我业余学作编曲学了小几年悟出来一件事: 你想做什么事，你就直接做这件事，找靠这件事吃饭的最好的人当老师。 （ps. 补充一点我想法的来源: 我业余学的东西比较多，不止音乐，绘画也找过老师。我是真的找了好多个老师，看了不同的课之后得出的结论；一般的义务教育和大学教育有比较明显的特点是——学生其实是没得选的。 这大学看起来是你自己考的自己填的，问题是你在填之前，有充分了解学校专业的擅长方向，有充分了解院系的师资储备，有了解各个老师的教学风格以及方向，以及，你跟他们能不能合得来你知道吗？这种填志愿跟瞎填也没啥区别，就像以前校友会聚会换届，说是民主投票，实际上候选人我一个都不认识，哈哈。 上了大学之后，你的任课老师你是没有主动选择的权利的，即便到了大学之后选导师，如果你发现自己选的不适合自己，你也得硬着头皮跟到尾，想换非常麻烦。 而你自己花钱去找老师就不一样了，我实际上是消费者，我花钱购买你的知识传授，我想换人就换人。我可以明确说一个好的且适合你的老师对你的赋能是非常大的，但大部分人在绝大部分的学习生涯中是没有权力主动找老师的。 找老师跟做项目跟同事磨合一样，有合得来的，也有合不来的，上过班的人都懂吧。为什么放到师生关系就不懂了呢~ 欧洲那些大音乐家，有哪个是一直跟同一个老师的？[海顿](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=733321973&content_type=Answer&match_order=1&q=%E6%B5%B7%E9%A1%BF&zhida_source=entity)跟贝多芬还合不来呢。） 你想做成A，你就直接去做A，找靠A吃饭的大佬当老师。什么意思，同样都是学作曲，你是要考国内音乐学院，还是申国外音乐学院，还是真想靠作曲接单子赚钱吃饭，这不是一件事，这是三件事，你别指望靠学音乐做题就能真的学会作曲，那跟真的作曲是两码事；同理，教人考试的、教人申海校的，和真的靠作曲吃饭的人，对于音乐乐理方面的理解是完全不在一个水平面上的，你别指望靠教人做题的人能教会你作曲。 放到数学上也是同理，初中数学、高中数学、数学竞赛、数学研究，是不同的四件事，擅长的人也都不一样。 老中老想着靠练A然后达成B，你觉得靠刷[imo](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=733321973&content_type=Answer&match_order=1&q=imo&zhida_source=entity)成绩就能提升数学研究的水平，才是搞笑的。法国那是主要在做数学科研的学习，数学科研的副产品顺带偶尔有了个imo也不错的。老中是反过来，老中指望主刷imo竞赛的副产品，能搞出个科研大佬来…… 鉴于这一点，王虹本科毕业直接去法国才是真懂了的，而知乎很多人还在玩做题。（看王虹出国后的路径，甚至可以说北大是她不得不走的唯一弯路……） b站有那种大专考研的数学课，从初中数学开始补，也就是说这门课的对象，是连一元二次方程都还没会的——然后你会发现，哪怕是给这类人补习高数前置知识，所有内容加起来不超过20个小时就学完了，而且你肯定会跳着加速看的，然后就可以直接开始高数的学习了。而初高中数学，按部就班的老中需要学6年。 我记得我以前看爱因斯坦的传记（找本国比较原始的，回忆录，书信之类），事实上爱因斯坦可能从十五六岁就已经有他[相对论](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=733321973&content_type=Answer&match_order=1&q=%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E8%AE%BA&zhida_source=entity)想法的雏形了，就是他对这个科研方向的直觉十五六岁就有了，你要是像老中一样，先刷题再玩竞赛然后上大学之后再开始正经科研，能到他那个岁数弄出相对论？他十五六岁就有科研的方向了而且有自己是对的笃信感。 做题家读到博士了可能都不知道自己方向是什么，这才是天才和做题家的区别。国内要么把爱因斯坦吹上天的要么把爱因斯坦踩到地的，全是从做题分数角度去说的，十分无语。 反倒是他十五六岁其实就有相对论的想法了才是真的可怕的。 ———— ps: 多扯几句，国内为什么会有一种风气——我只有考上清北数院了，我才有资格学习数学。老中很多人学习数学的核心目的是为了证明自己智商上的优越感，还有升学优势，仅此而已。 这个风气是非常令人迷惑的，我一个业余爱好音乐的，为什么会来扯数学问题？ 因为我读了很多欧洲音乐家的传记，欧洲的音乐家很多人业余爱好之一就是研究数学，不一定多深，但他们爱好这个。 人家有觉得我没有考上X大数院我就不能研究数学吗？还有就是众所周知的，拿破仑蹲号子的时候拿数学消遣。 [莫扎特](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=733321973&content_type=Answer&match_order=1&q=%E8%8E%AB%E6%89%8E%E7%89%B9&zhida_source=entity):哈！我都没上过学！莫扎特去世后，整理出来的遗物，音乐书没多少，代数学的书倒是有两本；海顿也是，业余喜欢研究数学。 这时候就有老中要说了，音乐跟数学是有强相关的！音乐家研究数学对音乐有用！那我问你，贝多芬一辈子没学会乘除法，跟出版商算账的时候251x22，他是真的加了22遍251（他没加251遍22也真是奇迹），导致他一辈子都非常敬佩能算乘除法的人，影响贝多芬是超一流作曲家不？（贝多芬应该来老中，遍地都是他敬佩的人）当然，贝多芬本人是爱好哲学和文学。 我扯这个，是想说，从音乐家传记看他们的业余爱好来看，欧洲也确实有更单纯的数学研究氛围，老中是没有这个氛围的，如果不能证明自己比别人智商高，以及升学有优势，大部分老中就不学数学了。 ———— 再扯远一点，我关注过一个在法国学习音乐小提琴的博主[马蒂斯思](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=733321973&content_type=Answer&match_order=1&q=%E9%A9%AC%E8%92%82%E6%96%AF%E6%80%9D&zhida_source=entity)，他曾经说过一个教育理念我自己也特别认同，他说无论学习什么音乐都应该赶紧走量，同时他也很反对过度练习练习曲。 首先说练习曲，这玩意儿跟做数学题很类似，比如说[车尔尼](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=733321973&content_type=Answer&match_order=1&q=%E8%BD%A6%E5%B0%94%E5%B0%BC&zhida_source=entity)车尔尼练习曲，那么多练习曲当初其实是钢琴演奏流派和教育理念百家争鸣的时候整出来“吵架”用的，比如说车尔尼是贝多芬那个派系的，他的练习曲其核心目的其实是辅助你能弹好贝多芬的，那问题就来了——**我为什么不直接练贝多芬？** 你想当钢琴家的目的是为了给人演奏车尔尼还是演奏贝多芬？贝多芬的作品里难道没有包含车尔尼练习曲里所针对的技巧？而且，贝多芬的作品不仅包含这些技巧，还是世界上最好的音乐家审美的集中表达，车尔尼就是个三流作曲家，在老中刷题无异于刷车尔尼练习曲，破坏审美。 还有就是走量，老中无论是学音乐学其他的，都一样——学1级曲子，死抠，练几个月，刷题，必须1级达到95分了，然后再学2级；同理，一直下去，这样学了两年了，都没会几个曲子，职业演奏家必须熟练掌握上百首知名经典作品，照这个速度，练一百年都不够。 实际上根本没必要死抠，你1级大差不差能有个60分就能继续接触下一阶段的曲目了，通过学习更高阶的作品自然而然巩固低阶曲目，等你6级能有个60分的时候，1级曲子刚拿到闭眼弹都能有95分，这根本不需要多长时间。 这中间过渡的阶段，频繁的考试测试，实际上是非常浪费时间且打断学习节奏的。 我相信法国人在数学学习的传统思路上跟音乐教育肯定有类似之处——走量，走量不是指刷题，而是真的不断往后学新知识从而巩固前面的。 伽罗瓦2天干完欧式几何，肯定不是2天干完欧式几何就能考老中几何卷子能考100的程度。如果是知识点掌握不考虑老中做题，我不相信老中没人能2天干完欧式几何。## Step 1. 提取与审查 清晰复述文本中的主要观点或核心论断，用自己的话概括内容主旨。然后分析其中隐含的前提条件或出发角度，指出这些前提或视角可能存在的局限性。 # Step 2. 显性揭示盲点 明确指出该文本可能忽视的重要信息或观点。这包括相关的理论框架、关键事实、基本概念，或者其他学科的相关内容。也就是说，找出作者在论述中未提及但对主题非常重要的要点或跨学科关联，并将这些盲点清晰地揭示出来。 # Step 3. 权威参照与对比 将文本论点与全球主流观点或权威资料进行对比，列出二者之间的异同。明确标出哪些方面得到了权威观点的支持，哪些方面存在冲突或差异。使用项目符号列表列出每个要点，并在可能的情况下提及相关领域的权威理论、研究结论或专家共识来支持这些比较。 # Step 4. 提供认知更新建议 基于以上审查结果，提出建设性的改进建议，帮助用户拓展视野、更新理解或修正偏差。这些建议应针对先前识别的隐性假设和盲点，说明用户可以如何引入新的思考维度或参考更多证据来完善其观点。建议力求具体实用，使用户明确下一步可以采取的改进措施。 # 概念树（Concept Tree） 最后，以**概念树**的形式展示上述分析中提及的各个认知要素及它们之间的关系。