厉害！学霸们都是这样学习的

　　发现身边那些学习好、后来发展得也很好的同学，几乎都有一个共性，就是特别善于思考。
　　成绩好不是因为死读书，而是学得很“活”。如果考试题目难度不大，大家成绩也不会有太大差别。但只要有一两道特别难的附加题，或者是竞赛水平的考试，差距立马就能体现出来。同一个班的孩子，每天上同样的课，做同样的作业，为什么考试成绩有高下之分，知识掌握程度有强弱差
　　原因是虽然孩子们接收到的知识是相同的，但怎么筛选，怎么加工，每个人拿到知识后做什么事，产生的价值是不一样的。就像同样的食材，不同的厨师能做出不同品质的菜肴一样，谁能对知识做更优质的加工，将成为决定胜负的关键因素。
　　不少孩子平时只习惯于做“一次性思考”，这其实不算真正的思考，只是接收了老师教授的知识，然后把它一次又一次地套用到作业、测试题目中，并没有停下来对学过的知识进行真正的整理和思考。这在题型没有变化，难度没有加大的考试中是行得通的。但只要遇到难题，遇到那些无法立即明白的问题、任务、现象，需要发挥思考能力去寻找甚至创造答案的情况时，长期缺乏思维训练的孩子就会很吃亏。而那些善于思考的孩子，他们在平时的学习中不仅仅满足于接收老师传授的知识，完成并且做对老师布置的作业，还在听课和练习中养成了不断思考，提出新的问题，积极寻找答案的习惯。知识在他们的思考中已经进行了发酵，经过了自己的解释和理解，成为了他们的一部分，所以无论考试如何变换题型，考法，他们也能运用自如。
　　用两幅图形象的说明一下。有些学生大脑里的知识存储就像下图左，零散而混乱。而有些就像下图右一样，清晰而有条理。思考能力强的孩子善于对知识进行分类整理，分析联想，并和脑海里的旧知识产生关联和类比，自然加深了记忆和理解。和我们在一个收纳整齐的家里找东西会很顺手类似，当需要把这些知识“调用”出来，比如考试或者运用这些知识来解决问题时，同样也非常得心应手。
　　思考，让我们在知识的海洋里更从容
　　现在是一个信息爆炸的时代，不是缺乏知识，而是知识太多。《知识大迁移》中提到，过去的知识总量比较少，人和知识之间是一种占有关系，占得越多能力越强。但是现在不行了，人类的知识总量已经达到任何一个人，用任何一种方式都没办法完全占有的程度，哪怕只是一个门类的知识。
　　作者还打了个很形象的比方：过去水很少，而自己这个桶蛮大，往空桶里装水，当然是装得越多越好。可现在的水多得像大海，即使你装了满满一桶也不起什么作用，所以你必须得学会游泳，能直接往水里跳就好了。
　　我们的学习方式必须要发生变化，比起积累细节的知识点，我们更需要宽广、多维的知识脉络，需要快而准地获取有效信息的能力，而不是被动地把接收到的信息都设法倒进自己的桶里，被信息牵着鼻子走。
　　良好的思考能力能让孩子迅速判断出什么信息是有用的，什么是重点，什么是关键，哪些需要牢记，哪些只需了解，要用的时候在网上搜搜就可以找到。就像爱因斯坦觉得他并不需要记住音速是多少一样。思考，让我们在知识的海洋里更从容。
　　思考，让我们对人工智能还保有些胜算
　　以色列天才历史学家尤瓦尔赫拉利在2017年年初出版了《未来简史：从智人到神人》，这本书长据《纽约时报》畅销书榜，书中谈到“当以大数据、人工智能为代表的科学技术发展的日益成熟，人类将面临着从进化到智人以来最大的一次改变，绝大部分人将沦为‘无价值的群体’，只有少部分人能进化成特质发生改变的‘神人’。”
　　这种说法听上去还有点危言耸听，或者在情感上很难被认可。但下面这点应该是没有太多质疑的。那就是关于人工智能的新闻会越来越多，一个又一个曾经只有人类能够胜任的领域，会接二连三的失手，在和人工智能的较量中败下阵来。
　　在学习知识，以及根据固定知识进行例行工作这方面，人类是没法和人工智能相抗衡的。要避免成为“无价值的群体”，必须得具备强大的思考能力。现有的知识更适用于解释过去和当下，而思考能力能让我们更好的应对不确定的未来。去探索未知，发明创新，做那些从无到有，从0到1的事情。这是我们在面对强大的人工智能时还能保有的一点胜算。
　　不同时代对人才的定义，影响着我们对孩子的培养方向。古时“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”；我们这一代需要大量的工程人才，所以“学好数理化，走遍天下都不怕”；而我们孩子这代，信息爆炸，人工智能蓬勃发展，学会思考，才能不被时代所淘汰。
　　那怎么才能学会思考呢？这么抽象的东西能教、能学吗？
　　思维的传授并不轻松，和语文、数学那些划分清晰、有明确知识点的学科不一样，思维教授很大的难度在于它的定义不够明确，也很难被感知，很难具体地融入日常教学中。所以长久以来，几乎整个教育界都在寻求一种合适的方法，让老师在教学中不仅能给孩子展现问题的解决方法，还能给他们呈现正确的思考过程；同时也让孩子能方便地把自己的思考过程呈现表达出来，让老师能观察并且帮助孩子提高思考能力。
　　这个问题终于在上世纪80年代末得到了很好的解答。