维特罗克生成学习理论是指学习不是被动的接收输入的信息，而是有选择的注意某类信息，然后主动构建信息之间意义的过程。
生成学习的主要流程
- 选择阶段
- 构建意义阶段
- 完成构建阶段
在《八种生成学习策略》这篇论文中，作者介绍了几种策略，接下来分享一下我的实践方式。
选择
学习者受自己长时记忆的经验与知识结构影响，选择自己想要学习的内容
当我在选择学习目标时，我会从以下几个方面进行思考。
PARA
PARA 是一种知识/信息的管理方法，其中一个 A 是指 Area，也就是你收集的信息和知识应该围绕少数几个领域，这样可以帮助你保持专注，并且让知识更容易形成聚集，知识之间更容易相互联结，对于意义构建阶段会比较有帮助。
我作为软件行业的从业者认为做产品就像烹饪一样，应该理解食材和食客等因素，所以我把领域集中在认知科学（了解人）、技术（了解食材）和设计（烹饪方法）这几个方面。
信息正交
信息正交性是信息论中的一个知识，是指在评价某个信息的价值时，不能单独评估，而是要将其周围的其他信息放在一起共同评价。例如饮食讲究荤素搭配，蔬菜虽好但如果今日菜单中已经有许多蔬菜，那么添加一些肉类就更加合适。
在选择自己的目标时，吴军老师在《信息论 40 讲》中介绍了利用信息正交的具体操作方法，在确立自己的目标后：
- 第 1 轮排名，先按照优先级排名列出学习的项目
- 第 2 轮排名，同样按照优先级排名，不过这一次要思考排名对象与第 1 轮排名第 1 的项目结合后的价值，也可以结合自己已有的知识/技能思考其优先级
- 进行第 3 轮排名
我职业生涯的目标是可以打造一款革命性的产品，为了实现这一目标而进行学习。
首先列出了所有我想要学习的项目，发现最重要的是英语，因为很多优秀的知识都是由英文书写的，不管学习什么，提升英文信息的获取能力都是最重要的。
计算机先驱的思考为我提供了非常多的启发，他们描述了计算机令人憧憬且至今仍未实现的未来，如果英文水平可以比较无障碍阅读，我最希望进一步了解他们的思想，所以在第 2 轮排名中将其排在了第一。
在第 3 轮排名中，我在设计、认知科学、编程和创业知识之间纠结了一会，发现自己没有想清楚到底是要以设计师身份加入一个团队打造产品，还是要以创业者身份带领团队。最后选择了加入团队，那样会离我理想的产品更加接近。学习计算机先驱的思想可以帮助我理解产品的大方向，之后最重要的就是如何沿着这条方向将产品打造出来，所以选择了在团队中更加实用的 UI/UX 设计能力。
实践土壤
光有长远的目标还不够，学习项目的选择还要结合当下。「我要学习的知识在当下可以帮助我做的更好吗？」这是我筛选学习内容最重要条件之一，如果缺乏实践土壤会面临几个问题
- 降低动机，做所有事都需要动机，如果学习的内容近期对我没有帮助则动机就会大大降低
- 缺少反馈，学习的内容无法在实践中检验，不知道自己学习的情况从而优化学习节奏/方法
- 知识更容易被遗忘，根据「用进废退」原则，没有实践的知识很容易遗忘导致投入的浪费
在学习英文时，我会找适合我水平的文章进行阅读；在学习计算机先驱的思想后就将其运用在 Scouter 这款产品的构建中。这些都是我为自己打造实践土壤的方式。
其他还包括利用工作强迫而非兴趣选择学习项目、学习和自己有关的知识，其实都是为自己打造了实践土壤，这里就不展开说了。
制定学习趋近型目标
《动机心理学》中认为目标受到 4 种属性的影响
- 学习：提升能力
- 成绩：证明能力
- 趋近：趋近好结果
- 回避：回避坏结果
研究表明，选择学习+趋近型的目标效益最好，例如制定提升英语阅读能力的目标，而不是避免考试不及格。
构建意义
当选择好学习目标后，需要进一步构建学习材料的意义。构建意义可以分为 2 步
- 完成内部理解
- 建立外部链接
完成内部理解
复述而不是复制
能力错觉是一种觉得自己会了，但实际上并没有掌握的现象。面对学习材料，如果只是简单画线、复制原文到笔记中而不做进一步的加工的话，就会出现能力错觉。复述是解决办法之一，通过用自己的语言描述一次所学知识可以提升对知识的理解程度。
认真对待标题
笔记的标题也很重要，标题是对学习材料的概括，能否概括也检验了我们对学习材料的理解程度。另一方面精简的标题也很方面被其他笔记/文章调用。
利用空间思考
