设想一下，家庭群里突然转来一张截图。

"今晚12点起，全市停水三天，请大家赶快储水，看到就转。"

你刚看完一堂"怎样判断网络消息是否可信"的课。老师讲得很清楚，要查消息从哪里来，注意发布日期，还要找到原始通知。听课时，你句句都懂。

家人随即问，这张截图是真的吗？

你盯着它看了一会儿，只能回答："老师讲过，网上的消息不能随便信。"

另一个人也看了这堂课。他已经开始找发布者、核对日期，还能说出截图哪里可疑，需要看到什么证据才能确认。

两个人花了同样的时间，留下来的东西却不一样。

ICAP研究的就是这段差别。它把注意力放在学习过程中。你拿到一段信息以后，究竟对它做了什么？学习时长和笔记页数都回答不了这个问题。

还是那堂"怎样判断网络消息"的课。

第一种人从头看到尾，没有走神。老师说什么，他就听什么。看完以后，他觉得自己懂了。这属于P，Passive，被动接收。

第二种人边看边记，把检查步骤抄进笔记，又在示例截图上圈出日期和发布者。他开始选择、标记和整理已有信息。这属于A，Active，主动操作。

第三种人关掉课程，另找一张截图来判断。他发现图片里没有原始链接，发布日期也被裁掉了，于是写下自己的判断和理由。这属于C，Constructive，建构。

第四种人把判断发给朋友。朋友提醒他，截图上的机构标志也可能被复制。两个人继续搜索，最后找到了两年前的原始通知，地点也不在本市。他们顺着对方的发现不断修改判断。这属于I，Interactive，互动。

P和A都围绕材料已经给出的内容。到了C，学习者开始补出材料没说的理由。到了I，另一个人的提醒又改变了自己的下一步。

季清华是亚利桑那州立大学的认知科学家，2009年提出这个框架，2014年又与露丝·怀利把它扩展为四种模式。ICAP给出的总体预测是，在其他条件差不多时，学习效果大致呈现I高于C、C高于A、A高于P。

得到专栏作者万维钢把四级说成"P听经，A抄经，C自悟，I论道"。这句话好记，使用时还要回到一个具体问题上。学习者到底做了什么？

ICAP判断的是你这次学习做了什么，不是给你贴一个固定的标签。同一个人学一项新知识，可能先听讲，随后整理笔记，过一会儿开始独立解释，讨论时又进入I。四种模式可以在一小时里接连出现。

P和A都有用。第一次接触陌生内容，一段清楚的讲解能帮你认识基本词语，知道大家在谈什么。划重点、做摘录，也能把注意力留在重要信息上。

A很容易带来一种熟悉感。

"查来源、看日期"这几个字，你抄过两遍，再看到时格外眼熟。等一张新的截图真的出现在群里，你仍然可能不知道去哪里查，也说不清怎样的来源才可靠。

笔记当然有用，只是它单独证明不了你已经会了。工整的笔记里可以有自己的推断，潦草的笔记也可能全是照抄。要看的是，你有没有在现成材料之外多做一步理解。

C最容易识别的动作叫自我解释。

材料给出一个结论，你试着讲清它为什么成立。老师演示了一种做法，你换个情形再判断一次。做错以后，你还能回头找到自己从哪一步开始想偏。

1989年，季清华和同事研究学生怎样学习力学例题。他们发现，学得较好的学生更常解释题目中的步骤，也更会检查自己有没有理解。1994年的实验又直接提示一组学生进行自我解释。与没有得到这种提示的学生相比，他们对材料理解得更好。

回到那张停水截图。课程教你检查来源和时间，接下来要由你自己往下走。

你先找最早发布这张图的人，再查原始页面。原文一直找不到，截图里的日期又不完整，于是你得出一个暂时判断，这条消息目前不能当成真实通知。当地供水部门如果发布原始公告，你会据此修改判断。

这里已经出现了C。你用课程里的方法处理了一个新情况，也补出了自己的理由和判断条件。

所以只看动作名称，常常会分错。"用自己的话总结"若只是换几个词，仍然是在重复材料。总结中增加了原因或适用条件，才有建构。做题也是如此。照着例题换一组数字更像A，能说明为什么选择这个方法，才更接近C。

I至少需要两个参与者。他们围绕同一个问题，拿对方刚刚提供的内容继续想。

万维钢把这种状态叫作"思想的乒乓球"。说了多少轮不太要紧，先看球有没有被接住。

你看见截图上有供水公司的标志，便说："这可能是官方通知，只是别人转成了图片。"

朋友回答："标志也能复制。我们搜一下通知里的完整句子，看看它最早出现在哪里。"

搜索以后，你们找到了一份两年前的通知，停水地点在另一个城市。你改了原来的判断："图片可能是真的，放到这里却成了假消息。还得核对时间和地点。"

朋友接着问："如果搜不到原文呢？"

你们决定去当地供水部门的官方账号核对，必要时再打客服电话。朋友的提醒改变了你的判断，你的补充又带出了下一步，I就发生在这个来回里。

同处一组、轮流发言，都不能单独证明互动已经发生。判断标准很简单，一方说出的内容，有没有被另一方拿来继续推理。

标题里的"能教别人"也要经过这道检查。把课堂内容重新念一遍，说明你记住了。能够补出理由，更接近C。对方问了一个意料之外的问题，你根据这个问题改了讲法，再和他一起验证，活动才可能进入I。

