結構化思考,以及它在教育產品中的底層運用

隨著互聯網行業的快速發展,信息過剩問題引發了人們對結構化思考的重視,本篇文章通過結構化思考在教育產品中的應用,講述了它在教育中起到的作用。讓我們一起去閱讀下面的文章,來了解結構化思考的重要性。

结构化思考,以及它在教育产品中的底层运用

今天,我們生活在一個知識、信息過剩的時代,不論是網絡上各式各樣的知識付費產品,亦或是各種出版暢銷書,我們被各種時髦的互聯網名詞充斥著。信息的碎片化淋漓盡致地體現在了短視頻、視頻微課以及大量的10萬+閱讀的公眾號文章當中。

這帶來的一個後果就是,我們變得不會思考,我們的思考也變得碎片化,無法深入系統,完整地去理解這個快節奏商業社會里的各種問題和挑戰。

在這樣的一個信息過剩的時代,結構化思考顯得特別的重要。

在講述結構化思考之前,先給一個例子,幫助大家判斷網絡上信息和書籍的質量優劣。

结构化思考,以及它在教育产品中的底层运用
结构化思考,以及它在教育产品中的底层运用结构化思考,以及它在教育产品中的底层运用

上圖是一本關於故事寫作書籍的目錄。從目錄來看我們可以非常清晰地知曉這本書的主題和它的結構。我非常喜歡這樣的書,即使不細翻,單看目錄我也大致能夠判斷這本書的質量不會太差:它有一個自洽的結構體系,能夠給讀者一個較為完整的閱讀體驗。

一、結構化思維

1. 什麼是結構化思維?

結構化思維(Structured Thinking)是指一個人在面對工作任務或者難題時能從多個側面進行思考,深刻分析導致問題出現的原因,系統制定行動方案,並採取恰當的手段使工作得以 高效率 開展,取得高績效。當你這樣做事的時候,你就擁有了結構化思維,這將對你的職場晉升起到巨大的幫助作用。思維決定發展,思維層面不同導致結果不同。

Google的定義:

Structural thinkingis a type of systemsthinkingthat gets to the heart of the matter as to how things actually work. It contrasts with the relationalthinkingassociated with techniques such as regression.Structural thinking’s

focus is on causalstructuresthat produce observed behavior.

這兩個定義都提到“系統”這個詞與碎片化相對應。結構化思考意味著我們應該具有系統性的多元思維,這裡的多元可能涉及到時間、空間、邏輯關係。當我們在接受碎片信息的時候,我們應該穿越信息的表面,去探尋信息背後的思維模型。所謂的思維模型也是建立在結構化的思維上面的。

2. 一個東西的結構不一樣,結果會有多不一樣?

舉個例子,下圖分別為鑽石和石墨:

结构化思考,以及它在教育产品中的底层运用

鑽石原子間是立體的正四面體結構

结构化思考,以及它在教育产品中的底层运用

石墨原子間構成正六邊形是平面結構,呈片狀。

鑽石和石墨的元素都是由碳元素組成,然而,因為它們的組成結構差異,造成了其巨大的整體形態和價值差別。用類比的思維一想,產品的創新,商業模式的創新,也是如此(類比思維就是結構化思維的一種)。許多成功的產品,商業模式,都並不是真正發明了一個新的東西,而是在原有的產品和商業模式上面做了結構的改變。

比如:

  • 結構翻轉:敏捷軟件開發法 (先寫代碼再收集需求)
  • 上下顛倒:傳統的Top Down KPI管理變成了今天的Bottom Up 的OKR管理
  • 反襯:避開一個炙手可熱的市場,選擇少人關注的市場;賣出大家都在買進的東西
  • 削減組建數量,做減法:傳統的互聯網門戶網是做加法,網站信息陳列鋪天蓋地,而Google只有一個搜索框;IPhone只有一個按鍵。

其他很明顯的結構性變化,比如抖音這類型的UGC產品,內容生產者,使用者,消費者之間的關係與傳統媒體生態相比發生了巨大變化。

二、結構化思維在教育產品中的運用

在討論教育產品的時候,我們通常要將產品進行分類。而目前這個分類通常都是按照市場的視角來分類的,而不是從學習者的學習視角來分類的。

比如,常見的幾大類:

  • K12
  • 語言培訓
  • STEAM課程
  • 考研培訓
  • 公務員考試培訓
  • 藝術輔導

這些市場視角的分類對一個教育產品設計者而言毫無意義。

另一個常見分類是把教育產品模塊分為:

  • 課前
  • 課中
  • 課後

課前的產品與教師的教研、備課相關;課中的產品就是教學直播,學習內容產品;課後也是輔導相關產品。這個分類同樣比較粗獷,無法深入學習者的核心需求。

如果我們從學習者的視角去看,一個人對知識的學習,可以分為信息輸入+信息處理+信息輸出,這三個環節貫穿了一個學習者的學習整個流程,不論是K12還是考研還是其他任何細分領域的教育產品,學習者都必須經歷這個學習過程。

我們會發現,我們今天絕大多數產品給學習者提供的都是信息輸入側的產品和服務,不論是各種直播/視頻類型的課程,還是各種碎片化的知識付費課程,大多數公司只是把這些知識信息“灌輸”給了學習者,當然這個“灌輸”的過程質量的好壞,取決於這個講師和內容的質量高低,但不論如何,這些教育產品都沒有教學習者如何進行信息處理,也就是如何將輸入的信息進行“內化”,學術一點的詞語叫做“習得”。

