本质是心智成长，从提高高级认知功能开始，最终以【心理表征+计算】呈现学习能力。
提高高级认知，是个循序渐进的过程。
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当你受到外界的刺激时，会需要进行【感知缓冲】，然后【调取记忆库中的记忆】。
记忆库中有两种记忆，一种是工作记忆，清晰且敏捷，方便快速调取；一种是长时记忆，广而深，但相对稳固。
对于不同记忆的调取和排布，就会形成不同的【行为选择】来应对刺激源。
应对带来的结果进一步验证认知的对错，修正认知（判断+行动），从而提高认知功能。
这是大多数人学习力提升的路径。
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但这一路径有两个小缺点。如果你是爱学习或者喜欢思考的人，可能已经感受到了：
第一点是需要大量的亲身实践，且有可能带来片面的认知，因为应对带来的结果涉及到很多不可控变量。
大概率会发生的情况是，你通过不断试错，不断付出时间、精力、金钱等成本，才正确解锁认知地图上的一小块。
努力的确会有回报，但回报的大小不见得如你所愿。
第二点是用来应对刺激源的行为选择，对内也在强化意识形态。
随着意识形态的不断稳固，行为选择会形成一种惯性，并随着刺激源的减少而难以改变。
如果这个意识形态和行为选择能不断提供正反馈，厚积薄发，也算一桩美事。
如果提供的是负反馈，就会陷进恶性循环中，一遍又一遍地重复行为验证判断，一遍又一遍地在意识上提醒自己：看吧，不可能的、不行就是不行，心态容易崩溃。
从长远来看，正反馈也好，负反馈也罢，大概率可预见的结果就是画地为牢，是不是舒适圈就因人而异了。
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这时可以尝试拓宽路径，为记忆库构建一个副本。副本的关键，在于模型。
知识强调知道，模型强调做到，系统强调做好。很多人的记忆库里存放的是知识，学了很多知道很多，关键时刻却无法精准调取。
模型作为知识的凝结晶体，单个用可应对大部分刺激源，组合用可应对多个刺激源，将其嵌进系统中使用更是事半功倍。
工作记忆可自行搭建自下而上的模型，或者借用行业内比自己高一级的专家模型，通过实践不断适配形成模型。长时记忆则直接使用已有的自上而下的模型。
需要注意的是，一无所知时不要乱套模型，尤其在学习新领域时，有必要先透过表征，学习相关的概念、命题、理论，从而形成世界的要素、关系、结构。
在理解了这些基础知识后，形成的模型才会最大化体现功能性。
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所谓功能性，一方面指的是能稳定选择可提供正反馈的行为，不管应对结果如何，都会对内部的意识形态产生正面影响，更不会轻易挑战自身的能力认同、身份认同，产生不必要的自我怀疑；
另一方面指的是，提高选择应对刺激的行为的准确性，以最少的试错成本验证最多的正确可能性，优化认知（判断+行动），从而提高高级认知功能。
当这个循环不断重复、螺旋上升，判断准确，行动迅速，达到知行合一。
他人看到你挑战未知领域时，心态稳定又积极（心理表征），遇到事情很快找到解决方法（计算），甚至能有理有据地（模型、知识）说清楚（表达），就会感叹你的学习能力好强，其实是你的心智成长了。
学习与成长，从来不是喊口号灌鸡汤，而是持续地创造、判断、行动。
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