最近在学习心理学相关知识，我发现传统阅读存在明显局限：对于新领域的知识，难以形成一个整体概念；单向输入的信息留存率低，复杂概念难以形成长期记忆。

为了解决这些问题，我尝试与豆包进行语音对话学习，然后，我立马爱上了这种学习方式。

我发现这种对话式学习，主要吸引我的是这三个方面：

• 即时反馈机制：消除传统学习中的“提问恐惧”，要向别人请教问题，总会承担一定心理负担，但对AI不会；
• 零压力环境：允许反复追问基础概念，AI不会有“你怎么这么蠢”“刚才不是说过了吗”这种情绪化表达；
• 思维显性化：语言表达促进知识结构化，在表达的时候，思维的激活程度更高。 从认知心理学角度来看，对话在这两个方面重构了知识网络：
• 双通道编码：双通道编码理论证实，语音+文字的双重输入能激活不同脑区，对记忆进行双重强化；
• 持续追问：通过持续的追问推动思维深化，让知识间的关联加强。 下面分享我通过AI对话式学习方法，来学习心理学知识的经历，介绍在知识获取的不同阶段，AI对话式学习的不同侧重点。

阶段一：新领域新知识（0→1知识构建）

核心公式：全局扫描 → 模块拆解 → 深度对话 + 专业书籍辅助

最初接触心理学时，我看的书是《心理学与生活》，这本书属于心理学基础入门书籍，能够大致了解心理学的基础；

所以用AI对话式学习时，我就用这本书为基础，进行以下步骤的实践：

第一步：让AI生成这本书的三级目录结构的思维导图

第二步：从结构图里找到自己感兴趣的模块，阅读书本原文

第三步：阅读原文之后，用豆包语音通话，深度讨论刚才看的内容

注意：这里要限定基于这本书的内容来讨论，避免AI幻觉；每个阶段用“请总结当前共识点”固化认知。

阶段二：旧领域新知识（知识网络升级）

核心公式：新知锚定 → 关联激活 → 体系重构

通过第一个阶段，我对心理学的基础内容已经有一些了解，然后在看书过程中遇到了一个新概念“认知图式”，对这个概念似懂非懂，然后就打开了豆包。

第一步：直接与豆包语音，让其解释这个概念，并将概念归类；

第二步：将此知识点与已有的知识点建立关联，或者与现实生活建立关联，比如，“认知图式与荣格提出的原型的概念有什么区别”或“认知图式在生活中有什么作用”

注意：这个阶段的重点是，在理解新知识的基础上，与旧知识经验建立联结

阶段三：旧领域旧知识（对话式费曼学习法巩固知识）

核心公式：输出检测 → 漏洞定位 → 修正强化 → 简化重构

已学习的知识如果没有经过深度加工，随着时间的流逝就会逐渐遗忘，所以要对已掌握的旧知识进行巩固；

巩固的一个很好用的方法就是“费曼学习法”，说白了就是用输出来帮助理解和巩固知识。

但“费曼学习法”需要一个听众，那么，AI就是一个完美听众啊！

AI作为理想听众的三大优势：

• 可要求模拟不同背景听众（小白/专家）
• 支持无限次追问薄弱点
• 自动生成记忆强化方案（如口诀/图表） 我用以下三步让AI当一个合格的听众：

第一步：让AI作为听众，听你讲解相关的概念；可用以下类似提示词：

作为一个完全不懂心理学的小白，听我讲解”操作性条件反射”，并根据我讲解的内容提出扩展性的问题；

我现在要总结“记忆的类型”，从专业角度评价我的总结，并提出3个关键问题；

第二步：根据AI给出的反馈，进行薄弱点强化；比如，“这个概念不太好记，帮我想一些帮助记忆的办法”

第三步：多重对话不断深化之后，掌握当前知识。

这种对话式学习过程，融合了三大学习原理：

• 建构主义：知识在对话中主动重构
• 社会文化理论：AI充当‘更懂对话者’提供认知支架
• 生成效应：语言输出强化神经联结 在这种过程里，AI扮演的不是一个答案提供者的角色，而是作为思考的催化剂，让我们在对话场景中建构自己的知识体系。

从产品经理角度，这种AI对话式学习以后还可以往这些方向进化：

• 多模态交互升级：图解、视频、脑图等综合呈现，对于理解复杂内容更有帮助；
• 自适应学习：根据学习者当前的状态、唤醒程度等，来做不同的对话和反馈；
• 深度个性化：根据学习者历史的交互内容及掌握情况，针对性地引导知识的建构。

AI让学习变得更加高效，但我们仍要保持主动性和探索欲，在AI的辅助下变成一个全能个体。

本文由 @灵溪boot 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务