,説的都是答主自己。

我以前接受過專業的智力測驗,也有比較高的得分(當然不專業的智力測驗也做過,結果也一樣)。我也的確有很多高智商帶來的學習體驗——比如一旦專注於某個問題,就會有源源不斷的靈感和極快的思維速度,在狀態最好的時候,我試過發課本的那天一天看完一本理工科教材。

甚至,有時會有類似這樣的事情:班裏的某學霸問我一道想了很久的超前幾個章節的難題,然後我當場預習完那一章,然後把答案做出來給他。和老師討論問題,我也幾乎可以一直用最高效的交流路徑最快地縮小可能性空間,然後很快解決問題。

但是,也只有這樣,我才能更深切的體會到,這一點點小聰明的作用,在深層滲透得無孔不入的種種習慣面前,真的是杯水車薪。

你明明專注起來可以一天看完一本書,但你就是專注不起來,你明明稍微集中一下精力就能摧枯拉朽地理解面前所有難懂的概念,但你在那些枯燥的文字面前,就是集中不了精力——最後落得一個不上不下的成績。

覺得無法理解對不對?我也覺得無法理解。

甚至,我在觀念上還算是非常重視學習的,甚至我在十幾年的時間裏,都在用所有的意志和自己的壞習慣搏鬥。但在最後,也只是勉強進入1%,勉強符合這道題的區間。我也算是一個習慣極差的樣本吧。

最後聲明:我並不是心理學,教育學等相關領域的專業人士,以上內容也僅僅來源於一個普通的大二學生對日常生活現象的觀察和反思,拋磚引玉,只作一個參考。

如果想獲得更專業的見解,可以閲讀相關的書籍或關注相關專業人士。如有不當之處,也還請專業人士指出,誠惶誠恐,不勝感激。

作者簡介:edmond,華南理工大學 (SCUT) · 光電信息科學與工程,一個普(shi)通(bai)的研一學渣,業餘辯手,INTP,守序善良,基本退乎,閉關學習。知乎個人主頁:https://www.zhihu.com/people/mount_cristo。責任編輯:小鯨魚 耐高温澱粉酶

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