以ANKI为例，谈谈“显性知识”和“隐性知识”如何影响深度学习？| 学习骇客
用技术和心理学改善学习 第139次
“同样是九年义务教育，为什么差距这么大？”——大家常常开玩笑地说道。
但玩笑之余，或许我们都曾试图去寻找过答案而不得解。今天雷欧试图通过ANKI 学习的过程，参考个人长期学习经历，来尝试解答一下这其中的“差距”究竟在哪。希望能为大家的深度学习带来些许启发。
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本文结构
1/ “隐性知识”为什么会被忽略；
2/ 围绕ANKI的“隐性知识”举例一；
3/ 围绕ANKI的“隐性知识”举例二；
4/ 如何有效地学习“隐性知识”。
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“隐性知识”为什么会被忽略？
当我们把研究对象当做一个整体的时候，常常导致思考过程无法深入。
例如，我们常常会疑问“像可口可乐这样尽人皆知的大品牌为什么还要打广告呢？”当把“消费者”这个整体（单一群体）进行拆分之后，再按“潜在消费者”、“轻度消费者”和“重度消费者”对消费者进行分层，就会发现深度思考有了落脚点。广告对于“潜在消费者”而言，起到的是告知和说服的作用；对于“轻度消费者”而言，起到的是提醒的作用；对于“重度消费者”而言，起到的是强化的作用。所以，知名品牌做广告并非没有必要。
同样地，如果我们把“知识”看成是一个独立整体，就会产生前面的疑问“同样是九年义务教育……”。但是如果按教育学的观点将“知识”分为“显性知识”和“隐性知识”，就不难理解其实我们口中常说的“同样是九年义务教育”对应的只是“显性知识”，而在“隐性知识”方面，人与人之间却有很大的差距。
那什么是“显性知识”和“隐性知识”呢？
按提出者迈克尔·波兰尼的说法，“显性知识”指那些能够以书面文字、数学公式和图表加以表述的知识；“隐性知识”指的是我们在实践中所获得的难以用文字符号表述的知识；人类的知识既包括显性知识，也包括隐性知识。
举个大家都容易理解的例子，当我们在家跟着烹饪节目学习做“鱼香肉丝”时，需要用到猪里脊肉、胡萝卜、木耳、辣椒等食材，这些食材清单就是“显性知识”，而厨师说盐少许、糖少许以及配菜下锅、出锅的时机这些就是“隐性知识”。区分好厨师与普通厨师的区别就在于这样的“隐性知识”。
“显性知识”易学，可以通过看书、听课等方式快速获得，但是“隐性知识”难得，可能需要学习和实践持续交替很长时间才能领悟一小部分。现实中，很多人学习却不付诸行动，理论没有实践的支撑就可能会显得空洞；也有的人只有自发的行动却从不寻求通过系统的集中的学习去提升，实践缺少理论的指导就可能会变得盲目；即使是理论结合实践了，然而受限于特定阶段的经验和认识，我们也很难一次就掌握全部要领，因此才需要理论和实践交替进行多次。
回到ANKI上来看，很多人学不好用不好也是因为缺少足够多的“隐性知识”。当然，也有极少数人连基本的“显性知识”都没有掌握充分，这就更难进行深度学习了。
ANKI是一款复习工具，它有编辑、删除、标记、搁置、重置和暂停笔记等功能，这些属于“显性知识”，很容易通过集中学习了解到。但是知道“是什么”和知道“怎么用”之间还有一段差距。
当我们在使用ANKI复习笔记时，如果碰到难点笔记，该用什么功能去解决？如果是因为拖延导致复习时吃力，又该如何处理？这些“如何运用知识去高效地解决实际问题”的知识就是“隐性知识”，这些很难通过“听”一次课、“读”一篇文章就彻底掌握，需要我们在学会了“显性知识”这个前提下，再去踏踏实实地使用一段时间，然后通过自己试验、重新学习或别人指导等方式一点点地螺旋式提升。
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下面以ANKI里的编辑、删除、标记、搁置、重置和暂停笔记等“显性知识”为例，谈一谈什么是对应的“隐性知识”。
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围绕ANKI的“隐性知识”举例一
如果碰到难点笔记，该用ANKI的什么功能处理？
通常情况下，大家遇到难点笔记的处理方式都是“死磕到底”。
恰巧，芭芭拉在《学习之道》里也提到过：勤奋的学生有个很可怜的地方，就是他们只知道通过“专注模式”去解决学习问题，却不认为“发散模式”其实也是很好的问题解决策略。“死磕到底”其实就是一种专注模式，如果不考虑时间成本，本无可厚非，但谁不是有很多任务等着去完成呢？
这时候除了死磕，我们也可以选择“标记”（新版本里的四种颜色的旗帜也是标记），接着正常学习后就放过这张难点笔记，继续学习其他内容。等到半天的集中学习结束以后，我们还有一些其他零碎的空白时间，比如走路的时候、乘电梯的时候、发呆的时候等等，或者中国古人说的“三上”（马上、侧上、榻上），外国说“3B”（Bus、Bath、Bed）。在这些不用白不用的场景下，我们再掏出手机、打开ANKI软件，再通过“筛选记忆库”功能（参考旧文：复习过程中，如何用Anki进行查漏补缺？ ）打开被标记的难点笔记，有意无意地瞄两眼。以雷欧的个人经验和其他同学的反馈来看，很多时候原本需要大块时间死磕才能解决的难题，在这些场景下就瞬间领悟了。对比集中学习所花费的时间，这样的分散学习难道不更高效？
