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1我之前分享过，自己总是在信息流和信息茧房里挣扎，经常感觉大脑被极速信息流碾压成渣渣，还找不到走出困境的方向。
其实解药很简单，就是有那么一点点反人性：深度思考和阅读。
这两件事儿是越做越有复利的。但是我的豆腐渣大脑，目前只要一思考就发出抗议。所以我不得不想各种办法，把被声光电多巴胺摧残的神经一点点修复回来。
今天给大家分享一个，我自己常用的和 AI 协作的深度思考技巧。我借助它慢慢在对抗信息碎片和信息茧房对大脑带来的摧残。
这个方法的理论基础是季清华提出的ICAP学习模型。ICAP 模型把学习活动从低到高分为四个层次：
被动（Passive）：单纯接收信息，如听讲座。
主动（Active）：操作信息但不产生新内容，如读书划重点。
建构（Constructive）：基于已有信息产生新想法。
交互（Interactive）：通过讨论辩论等方式与他人碰撞观点，共同建构新观点。
图：用 Napkin 把文字变成可视化模型
听起来有点抽象？没关系，让我们用「学习光合作用」这个例子来说明这四个层次是怎么层层递进的。
被动学习就是你乖乖坐着听老师讲光合作用，看看PPT，抄抄板书。完全是被动接收，大脑基本处于睡眠状态。
主动学习稍微好一点。你开始在教科书上划重点了，「叶绿体」、「光能」、「二氧化碳」统统用荧光笔标记起来。虽然还是在重复已有信息，但至少大脑开始运转了。
建构学习就厉害多了。你开始画思维导图，把光合作用和呼吸作用对比起来；你甚至开始琢磨怎么设计个实验来证明光合作用需要光。这时候，你已经开始产生新的想法了。
交互学习是最高级的。你和小伙伴们开始热烈讨论「大气二氧化碳增加会对植物有啥影响」，甚至来场辩论赛。通过观点碰撞，你的理解不断深化，思维不断拓展。
研究表明，越高层次的学习方式，学习和思考效果越好。但问题来了，在传统环境中，要持续并随时进行高层次学习并不容易。
老师课时不够啊！父母也没时间啊！
但如果能够借助 AI 大语言模型，我们可以随时进行建构层次和交互层次的学习。
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大多数人使用AI时，主要是在问问题。但你只要稍微调整一点点你和 AI 对话的习惯，你的学习效率和深度就会进入新的宇宙。
这个方法很简单：
在问AI之前，先思考并写下你自己的答案。
将你的问题和想法一起发给AI。
仔细对比AI的回答，讨论差异，探索新的角度。
本质上，就是让你的观点与AI的观点相互碰撞，从而激发新的思路。
为什么这种方法如此有效？因为它不仅仅是被动接收信息，而是主动参与知识的建构过程。
这个自我训练方法也是ICAP学习模型中最高层次的互动学习。它让你经历三个关键的思考阶段：
主观先验：你最初的想法和洞见。
客观先验：AI基于海量数据的回答
主观后验：和 AI 讨论后形成你的新观点
借助这个自我训练方法，我也常常和 AI 聊出心流。
比如我有一天和 AI 聊，AI 时代记笔记的作用是什么，和 AI 前有何不同。我先给出了自己的答案。
我自己的感悟是，笔记除了知识以外，还能帮我记录当下带来的冲击性的感受。这些感受会重塑我的神经元。我可以借助笔记重温这些感受。
发出去和它的观点碰撞后，产生新的观点。
借助笔记，从生产者视角来审视和欣赏我读过的书，学过的课。
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我也将持续分享我在教育 AI 领域的应用和个人成长感悟。