OK,學習者獲得了這些知識信息,他們怎麼樣進行知識習得,如何整合、內化成自己真正的東西,這一部分所有的教育產品都不及格 (包括現在很火的所謂AI教育,它提供的價值在於給學習者提供一個最佳學習路徑,就是告訴學習者你在什麼時間階段應該去輸入什麼知識信息。

然而,怎麼在大腦裡處理這些知識信息,AI是管不了的,基於這一點,可以判斷“AI教育”對學習者的學習價值非常有限);

第二個,信息輸出,如何幫助學習者進行有效的輸出。常見的就是各種類型的作業產出。然而, 在沒有結構化的支撐的情況下的作業是低效的。

所以,根據上述流程,現在教育產品應該努力想想應該如何在信息處理+信息輸出上下功夫。而因為信息輸出的難度是建立在信息處理之上的(根據哈佛大學某學習理論,學習分為被動學習和主動學習

被動學習包括聽講、閱讀、視聽、演示;主動學習包括討論、實踐、教授他人。

主動學習可以理解為“信息輸出”,而“信息輸出”讓學習者對學習內容的周留存率可以平均達到75%以上,相比於被動學習只有30%),且信息輸出的同時,學習者肯定也在進行信息處理,所以有可能可以把信息處理和信息輸出兩個環節做成高度結合的產品形態。

如何突出教學產品的在信息處理方面的價值呢?

一個底層的原理是,我們在教授學習者任何知識的時候,本質上應該是在教授和這個領域知識相關的思維方式,也就教會學習者如何學習,而不是知識本身。如果是數學教學就應該教會學習者如何學習數學,如果是語言教學就應該教會學習者如何學習語言,如果是編程教學就應該教會學習者關於編程語言的邏輯。

一個高質量的教育產品應該體現這一點。

“數學本來應該是發現和探索的過程,我們卻用規則和規定取代了。

我們從來沒有聽學生說過“我想要看看如果給一個數字負的指數,那會有意義嗎?如果我發現如果選擇以這樣的方式來表示倒數,會得到非常有趣的規律模式。”

取而代之的是,老師和教科書直接給出“負指數規則”這樣的既成事實,絲毫不提這個選擇背後的美學,甚至沒有告訴學生,這其實只是一個選擇。

本來應該是很有意義的題目,可以引導出各種想法,沒有界限的討論與論辯,感受到數學中的主題統一與和諧,可是我們卻代之以無趣和重複的習題,特定題型的解題技巧,各個主體之間彼此不關聯,甚至脫離了數學的概念的完整性。以至於最後學生和老師都無法清楚理解,這類事情最初是如何或是為何發生。”

——《一個數學家的嘆息》

《一個數學家的嘆息》作者保羅提出的數學教學當中存在的問題,就是我所講的信息處理

這一環節做的遠遠不夠,學生在數學學習中沒有學到關於數學的底層思維模型。

要將信息處理在教學領域中產品化,需要找到有效的用戶使用場景。一個最常見的場景就是問問題。

今天其實教育領域也有很多知識問答,答疑產品,比如歐洲的Brainly;國內的作業幫。

但這些教育領域的問答產品本質上是和知乎,Quora一類的—-它們屬於信息問答平臺,並非教育知識問答平臺。

這些平臺上的回答者並沒有給提問者提出對知識探究的路徑,形成系統的思維模型,而是直接針對提問者提出的問題給出解題思路和答案,所以這類平臺在教育這個領域做不深,無法產生巨大價值。那麼信息處理應該怎麼去做?

依然是從“提問”開始,世界上的大多數問題,只要連續問5個why,就能無限接近答案,隨著問題越來越接近本質。大多數人並不會提問,不會提出好的問題。

愛因斯坦說過,提出了一個好的問題,就成功了一半。

因為一個好的問題能夠幫助你改善你的思考的方向 (也許你原本提出的問題就是一個錯誤的方向)。

學習者用戶提出了一個又一個的問題,並不斷地將其問題與我們提供的思維模型(是的,初期我們只需要提出一些學習科學(Learning Science)的底層原理,以及針對目標學科的某些思維模型,我會在以後的文章寫一些學習科學的思維模型)進行比對並思考,我們需要用戶自己進行思維模型層面的思考!然後自己寫出他們的思考過程,而不是直接告訴他們解題思路或是答案。

另一個常見的場景是寫讀書筆記。大多數人在讀書的時候可能頭腦裡會時不時會冒出來各種奇奇怪怪的零碎想法,這些想法可以稱為”靈感“。而靈感本身是沒有價值的,如果不把靈感連成線和麵的話。

那麼同樣,讀者需要一個產品將他們的碎片靈感通過思維模型整理成系統化的知識體系。有做讀書筆記習慣的讀者通常使用的是印象筆記或者其他的效率工具,而這類工具並無法提供關於信息處理層面的結構化思維支持。

學習者在進行信息處理的同時,或進行信息處理以後,很自然地將要進行信息輸出。輸出成果實際上就是我們說的 ”知識圖譜“。知識圖譜是可伸縮拓展的知識關聯及層次結構,橫向有關聯,縱向有從知識,問題到思維模型的深度(僅僅展現出學科知識點的表面聯繫在我看來依然是沒有太大價值的)。

總而言之,以結構化思維為底層原理設計的教育產品能夠另闢蹊徑,和當今所有的碎片化學習產品區別開來,提供一個完整的,科學的學習體驗,帶來真正的學習價值。

題圖來自 Unsplash,基於CC0協議


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