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基于问题的跨学科思维模式

基于问题的跨学科思维模式

作者: 鸿蒙2019 | 来源:发表于2017-07-27 13:42 被阅读0次

    跨学科学习,不仅仅是为了解决复杂问题,更是为了拓展认知边界,创造更多可能。如果将知识定义为水,学科定义为格子,学科知识就是冰块,你需要做的就是用热水来融化冰块,使之一体。

    巴甫洛夫将生理学与心理学集合,拓展消化系统的研究,获得诺贝尔医学奖;卡尼曼将心理学与经济学结合,拓展了展望理论,获得诺贝尔经济学奖。

    1、什么是跨学科思维?

    查理芒格的解读:我非常热衷于收集错误判断的例子,所以我完全无视不同行业、不同学科之间的界线。毕竟,既然其他行业有许多重大的、容易发现的愚蠢事例,我为什么还要在自己的领地上搜寻某些无足轻重的、难以发现的新蠢事呢?除此之外,我已经明白,现实世界的问题不会恰好落在某个学科的界线之内。它们跨越了界线。

    远古时代,人类需要习得大量知识才能生存,但人类理性有限,为降低学习成本,就得分门别类,例如狩猎、养殖、建筑等。后来日渐发展,人类知识越来越多,原有分类再不能满足需求,就形成了我们现在的学科。

    现代社会分工机制已相对完善,人类发现其实不需要掌握那么多知识也能在社会生存,只学好一个学科足矣,所以大学设立分科,试图让学生掌握一门在社会生存发展的技能,例如会计、维修、烹饪……你学好了进入企业、工厂、餐馆工作就行。但现实情况是,单学科学习局限太大,无法再满足时代需求,跨学科学习是未来创造者的必修课。

    如果再站高一点看的话,跨学科学习在远古不存在,为了生存什么都学,本来学习知识就是为解决问题,跨学科学习只是一种手段,为打破知识隔阂的一种呼吁和口号,从认知上,我还是建议在无视跨学科这个词,在内心去除跨学科与学科的藩篱,知识无边界,学习不分学科。

    我对跨学科思维的定义:基于明确的问题,迁移不同学科的重点知识,寻找最优解的过程。

    2、为什么要跨学科?

    正如查理芒格所说现实世界饿问题不会恰好落在漯河学科的界限之内。单学科学习,你就很大可能像芒格所说的那样:所学的知识会限制你的思维和行为,对于一个只有一把锤子的人来说,任何问题看起来都很像钉子。

    分学科的初衷本来就是降低学习成本,让人更容易学习更多知识,学科有边界,知识无边界。既然历史上已经有那么多聪明人花了那么多时间将世界上的知识体系搭建得那么精致,现今社会网络如此便捷、知识唾手可得,为何不去学习呢?

    3、如何培养跨学科思维模式?

    跨学科研究与一般科学研究的最大区别是前者面临如何整合多学科资源的问题 , 而这也是跨学科研究的最大优势所在。 

    (1)首 先 是 问题 表 征 ———如何把问题讲明白

    如 何 从 不 同 学 科 背 景 中 重 新 表 征 所 研 究 的问 题 对 跨 学 科 研 究 的 成 效 至 关 重 要 。只 有 做 出 新 的表 征 并 把 不 同 的 表 征 联 系 起 来 才 能 既 充 分 发 挥 不 同学 科 的 各 自 优 势 , 又 能 体 现 多 学 科 统 合 优 势 。

    表征(representation)是认知心理学的术语,意思是将概念用不同的学科知识的弹性迁移,在多种相似情境制造共性,抽取出概念的核心。小问题用具象表征即可解决,大问题就需要运用高级的抽象表征解决。

    例如你小时候学「 1+1=2 」你可以用手指表征,两个手指摆在一起,再合起来数,就能轻易解决问题,但这种表征只是适合辅助理解问题,一旦要上升到「 242+349=? 」这种难度,你就再不能借助具体情境的表征,需要利用抽象表征。

    所以,人类将各种大问题表征为更有助于人脑记忆与思考,更能批量解决问题的形式,例如数学等式、符号标记、摘要排列、示意图等。抽象的层级越高,可解决的问题就越多。

    掌握大问题表征技能,关键在于掌握足够多的抽象模型,利用不同学科知识重新表征所问题,生成问题表征信息,并把不同的表征联系起来,改变问题的表述方式,突破学习最难的关卡就,从而解决问题,西蒙一生围绕大问题不停在政治、数学、心理、计算机等领域来回探索,一生共拿了 9 个博士学位,就像学会了凌波微步,在学科森林肆意穿梭,毫无压力。大问题表征就像一条线,跨学科就像一颗颗珠子,把珠子串成项链,问题往往就解决了。

    西蒙是如何表征大问题的呢?

