最近在學習心理學相關(guān)知識，我發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)閱讀存在明顯局限：對于新領域的知識，難以形成一個整體概念；單向輸入的信息留存率低，復雜概念難以形成長期記憶。
為了解決這些問題，我嘗試與豆包進行語音對話學習，然后，我立馬愛上了這種學習方式。
我發(fā)現(xiàn)這種對話式學習，主要吸引我的是這三個方面：
即時反饋機制：消除傳統(tǒng)學習中的“提問恐懼”，要向別人請教問題，總會承擔一定心理負擔，但對AI不會；
零壓力環(huán)境：允許反復追問基礎概念，AI不會有“你怎么這么蠢”“剛才不是說過了嗎”這種情緒化表達；
思維顯性化：語言表達促進知識結(jié)構(gòu)化，在表達的時候，思維的激活程度更高。
從認知心理學角度來看，對話在這兩個方面重構(gòu)了知識網(wǎng)絡：
雙通道編碼：雙通道編碼理論證實，語音+文字的雙重輸入能激活不同腦區(qū)，對記憶進行雙重強化；
持續(xù)追問：通過持續(xù)的追問推動思維深化，讓知識間的關(guān)聯(lián)加強。
下面分享我通過AI對話式學習方法，來學習心理學知識的經(jīng)歷，介紹在知識獲取的不同階段，AI對話式學習的不同側(cè)重點。
階段一：新領域新知識（0→1知識構(gòu)建）
核心公式：全局掃描→模塊拆解→深度對話+專業(yè)書籍輔助
最初接觸心理學時，我看的書是《心理學與生活》，這本書屬于心理學基礎入門書籍，能夠大致了解心理學的基礎；
所以用AI對話式學習時，我就用這本書為基礎，進行以下步驟的實踐：
第一步：讓AI生成這本書的三級目錄結(jié)構(gòu)的思維導圖
第二步：從結(jié)構(gòu)圖里找到自己感興趣的模塊，閱讀書本原文
注意：這里要限定基于這本書的內(nèi)容來討論，避免AI幻覺；每個階段用“請總結(jié)當前共識點”固化認知。
階段二：舊領域新知識（知識網(wǎng)絡升級）
核心公式：新知錨定→關(guān)聯(lián)激活→體系重構(gòu)
通過第一個階段，我對心理學的基礎內(nèi)容已經(jīng)有一些了解，然后在看書過程中遇到了一個新概念“認知圖式”，對這個概念似懂非懂，然后就打開了豆包。
第一步：直接與豆包語音，讓其解釋這個概念，并將概念歸類；
第二步：將此知識點與已有的知識點建立關(guān)聯(lián)，或者與現(xiàn)實生活建立關(guān)聯(lián)，比如，“認知圖式與榮格提出的原型的概念有什么區(qū)別”或“認知圖式在生活中有什么作用”
注意：這個階段的重點是，在理解新知識的基礎上，與舊知識經(jīng)驗建立聯(lián)結(jié)
階段三：舊領域舊知識（對話式費曼學習法鞏固知識）
核心公式：輸出檢測→漏洞定位→修正強化→簡化重構(gòu)
已學習的知識如果沒有經(jīng)過深度加工，隨著時間的流逝就會逐漸遺忘，所以要對已掌握的舊知識進行鞏固；
鞏固的一個很好用的方法就是“費曼學習法”，說白了就是用輸出來幫助理解和鞏固知識。
但“費曼學習法”需要一個聽眾，那么，AI就是一個完美聽眾啊！
AI作為理想聽眾的三大優(yōu)勢：
可要求模擬不同背景聽眾（小白/專家）
支持無限次追問薄弱點
自動生成記憶強化方案（如口訣/圖表）
我用以下三步讓AI當一個合格的聽眾：
第一步：讓AI作為聽眾，聽你講解相關(guān)的概念；可用以下類似提示詞：
作為一個完全不懂心理學的小白，聽我講解”操作性條件反射”，并根據(jù)我講解的內(nèi)容提出擴展性的問題；
我現(xiàn)在要總結(jié)“記憶的類型”，從專業(yè)角度評價我的總結(jié)，并提出3個關(guān)鍵問題；
第二步：根據(jù)AI給出的反饋，進行薄弱點強化；比如，“這個概念不太好記，幫我想一些幫助記憶的辦法”
第三步：多重對話不斷深化之后，掌握當前知識。
這種對話式學習過程，融合了三大學習原理：
建構(gòu)主義：知識在對話中主動重構(gòu)
社會文化理論：AI充當‘更懂對話者’提供認知支架
生成效應：語言輸出強化神經(jīng)聯(lián)結(jié)
在這種過程里，AI扮演的不是一個答案提供者的角色，而是作為思考的催化劑，讓我們在對話場景中建構(gòu)自己的知識體系。
從產(chǎn)品經(jīng)理角度，這種AI對話式學習以后還可以往這些方向進化：
多模態(tài)交互升級：圖解、視頻、腦圖等綜合呈現(xiàn)，對于理解復雜內(nèi)容更有幫助；
自適應學習：根據(jù)學習者當前的狀態(tài)、喚醒程度等，來做不同的對話和反饋；
深度個性化：根據(jù)學習者歷史的交互內(nèi)容及掌握情況，針對性地引導知識的建構(gòu)。
AI讓學習變得更加高效，但我們?nèi)砸３种鲃有院吞剿饔?，在AI的輔助下變成一個全能個體。
題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議
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