今天读万维钢老师写的《学习究竟是什么》一书，其中读到“最高学习效率=15.87%”的章节，非常有意思。

学习区

首先关于“学习区”的一个理论，想必大家不陌生，如下图。

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心理学家把我们可能面对的学习内容分成了三个区：舒适区、学习区和恐慌区。舒适区的内容对你来说太容易，恐慌区的内容太难，刻意练习要求你始终在二者中间一个特别小的学习区里学习 —— 这里的难度对你恰到好处。

心流

第二个是关于“心流”。这个概念最早是米哈里·契克森米哈赖在《心流：最优体验心理学》这本书里提出来的。契克森米哈赖说，要想在工作中达到心流状态，这项工作的挑战和你的技能必须形成平衡。他还专门用一张图说明这个道理：

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如果工作的挑战大大低于你的技能，你会觉得这个工作很无聊。如果工作的挑战大大超出你的技能，你会感到焦虑。而如果难度和技能正好匹配，你一上来并不知道该怎么做，但是调动自己最高水平的技能、再稍微突破一点，你正好能解决这个问题，那就是心流的体验。这是一个奇妙的感觉，你沉浸在工作之中忘记了时间的流动，甚至可能忘记自身的存在。

喜欢 = 熟悉 + 意外

第三个知识是一个公式，叫“喜欢 = 熟悉 + 意外”。一个文艺作品要想最大限度地吸引观众，必须既提供观众熟悉的东西，又制造意外。

15.87%

上面三个知识说的其实是一回事。学习区、心流、喜欢，说的是已知和未知、简单和困难、熟悉和意外的搭配。但问题是，这个配比应该是多少呢？

以前我们并没有量化这些理论，我们只是泛泛地说要加入一定的难度和意外。

而亚利桑那大学和布朗大学的研究者的一篇论文，叫《最优学习的85%规则》，说这个问题是有最优数值解的：这个数值是15.87%。

这篇论文通过研究机器学习，分析推导出了这一个结论。机器学习的原理，简单讲就是如果网络判断正确，它就会加深巩固现有的参数；如果判断错了，它就调整参数。这就跟人脑的学习很像：只有当你判断错误的时候，才说明这个知识对你是新知识，你才能学习提高。

研究者可以决定用什么难度的数据去“喂”这个网络。如果数据难度太低，网络每次都能猜对，那显然无法提高判断水平；如果数据难度太高，网络总是猜错，那它的参数就会东一下西一下变来变去，就会无所适从。

最终这项研究的结果，得出一个精确解：15.87%。

也就是说，当你训练一个东西的时候，你给它的内容中应该有大约85%是它熟悉的，有15%是它感到意外的。

研究者把这个结论称为“85%规则”。

启发

“85%规则”给了我一些有意思的启发，也跟大家分享讨论。

学习95%都是挑战和意外知识的时候，怎么办

当我们遇到非常难以理解的全新领域知识的时候，有没有这种情况：是看了好几遍依然满脸懵、所有字词都会读，串一起就是不知道什么意思的感觉？

按“85%规则”理论，我们应该找到那少许熟悉的知识，并以此为基础，去展开突破，组成符合“85%规则”的知识组合。也就是可能先从那5.88%的内容先开始学起。

比如最近混沌大学理念世界模块有些晦涩难懂，主要是对很多哲学概念缺少基本理解，那么也许我们可以从最简单的，什么是本体论、什么是认识论、什么是测不准原则等，相对还比较有熟悉感的内容先切入学习。暂时抛开理念世界的整体内容，对局部内容展开学习，找延伸学习、阅读的资料等。当学习完本体论、认识论、测不准原则之后，再以这些概念为基础，逐渐学习更多理念世界中的内容。以此类推，慢慢的提高对知识的理解，而且如此一来，也能让自己保持在高效的学习区状态学习。

简单的量化方式，我们可以把提纲、知识点列出，并逐个检查一遍，哪些是有熟悉的感觉或完全陌生、难以理解的，以此来接近“85%规则”。

发挥优势的最佳实践

如果我们完全只做自己擅长、有十足优势的事情、领域，那么不仅很快会感到枯燥无聊，更反而难以进入心流状态，也难以有进一步的成长。

那么这时候，我们可以让自己去做一些85%能发挥优势，15%是新挑战的事，如果确实事情都很熟悉，那也许每次可以找出15%的部分来做创新、优化。

希望今天的分享对大家有帮助，明天见。