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图片来源：谷歌图片

本文译自Individual differences in the learning potential of human beings,作者：Elsbeth Stern.译者：王新佳. 

（此篇文章是对原文的完整翻译，对1月14日summary进行补充。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41539-016-0003-0）

据我们所知，过去五万年以来，人类大脑发育的遗传基础并没有发生根本性的改变。但是在最近几个世纪，人类在认知潜能的作用下，极大地改变了世界。例如，人类发明了技术设备，建立了规范合作与竞争的机构，建立了文字符号体系和用于推理的数学符号体系等。人类卓越的学习能力使新生儿能够适应他们所来到的世界；然而，等到他们入学时，不同个体的学习能力却显现出巨大的差异。在心理学领域，虽然认知心理学开发了记忆和信息处理模型来尝试解释人类是如何学习的（普遍视角），但心理测量智力研究却将焦点放在个体之间的智力差异（差异视角）上。尽管这两个研究方向相对独立，但由于都对工作记忆和知识建构的理论开展研究，它们越来越趋向于一致。本文首先介绍了关于人类信息处理的最新研究状况及其在学术领域的价值。之后，简要回顾了心理测量智力研究的历史，并介绍了有关智力在现代社会中的作用、智力先天后天论之争等方面的最新研究成果。最后，在本文的结论中，讨论了将普遍视角和差异视角两个方向研究相结合的可行办法。

人类的学习和信息处理能力

在心理学教科书中，往往将学习解释为由于经验所产生的心理表征或行为的长期改变1。根据四个条件，学习不仅仅是临时用到某种信息，或是对特定情况的一次性适应，学习与心理变化有关，而这些变化又通过行为的变化表现出来。学习导致的心理和行为变化必须与源于身体内部的变化（如成熟或疾病）区别开来。学习是人与环境的一种互动，人在需要适应外界环境时就会开始学习。

从进化角度来看，生物处在一个需要不断完成任务（例如，获得食物、避免威胁、交配）的世界，作为个体和物种去存活。所有类型生物的大脑都具有一项本能，就是不断调节而适应环境的需要。然而，由于环境是变化的，大脑必须足够灵活增强适应能力，在不同的刺激或在刺激和反应之间建立新的联系。在通常条件下，一个刺激往往预示着另一个刺激的发生，因此使得大脑对一个好的或坏的结果产生预期。在操作性条件反射下，人的行为会因其产生的后果而发生改变。人类经常在一定条件下无意识地学习，对他们所处的环境做出反应并不断适应它。

但是，对人类学习产生作用的远远不只是条件本身，这是我们与其他物种不同的根本所在。所有生物都必须学会如何在它们所处环境中获得食物，但只有人类会烹饪，并发明了多种方法来储存和保存食物。虽然许多动物比人类跑得更快或者更善于攀岩，但只有人类发明了汽车和梯子。偶有证据表明，除了人类还有其他一些物种会使用工具并把这个能力传给了后代，但是这无法与人类发明的帮助他们改变世界的工具相比较。在人类数千年的历程中，从使用巨石阵狩猎到发明轮子、汽车直到iPhone，人类发展的巨变证明了人类具有独特的心理灵活性。因为研究表明，与人脑发育有关的基因在过去的五万年以来并没有发生显著的变化，这意味着人类的基因非常适应这个世界的要求。人类的信息处理能力有什么特殊之处呢？通常的回答是人类具有一种独特的有关意识和符号推理能力的资源，而这些符号推理能力主要是从语言的训练得来的。在过去的几十年里，学者们在此基础上对人类认知领域进行了大量的深入研究和汇总，现在我们已经对人类学习有了更为全面的理解。

从普遍认知视角看人类学习

学习体现在将信息存储和处理之后以知识的形式表现。图1是关于人类记忆的多存储模型示意图，它对信息编码、存储和提取进行了建模。人类从视觉、听觉和其他感觉器官不断接收大量信息，感觉记忆活动是信息处理的第一步。在接收到的信息中，仅有一部分与引起了关注或对行为有导向作用的信息输入到工作记忆，在认知活动中由它负责暂时维护和处理这些信息。工作记忆可以控制人的注意力，从而以目标为导向进行有意识的信息处理。工作记忆为长时记忆把关，我们一般认为后者有无限的容量。在这里，通过经验和学习获得的信息存储于不同的形式中，也存储于多种符号系统中（如语言、文字、数学符号系统、图画、乐谱）。  

