打破固有认知体系心法

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打破固有认知体系心法

2023-09-08 12:48:26 来源：人人都是产品经理

在职场和生活中，我们需要时时刻刻地内观自己、外观世界，以推动自身的向前发展，这篇文章里，作者就阐述了帮助自身突破认知的心法，一起来看。

(资料图)

一、内观自己，摆脱焦虑

人，生来混沌。

根本原因在于出生时我们的理智脑太过薄弱，无力摆脱情绪脑和本能闹的压制与掌控，而觉醒和成长就是让理智脑快速醒悟，尽快变强，当然这需要时间的堆积（若是习惯经常思考，时常反思，那理智脑的理性思维就会占上风，愈来愈强）。谁在这方面主动，谁就能在现代社会中占据更大的生存优势，因为理智脑发达的人更能：

立足长远，主动走出舒适区；为潜在的风险克制自己，为可能的收益延时满足；保持耐心，坚持做那些短时间看不到效果的“无用之事”；抵制诱惑，面对舒适和娱乐时，做出与其他人不同的选择；

要知道无论个体还是群体，人类的安全感都源于自己在某方面拥有的优势：或能力，或财富，或权力，或影响力，从来不要有认为什么事情来不及了，太晚了的傻子思维。

1. 那些年，我们一直误解的耐心

那些年我们下定决心，疯狂的提高自己的阅读量，践行“一万个小时理论”，坚持21天就能养成一个习惯，每天早起锻炼，坚持晚餐少吃或者不吃已达到减肥的目的，每天坚持做同一件事，当刚有一点点改变或还只是一个想法的时候就急着向全世界宣告自己将要开始新的生活，最后始终与成功无缘。从小到大没有人告诉我们耐心到底是多长多久，怎样才能有耐心，耐心到底有什么重要之处。

人们对耐心的理解，普遍倾向于忍受无趣，承受痛苦，咬牙坚持，硬抗到底，用意志力去对抗，如果做不到，就会归咎与自己意志力不够，然而并非如此，我们对耐心的理解太过于肤浅，殊不知，缺乏耐心是人类的天性。

很多时候人们只关注改变自身，从不了解外部，从来不去寻找看看有什么规律是可以帮助们提升耐心的，毕竟内观自身和外观世界向来是一体的，事实上，如果能够了解一些事物发展的基本规律，改用理性这把客观之尺，掌控全局的同时会极大的提升耐心

第一规律：量变产生质变，突破阈值，了解复利曲线模式。

对于没有特殊资源的个体或群体来说，坚信并践行这个价值积累规律，早晚能有所成就，当然前提是选择正确的方向，并且在积累过程中遵循刻意练习的原则，在舒适区边缘一点一点的扩展自己的能力范围。

第二规律：不断在舒适区边缘扩展自己。

无论个体还是群体，其能力都以“舒适区-拉伸区-困难区”的形式分布，要想让自己高效成长，必须让自己始终处于舒适区的边缘（拉伸区），贸然跨越到困难区会让自己受挫，而始终停留在舒适区会让自己停滞。

第三规律：认识到“学习-思考-行动-改变”之间的转化关系。

对于学习而言，学习之后的思考，思考之后的行动，行动之后的改变最重要，如果不盯住内层的改变量，那么表层投入再多的学习量也是事倍功半；

2. 提升元认知能力

元认知能力就是我们习以为常，见怪不怪的反思能力。这种能力不仅为我们人类所独有，也是我们成为万物之灵的根源，提高元认知能力的途径：

第一：阅读，学习前人的智慧和经验；

第二：反思自己过去的人生经历，总结经验教训；

第三：启用你的“灵魂伴侣”，让他时刻监督你，监控你的每一次操作，一旦发现异常，就立刻发出警报；

第四：冥想，就是那种只要静坐在某处，然后放松身体，把注意力完全集中在呼吸和感受上，同时自身要监控自己的注意力，然后将其集中在自己需要关注的地方。

虽然元认知很有用，但是想拥有和掌控元认知能力并不容易，这需要不断地练习，练习，再练习。很多时候你会发现自己做的并不好，没有关系，重新再来，用不了多久，你就会发现自己慢慢变得和以前不一样了。

3. 拆解目标

把大目标拆成小目标，任务就会立即从困难区转移到拉伸区，这样你就愿意行动了，不行的话你可以细心观察一下，几乎所有的行动达人都是拆解任务的高手。

二、外观世界，借力前行 1. 保持专注

专注力是提高效率的一把利剑，人类进化带来的优势是人可以一心多用，但同时也分散了人的专注力，不像大猩猩吃饭时只想着吃饭，玩耍时就想着玩耍，所以要提高专注力必然是反人性的，必然是需要不断训练的。所谓天才专注力并不神秘，其本质便是“正确的方法”+“大量的练习”，换言之，我们没有像天才那般卓越是因为方法不对或练习不够。

正确的方法通常具有以下四个特征：

第一：有明确的目标。运用刻意练习，挑选出不精通的部分，反复练习，目标越明确，注意力的感知精度就会越高，精力越集中，技能越精进，如果目标太大可以拆分成小目标，这样可以使目标更具体，精细。

第二：练习时极度专注。也就是说在短时间内投入100%的精力要比长时间只投入70%的专注力好，因为专注的真正动力并不是毅力和耐心，而是不断发现技巧上的微妙差异和持续存在的关注点，精力越集中则感知越细微，越容易投入其中。极度专注也是灵感的来源，当思绪完全投入到一件事情上来想不出答案时，再将注意力转换到另一件与此毫不相干的事情上，灵感和答案就会大概率的出现。

