如何用AI高效學習

哲人的世界裏,是沒有“答案”這種東西的;但在愚人的世界裏,他們連“問題”都沒有。

最近業餘學習經濟，嘗試了一下用AI輔助學習，效率居然比以前高了好幾倍。而且這種學習方式可以複製也可以擴展到其他領域學習中，於是總結下來和盒友分享。

省流：帶着問題問AI。

但是帶着什麼目的去問AI，怎麼問AI，怎麼把問AI融入到我們的學習方法論中，就是這篇文章要講的內容了。

內容比較長，但是真是傾囊相授，希望大家多多點贊收藏充電~

學習困境

我把學習中的困難分爲兩類：

理解性困難
熟練性困難

理解性困難，就是在接觸新的知識、新的概念時，腦子反應不過來，出現無法理解的情況。即使這時候死記硬背下來，往往也無法將其融入到已有的知識體系。

熟練性困難，就是某一項技能需要大量的練習才能積累經驗，一般要靠刷題、反覆練習纔行。

舉個例子，我們或多或少都有課堂上跟不上，這就是理解性困難；寫代碼一直出錯，這就是熟練性困難。

我認爲解決理解性困難是更重要的。它纔是阻擋了大多數人深入某一領域的關鍵困難。

爲什麼這麼說？因爲我發現很多人學習之後是很難把學過的東西串起來的，單拿出來A他知道，單拿出來B也知道，這些都寫在課本上。但是A和B是什麼關係，A和B有什麼不同，A和B能不能推出C，一問一個懵。

沒法形成對知識的全面理解，只能去死記硬背書上羅列的無數概念，有時候連順序都能搞混。在這種情況下，其實不算真正的學會，只是把知識記下來了，即使是反覆刷題，提高熟練度，效率也低的可怕。更別提有的知識你一個跟不上，後面步步跟不上。

這其實跟我們大學前的教育有關，我稱之爲“系統式填鴨”。我們的課本往往都是按課甩出來一大堆概念，至於這個概念是怎麼得出的，和其他概念如何聯繫的，在實際中是如何運用的，概念有什麼意義，這些純看老師有沒有興趣教了，很多時候其實連老師都是經不起追問的。大部分時候是你記下來完事，能悟到多少看個人，你會做題就行。

而到了大學、工作後，我們想要學習更深入的知識往往要靠自學，甚至在學習前沿知識時我們甚至找不到書去系統學習。這個問題就更嚴重了，很多時候一個基礎概念書上當常識了，我們要翻找無數資料去查到底什麼意思。而且，我們自學接觸到的很多知識往往是碎片的、孤立的，這就更加大了自學的難度。

如何用AI打破理解困境

我們會被理解性困難困住，我認爲根本原因在於：沒人請教。

可能面對新概念，大家都會有過“爲什麼會這樣”、“爲什麼要這樣”、“這一步怎麼得出的”之類的疑惑，甚至很多時候連成型的問題也一時想不出來，只是直覺覺得不太對勁，很模糊。

其實面對新概念，保持一直追問下去的好奇和探究，纔是天性。孩子的好奇心會順着 “爲什麼” 不斷向下挖掘，但是隨着成長慢慢的很多人問問題的能力在退化。

舉個例子：剛入職的小林要做一份產品彙報 PPT，不知道怎麼把數據可視化做得清晰，想請教同組的前輩張姐：

顧慮先行：她怕張姐覺得 “連 PPT 都做不好”，質疑自己的能力（這是 “隱性成本”—— 擔心影響職場印象）；又不確定張姐是否願意幫忙，畢竟張姐每天都很忙，貿然請教可能 “討嫌”。她糾結了 1 小時，纔在午休時小聲開口。
請教過程：她沒組織好語言，只說 “張姐，你看我這 PPT 的數據部分，是不是有點亂呀？”，張姐掃了一眼，說 “你用柱狀圖代替表格吧，再把重點數據標紅”，沒解釋 “爲什麼用柱狀圖”“標紅的邏輯是什麼”。
放棄追問：小林其實想問 “不同類型的數據該用哪種圖表更合適”，但聽到張姐的建議後，覺得 “張姐只是給了表面方法，可能不想花時間教細節”，而且自己也沒提前理清 “具體要問哪些點”，再追問怕說不清楚。她也沒再找張姐追問，只能自己在網上搜零散的教程試錯。

爲什麼會這樣？因爲溝通也要成本，更在於很少有人去揣摩我們不成型的問題到底是在問什麼。

嘗試用 AI 提問，發現 “零溝通成本” 和 “被揣摩的安全感”

