從時間向度上，這個時代被稱為互聯網時代、大數據時代、人工智能時代等。互聯網作為信息基礎設施，正在改變社會的生產方式與生活方式，這其中就包括我們的學習方式，并由此帶來了一些新的挑戰。

互聯網時代學習的困惑

其一，信息過剩。根據某機構的測算，2020年全球數據總量將達44ZB（1ZB相當于776萬個中國國家圖書館的數據量），是2015年的4倍多。有學者將信息過剩的后果概括為“信息焦慮”，即人被過量的信息淹沒，一味地吸收，無時間消化，以至于呈現出無措、慌亂的心理狀態。錢學森先生當年曾感嘆，他讀研究生的時候可以說把全世界空氣動力學領域的主要文獻都看了。現在別說看，連搬也搬不動了，由此提出了在學習中要學會信息選擇的問題。

其二，信息饑渴。這與信息過剩是一體兩面，指真正有用的信息還是太過缺乏。這是因為信息選擇和處理的成本越來越高，我們需要從海量信息流中花大力氣甄別、選擇解決特定問題真正所需的信息。信息經濟學的創始人之一施蒂格勒，就是從顛覆傳統經濟理論信息是“免費財貨”假設的基礎上，建立信息經濟理論的，并由此提出建構自身的信息素養或數據素養的問題。

其三，信息沉迷。信息（網絡）沉迷或沉溺從其初始意義來說，具有自我治療的功能，即通過探索并創造快樂以回避現實的不愉快。但這種自我治療功能的實現是沒有保障的。當人深度沉溺于虛擬現實中時，“在場”身份和“不在場”身份高度裂變，就會發生身份認同危機。人所知道的只是信息碎片，不能參與意義的尋找。這涉及我們通過適度滿足，養成良好信息行為的問題。

其四，信息陷阱。互聯網除了有用信息外，還大量充斥著虛假信息和無用信息。如果掉以輕心，還會落入別有用心者設置的信息陷阱。當使用免費的實用軟件、捆綁軟件甚至經許可的標準軟件的時候，我們可能就陷入被監視或攻擊的危險之中。形形色色的網絡詐騙也成為校園安全的主要風險之一。這涉及我們防范信息風險的意識和能力問題。

做互聯網時代的智慧學習者

其一，取法乎上。古語有言，“取法于上，僅得為中，取法于中，故為其下。”我們可從幾方面理解“取法乎上”。

首先，學習有三個層次——驗證性學習、批判性學習和實踐性學習，分別對應于繼承知識、創造知識和應用知識。如果我們在驗證性學習的同時，有批判性學習和實踐性學習，可以說在學習動機或認識論上“取法乎上”。

其次，每一學科都有經典著作、代表人物以及由此所形成的知識譜系。如果我們能沿著知識譜系的主線和核心節點進行知識積累，并對學科趨勢和新的知識增長點有所洞察，就可以說在方法論上“取法乎上”。

此外，按照建構主義的邏輯，學習是學習者基于原有的知識經驗，主動生成意義和建構理解的過程。這一過程常常是在社會文化互動中完成的，由此與學術共同體中的代表人物互動交流，也是一種學習行動上的“取法乎上”。

其二，學會選擇。信息的基本含義是降低或排除不確定性。信息的劇增和快速變化要求我們重視選擇、學會選擇、適應選擇和不斷提高選擇的本領。

這要求我們在學習本學科知識的同時，注重跨學科知識的學習，打下寬厚的知識基礎。在知識深度交叉融合的今天，過分囿于規制化的學科專業可能并非學習的上善之道。筆者在中山大學讀碩士時的老師盧泰宏曾告訴我們，要更相信基礎、方法并挑戰新領域，而非只相信專業出身。他在信息管理和營銷管理兩個領域都做出了重要學術貢獻，這對我們有很大啟示。

與此同時，要學會正確地評價信息、信息源、信息渠道與信息空間，并且把選擇的信息融入自身的知識體系中，重構新的知識體系。

學歷史的人都會讀《左傳》和《尚書》。前者是當代人寫當代事，后者是下代人寫上代事。在皇帝眼皮底下編書和隔代回望是不一樣的，這就需要對這兩種信息和信息源，從不同的信息渠道和信息時空進行關聯評價，有選擇地形成自己的認知。

一般意義上，學習要選擇優質信息源和優質信息渠道，在符合自己需求的知識型空間進行交流，并隨時考量學習的收獲。經濟學的“機會成本”概念說明，沒有選擇就沒有效率；一個人掌握的信息越多，可供選擇的機會越多，有效率的選擇是機會成本最小的選擇。

