为什么践行了“一万小时理论”，你还是失败了？_风闻

欲成专家，必专注于一项事业，积累大量的相关经验。

有人统计过，想要成功大约需要10000小时的参与投入。但你践行了“一万小时理论”就一定会成功么？以下，Enjoy：

01  刻意练习

成功的经验积累不仅仅取决于你投入的时间，还包括投入精力的质量。

拿国际象棋来说，新手一般会通过不断下棋来提高水平，而大师则深入推敲经典的棋局来实现登峰造极。精修勤练要的是不断突破现有水平，而不是维持现状、在已有水平上变得更加“熟练”。

有这样一组实验。研究人员比较了柏林一所著名音乐学院中小提琴学生的情况。其中一部分学生未来准备去当音乐老师，而另一部分则要努力成为职业小提琴家。这些以职业音乐家为目标的学生，每周独自进行共约24小时的严肃练习（即非自娱自乐的练习），而以音乐老师为目标的学生每周则练习9个小时。多年之后，二者在练习时长上的差别累积到数千小时。

然而故事还没完，质量的差别又体现在哪里呢？事实上，虽然这两类人每次的练习均持续约80分钟，但是那些以职业小提琴家为目标的学生在练习告一段落后都累得不行，必须打个盹儿休息一下。

真正的精修勤练是非常耗费精力的，所以如果学生们一鼓作气练了两个小时，那么几乎可以断定他们多半并没有在精修勤练，而是在偷懒摸鱼。

人们常常认为专家能够取得不凡的成就，依靠的都是与生俱来的天赋。然而事实上，一代宗师和普通人之间的距离，不过是将大把大把的时间用在日积月累的精修勤练上，正可谓“以大多数人的努力程度之低，根本还轮不到拼天赋”。

02  精修勤练

精修勤练借助两种认知原理来促进学习、提升水平：①组块化，②知识重组。

1、组块化

组块化就是把零散的小块信息组合成大块的信息单元。

假设你要记住心仪女孩的11位手机号码，在这个关键时刻不掉链子还是有难度的，因为人们的工作记忆空间有限。一般情况下，人能同时记住并处理的信息大约是7条。但是通过组块化把零散的信息逐渐聚合在一起，在保证要记住的信息块数量不超过7条的情况下，人们同时处理的信息总量就可以更多。

组块化通常会经历两个阶段：流程化和自动化。

A：在流程化的阶段，人们借助语言控制和外显记忆来逐步执行任务。

举个例子，在学习开手动挡车的时候，刚开始你可能还要将一系列操作步骤大声说出来或是在脑海中默念出来，引导自己手脚配合的动作：“右脚松开油门，同时左脚快速踩离合，右手把挡位从1挡摘到空挡，再挂入2挡，左脚再慢慢松开离合，同时右脚缓缓踩下油门。”

随着反复操练整套动作，最终不再需要刻意思考，更不用借助语言来指导了，“油离配合”的几个子步骤已经浑然一体，形成组块。

B：在自动化的阶段，组块关联起来形成一个相继自动触发的序列。

老司机只需想到“换挡”，就能不假思索地完成一系列动作了。

有趣的是，流程一旦被自动化，当初的一个个具体步骤就很难再还原了。比如在键盘上噼里啪啦敲字敲到要飞起来的时候，已经很难还原当年吭哧吭哧找字母的时光了。这就是为何我们平时总说，“我也不知道怎么做到的，反正就是做到了”。因此，专家虽然才艺过人，但却不见得擅长解构并解释他们擅长事物中的原理。专家并不代表善于教别人，也许这从另一个侧面解释了为何大学里有些课程听上去特别晦涩难懂。

