一萬小時法則根本不是個法則!?

一九九三年,賴夫.克拉普、克萊蒙.泰斯羅姆和我發表了以柏林藝術大學小提琴學生為對象的研究結果,許多研究頂尖專家的科學文獻採用了這些發現,而多年來也有許多研究人員加以引用。然而,我們的研究結果卻是在二○○八年麥爾坎.葛拉威爾出版《異數》一書後,才大大引起科學界以外的矚目。葛拉威爾談到成為某領域佼佼者的必要條件時,提出了聳動的「一萬小時法則」。根據這個法則,想要在多數領域中成為專家,必須花一萬個小時練習。我們的確在研究報告中提到,頂尖小提琴家二十歲前花在獨自練習的平均時數為一萬小時。葛拉威爾自己估計,披頭四樂團於一九六○年代初期在德國漢堡演出時花了約一萬個小時練習,比爾.蓋茲也投注了約一萬個小時寫程式,發展出的技能才得以建立微軟、拓展企業。葛拉威爾建議,這基本上適用於任何領域:不下功夫練習一萬小時,就無法成為專家。

這個法則非常吸引人,而且很好記,如果那些小提琴家二十歲前投入的練習時間是一萬一千小時,就不那麼朗朗上口了。此外,這個說法也滿足了人對於簡單因果關係的偏好:在任何事物上只要花一萬個小時練習,便能成為高手。

可惜,這個法則有諸多錯誤(其中倒是有一項正確的論述十分重要,稍後會說明),卻是現在許多人對練習成效的唯一了解。

首先,一萬小時毫不特別,也不具任何魔力。葛拉威爾大可提出頂尖小提琴學生到十八歲時平均投入的練習時數,也就是約七千四百小時,結果卻決定採用他們到二十歲時累積的練習時數,就因為那是個漂亮的整數。無論採用哪個數字,那些學生當時的程度絕對不到小提琴大師等級,雖然表現優異、前途看好,的確很可能在該領域出人頭地,但參與我們的研究時,他們還有漫漫長路要走。贏得國際鋼琴競賽的鋼琴家大約都得熬到三十歲才有此成就,那時的他們大概都已投入兩萬到兩萬五千個小時練習,一萬小時等於才走到半路。

而練習時數也因領域不同有所差異。史提夫.法隆才花了兩百個小時練習,就成為記憶長串數字的世界第一人。雖然我不清楚現今最頂尖的數字記憶專家在成為世界第一之前究竟投資了多少時間,但應該遠低於一萬小時。

第二,頂尖小提琴家到二十歲時累積的一萬小時只是平均值,該組的十位小提琴學生中,有一半到了二十歲時根本還沒累積一萬小時的練習。葛拉威爾誤解了這一點,還錯誤地宣稱該組小提琴學生「全部」累積了一萬小時的練習時數。

第三,葛拉威爾並未將我們研究的音樂家使用的刻意練習法,和其他任何可稱為「練習」的活動區分開來。例如,他提出的一項重要佐證,是披頭四於一九六○至一九六四年在漢堡一場接一場演出期間,累積的時數符合一萬小時法則。葛拉威爾表示,他們約有一千兩百場表演,每場長達八小時,總計將近一萬小時。馬克.路威森於二○一三年出版了詳盡描寫披頭四的傳記《調諧》,書中針對這一點提出質疑,並詳細分析,指出一千一百小時的演奏時數比較貼近事實。所以,披頭四花了遠少於一萬小時練習,就成為世界級的成功人物。然而,更重要的是,「演奏」和「練習」並不相同。當然,披頭四必定因為在漢堡長時間的演奏而功力大增,夜復一夜地演奏同樣的樂曲格外有幫助,這讓他們有機會從聽眾或自身得到演奏方面的意見回饋,並尋找方法改進。不過,在聽眾面前演奏一小時的重點在於傾全力完美演出,這不同於有目標地專注練習一小時,全心放在處理某些弱點,改善某些部分,而這種練習正是讓柏林藝術大學小提琴學生進步的關鍵。