而AI不一樣，沒人會覺得AI有溝通成本。

初步使用AI，我覺得AI是個更智能的搜索引擎；但是更進一步使用，我發現AI更是個好老師、甚至是論道對象。

即使面對不成熟的問題，AI也能揣摩你的意圖、判斷你的問題，並且永遠不會拒絕你的追問。

在上面的例子裏，AI猜出了我在學習，並根據我之前的對話瞭解了我的知識水平；面對我說的“不太瞭解”這種模糊描述，它猜到了我的問題其實是想理解更深層次的概念，而不是隻是解釋公式，後面它給我的答案也基於理解。

還有一點，AI只會誇你的問題，當我的提問被AI誇“您的問題理解深刻、直指核心”，有一種被老師誇的爽感。

用AI學習的“道”與“術”

那麼有了一個沒有溝通成本的“論道者”，我們如何提高自己的學習效率？

“道”：形成AI學習方法論

不要把AI當搜索引擎和拍照搜題
很多人詬病AI的一點就在於其幻覺，說AI一本正經胡說八道。但是對於學習新知識這個場景，我們其實學的相對基礎，AI的幻覺不強。
另一方面，不要用AI去獲取答案，而是去問AI“爲什麼”。AI學習最重要的就是，你不止想要答案，你需要了解過程，你想要知道的更全面，更具體，而不是一句冷冰冰的“答案就是這樣”。
把AI當規劃師
對於自學來說，我們很可能苦於面對一塊大餅不知從何下手的局面。面對一門新的學科、技能，很可能我們的知識來源於知乎上的一篇回答、老同事嘴裏的簡短教學、網上不知道哪篇不知更新沒更新完的博客。
因此，規劃學習方案非常重要，可以讓AI推薦教材，找到最符合你需求的書籍；也可以讓AI畫出一個學習路徑圖，像是點技能點一樣逐步勾勒主線。

把AI當老師和論道者
在學習中，遇到看不懂的、理解不深刻的，用AI去細化這個抽象概念，讓 AI 用生活化案例、通俗語言拆解，讓AI當一個好老師。
進一步，一個概念如果特別重要、或者你特別感興趣，還可以與AI交流，進一步深化理解、輔助深度思考：針對知識點提出開放性問題（如：碳中和政策對傳統制造業的影響有哪些深層邏輯？），讓 AI 提供多視角分析，並且如果對於AI的哪一個觀點你有疑問或者不同意，還可以進一步探討。
用AI檢驗和鞏固成果
學習不能只是學，還需要實際應用去鞏固。沒有什麼比實際場景下的練習題更有鞏固效果的，我們可以讓 AI 圍繞已學內容提出覆盤問題，檢驗知識掌握度。
進一步，可以讓AI將所學知識連起來，詢問當前主題與之前已經學過的概念有什麼關係，是怎麼樣的關係，逐步形成自己的知識體系，才能舉一反三。
更進一步，可以基於已學內容，讓 AI 推薦延伸主題（如 “學完‘詩經’後，推薦相關的先秦散文及賞析角度”）增加知識廣度。

“術”：提問AI的技巧和實操方法

儘量讓AI清楚你的需求
可以儘量具體地描述你的問題。即使你只是對這個概念有模糊不清的疑惑，你也可以明確一下自己的需求。如 “我是經濟學業餘愛好者，正在瞭解XXX概念，我的理解很模糊請幫我詳細解答”。
提問問題時，儘量縮小範圍，不然提問範圍太大，AI的回覆很可能也比較籠統和複雜。例如“如何寫好議論文”→ 先問 “議論文的論點怎麼提煉？”
同時，可以限定AI的“教學模式”。指定 AI 回答的形式、長度、側重點（如 “用分點形式回答，每點不超過 30 字，重點講實操步驟”“用思維導圖結構呈現，包含‘問題原因 - 解決方案 - 注意事項’”。
引導AI“深度論道”
- 遞進式提問：對於AI的回答，如果有地方感覺模糊或者還是不清楚，不要放棄追問的機會，打破砂鍋問到底，“針對你剛纔說的XXXX，我理解仍有模糊”
- 反駁式提問：對 AI 的回答提出質疑或補充，推動思路碰撞。如：你舉的‘化學平衡’例子我沒懂，能不能換一個貼近生活的場景？”
- 聯想式提問：基於當前問題，引導 AI 關聯其他已經學過的知識。如：你教了我‘Excel 篩選功能’，那它和‘數據透視表’在處理大量數據時各有什麼優勢？”
避免AI學習誤區
- 不依賴答案：對 AI 的關鍵結論，如：“歷史事件的原因分析”“專業公式的推導過程”，可補充提問 “還有其他觀點嗎？”“換一種推導思路會怎樣？”，避免信息片面。
- 不跳過自我思考：這點尤其尤其重要！AI永遠是思考的輔助，不是搜題機器。永遠以“我” 爲主，AI 爲輔。借 AI 突破認知邊界，突破查找資料和理解的困境，在 “規劃 - 學習 - 覆盤” 中主動思考，將其作爲補充，而不是另一個給你填鴨的老師。