經常去深入觀察并探索事物的深層含義。
一個好的長時程問題，讓我們成為「建構者」，因為我們不僅僅在學習知識，我們還在「建構答案」，在努力回答問題的過程中，我們篩選、評判和整合新知識和舊知識，并把它們融匯成一個自給的整體；一個好的問題，讓我們成為「探索者」，主動地去探求未知的領域，拓寬「未知的未知」的邊界，而不是僅僅滿足于對現成的、邊界明晰的知識的掌握；一個好的問題，讓我們成為一個「獵手」，知識是我們主動去偵查、尋覓、狩獵的獵物，而不是我們戰戰兢兢供奉著的或者亦步亦趨跟隨著的對象。
「提出深入的探索性的問題」（Ask??deep??explanatory?questions）被證明是一種效果非常好的學習方法。
問題構成了學習的連續性。當沒有問題引導時，可能我們常常只是零散、「隨機」地去涉獵學習材料，甚至有點率性而為地，去了解一些不相干的知識。這種學習的結果，就是得到一盤知識的散沙。而在問題牽引下的學習，則是在不停地構筑知識之間的聯系，使它們以一種有意義的方式組合在一起。
長時程的知識結構化。
問題是將我們引向深度學習的起點。一位優秀的深度學習者，必定是一個優秀的提問者，他從閱讀、觀察和思考的過程中產生問題，先解答表層的、容易的那部分，留下深度的、探索式的問題給自己，被問題所困擾和折磨，同時開啟之后的求知之路。
同時可能還有更少的人，是從一個「創作者」的角度去研究，把學習材料作為一個觀摩與研究的范本來分析。
對于基本的解碼方法，其實就不外乎下面三個層次：?1.?它說了什么？（它原本就要傳達的信息和知識）?2.??它是什么？（對文本的反思，以審視的目光對文本進行評價和定性）?3.??它是怎么實現的？（對形式和構成的洞察，研究寫作、表達的手法）
所謂學習，本身就要注重深度和廣度的結合。廣度不夠讓人閉塞，深度不夠讓人只得皮毛。所以在時間有限的條件下，我們需要盡量去找最經典、最優秀的作品，進行深度解碼、模仿參研。
一、不只要去尋結論，還要去尋過程。
二、不只要去做歸納，還要去做延展。
三、不只要去比較相似，還要去比較不同。
游戲中的操練還往往具有以下三個特點：1.?提供即時和豐富的反饋，包括視覺、聽覺，甚至觸覺（如Wii）。2.?營造動態和多變的情境。即便使用一些簡單的隨機性設定就可以使情境變得復雜多變，這樣玩家就不會因單調重復而感到枯燥。3.?適度的挑戰性構成對學習的激勵。挑戰的難度隨玩家的經驗和成就而逐漸上升，使其既不會因挑戰過難而嚴重受挫也不會因為過于簡單而失去興味。
把知識當成一種技能來學習。
不只是把它當成是一種靜態的、安安靜靜地躺在書本里的東西，而是當成一種動態的、可運用的、可以用來完成某件事情的技能。
心理學的知識其實可以變成一種思考框架，成為一種觀察事物的特殊視角。
三種知識操練的方法：
一、寫作式操練，除了更好的思考之外，寫作帶來的一個明顯的益處，是獲得反饋。
二、游戲式操練。
三、設計式操練所謂設計式的操練就是調用已有的知識，去通過設計某一種解決方案，來解決某個特定的問題。
細細想來，將原本獨立或者疏遠的知識加以融合，從融合效果上看，有遷移、印證和互補三類。
潛意識作用的發揮，并非平白無故產生的，而是有賴于在此之前，有足夠的有意識的思考，這種思考的作用，是把很多知識的「原子」激活起來，為潛意識階段的思考提供素材，然后在潛意識階段，這些原子就自發游行碰撞，在腦中快速組建各種各樣的組合，并且這些組合之間相互競爭，直至最佳的組合自動涌現出來，上升到大腦的意識層面。
所謂靈感，所謂潛意識的思考，并非平白無故產生的，而是有賴于思考者已經擁有了豐富的、充足的、多元的思考材料，潛意識的作用是借助其強大的并行計算能力，把這些思考材料進行各種組合。可以說，你在靈感醞釀之前，所做的素材準備工作越是充分，那么獲得創造性成果的概率就越大。
也許具有廣泛適用性的交替運用意識和潛意識進行創造性思考的方法。
互補互補式的知識融合，是指我們可以對同一個議題，找到完全不同視角下的論述，把它們綜合在一起，就可以得到對這一議題比較全面和深入的認識。
村上隆又指出，一個藝術作品要能賣出大價錢，關鍵是「通過作品，創造出世界藝術史的脈絡」，也就是說，「從該作品之后，是否開創了新的歷史」。對于創作者來說，一方面它要找到進入世界藝術史的入口，能夠被藝術界包括評論家們所理解和評論，另一方面，它又要有所突破，甚至顛覆原有的觀念。更根本地講，一幅畫作的價值，不在于它的線條、顏色、構圖，而是其之后，所展現出的「觀念」，藝術品的價值就是觀念的價值。
為什么安迪·沃霍爾的波普藝術、杜尚的小便池、達明·赫斯特的裝置藝術這些既日常又詭異的東西可以如此被人推崇？因為它們都可以引起爭議，既有肯定的聲音，也有非常龐大的反對和質疑，這種爭論使一種新的顛覆性的觀念得以傳播、放大，顛覆了很多人對藝術原本的理解。
格雷厄姆所理解的價值只是：難題解決。
將知識進行融合的關鍵，是能夠洞察出知識背后的「深層結構」。在表面上不相干的知識的背后，我們可以發現它們潛在的相似性、互補性和啟發性，找到知識與知識間隱含的聯系。