2、知识重组

随着人们在一个领域不断精进，新问题也会不断出现。这便需要我们重新组合知识来应对新挑战。

比如，在一项研究中，实验志愿者会得到两条提示：

他与心理学的分支精神分析学有关；

他的名字以“F”开头。

志愿者以不同顺序听到上述两条提示后，要迅速说出符合条件的心理学家（答案是弗洛伊德，Freud）。

对于刚涉猎心理学的初学者来说，先听到名字的提示能比先听到分支学科更快地想到答案。而对于教授来说正好相反，分支学科的提示更为有效。这是因为初学者的记忆中，著名心理学家的名字是根据字母顺序整理的，而教授们则根据学科对他们进行了重新分类，所以分支学科能帮助他们更有效地调取记忆。

精修勤练的过程中，那些特别重要的、困难的任务可以被人们从整件事的执行流程中抽离出来，进行单独训练。这就为组块化和知识重组提供了更多的练习时间与认知资源。

03  如何设计精修勤练的学习机会

精修勤练对于那些已经正式参与到活动中的职业选手或兴趣爱好者来说，是一种理想的学习策略。在设计精修练习时，往往强调“功夫在诗外”，即不要只关注一项活动中最需要参与者去做的事，很多时候可以尝试“弯道超车”。

支持精修勤练的条件包括：①选取恰当的目标与任务，②建立完善的反馈机制，③劳逸结合，④保持充沛的学习动力。

1、设定目标和选取任务

专业知识需要通过专业的方式获取。专业的老师和教练对于选择正确的任务至关重要。如果任务过于简单或者复杂，练习都不会奏效。

指导老师同时也扮演了学习过程中至关重要的角色——找出弱点并监督练习，比如在体育运动领域，短跑教练会指出顶尖运动员在步伐节奏方面的问题。当然，正所谓知易行难，有些时候甚至行家自己都不易察觉。

另一方面，对于知识结构更为明确的学科，比如编程或者数学，学习助教的角色可以由电脑来扮演：它不仅可以记录学生的表现，还可以识别出未被组块化的认知过程，然后再针对这些薄弱环节提供专门的训练。

2、建立完善的反馈机制

人们必须通过观察自己付出努力所产出的实际结果，才能进一步做出评估和改进。

这些反馈都可以有效地帮助学习者调整、精进自己的表现。而来自经验丰富、知识渊博的教练或前辈的反馈同样十分宝贵，因为他们既能从全局出发提出宏观建议，又能点出容易被常人忽视的微观细节。

3、劳逸结合

你很可能有过那种绞尽脑汁思考问题或尝试读懂晦涩文字的经历。真正的精修勤练耗费精力，是不可能持续太久的。因此通常来说时长较短的高强度练习更为理想。少而精的训练能带来更好的效果。

4、学习动力

精修勤练不可能总是妙趣横生。对于已经精通某个领域的人来说，能够感知到自己的进步就是最好的嘉奖，也许这就是他们的全部动力。而对于其他人，如何获取动力可能就是个问号。一种解决办法是，不仅要奖励正确答案，也要对精修勤练的过程给予表彰。

通过精修勤练，复杂的任务也可以完美地执行，其过程也会更为高效、更不容易受到遗忘或其他事务的干扰。

主厨可以一边吊着高汤一边构思下一步如何新颖地用汤来烧菜，而新手则必须埋头照着食谱一步步地尝试。老司机开车，起步换挡变道早已一气呵成，因此工作记忆就被释放出来去思考走哪条路更通畅，哪条路可能会拥堵。但新手上路则是能开到目的地不熄火就不错了。

精修勤练还能帮助人们根据当前任务的重点来优化知识结构并帮助人们突破瓶颈，更上一层楼。

在任何新的领域，刚开始都是一片空白，有着广阔的提升空间，人们的水平可以在非常短的时间内得到大幅提升。然而，这样的学习红利期会逐渐消失，因为可提升的空间越来越小，低效率的水分越挤越干。

这一指数定律带来了著名的二八法则：一个人可以利用20%的时间掌握80%的内容。利用这个法则，人们往往可以快速成为某个领域里的业余爱好者，或者“半瓶子醋晃荡”。

本文授权整理自《科学学习》，机械工业出版社华章公司出版