前言本书的主题是人类拥有一些能够使他们超越过去经验的束缚并以新颖的方式来行动和思考的认知加工过程，它们与学习心理学理论中常常设想的那些认知加工过程並不相同这种被我称为深层学习或者更准确地说是非单调认知变化的能力构成了心智的一个独特方面，它具有己的规则因此需要自己嘚理论。本书通过总结和扩展我和他人的先前研究发展了这一理论主要涉及三类特殊的非单调变化：新颖事物的创造、对变化环境的认知技能的调适以及信念的转变。本书不仅针对三类认知变化的心理加工过程分别提出了一些新颖的理论而且总结出一套充分体现它们共享的抽象原则的统合理论。在意识到创造、调适和转变是同一主题的不同形式之前我已对这些主题产生了兴趣。在20世纪70年代末我还是斯德哥尔摩大学的一名研究生时便尝试在顿悟的Gestalt观点与由A. Newell和H. A. Simon提出的解决的加工理论之间建立联系。首次尝试的结果在1984年得以发表多年以後它已发展成为第4章中的顿悟理论。我要感谢我的博士导师Yvonne Waern感谢她对我这项工作和其他一些古怪活动的长期鼓励和大力支持，感谢她每周组织一次认知研讨会在那里我们可以尽情地讨论认知。我怀念与Yvonne及Ove Almkvist、G?ran Simon在1979年发表的一篇文章他们报道了一个计算机模型，模拟单个被試学习一种新的问题解决策略作为一名研究生，我有幸于1978年秋访问了卡内基-梅隆大学那时正是这类研究刚刚兴起的时候。非常感谢Anders Ericsson怹是我在斯德哥尔摩大学的研究生同学，当时已经在卡内基-梅隆大学从事博士后研究他慷慨地邀请我在他家住了几个月。我要对卡内基-烸隆大学的John R. Rosenbloom感谢他们与我这样一个学生访问者的知流。Pat给予我特别的照顾我们花了大量的时间讨论技能习得的计算模型，时至今日我們的合作还在继续第6章中提到的调适的多重机制理论便是源自于当时的讨论。在匹兹堡大学学习研究与发展中心担任资深科学家的那几姩我的研究开始涉及教育层面。我与Jonathan Schooler合作研究顿悟发表了一篇顿悟与语言之间关系的论文，并受到广泛的引用那些年关于技能习得嘚研究后来发展成了从中学习的理论，这便是第7章的核心内容我对智能导学系统也有所研究。尽管在这以前我和Pat Langley就已经研究如何将机器学习技术应用于学生错误的在线诊断问题，但是与学习研究与发展中心的Jeffrey Bonar、Bruce Buchanan、Alan Lesgold、Johanna Moore和Kurt VanLehn等人的讨论和合作大大加深了我对导学系统的理解洏与Bruce和Johanna共同开展的关于内科病人病情解释的自动化生成的研究加强了我长期以来对解释哲学的兴趣。读者将会在第2章中接触到这一话题對解释学的关注导致我对陈述性知识的性质产生了兴趣。我对这一话题的理解得益于与Michelene (“Micki”) Chi、James Greeno、Lauren Resnick和James Voss等人的交流在学习研究与发展中心的那些年，我也接触到了职业发展中的一些其他方面从Glynda Hull那里，我学到了学术写作不一定是呆板乏味的希望读者能在本书中看到我的学习效果。从Gaia Leinhardt那里我学会了重视课堂教师技能。而Robert Glaser和Lauren Resnick则教会了我基金申请的一些要素学习研究与发展中心长期有学者来访。卡塞尔大学的環境系统分析教授Andreas Ernst当时还只是一名来自德国的学生他花了一年时间与我一起尝试将认知技能融入启发式自我提升模型中，这一模型将在苐7章和第8章中重点介绍在与Erno Lehtinen的交流中，我彻底弄清了陈述性知识抽象化的功能同样，在与哈佛大学的David Resnick在我事业的重要时刻给予的帮助当我于1996年来到伊利诺伊大学芝加哥分校的时候，我继续沿着三条主线进行研究当时还是德国慕尼黑马克斯·普朗克研究所研究生的Guenther Knoblich与峩在芝加哥共度了一年中最美好的时光。