学习心理学并希望改善思维的任何人都遇到了认知偏差：我们倾向于以偏离理性或良好判断力的方式来思考。 仔细阅读并理解它们是值得的，但是断言我们必须完全避免使用它们以成为一个理性的人是错误的。
作为我的意思的示例，我想探讨学习偏差和确认偏差之间的区别，以及实际上是否存在任何区别。 正如我将要概述的那样，当您查看每个过程所涉及的过程时，很显然两者之间存在着很强的相似性。 以此方式看，我认为对于那些对不断学习和自我完善感兴趣的人来说，有一些有趣的收获。
什么是学习？
学习过程有很多不同的模型，但让我们举一个简单的模型。 在此版本中，教与学涉及通过精通小主题（或课程）来提高自己的知识水平的过程，这些主题逐渐变得越来越难或更复杂。
以数学技能为例。 学生通常从计数和简单算术发展到函数和代数，然后发展基本几何，最后转向更复杂的公式，三角函数和微积分。
如果您是一名导师，负责引导学生沿着这条路走，那么您的教学过程将如下所示：
- 评估学生的当前知识状态
- 提供恰好掌握其当前知识状态的课程和作业
- 重复
一位优秀的导师会把每节课的设计都安排在离学生的知识状态不太近但不太远的最佳位置（即从8年级代数过渡到9年级几何，而不是直接进入大学水平的微积分）。 距离太近，学生学习速度不够快，距离太远，他们将难以跟上步伐。
这样，每个课程都以尽可能有效的方式建立在先验知识的基础上。 每节课都应确认并逐步提高学生的知识水平。 我认为这与确认偏差的标准描述没有太大区别。
确认偏差
让我们研究一下确认偏差的一些常见定义：
- “确认偏见是一种认知偏见，涉及偏爱可确认先前存在的信念或偏见的信息。” [链接]
- “ [确认偏见]是一种以确认一个人先前存在的信念或假设的方式搜索，解释，偏爱和回想信息的趋势，而对替代可能性的考虑却不成比例。” [link]
一个典型的例子就是相信占星术的人-恒星和行星的位置对地球事件具有预测性。 如果此人表现出确认偏见，他们将把占星术事件和有根据的预测之间的任何相关性解释为占星术起作用的证据，同时避免相反的可能结论。
放在一起
将确认偏差的定义与我们之前关于有效辅导/学习的陈述进行比较：
- 辅导和学习涉及以尽可能有效的方式确认和扩展学生现有知识的方式来呈现信息。
看到不同？ 没有？
如此严格的定义实际上很难区分您何时真正在做另一件事：
从某种意义上说，当您希望在新的主题领域取得进展时，您希望存在一些确认偏差。 否则，您将无法以一种综合的方式进行学习，您会因无知的无知而使随机事实断断续续，学习的收益可能太遥远，无法立即发挥作用。
甜蜜点
我们可以将Venn图中的任何点映射到一个人的“学习坡度”，因为他们试图在学科领域中取得进展或掌握新的信息。 我们可以根据个人对主观评分的高低来了解新知识的难易程度。
我们将使用滑雪坡比喻来说明整合新知识或新事实在认知上的负担：
如果您坚持使用绿色的“艰难前进”坡道，则进度会很慢，但是困难可能会帮助您放心，您并不仅仅是在覆盖已经覆盖的领土。 如果您坚持走“轻松发展”的道路，您可能会更快地迈向切实的智力进步，但是充其量可能是渐进式的。
确认偏见仍在学习中，只是以最节省认知努力的方式进行学习。
因此，在学习新信息时，您应该问自己：整合新知识对认知有何挑战？ 我认为自己处于什么坡度？ 您可以将其用作试金石测试，以了解您进行真正的艰苦学习或简单确认的可能性。
规模知识经济
在此过程加速后，还有另一个悖论。 拿像泰勒·科恩（Tyler Cowen）这样的人。 维基百科将他确定为经济学家，但是正如他的访谈和博客所表明的那样，他的知识远不止于此，涵盖了社会学，心理学和全球文化等广泛领域。
我们可以想象，在所有可能的知识空间内，他的个人“知识云”看起来像这样：
让我们假装在知识获取中存在规模经济。 这意味着您在初始曲目中拥有的知识越多，就越容易引入与之直接相邻的知识。
在社会学和经济学的十字路口有一些新想法的情况下，泰勒·科恩（Tyler Cowen）为把握该想法所做的努力可能是这样的：
现在，请其他背景完全不同的人，例如埃隆·马斯克（Elon Musk）。 Elon的知识云以及他掌握相同概念所需的努力可能如下所示：
现在我们有一个场景，对于这个特定的新想法，每个人的“滑雪坡度”差异很大：
泰勒（Tyler）的斜率更接近我们倾向于称为确认偏差的斜率。 但这仍然是确认偏见吗？ 这是一件坏事吗？ 我们是否可以指责领域专家在其领域的最前沿发布和采用研究只是从事确认偏见？
偏见不好，没有偏见好
我不假装在这里得到答案，尽管我认为这是对我们谈论确认偏差时所指含义的更丰富的描述。 确认偏差总是在所有认知偏差列表的顶部或附近，这是有道理的。 我们一直在学习，我们将主要倾向于轻松的学习，以最少的努力或以最经济的方式学习。
如果人们不断节省学习资源，他们将仅基于对他们而言最少的认知负担知识来构建模型。 这是错过其他重要模型的重要途径，也是为什么我们应该将确认偏差视为潜在的陷阱。
但是，如果我们采用简单的方法说“我不会在此列表上犯下任何偏见”，那么我们会误解该列表告诉我们的内容。 每一个“偏见”的背后都蕴含着我们运作方式的真相，一些关于我们如何进化为聪明人的核心见解。 仅仅因为我们对理性有一种迷恋而放弃数千年的发展将是可耻的。 您可以尝试更深入地理解这个想法，并用它来与而不是与您的大脑对抗，而不是与自己奋斗并设法摆脱偏见。