使用分层缩进的符号列表来绘制概念树：将主要论点或主题置于顶层，各隐性假设、盲点、权威参照点和建议等作为下层分支。通过该概念树，可以直观地表现出这些要素之间的层次结构和内在关联。 ## Step 1 · 提取与审查 **1.1 主旨复述** * 作者通过自己在音乐、绘画等业余学习中的经历，得出“想做成 A，就直接做 A，并向靠 A 吃饭的一流从业者学习”的核心主张。 * 他批评传统义务和高等教育：学生对教师几乎无选择权，教学目标常围绕考试，而非真实能力。 * 他强调分清“应试”“申请院校”“职业接单”三类目标；同样地，初高中数学、竞赛数学与科研数学是截然不同的事情。 * 由此引申到“走量”式学习：与其反复练习“车尔尼练习曲”（比喻刷题），不如尽早接触高阶真实作品（如贝多芬）并通过大量新作品反向巩固基础。 * 批判部分中国学习文化把学科当作智商竞赛或升学工具，忽视纯粹兴趣与长期实践带来的深层理解。 **1.2 隐含前提与局限** | 隐含前提 | 可能局限或风险 | | -------------------- | --------------------------------------------- | | 1) 市场化选择老师一定优于学校分配 | 忽视了**筛选与信息不对称**：学习者未必有能力判断“靠 A 吃饭”的人教学能力是否优秀。| | 2) 直接做真实任务比练习曲/习题更有效 | **早期认知负荷**问题：缺少分层练习会令新手因复杂度过高而放弃。| | 3) 顶尖职业者的知识体系必高于应试教师 | 职业者未必擅长教学或系统化表达。| | 4) “走量”必优于“精练” | 不同领域、不同发展阶段对“精练”与“泛练”的平衡要求差异大。| | 5) 考试训练与真实能力毫无重叠 | 某些应试内容（如基本和声、基础运算）仍是进一步创作/研究的必要“地基”。| | 6) 学习资源与环境可自由切换 | 现实中高水平导师的**费用、地域、语言**门槛可能极高。| --- ## Step 2 · 显性揭示盲点 1. **学习阶段与“可接受难度”理论** * *Vygotsky* 的“最近发展区”指出，最有效任务难度应略高于现有水平；完全深入真实项目可能超出新手最近发展区，导致效率下降。 2. **渐进式技能拆解（分块）** * *Anderson* 的技能获得三阶段模型（认知‑联系‑自动化）说明，初期刻意分解练习能加速自动化，为高级创造性活动释放心智带宽。 3. **成本与公平性** * 市场化私人导师模式对低收入学习者并不友好，忽视了公共教育的“机会均等”使命。 4. **教学能力 ≠ 实践能力** * 研究显示专家往往形成“自动化”隐性知识，反而难以站在初学者视角拆解概念。 5. **元认知与自我监控** * 自定学习路径要求较高的计划、反思与评估能力；缺少这些能力时，频繁“换老师”可能导致碎片化学习。 6. **跨学科迁移机制** * 音乐‑数学、美术‑数学的互补性不止在“兴趣”层面，更涉及模式识别、时序结构等认知共性；作者仅以“爱好”点到为止，未展开其教育学意义。 --- ## Step 3 · 权威参照与对比 | 文本论点 | 主流/权威观点 | 支持或差异 | 佐证来源 | | ----------------- | --------------------------------------------------------------------------- | --------------- | -------------------------------------------------- | | “直接做真实任务胜于刷题/练习曲” | **刻意练习**理论同样主张高度相关、目标明确的任务；但其核心是“可控、针对性纠偏”的高质量反馈，不一定排斥微观练习。| 部分支持，需精细设计任务难度 | ([ResearchGate][1]) | | “跟靠 A 吃饭的大佬学” | **认知学徒制**强调让学生在真实情境下跟随专家“看‑做‑省思”。| 理念高度一致 | ([johnseelybrown.com][2]) | | “练习曲可跳过，直接上大师曲目” | 音乐教育研究普遍认为“技术性练习曲”与“艺术性曲目”应互补：练习曲提供针对性肌肉‑技术巩固，曲目培养音乐性与结构感。| 存在冲突；完全舍弃练习曲风险高 | ([Violinist.com][3]) | | “走量效率更高” | \*\*广域（extensive）与精读（intensive）\*\*在语言、音乐等学习均建议“初期先大量可理解输入，随后精练”，但阶段与领域需平衡。| 条件支持 | ([Violinist.com][3],[qatar-weill.cornell.edu][4]) | | “刷题成绩无法转化为科研能力” | 研究显示竞赛成绩与后续科研产出相关性有限；科研更依赖问题选择、创造力与元认知。