费曼学习法通常以C为主。讲给别人听，会逼着讲解者重新组织材料。听者开始追问，讲解者也用这些问题修改解释，双方才进入I。

P主要接收信息。A会选择和整理材料，也会唤起已有知识。C要求学习者生成新的解释，新知识因此与原有知识连了起来。到了I，另一个人又带来新的条件和不同视角，双方更容易发现各自漏掉的地方。

2013年，季清华团队以大学工程学习为背景做了两项研究。一项比较A、C、I三种活动。在较难的推理题上，I组优于C组和A组。另一项把P也加进比较，学生学习前后成绩的提高，按照P、A、C、I依次增加。

这个排序描述总体趋势，每一次学习未必都照着排。考试只要求认出原句时，几组学生的差距可能很小。材料只要求记住一串事实，也很难生成多少有用的解释。

课堂里还多一道难题，教师设计了I，学生未必真的进入I。

季清华团队在2018年总结了一项持续五年的实践研究。教师比较容易把A活动做出来，C和I经常达不到原先设想的程度。按照教案分组时，各组学习效果并没有完全符合I高于C、C高于A的预测。

这项结果要结合课堂里实际发生的事来读。教案写着"小组讨论"，学生可能只是在轮流报答案。活动属于哪一级，要看学生做了什么；学得怎么样，还得另外检验。

I的效果预测最高，不等于每次学习都要找人讨论。

只想知道一个概念大概说什么，听一段清楚的介绍就够了。明天要拿它解决问题，仅仅听懂往往不够，你需要关掉材料，独立处理一个新例子。等自己找不到漏洞时，再请别人追问。

已有知识也会影响选择。初学者可以先看示范，再解释其中一个很小的步骤。有经验的人已经掌握了基本概念，可以直接处理新任务，随后根据反馈修正。

万维钢把这叫作资源配置。讨论要花时间，也要找到合适的人。一个简单问题没必要开会研究，复杂任务却不能只靠反复阅读。学到哪一级，要一起看目标、已有知识和手里的时间。

2014年的ICAP论文已经提到，能够根据学习者输入继续回应的计算机程序，也可能参与互动。今天的AI更会对话，和它学习有机会进入I。

聊了多少轮，说明不了学习层次。

你连续问AI"这个概念是什么意思""请再举个例子"，主要在接收信息。可以换一种问法。

先把自己的解释交出来，已经给C留下了空间。AI提出反例以后，你还要回应它、修改原来的判断，再拿一个新情况检验。走到这里，对话才可能成为I。

用停水截图来练，可以先写下自己的结论和理由，再请AI扮演一个持不同意见的人。它若指出"这可能是一张被误传的真实旧通知"，你就补查日期和地点，随后把查到的证据放回对话。

AI也会编造来源。涉及事实核对，最后仍要回到原始公告或其他可靠来源。AI说你答对了，不能代替这一步。

开始学习前，先写一句目标。你只想了解大意，还是准备独立完成，甚至讲给别人听？目标会决定这次需要做到哪一级。

学完以后关掉材料，用自己的话解释一个要点，再处理一个没见过的例子。讲不下去的地方先标出来，那里通常就是理解断掉的位置。

接着找一个人追问，可以是同学或同事。身边暂时没人，也可以请AI来挑错。听完意见，别急着抄正确答案，先说说原来的想法错在哪里，你准备怎么改。

最后换个情况再做一次。这次离开笔记，也离开刚才那段对话。若仍然做不出来，再判断自己缺的是基础知识，还是中间某一步没有想通。

ICAP判断的是一段学习活动，不能用来给人贴上"P型学习者"或"I型学习者"的标签。

它只能根据一个人做了什么、写下了什么来推测他的思考。一个人安静读书时，也可能正在脑中补充理由。外人看不见，就不必硬分。

C和I表示学习者做了更多加工，生成的内容仍然可能出错。一个人可以认真地解释错，一群人也可能讨论出共同的错误答案。最后还要换一道新题，或者找可靠来源核对。

P也有自己的用途。刚接触陌生知识，先听一段讲解很正常。目标已经要求独立应用，学习活动却长期停在听和抄，问题才会出现。

ICAP没有给出固定的记忆百分比。网上常见的"听讲只能记住5%，讨论可以记住50%"，缺少可靠依据，不能拿来给ICAP配数字。

它也代替不了具体学科的方法。ICAP会提醒你什么时候增加解释和讨论，怎样证明一道几何题、练准一个英语发音，仍要靠相应的知识和训练。

主要参考

1. 万维钢，《ICAP框架，最高效的学习方法》，《现代思维工具100讲》，得到APP。

2. Michelene T. H. Chi, Active-Constructive-Interactive, 2009.

3. Michelene T. H. Chi and Ruth Wylie, The ICAP Framework, 2014.

4. Michelene T. H. Chi et al., Self-Explanations, 1989.

5. Michelene T. H. Chi et al., Eliciting Self-Explanations Improves Understanding, 1994.

6. Muhsin Menekse et al., Differentiated Overt Learning Activities for Effective Instruction in Engineering Classrooms, 2013.

7. Michelene T. H. Chi et al., Translating the ICAP Theory of Cognitive Engagement Into Practice, 2018.