一本书、一个主题包含大量知识，为了完成深度理解，可以按照卡片笔记原子化的原则将每个知识点分别写成 1 张卡片，然后将这些卡片放入白板中思考彼此的关系。
将文本信息转换为图示表示的过程能够有效地促进学习者的认知加工，即从文本中选择相关的信息，以图示的形式组织信息的表征，再整合已有的知识来阐述信息的意义和与图示之间的关联。——八种生成学习策略_洛根·费奥雷拉
空间思考对于学习复杂知识非常有效：
学习材料具有高度复杂性或空间延展性，或学习者无法以一己之力完成相关空间联系的内化，又或学习者无法得到现成的合适的外部空间表征。由此可见，空间生成策略对于学习者学习复杂的空间概念， 如 STEM 时会特别有效——八种生成学习策略_洛根·费奥雷拉
建立外部链接
建立外部链接就是将新知识和旧知识放在一起思考。一方面，通过相关知识的联想可以提升知识的提取强度1，所学知识更容易在未来得到应用。另一方面，通过对比不同的知识往往会激发创意。
例如设计领域非常著名的原子设计灵感就来自于化学。就像物质由原子组成分子再组合成有机物，Brad Frost 运用原子的思路组织设计系统，在设计领域得到广泛的应用。心理学领域的精神熵也借用了物理学熵的概念。
联想要义
前面提到了利用白板思考知识之间的关系，在此阶段，我会联想旧知识中相关的概念，同样拖入白板中进行连线、标注。
联想要义是指学习者通过积极联想授课重点，建立彼此联系，从而创建心理表征。（Leopold and Mayer， 2015）
例如了解到「生成式学习」有效之后我开始思考其有效的原因，发现各种学习策略都涉及到对学习材料不同方式的加工，而之前在认知心理学中了解到的加工深度概念提到：对信息加工越深则在长时记忆中停留的程度就越好，正好解释了「生成式学习」的原理。这就完成了一次与外部知识的链接，不但对新知识有了更深入的理解，也对旧知识进行了复习。
学习策略的选择
要想选择合适的学习策略，需要结合学习者已有的知识以及学习材料的特性（Wittrock，1989）
学习材料比较复杂和具有空间延展性时，空间策略会比较有效（Stieff et al.，2014）。反过来，如果是记叙文等平铺结构的材料，使用自己的语言复述会比空间策略更加有效。
当然学习策略可以混合使用，例如可以将复杂的学习材料拆分为几个小知识，然后使用复述来完成内部理解，再利用空间策略梳理各个知识点的关系，进而加入外部知识进行联想。
完成构建
费曼学习
费曼学习是一种以教代学的方法，尝试将自己所学的概念教授给他人。在这个过程中可以完成对学习内容的巩固，若发现无法讲清楚则可以回过头复习一下。
我将这种「教学」分为轻度、重度两种。
之前会在吃饭期间和同事分享所学的知识，不但能达到前面提到的效果，对方的反馈往往也会给我新的启发。后来离职之后，这种轻度的分享转为通过社交媒体发文。重度的「教学」则是通过写文章，在团队内则会通过演讲的方式和大家分享。
学习不一定要学习
经常说劳逸结合所以要多休息、多运动，原本一直以为是学习之外的修整方式，没想到竟然也会直接对学习效果产生影响。
睡眠
很多人应该都体验过睡眠不足时的那种晕眩、头疼的感觉。睡眠状态下大脑可以排出毒素从而避免学习工作时难以集中注意力。
睡眠时会让前额叶（负责处理短时记忆）放松，从而大脑其余部分可以更轻松的进行组块于连接，这对知识的吸收与灵感的迸发都有益处。
运动
充足的活动有助于学习，实验研究了关起来的大白鼠和生活空间较大可以相对自由活动并于其他白鼠进行交流的大白鼠，发现那些有更多空间的白鼠的神经元有更多的增长，神经元的增长有助于学习。如果没有充足的空间，锻炼也可以刺激神经元生成。
尾巴
生成学习流程包括选择学习内容、理解学习内容并与外部知识共同联想进行扩展，最后通过输出来完成知识的构建。其中最核心的是，学习不是被动输入而是主动建构的过程，所以学习应该主动筛选信息源，有目的的学习，而不是被动的接收。
希望大家都能找到学习的乐趣，都能有收获🐣。
参考资料
- 洛根·费奥雷拉,理查德 E.梅耶,陆琦等.八种生成学习策略[J].数字教育,2016,2(03):86-92+2.
- 谭敬德,陈清,张艳丽.维特罗克生成学习理论认识论特征分析及其对教学设计的指导意义[J].电化教育研究,2009,(08):
- 睡眠对学习的帮助
- 充足的活动有助于学习
封面图片来自 Markus Spiske