如何用AI高效学习

哲人的世界里,是没有“答案”这种东西的;但在愚人的世界里,他们连“问题”都没有。

最近业余学习经济，尝试了一下用AI辅助学习，效率居然比以前高了好几倍。而且这种学习方式可以复制也可以扩展到其他领域学习中，于是总结下来和盒友分享。

省流：带着问题问AI。

但是带着什么目的去问AI，怎么问AI，怎么把问AI融入到我们的学习方法论中，就是这篇文章要讲的内容了。

内容比较长，但是真是倾囊相授，希望大家多多点赞收藏充电~

学习困境

我把学习中的困难分为两类：

理解性困难
熟练性困难

理解性困难，就是在接触新的知识、新的概念时，脑子反应不过来，出现无法理解的情况。即使这时候死记硬背下来，往往也无法将其融入到已有的知识体系。

熟练性困难，就是某一项技能需要大量的练习才能积累经验，一般要靠刷题、反复练习才行。

举个例子，我们或多或少都有课堂上跟不上，这就是理解性困难；写代码一直出错，这就是熟练性困难。

我认为解决理解性困难是更重要的。它才是阻挡了大多数人深入某一领域的关键困难。

为什么这么说？因为我发现很多人学习之后是很难把学过的东西串起来的，单拿出来A他知道，单拿出来B也知道，这些都写在课本上。但是A和B是什么关系，A和B有什么不同，A和B能不能推出C，一问一个懵。

没法形成对知识的全面理解，只能去死记硬背书上罗列的无数概念，有时候连顺序都能搞混。在这种情况下，其实不算真正的学会，只是把知识记下来了，即使是反复刷题，提高熟练度，效率也低的可怕。更别提有的知识你一个跟不上，后面步步跟不上。

这其实跟我们大学前的教育有关，我称之为“系统式填鸭”。我们的课本往往都是按课甩出来一大堆概念，至于这个概念是怎么得出的，和其他概念如何联系的，在实际中是如何运用的，概念有什么意义，这些纯看老师有没有兴趣教了，很多时候其实连老师都是经不起追问的。大部分时候是你记下来完事，能悟到多少看个人，你会做题就行。

而到了大学、工作后，我们想要学习更深入的知识往往要靠自学，甚至在学习前沿知识时我们甚至找不到书去系统学习。这个问题就更严重了，很多时候一个基础概念书上当常识了，我们要翻找无数资料去查到底什么意思。而且，我们自学接触到的很多知识往往是碎片的、孤立的，这就更加大了自学的难度。

如何用AI打破理解困境

我们会被理解性困难困住，我认为根本原因在于：没人请教。

可能面对新概念，大家都会有过“为什么会这样”、“为什么要这样”、“这一步怎么得出的”之类的疑惑，甚至很多时候连成型的问题也一时想不出来，只是直觉觉得不太对劲，很模糊。

其实面对新概念，保持一直追问下去的好奇和探究，才是天性。孩子的好奇心会顺着 “为什么” 不断向下挖掘，但是随着成长慢慢的很多人问问题的能力在退化。

举个例子：刚入职的小林要做一份产品汇报 PPT，不知道怎么把数据可视化做得清晰，想请教同组的前辈张姐：

顾虑先行：她怕张姐觉得 “连 PPT 都做不好”，质疑自己的能力（这是 “隐性成本”—— 担心影响职场印象）；又不确定张姐是否愿意帮忙，毕竟张姐每天都很忙，贸然请教可能 “讨嫌”。她纠结了 1 小时，才在午休时小声开口。
请教过程：她没组织好语言，只说 “张姐，你看我这 PPT 的数据部分，是不是有点乱呀？”，张姐扫了一眼，说 “你用柱状图代替表格吧，再把重点数据标红”，没解释 “为什么用柱状图”“标红的逻辑是什么”。
放弃追问：小林其实想问 “不同类型的数据该用哪种图表更合适”，但听到张姐的建议后，觉得 “张姐只是给了表面方法，可能不想花时间教细节”，而且自己也没提前理清 “具体要问哪些点”，再追问怕说不清楚。她也没再找张姐追问，只能自己在网上搜零散的教程试错。

为什么会这样？因为沟通也要成本，更在于很少有人去揣摩我们不成型的问题到底是在问什么。

尝试用 AI 提问，发现 “零沟通成本” 和 “被揣摩的安全感”

