什么是顿悟?顿悟通常是指“醍醐灌顶、豁然开朗”,对于一件事或者一个道理因为某个因素或者原因突然领悟。生活中不仅需要顿悟的智慧,学习的乐趣很多时候也在于顿悟。但顿悟的时刻十分稀缺,或者顿悟是否有规律可偱,如果能在生活实践和学习的过程中,经常有顿悟的感觉,那么,一个人的成长就会更迅速更有成效。
原用友大学田俊国校长在认知心理学系列微课上分享主题《知识表征--最强大脑是怎么炼成的》,曾多次提到“顿悟”。他认为,顿悟是“知识的整合与升华”,在探索顿悟之前,我们先依次了解一些基本内容。
第一部分:层级语义网络。
语义网络,是人类联想记忆的一种心理学模型。大脑把外部复杂世界通过感知收集信息,根据层级不同,用网状结构存储起来。如:树叉型(下图)。但后来,人们发现层级存储无法解释“关联”,如“残阳如血”,于是升级至“扩散激活网络”。
第二部分:扩散激活网络
因为一个概念都有许多特征,特征与特征相关,当一个概念受刺激或者被加工,它所在的节点特征就会被激活。比如,“红”我们就会想到“火、樱桃、玫瑰……”
大脑有一个特点:“特别乐于找不同事物之间的关系、喜欢关联,喜欢秩序”。
因此,扩散激活网络模型,是升华了知识关联的模型。由于大脑的实质是神经元链接,每个人经验不同,他们大脑内的知识关防模型就不同。
同时,事物分为关键性特征与非关键性特征,在激活过程中,关键特征激活路径短,权重大,概率大;非关键特征就反之。例如,提到“猫”,人们很快就想到“抓老鼠”,但它的“九条命”,就可能是非关键特征,有人可能就完全不知道还有此说法或特征。
第三,图式与原型。
所谓图式 ,是人脑中已有的知识经验的网络,是打包的信息单元,是存储信息时的加工方式。图式一旦形成,具有相当的稳定性,决定着人做信息选择时相应的内容和倾向偏好。图式一旦被启动,就会像程序一样被严格执行下去。
对于一个事物,会进行分类:它属于什么、它是什么、它能怎么样……等等。这些关键特征与原型越匹配,就越象原型;越不匹配,就越不象。
第四,特征扩散激活与创新。
一个事物通常由“轮廓+典型特征”构成,人们描述一个事物时,往往是一个轮廓加上两三个典型特征。每个人注意到的是事物的不同特征,往往典型特征人人都能观察到,但如果你能想到非关键特征,你就向创新迈出了一大步。如果你只能想到典型特征,你就是活在常规的世界。
你只有经常看到事物的非典型性或隐性特征,才能有新的关联。因为,创新的本质,是“知觉重组现象”,重新审视物体特征,并把非典型性特征关联。
顿悟,往往是把原来不关联的事物,建立了不寻常的第一次联接。这是学习的乐趣,也是创造的乐趣。此时,大脑被激活一片,豁然开朗,是特别愉悦的情绪体验。 例如“残阳如血“,就是通过类比找到了不同事物的同一特征。
顿悟为什么会带来快乐?是因为看到了不同事物的相同之处、就是思考的快感,也是成就感的表现。顿悟会带来三种快乐(田校长独家发现):
1.共鸣之乐。输入你大脑的信息,与你已经有的神经元链接共振。强化了你已有的神经元链接。
2.重组之乐。一个信息改变了你对一个事物的看法、印象,换个角度重新定义。启发你看到了不同的特质、你可能开始注意到隐性以及不明显的特征。原有知识进行了重组。
3.连接之乐。原来你认为A与B,不相关,但忽然感觉找到了关联。
第五部分:理性与感性结合。
讲解知识很容易过于理性,因为知识是人类高级的抽象思维的结果,包括规则,也是抽象逻辑思维加工的结果,因此,人们往往会进入理性思维。
但是,顿悟往往发生在高度放松时。如果你头脑被理性占据,工作记忆区满负荷工作,顿悟就很难发生。头脑风暴最有价值的地方,就是大脑放松,非典型特征容易关联,之后顿悟,之后有愉悦,之后有思考的成就感,才会更放松。
创新都是理性与感性的结合,要尽可能激活大脑的大部分区域。例如有些企业教练,如果太理性,陷于“框架、工具、动作……“就无法感知、理解、读懂被教练者,你如果没有全然感受,对方潜意识很容易会捕捉到你的状态而产生隔阂。
第六部分:知识的整合与升华。
读万卷书,如果不思考,就只是个kindle。因此,不在于读了多少书,听了多少课,在于整合。如果不加整合,你的知识就是线性存储,没有发生化学反应,也没有产生关联。你不产生关联,你所有的知识都是孤岛。顿悟产生有几个要点:
1.个人阅读量或者知识储备量要足够大,你储备的非典型特征足够多,角度也足够多,这样个人思想建构相对容易。
2.回答别人提问,可以很好地将个人散落的知识点进行整合。要尽可能通过讲课、分享、思考、回答问题,把已有知识予以关联。一旦关联,你的知识就是几何增长。
3.不要让自己的大脑,变成别人思想的跑马场。对知识要建立“个人独立的观点、独立的理论、独立的思想”。如果你对知识有你的个人版本,你就往高人方向前进了。
百天写作第74天,今天复习一篇旧文,还是深受启发的。虽然知识和理论深奥,但一旦明白根源,就会融会贯通。
根据田俊国校长微课内容整理,深入了解可关注:
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