其三，批判性思考。批判性思考也叫批判性思維，是當下教育中比較缺失的成分。批判性思考首先是一種態度，其次是一種能力。按照哲學家波普爾的觀點，任何一項知識在新的情境內隨時有可能被證偽。如無批判性思考的態度和能力，我們就喪失了對新的證偽數據和事實的敏感性，被傳統的權威性蒙蔽。從這一意義上說，批判性思考也是一種重要的創新能力。

筆者現在主要研究公共危機信息管理。該領域一個有意思的案例是，非常規突發事件情景準備仿真實驗里的“分布式智能”或“群體智能”。在一群具有較高智能但有較低批判性思考能力的個體，和一群具有較低智能但有較高批判性思考能力的個體之間，研究者更愿意選擇后者。因為后者在充滿不確定的未來情境下，更有可能獲得基于情境的好的知識和智慧洞察。批判性思考者不是長有反骨的挑刺者，而是合理的懷疑者，其目的不是否定，而是建構。

其四，提升數據素養。相較于“信息素養”是互聯網時代普通大眾應具備的能力素養，“數據素養”更強調科研人員的數據信息專業技能，數字人文、計算社會科學的興起也要求人文社會科學研究者具備與互聯網時代相匹配的數據素養。

2013年以來，國外重要高校在原來開設信息素養課程的基礎上，開始陸續開設數據素養課程。按照一些學者的界定，數據素養是一種查找、評價以及高效、符合倫理道德地使用信息（包括數據資源）的能力。從數據生命周期的角度，數據素養首先是數據倫理、數據采集，其次是數據組織、數據分析與評價，再次是數據交流、數據保存。核心是讓我們建立數據意識和數據能力。

以數據倫理為例。具備數據素養的人會明白，我們在利用信息時常常被要求提供部分個人信息，這事實上是我們通過讓渡部分隱私權而獲得信息使用權。其均衡狀態是博弈和妥協的暫時和局部結果。我們的信息行為不僅是行為技術問題，也是行為價值問題。對數據素養提升來說，從數據工具入手是一種可取的方法。例如，個人信息管理工具Endnote、C-Organizer Pro，常用統計分析工具SPSS、Stata、SAS等，可視化工具Tablea、board，數據保存工具EZID等，可根據需要有選擇地學習自己要用的工具。

其五，修煉智慧。智慧是一種高級創造思維能力，與“形而上者謂之道”有異曲同工之處，包含對自然和人文的深刻洞察、對價值的判斷以及更好地解決現實問題的能力。智慧是人的稟賦，機器的叫智能。

管理學家彼得·圣吉在《第五項修煉》一書中談個人和組織學習，其實談的就是修煉智慧。這包括三個方面。

一是學習與內省。真正的學習不是單純獲取知識，而是通過思考和內省，將其要旨內化為自己知識結構的有機組成部分，幫助決策和行動。正像在線的大數據才是有價值的大數據一樣，經過內省的活的知識才是有用的知識。用大數據語言來說，這樣我們就有了自己的迭代算法。

二是發散性思維和收斂性思維。發散性思維是非習常性的，甚至無規律可循的思維形態，如跳躍式的聯想、靈感、直覺等；收斂性思維是按一定規則的歸納或演繹，如邏輯推理、數學驗算等。前者往往解決非常規問題，后者只是解決常規問題。正是在這一意義上，英國哲學家貝弗里奇在對科學史上重大事例進行分析的基礎上，強調科學發現必須依賴發散性思維。我們看到越來越多的收斂性問題都交給機器系統或人工智能系統去做，就明白學習中培養發散性思維的重要性。

三是價值判斷。修煉智慧意味著決策和行動要考量對組織和社會的意義。以大數據應用為例，互惠互利是大數據流通的永恒關鍵。個人或組織必須在自利中找到利他的需求，數據共享才會變為現實。因為任何大數據的形成需經歷兩個過程，即開放與規范。前者是深度鏈接的前提，后者則涉及數據的可用性，否則你憑什么愿意將自己的基因數據分享出來？當然，大數據模型和算法還要考慮公共價值以及諸如知情同意、隱私保護等個人價值，需要尋求一個平衡點，否則也不會走遠。

套用狄更斯的話說，互聯網時代是一個好的時代，也是一個壞的時代。但我們相信，在學習中只要趨利避害，自覺加強數據素養和智慧修煉，就能贏得好的學習效果和具有想象力的學習前景。

（作者系蘭州大學副校長）