而AI不一样，没人会觉得AI有沟通成本。

初步使用AI，我觉得AI是个更智能的搜索引擎；但是更进一步使用，我发现AI更是个好老师、甚至是论道对象。

即使面对不成熟的问题，AI也能揣摩你的意图、判断你的问题，并且永远不会拒绝你的追问。

在上面的例子里，AI猜出了我在学习，并根据我之前的对话了解了我的知识水平；面对我说的“不太了解”这种模糊描述，它猜到了我的问题其实是想理解更深层次的概念，而不是只是解释公式，后面它给我的答案也基于理解。

还有一点，AI只会夸你的问题，当我的提问被AI夸“您的问题理解深刻、直指核心”，有一种被老师夸的爽感。

用AI学习的“道”与“术”

那么有了一个没有沟通成本的“论道者”，我们如何提高自己的学习效率？

“道”：形成AI学习方法论

不要把AI当搜索引擎和拍照搜题
很多人诟病AI的一点就在于其幻觉，说AI一本正经胡说八道。但是对于学习新知识这个场景，我们其实学的相对基础，AI的幻觉不强。
另一方面，不要用AI去获取答案，而是去问AI“为什么”。AI学习最重要的就是，你不止想要答案，你需要了解过程，你想要知道的更全面，更具体，而不是一句冷冰冰的“答案就是这样”。
把AI当规划师
对于自学来说，我们很可能苦于面对一块大饼不知从何下手的局面。面对一门新的学科、技能，很可能我们的知识来源于知乎上的一篇回答、老同事嘴里的简短教学、网上不知道哪篇不知更新没更新完的博客。
因此，规划学习方案非常重要，可以让AI推荐教材，找到最符合你需求的书籍；也可以让AI画出一个学习路径图，像是点技能点一样逐步勾勒主线。

把AI当老师和论道者
在学习中，遇到看不懂的、理解不深刻的，用AI去细化这个抽象概念，让 AI 用生活化案例、通俗语言拆解，让AI当一个好老师。
进一步，一个概念如果特别重要、或者你特别感兴趣，还可以与AI交流，进一步深化理解、辅助深度思考：针对知识点提出开放性问题（如：碳中和政策对传统制造业的影响有哪些深层逻辑？），让 AI 提供多视角分析，并且如果对于AI的哪一个观点你有疑问或者不同意，还可以进一步探讨。
用AI检验和巩固成果
学习不能只是学，还需要实际应用去巩固。没有什么比实际场景下的练习题更有巩固效果的，我们可以让 AI 围绕已学内容提出复盘问题，检验知识掌握度。
进一步，可以让AI将所学知识连起来，询问当前主题与之前已经学过的概念有什么关系，是怎么样的关系，逐步形成自己的知识体系，才能举一反三。
更进一步，可以基于已学内容，让 AI 推荐延伸主题（如 “学完‘诗经’后，推荐相关的先秦散文及赏析角度”）增加知识广度。

“术”：提问AI的技巧和实操方法

尽量让AI清楚你的需求
可以尽量具体地描述你的问题。即使你只是对这个概念有模糊不清的疑惑，你也可以明确一下自己的需求。如 “我是经济学业余爱好者，正在了解XXX概念，我的理解很模糊请帮我详细解答”。
提问问题时，尽量缩小范围，不然提问范围太大，AI的回复很可能也比较笼统和复杂。例如“如何写好议论文”→ 先问 “议论文的论点怎么提炼？”
同时，可以限定AI的“教学模式”。指定 AI 回答的形式、长度、侧重点（如 “用分点形式回答，每点不超过 30 字，重点讲实操步骤”“用思维导图结构呈现，包含‘问题原因 - 解决方案 - 注意事项’”。
引导AI“深度论道”
- 递进式提问：对于AI的回答，如果有地方感觉模糊或者还是不清楚，不要放弃追问的机会，打破砂锅问到底，“针对你刚才说的XXXX，我理解仍有模糊”
- 反驳式提问：对 AI 的回答提出质疑或补充，推动思路碰撞。如：你举的‘化学平衡’例子我没懂，能不能换一个贴近生活的场景？”
- 联想式提问：基于当前问题，引导 AI 关联其他已经学过的知识。如：你教了我‘Excel 筛选功能’，那它和‘数据透视表’在处理大量数据时各有什么优势？”
避免AI学习误区
- 不依赖答案：对 AI 的关键结论，如：“历史事件的原因分析”“专业公式的推导过程”，可补充提问 “还有其他观点吗？”“换一种推导思路会怎样？”，避免信息片面。
- 不跳过自我思考：这点尤其尤其重要！AI永远是思考的辅助，不是搜题机器。永远以“我” 为主，AI 为辅。借 AI 突破认知边界，突破查找资料和理解的困境，在 “规划 - 学习 - 复盘” 中主动思考，将其作为补充，而不是另一个给你填鸭的老师。