路威森還提出一個密切相關的問題:披頭四的成功不在於完美演出他人的樂曲,而在於樂團本身的音樂創作能力。因此,如果要從練習的角度解釋披頭四為何成功,必須找出約翰.藍儂和保羅.麥卡尼兩大創作主力的作曲能力是如何發展、改善而來的。披頭四在漢堡一場場演出累積的時數對藍儂和麥卡尼的作曲能力幾乎沒有幫助,所以披頭四的成功應該從別的角度解釋。

鎖定特定目標的刻意練習和一般練習法之間的差異顯著,因為並非每種練習方式都能帶來我們在音樂學生和芭蕾舞者身上看見的技能進步。一般而言,刻意練習和設計來達成特定目標的相關練習法,都包含個人化訓練,這些多得獨自進行的訓練活動就是為了加強某部分的表現。

一萬小時法則還有最後一個漏洞。儘管葛拉威爾自己並未表示只要練習一萬個小時,幾乎人人都能成為某個領域的專家,許多人卻將之詮釋為一個「承諾」,以為這麼做絕對奏效。可是,我的研究完全沒有暗示這一點。若要呈現這樣的結果,我當初就必須讓隨機選出的受試者以刻意練習法練習小提琴一萬個小時,然後探究成果。我們的研究其實只單純指出,在程度好到足以進入柏林藝術大學音樂學院就讀的學生中,頂尖學生花在獨自練習的時間平均比傑出組的學生多很多,而頂尖組和傑出組的學生又比優等組學生花了更多時間獨自練習。

是否人人都能透過足夠的費心練習成為自身領域中的頂尖專家,這點有待討論,我也會在下一章就此分享想法,不過當初的研究絕對沒有提出這一點。

葛拉威爾倒是說對了一件事,也是值得重述的關鍵:如果所處領域有著人們努力變成專家的歷史背景,想有卓越表現,就得長年投入極大量的精力,就算未必是整整一萬小時,也必定是非常可觀的時數。

我們已經在西洋棋和小提琴上面看到這一點,但研究一再顯示在許多領域情況也雷同。作家和詩人在寫下最好的作品前,往往已經有超過十年的寫作經驗;科學家最重要的研究發表時,距離首次發表研究結果大約也是十年,這還不包括第一個研究發表之前多年的學習和研究。心理學家約翰.海耶斯曾經以作曲家為對象做過研究,發現作曲家從開始學習音樂,到創作出真正出色的樂曲,平均需要二十年,幾乎不可能少於十年。葛拉威爾的一萬小時法則抓到了這個基本事實:在人類努力耕耘的眾多領域中,想成為世界頂尖,需要許多年、許多年用心自我鞭策的練習,這是件好事。

另一方面,強調想在音樂、西洋棋或學術研究等競爭激烈的領域中出類拔萃要付出些什麼,常讓大家忽略了我們的小提琴學生研究中我認為更加重要的訊息。所謂得花一萬個小時—反正就是大量時間—才能真正擅長某件事,等於把焦點放在這項任務令人卻步的那一面。有些人可能視之為挑戰,心想:「我只要這樣努力一萬小時,就能成為世界頂尖!」不過,因此打退堂鼓的人卻也不少:「要花一萬小時才能變得傑出,又何必嘗試?」連環漫畫《呆伯特》中的狗伯特曾經在觀察後說道:「願意花一萬個小時重複做同一件事,應該是腦袋有毛病吧。」

然而,我對這項核心訊息有完全不同的看法:在幾乎所有人類努力耕耘的領域中,只要訓練方法正確,人人都有極大的能力可以改善自身表現。練習幾百個小時,幾乎一定會有長足進步—想想兩百小時的練習為史提夫.法隆帶來些什麼—但這僅僅觸及皮毛。你可以一直、一直練習,變得越來越棒、越來越棒,進步多寡,完全取決於自己。

