系统性的问题解决、软件体系、教和学

自从看了《系统工程和系统科学一例》中提到的Patrick Henry Winston的《人工智能》课程（MIT6.034），一直在思考这样的——把问题解决的知识基础和思维方式分开并且在知识内部和方式方法内部都找到尽可能少的核心元素来构建一个生成体系的——系统性思考的深刻含义和价值。

今天，偶然之间有所得，记录下来分享给大家。我先列出来我扩大了的一张表：

最好能够成系统的问题。成系统的意思就是其中有少数核心问题，其他的问题可以通过这些核心问题运用系联来生成，或者倒过来其他问题可以通过系联归并到核心的问题。

成系统的知识基础。成系统的意思就是其中有一些核心知识，其他的知识可以通过这些核心知识，依靠系联来生成。

运用上面的知识基础来解决上面的问题的思维方式和分析方法，最好也是成系统的，也就是说有联系可生成。

如何提出这些问题，有没有一般的方法？例如抓住联系来问问题也就是系联性思考，例如批判性思维，例如试验和实践的检验。

如何得到这些知识？可以通过构设这些知识发现的问题场景来从发现知识的过程中学会这些知识。其中从现实到模型的抽象化过程可能特别的重要。逻辑推理和数学计算可能也是重要的一环。

如何掌握这些思维方式分析方法？同样从使用这些方式方法来提出和解决问题的过程中来体验和掌握这些方式方法。

在整理了这张表之后，我发现，实际上，前面三条是软件系统或者是问题解决的关键步骤，加上后面的三条则是教和学的关键——教和学不仅要让学习者学会知识和方法，还需要学会创造知识、创造方式方法、创造性地运用知识和方式方法。

实际上，构建学科概念地图，就在梳理和解决前三条，并且最好整理出来一个生成的体系。而从概念地图开始，选择具体的例子来体现学科大图景，实际上，就是关注后面的三条。

这一切的一切，都是为了“教的更少，学得更多”，让学习者建立起来一个生成已有的甚至全新的知识和方式方法的体系，而这样的生成系统的关键就是系统的思想——系统的元素和元素之间的联系，以及具有生成能力的核心的元素。