如果复习时的困难是因为笔记组织的方式不恰当导致的，指望通过“死磕到底”也是不理智的。这时候可以使用“标记”（配合Flag可有多种标记可用）功能，像“刻舟求剑”一样先放过，等到复习完再集中回到电脑上找出来并“编辑”，这样花在每个需要标记的笔记上的“边际成本”就是最低的。当然，也可以当时立刻就重新“编辑”。有时候，组织不佳只是表象，要解决根本问题可能还需要回到书本上重新看书。又或者，回头再看书也解决不了理解障碍时，我们还需要利用“搁置”功能主动将笔记推迟，等到前置知识储备得足够了再去尝试解决。
如果笔记并不难，而且初次学习时也过关了，那可能是没有及时复习所导致的困难。这时候如果选择通过“死磕到底”去重新拾起来也没问题，只是如果这样下去，ANKI算法系统给这张笔记设置的复习间隔天数就会过大（超过了自己的记忆存留时间），导致之后每次复习都会出现遗忘，都不得不再次选择要不要死磕。其实，更好的办法是选择“重置”这张笔记的进度，将其设置为新卡片，那么之后的复习间隔就会像当初的新笔记一样从小到大出现，就符合我们的遗忘周期，就不会出现“还没复习就忘了”的恶性循环。
有的时候，眼前的复习困难不需要“克服”，而是要通过“删除”去解决。比如，我们自己在整理笔记时，常常会对重难点的判断有误，当后面发觉时，就应该选择“删除”，而不是“死磕”。那如果不放心或者不确定呢？可以选择“暂停”，这样笔记虽然还在ANKI账号里面，但是并没有丢失，如果之后发现确实有用，再切换“暂停”状态，笔记就可以迅速回到复习队列了。
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围绕ANKI的“隐性知识”举例二
如果因为拖延导致复习时吃力，该如何处理？
因为拖延导致复习被耽搁是很多使用ANKI的同学经常遇到的问题，一贯的处理方式还是“死磕到底”，但是往往撑着撑着就坚持不下去了。
好的学习方式不应该是违背人性靠“死撑”坚持下去的，而是我们在学习的过程中获得了积极反馈，导致我们心甘情愿地想继续，甚至会让我们有一种“习得性勤奋”。
在处理这类问题时，关键细节在于弄清楚我们对笔记的理解程度是否因为拖延而大打折扣了。
如果是单词、短语类的笔记，认知复杂度本来就不高，至于是上个月复习还是这个月复习，理解水平并没有多大变化。这类笔记就可以通过“死磕到底”重新复习完。
如果是复杂难懂的专业课笔记，是通过花了大块时间才弄懂、才记下的笔记，一旦因为拖延而堆积就不适合“亡羊补牢”式地死磕复习了。因为即使能凭毅力逼着自己消灭掉一部分，也会很吃力，更加可能会因为没能完全理解（保持最初的最佳的理解状态）而影响后续关联内容的学习。
如果堆积的笔记不多，或者时间相对充裕，比较好的做法是“删除”笔记，然后重新学习，再一边学、一边记、一边复习。如果时间紧张，客观条件不允许删掉重新记，也可以将被拖延的笔记“重置”进度，然后设置一个每天都能吃得消的复习方案（新学多少，复习多少），再去重新看书和理解，看到哪笔记就复习到哪。这样一来，堆积的笔记也复习完了，我们对所学知识的理解也没有大打折扣。
如果对被耽搁的笔记的理解水平还保持得很高（相比于“机械学习”，通过“意义学习”获得的知识就可以保持得更久），且不影响后续学习，想要抓紧恢复状态，则不需要停下来花大量时间、消耗大量精力去死磕这些堆积的笔记。只需要将它们“暂停”，然后直接开始新的内容的学习和复习，等到整体进度完成了以后，再回头来处理这些笔记。到时候，可以视情况选择复习、删除或重新补做，等等。
当然，处理拖延恶果最好的方式还是预防。比如，当我们很早就知道元宵节这天要陪家人走亲访友，那就应该提前停止往ANKI里添加新的笔记，只需要复习到期的笔记即可。等真的到了没时间复习的那天，ANKI里的所剩任务（新学任务和复习任务）也就不多了，也就不容易造成笔记的拖延了，即使拖延了也可以很容易地重新拾起来。
虽然客观知识是明确的，但是情境是多样的，我们的状况也是不同的，因此在何种情境下、根据何种状态去选择何种策略就变得异常复杂，“隐性知识”由此而来。
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如何有效地学习“隐性知识”
多数知识和技能，想要入门可能很容易，只要肯努力集中学习几次，就可以掌握得差不多了。不过，如果是认知复杂度比较高的学习内容，除了包含“显性知识”外，还会包括大量的“隐性知识”。
“隐性知识”很难通过纯粹的学习全部掌握，它需要在长期的学习和实践的交替中被发掘。然后通过记笔记，我们可以把好不容易获得的“隐性知识”显性化。就像很多领域传统的“秘方”一样，记下来才可以保存和传承，才可以加强和完善。
按阳志平老师给《刻意练习》作的序中所说，除了个人的不懈努力，还有两个方式可以放大努力学习“隐性知识”的效果：一种方式是专业人士的指导，让我们可以不用摸索很久就能及时明白表象背后的深层逻辑；另一种方式是加入到高质量的学习共同体中（如学习骇客的 学员微信群 (#^.^#) ），可以在课本以外全面了解不同的人对同一个问题的看法和做法。
好像无意中把ANKI复习软件说得太复杂了、太难了，其实复杂的不是ANKI 软件，而是它背后的学习科学理论与方法。之前也并非不难，只是很多人忽略了它的复杂性。何况我们也都知道，只能先发现问题，才能解决问题。同时，需要解决的问题越复杂，解决问题之后我们取得的进步也就越巨大。
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