一萬小時法則因此有了截然不同的詮釋:你之所以必須投入一萬小時或更多時間練習,以成為世界頂尖的小提琴家、西洋棋棋士或高爾夫球員,是因為與你比較或競爭的人各個都投入了至少一萬小時或更大量的時間練習。

表現沒有最高極限,多付出的練習不可能徒勞無功,因此,想要在競爭激烈的領域中成為人上人,就必須投入成千上萬個小時專注地下苦功,才有機會和其他也選擇如此用盡心力的人一較高下。

回顧歷史,只要運用特定方式練習,進步是沒有極限的。訓練技巧不斷改進,成就也越來越驚人,在人類努力耕耘的每個領域中,不斷有人找到方法寫下新紀錄,打破之前被視為不可能達到的極限,而且毫無停歇的跡象。人類潛能的範圍,正隨著每個新世代的出現不斷擴展。

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《異數》《恆毅力》《我比別人更認真》《記憶人人hold得住》《孩子如何成功》等,都引用了本書作者開創的「刻意練習法」。

《異數》作者由此提出廣為流傳、關於成功的「一萬小時法則」(可惜引用得有些漏洞),

《恆毅力》作者花了一整章說明「刻意練習」在優秀表現中扮演的重要角色,

現在,他要親自完整闡述他從研究各領域傑出人物歸納而得的最有效學習法!

一堆人學鋼琴、小提琴、舞蹈、圍棋、各項運動,為什麼有些人可以有高手級表現,大部分人卻只有「可接受」的水準?多數人相信原因出在天賦,但本書作者安德斯‧艾瑞克森根據三十多年的研究發現,所謂天賦其實是人類大腦和身體的適應力,只要透過正確的練習,亦即「刻意練習」,善用大腦和身體的適應力,每個人都能改善技能,甚至創造出你本來以為自己沒有的能力,達到顛峰表現。

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本書菁華

‧刻意練習的黃金法則

‧廣為人知的「一萬小時法則」有何漏洞?

‧經驗等於專業?

‧持續努力真的就能達成目標?

‧「天賦」對一個人追求傑出表現反而是種限制?

‧如何在職場上運用刻意練習提升工作表現?

‧父母如何為孩子營造一個刻意練習的環境?

‧教師如何應用刻意練習法則為學生設定學習目標、準備教案?

作者簡介

安德斯‧艾瑞克森(Anders Ericsson)

佛羅里達州立大學心理學教授,世界級的「傑出表現」研究權威,被譽為「研究世界專家的世界專家」。他的研究曾被許多暢銷書引用,例如《異數》《恆毅力》《我比別人更認真》《記憶人人hold得住》《孩子如何成功》等。

雖然他的研究結果一直以來都廣受讚揚、討論、引用,卻從未被正確解釋,尤其是他1993年以一群小提琴學生為對象的研究,雖然在科學界廣被提及,但直到2008年麥爾坎‧葛拉威爾在《異數》一書中引用他研究報告裡的某個數字,提出如今廣為人知的「一萬小時法則」,他的研究成果才算擴及科學領域之外。然而,作者在本書中提到,葛拉威爾的「一萬小時法則」(無論哪一種專業,成功的最大前提都是要有一萬個小時的不斷練習),是誤解、錯誤引用了他的研究成果。他在書中舉出許多科學研究與實例說明:光有練習的「量」是不夠的,還必須兼具練習的「質」,亦即必須「刻意練習」,才是決定個人成就高低的關鍵所在。

羅伯特‧普爾(Robert Pool)

科學作家,擁有萊斯大學數學博士學位,曾於知名科學刊物《科學》與《自然》工作。著有《夏娃的肋骨:追尋性別差異的生物學根源》《工程學之外:社會如何塑造科技》等書。


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