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如果你对学习「宏观知识」有困惑...
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知识大体可以分为两种，「陈述类知识」和「程序类知识」。
陈述类知识（Declarative Knowledge）
是关于「是什么」的知识，包括事实、定义、概念、原理等，可以通过语言直接陈述出来。
程序类知识（Procedural Knowledge）
是关于「如何做」的知识，涉及技能、操作步骤及认知策略，通常表现为自动化行为。
我们在提到一门学科时，会下意识给它分个类。
比如说，会计，肯定会涉及很多程序类的知识；中国财政史，大概会被归类到陈述类的知识中。
很多人都会认为，程序类的知识是更有用的——毕竟一旦学到，第一步该做什么、第二步该做什么…立刻就能上手。
而当学习陈述类知识时，你学到的会是一个个概念、一个个命题。
不过，这两种知识都是十分重要的。
对于普通人，特别是「学渣」们来说，想让自己的大脑快速提升，变得灵活活跃，最好的方法就是通过学习陈述类知识，将「概念」和「命题」结成一个个「知识块」，再构建知识间的纽带。
在大学里，着重「程序类知识」的应用学科，与着重「陈述类知识」的基础学科，往往呈现出两种截然不同的路径。
程序性知识，如工程、商科等应用学科，力求达到「天花板」。学习者通过四年时间反复触摸其纹理，参研其结构，梦想着有一天能够突破，更上一层楼。
而数学、物理等基础学科，则专注于构建脚下的「阶梯」，不断提高自己在屋里的高度，并不在意「天花板」在哪。
孤阅开设了讨论美国司法大案的课程。
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平时，在讨论这些案件及其裁决背后的精神、产生的意义时，我们可能会听到有人用一句「两国体系不一样」搪塞过去。
诚然，中美采用的是不同的法系，司法实践有诸多不同。
然而，在任何地方法律的根基都是正义与逻辑。
如果用表层的「体系不一样」，就一笔带过这种根基上的相同，那就是把一门复杂的学科学成了一种单纯呆板的「程序类知识」。
若是如此学习，也难怪学了知识，却无法迁移应用。
学习应用学科时，钻研其背后的原理，往往比尽快掌握表面的程序类知识更重要，因为前者才是融会贯通的根本。除去无法改变的天赋不谈，「学霸」和「学渣」的区别往往就出现在这里。
「学霸」们就算在缺乏引导的情况下，也能自发摸索出自己的学习方法，而学渣则往往缺乏这种内驱力。
好的老师、好的教育体系能够弥补这一差距。但现实是，应试教育之下，老师们的指导反而可能起到反效果。
如果你已经是一个「学霸」，你大概已经不需要通过别人提供的书单来获得知识了。
你只需要通过几个关键词，就能自己发掘一系列关键问题。只要明确了这些问题，你就能够在这些问题的框架下展开深入的研究。
在 AI 时代，你甚至都不必再依赖传统的搜索技巧：AI 已经可以帮助你迅速梳理整个领域的知识，从课程大纲到学术文章。
你只需列出几个大问题，系统就能根据问题提供相关资料，比如名校课程大纲、名师讲座，等等。
如果是讲座，你还能用工具将其转化成文本，并利用人工智能进行关键词提取，迅速筛选出重要信息。
这正是孤阅对同学们的愿景：不仅仅是掌握知识，还能够灵活地利用现有的信息，快速理解和掌握任何领域的复杂内容。
有了这样的思维方式和工具库，无论面对什么问题，你都能立刻展开研究，而不是当伸手党；只需要给出几个关键词，你就能迅速在大脑中构建出一个清晰知识框架。
想掌握这样的思维方式，既需要正确的方法，也需要以十年为单位，不断燃烧迸发的强烈好奇心。
它驱使我们在了解一门的基本框架后，迫不及待地探究下一门的深意；它让我们在解开一个谜题后，又马不停蹄地奔赴下一个未知。
这种持续的好奇心，是推动我们不断突破认知边界的原动力。
拥有这种自我驱动和自主学习能力的「可怕学习者」，就是孤阅追求的教育目标。
这听起来像是在「画大饼」，但是孤阅为实现这个目标而努力，许多同学也已经尝到了这种方法的成果。
保持好奇心并非易事。现在是信息爆炸的时代，我们的注意力极易被分散，热情也容易消退。
如何才能培养并维持这种珍贵的品质？
答案是「输出」。
无论是定期记录学习笔记，还是尝试自己写文章，或是经营自己的自媒体，这些输出行为都能为我们提供持续探索的动力。
当我们从知识的接受者转变为分享者，就算一开始观众寥寥无几，我们的责任感也会油然而生，就像许多人为人父母后突然开始努力提升自我。
这个过程并不容易。既不容易掌握，也不容易教授，但这是值得去做的。
人们常说「授人以鱼不如，授人以渔」。
但是，孤阅的目标不只是「授人以渔」，更希望孤阅的同学们还能养出「自己的鱼」来。
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编辑 | 恺宸
排版｜琳玥
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