    西蒙的大问题表征经历了这样一个过程:组织决策——人的决策——人类问题解决。

    西蒙的大问题原来是「组织决策」,后来发现,「组织决策」往往是「人的决策」,而人的决策问题是关于人类行为的中心问题,任何单一学科都无法独立承担这一重大的基础性问题研究,于是,西蒙尝试用其他科学知识解答

    在尝试过经济学与管理学后,西蒙转向心理学,用人类认知与计算能力有限提出满意理论,后来又发现已有的心理学也无法深入解释人类决策机制,萌生用计算机科学去模拟人的思维过程,此后西蒙研究的大问题表征为「人类问题解决」。

    如此可以发现西蒙问题表征的过程:先用不同学科知识表征大问题,在学科内遇到瓶颈时,不但不会囿于学科知识而停顿,而是继续走出圈子,用更广阔的思路解决大问题。

    由此可见,问题表征既拉开大问题的广度,也能扩展大问题的深度。不同表征下研究的侧重点有所不同,可形成了大问题研究的多个层面,不同层面的研究相互支持,从而形成对这一大问题更全面的理解。

    (2) 其 次是 方 法 移 植

    如 何 在 不 同 学 科 间 互 相 借 鉴 、 移 植 研 究方 法 是 影 响 跨 学 科 研 究 成 效 的 另 一 重 要 方 面 。 不 受 任 何 学 科 传 统 方 法的 束 缚 , 大 胆 借 用 、 移 植 其 他 学 科 的 方 法 , 有 助 于 取 得 创 造 性 研 究 成 果。

    大问题之所以成为大问题,核心在于问题的解决难度,你需要不断迁移其他学科的研究方法来敲碎它。

    在迁移其他学科方法之前,你必须至少掌握一个学科的基础知识,熟悉该学科的基本研究方法,才有迁移学习的资本与方法。你要明白,你面临的是别处学科的壁垒,如果锤子不够硬,裂缝也敲不开。

    一般情形下,一个学科往往具有自己的传统方法,但久而久之传统方法会成为该学科研究拓展的桎梏,研究者有路径依赖,往往难以创新。这时,你就要不受任何学科传统方法的束缚,大胆借用、移植其他学科的方法。

    学习多学科的好处就是不同学科解决问题有不同的思路,如果能综合运用,往往能打开单个学科的困境,就像你要做一把椅子,你仅有锤子还不够,你还需要锯子、钉子、刀子……

    西蒙用这个方法,成功在管理学和心理学中闯出了一条新路子。

    西蒙为解答大问题「组织的决策」学习管理学,发现传统管理学概念混乱,不符合科学法则,于是决定开辟新途径,找出新的研究方法

    他借助社会科学的操作主义方法,对管理学中各种概念,如目的、过程等做出操作化定义,让其符合经验观察结果或状况,为其创立以决策为核心《管理行为》组织管理理论奠定基础。

    再如西蒙在为解答大问题「人类的决策」学习心理学,发现传统心理学的两个流派:行为主义心理学和格式塔心理学均存在问题,行为主义心理学认为思想、意志和意识不可观察,格式塔心理学认为感觉、思维和知识理应是心理学关注的核心,两个学科相互打架,非 A 即 B ,面对这一困境,西蒙决定采用新方法——借助数字计算机来解决人的思维与认知活动。

    他认为计算机对符号的记录、储存、复制、转移、删除等基本操作与人的中枢神经系统相似,可以像研究动物那样研究计算机,便依照人类在解题、下棋等典型智力活动中的方法,编写了各种程序,用计算机来模拟人类思维与认知,观测计算机在不同模式刺激下的表现来研究人类的决策,最终,西蒙实现了对思维的经验研究,构建出关于人类思维和认知的经验科学。

    (3)再次是重新定义概念———知识转换

    天下并没有什么新知识,所谓新知识,都是从旧知识的流动,像活水流经一个个池子,形成了一个个学科。重新定义概念是将自己知识池子的水活动起来。

    进入新领域,首先面临着如何处理概念的旧定义,而概念的知识往往与特定的学科知识传统紧密相关,对概念重新定义有助于摆脱这一学科知识传统的束缚,带来更多创造性的成就。

    如何重新定义概念?

    很简单,把原有学科中关于此概念的知识内容转换成多个学科中的知识内容。

    例如西蒙重新定义情感。情感在心理学文献中被定义成与人类思维理性相对立的概念,或者说情感是非理性的。但西蒙认为情感与理性并非对立。

    「情感是动机的主要来源,它让我们把注意力集中在特定目标上,而且情感会有助于对其激起的目标进行积极的相关思考。」因此,西蒙把情感定义为「中断系统为响应突发强烈刺激而启动后产生的行为」,这样,情感就可以成为计算机认知模型能够处理的对象,实现了由心理学到计算机科学关于情感概念知识的转换。

    概念的转化,不仅让旧概念更清晰明白,而且可让新概念应用到新学科,获得更多启发,从而解决问题。

    研 究 新 问 题 之 前 对 重 要 概 念 的 重 新 定 义 , 研 究问 题 过 程 中 开 展 与 他 人 的 合 作 , 研 究 取 得 成 果 后 参与 有 关 的 学 术 争 论 , 也 就 是 说 西 蒙 分 别 从 研 究 的 不同 阶 段 完 成 了 知 识 转 换 工 作 。 这 对 我 们 理 解 知 识 转换 在 跨 学 科 研 究 中 的 作 用 是 一 个 重 要 启 示 。

    4、跨学科思维的应用(待实践补充)

    数学建模的过程就是把生活中遇到的问题用数学的语言描述出来,来求解的过程。

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