| 得到多项实证支持 | ([The New Yorker][5]) | | “人人可凭自学直达大师” | 最新综述指出：deliberate practice 仅解释表现差异的 20‑40%，认知天赋、情境机会同样重要。| 观点需修正 | ([The New Yorker][5]) | | “市场化选师高效” | **自导学习 (SDL)** 倡导学习者主动诊断需求并寻求资源，但同时提醒资源可及性与自我调控能力是成败关键。| 支持但附条件 | ([qatar-weill.cornell.edu][4]) | --- ## Step 4 · 认知更新与行动建议 1. **分层真实任务** > 采用“微型项目‑逐步扩展”策略：把完整作曲、科研或软件项目拆成可交付子模块，既保持真实性，又控制难度。 2. **双轨练习设计** > 在“走量”曲目之余，选少量高效练习曲/题型，用以集中巩固薄弱技术，再回到大曲目检验迁移。 3. **元认知能力培养** > 每完成一次作品/项目，记录**计划‑执行‑反思**三步，建立个人知识库，降低频繁换老师的路径损失。 4. **导师遴选机制** > 制定“三问”清单：①导师是否能提供结构化反馈？②是否鼓励学生自定目标？③其教学成功案例与自身职业成果是否兼备？ 5. **资源与公平** > 关注“公开课 + 线上社群 + 低成本同行互评”混合模式，为无法负担高价导师的阶段提供过渡支撑。 6. **跨域迁移实验** > 把音乐‑数学‑编程等兴趣以“主题式项目”整合（如生成音乐算法)，验证“兴趣驱动走量”在多学科中的效果。 7. **阶段性评估而非频繁考试** > 采用里程碑作品展示或公开代码审查替代高频试卷，减少节奏打断，同时收集多元化反馈。 --- ## 概念树（Concept Tree） * **核心论断：直接做 A + 找一流实践者教** * 前提假设 * 市场化选师 > 体制分配 * 实战 > 练习 * 走量 > 精练 * **局限** * 信息不对称 * 初学者认知负荷 * 成本/公平性 * **盲点** * 最近发展区与渐进式技能拆解 * 专家教‑学落差 * 元认知与自我监控需求 * 公共教育的机会均等使命 * **权威对比** * 刻意练习（支持并补充） * 认知学徒制（高度一致） * 练习曲必要性（存在冲突） * 自导学习条件（支持但附加） * 天赋与环境因素（需修正） * **改进建议** * 分层真实任务 * 双轨练习 * 元认知记录 * 三问遴选导师 * 混合资源模型 * 跨域主题项目 * 作品‑里程碑评估 以上分析意在帮助你在保留“直奔真实目标”的优势同时，引入教育学和认知科学的实证视角，避免潜在误区，并为后续学习布局更稳固、可持续的路线图。 [1]: https://www.researchgate.net/publication/224827585_The_Role_of_Deliberate_Practice_in_the_Acquisition_of_Expert_Performance?utm_source=chatgpt.com "(PDF) The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of Expert ..." [2]: https://www.johnseelybrown.com/Situated%20Cognition%20and%20the%20culture%20of%20learning.pdf?utm_source=chatgpt.com "[PDF] Situated Cognition and the Culture of Learning - John Seely Brown" [3]: https://www.violinist.com/discussion/archive/26631/?utm_source=chatgpt.com "etude vs repertiore - Violinist.com" [4]: https://qatar-weill.cornell.edu/continuing-professional-development/topic-of-the-month/archive/self-directed-learning-sdl-a-brief-comprehensive-analysis?utm_source=chatgpt.com "Self-Directed Learning (SDL): A Brief Comprehensive Analysis" [5]: https://www.newyorker.com/science/maria-konnikova/practice-doesnt-make-perfect?utm_source=chatgpt.com "Practice Doesn't Make Perfect"