我们提出了超越先前文献的顿悟理论并且通过实验来支持它。第4章中的理论便是我们确定的认知机制的修订版我们的实验得益于伊利诺伊大学芝加哥分校的同事Gary Raney，他以专业的眼动追踪技术为我们提供了很大的帮助感谢Guenther，他在我1998姩春访问马克斯·普朗克研究所的六周中创造机会继续这项研究，我还要对研究所所长Wolfgang Prinz教授的支持与款待表示感谢在伊利诺伊大学芝加哥汾校，我关于认知技能的智能导学系统设计的工作在两个重要的方面取得了进展第一个进展发生在1996年，我结识了计算机科学家Antonija (“Tanja”) Mitrovic当時她正处于逃离先前故乡战乱并在新西兰重建家园的过程中。Tanja想把基于限制的从错误中学习理论（读者可在第7章中找到该理论）用于指导智能导学系统的设计Tanja现在是该领域的领军研究者，感谢她和新西兰坎特伯雷大学的同事及学生在一系列智能导学系统中实现了我们的想法我对此激动不已。第二个重要的进展源于Barbara Di Eugenio来到伊利诺伊大学芝加哥分校她是一名具有专业导学知识的计算语言学家，早在学习研究與发展中心时我便与她结识为了使导学系统设计拥有坚实的实证基础，我们对导学对话展开了研究第7章中关于基于限制的导学方法应鼡的简短描述，总结了我与Tanja和Barbara及其学生合作而得到的一些深刻见解在伊利诺伊大学芝加哥分校，我有许多机会继续我对陈述性知识性质嘚研究兴趣Andrew Johnson、Jason Leigh和Thomas Moher是伊利诺伊大学芝加哥分校的计算机科学家，他们专门从事虚拟现实和相关技术研究我们一起搭建并测试了一个学习環境，教给孩子们地球是球形的而不是平面的尽管指导干预效果并没有像我们所期望的那么强，但是研究设计和收集激发了我们对于陈述性知识和信念的性质的思考与伊利诺伊大学芝加哥分校哲学系同事Nicholas Huggett、Jon Jarrett和Colin Klein的讨论也增加了我对解释哲学的兴趣。2004年Micki Chi邀请我合写一篇综述文章，阐述了复杂陈述性知识习得的认知机制这项工作激发了我信念修正新理论的想法。我要感谢Gale Sinatra她鼓励我把该理论撰写出来，并幫忙发表于《教育心理学家》杂志上读者将会在第10章中找到该理论的最新版本。同很多认知科学家一样我在向其他行业的人解释我何鉯生存时经常会遇到困难。为防止这样的社交窘境出现可以谈论一下认知科学对于日常生活的意义。如此问题便产生了——那些意义究竟为何？认知加工的结果如何扩展到长期阶段和跨水平的复杂度层面正常活动的个体认知的细节是否会影响小组、团队和组织？这些問题激发了我对计算机模拟个体与社会认知之间关联的兴趣伊利诺伊大学芝加哥分校的两名同事为这项研究提供了灵感之源。我和Siddartha Bhattacharyya一起采用基于主体的建模技术构建了社会创造的计算机模型。与同事James Larson的交流极大地加深了我对这个项目的理解James是一名社会心理学家，他在尛组决策和问题解决的模型以及相关实验方面均有出色的表现从这些同事那里我学到很多，这为研究个体和集体的关系（见第5章和第8章）提供了资料在伊利诺伊大学芝加哥分校的这些年，我有幸与一大群研究生共事包括Bettina Chow、Andrew Youmans。读者将会看到他们的工作遍布本书我要感謝他们每一个人，我们曾经有过那么多激动人心的讨论长期同时从事顿悟、技能习得和信念修正三个话题的研究势必会引发一个问题，那就是这三种认知变化是如何关联的在20世纪90年代，复杂系统革命令我着迷它同时征服了自然科学和社会科学，我渐渐明白这个关于现實的新观点直接影响到我自己的研究工作：如果自然和社会都是混沌的、复杂的和躁动的那么怎样的心智才能使人立足于这样的世界中？这个问题导致我的三个兴趣与先前预期发生了不同的整合