第三：能获得有效的反馈。自己闭门造车式的大量练习不仅容易让人分心走神，也会让自己长期处于低水平层面徘徊。所以要想方设法的得到及时的反馈和有效的指导是不断精进的有效手段，当条件不允许时，反馈也可以通过书籍影像，与他人交流，自述或者自我反思来获取。

第四：始终在拉伸区练习。学习的内容不易过于简单或困难，容易使人厌倦或焦虑，无法进入心流状态，好的状态应介于两者之间。

所以要好好审视自己：

审视自己的注意力——是否被动吸引还是主动选择；审视自己的沉浸度——是分心走神还是极度专注；审视自己的练习量——是浅尝则止还是大量投入。 2. 学习不是一味的努力

第一：匹配，徘徊在舒适区边缘。不管当前你在做什么，只要让自己在舒适区的边缘持续练习，你的舒适区就会不断扩大，拉伸区也会不断扩大，原来的困难区也会慢慢变成你的拉伸区，慢慢再变成舒适区，就像水波纹一样，让你的舒适区一层层往外扩展，最终全部变成舒适区，所以成长是必然的。

第二：深度，深度学习。科技和信息虽然在我们这一代发生里极大的发展，但人类大脑的学习机制并没有随之发生变化，我们大脑的运作模式几乎和几百年前一样，更坏的是丰富的知识和多元的文化带来的便捷，也深深的消耗着着人类深度学习的能力，并且这种倾向越来越明显。

人的学习分为被动学习和主动学习两个层次：

被动学习：听别人说，阅读，视听，演示，这些对学习内容的平均留存率为5%，10%，20%，30%。主动学习：和别人讨论，实践，教授他人，这些对学习内容的平均留存率为50%，75%，90%。

当然，并不是说浅度学习没有价值，深度学习和浅度学习并不冲突，关键是不要搞混他们的权重关系，我们可以把浅度学习作为了解信息的入口，但不能长期把希望寄托于此，更合理的状态是：专注于深度学习，同时对浅度学习保持开放。

第三：关联，向前再进一步。把学到的知识或促动我们内心的点关联到我们身边的方方面面，擦出新的火花，就像牛顿关联了苹果，爱因斯坦关联了钟，瓦特关联了壶盖，伟大的方法论始终存在，只是被会使用关联的人运用了，才产生了伟大的成果。

第四：反馈，是真正的学习捷径。科学的学习策略是产出作品，获取反馈，驱动本能脑和情绪脑去“玩玩玩”，而不是一味努力的坚持，让理智脑苦苦的去“学学学”。因为产出作品的同时你会不自觉地想要把最好的，正确的东西呈现到世人面前，你会主动的去打磨作品，查阅资料，学习新的知识并运用到自己的作品中，在此期间自然而然你已轻松掌握了这些知识。

同时别人对你作品的反馈，无论好坏也会很容易触动你的内心，更能加深你对知识的记忆与理解，至于对于反馈的信息好坏，要放平心态，有则改之，无则加勉。

第五：休息，你没成功，可能是因为太刻苦了。人的精力是有限的，工作与休息达到平衡共存，才能效率倍增。著名的番茄工作法：先极其专注的工作25分钟，然后休息5分钟，休息阶段尽量干与工作毫不相干的放松娱乐，这样在进入下一个工作阶段时，会很容易的进入极其专注的状态。

起初我并不赞同这种方法，觉得非常的苛刻，会打断我学习工作的思路，但反观那些学霸，正式采用了番茄工作法：极度专注-主动休息-循环往复，他们从来不过度消耗自己，只要感到精力不足就会停下来休息，这反而能使他们的精力水位得到快速回升。轻松者的精力变化曲线：

所以不管你能工作几分钟，只要开始了，就尽力保持专注，把无关的事情和干扰放在一边，哪怕保持专注的时间很短也是有意义的，一旦发现自己精力不足开始分神，就主动停下来调整片刻。

刻苦，是一种人生态度，轻松，是一种处世智慧。

3. 行动力，改变的第一步

在这个世界上懂得道理的人很多，但实际切身行动的人却很少，有的是还没有想清楚，有的是无端的等待，有的是看不到结果，害怕投入，有的是心性不定被其他事情干扰，所以就会有很多人说：人生懂得很多道理，却依旧过不好这一生。究其原因，是没有行动，只要你有所行动，就能超越一大批人。

对于成长来讲，道理都是“空头支票”，改变才是“真金白银”。当你凡事都以改变为标准时，你就会行动起来，成长路径也会更加清晰。

4. 运动，你不知道的变聪明的方法

告诉你一个不可思议的好消息，运动能够使大脑长出更多的新神经元，这意味着运动可以让你从物理层面变聪明，但有一点是运动之后的活动安排及环境刺激最是关键，需要坚持“运动+学习”的模式，因为新的神经元从生长到成熟通常需要28天，坚持这种模式，脑子会不知不觉变得越来越灵活。

活动越复杂，神经突触的联系也会越复杂，突触生长也会更密集，所以好的运动方式一定同时包含有氧运动和复杂运动。只要大脑神经的连接越来越多，信号通路越来越宽，反应速度越来越快，人学习起来就会更容易。

本文由 @梅维斯白原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议返回搜狐，查看更多

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