                      图1. 与Lennart Schalk博士共同开发的人类信息处理模型

人类信息处理的多存储模式不是单向的，不应将长时记忆视为信息存储区或硬盘，认为信息一旦保存就永远不变。长时记忆更适合用一个自我组织网络模型来表示，它将语言词汇、图像或过程表示为关联强度不同但相互关联的节点。工作记忆负责管理来自感觉记忆的新信息和长时记忆中被激活的知识之间的互动。一个可能预示着危险的猛烈的突发刺激（例如，巨大的声响或刺眼的强光）能中断工作记忆活动。然而在大多数情况下，工作记忆过滤掉不相关的干扰信息，确保必要的目标不受干扰。工作记忆对输入的信息不断地进行筛选，将其与从长时记忆中获取的知识相对照，并为满足实现环境或自身目标的需要做出适当的反应。来自于感觉记忆和长期记忆中不恰当和不合适的信息会被抑制，而这两个来源中的恰当和合适的信息则会得到更新。一个人对目标的追求程度会影响到其对无关信息的抗干扰程度。在有意识学习的状态下，工作记忆比走神更能防止不相关信息的干扰。如果对干扰信息的抑制较少，计划外和无意识学习就会成为可能（即附带学习）。

这些工作记忆活动通过增加新的节点和改变节点间联系的强度永久地改变了长时记忆中的知识。图1列举了不同类型的知识；其中一些知识与感官输入的信息密切相关，而另一些则是符号化的抽象表现。认知心理学认为，学习与知识表达的变化相联系，而这会使工作记忆资源得到更好的利用。过程性知识（了解为什么）基于一套生成规则的系统引发一定的行为。

当经验不断重复时，一些规则之间的联系会被彼此加强，因此仅需要调用最少的甚至不调用工作记忆资源，就可以完成一系列彼此关联并相互触发的行为。这个学习过程不仅可以更有效地提取特定的过程性知识，也可以在完全不占用工作记忆资源的情况下并行处理额外的信息。

有意义的学习需要构建陈述性知识（了解它是什么），这种知识由符号系统（语言、脚本、数学或视觉-空间表示）来表达。学习对陈述性知识进行重组。例如，将一些无关的知识片段组合成几个有意义的信息单元。例如，让一个人记住一串数字“91119893101990”显然超出了工作记忆的能力。但如果你发现这里面包括德国历史的两个重要日期：1989年11月9日柏林墙倒塌日，和1990年10月3日两德合并日，就有可能记住这串数字。这是因为知道这两个日期的人从他们的长期记忆中检索到它们，把这14个单个数字分成两个单元块，从而释放掉工作记忆（对信息进行暂时加工和贮存的容量有限的记忆系统,在许多复杂的认知活动中起重要作用）资源 。记忆大师可以记住长达几十个数字的一串数，这是因为他们建立了一个非常复杂的知识库，将大量输入的信息分组记忆。

学习也表现在运用概念结构和推理过程对陈述性知识加以扩展。把“动物、生产、牛奶”这三个概念联系起来，就构成了奶牛的基本概念。通常情况下，概念有从属关系中的上级（如如动物）和下级（如牛，袋熊）的顺序，这为运用推理生成有意义的知识提供了基础。如果一个人对袋熊的唯一了解就是它是一种动物，那么他仍然可以推断出它需要食物和氧气。由于每个人学习的历史不同，他们对事物的概念可能有很大的差异。农民或兽医对奶牛的概念会关联到比“动物、生产、牛奶”更多的概念，他们会将它与一个更大的动物网络联系在一起。在大多数农民的长期记忆中，“牛”可能与“猪”有很强的联系；而兽医应该会特别联想到其他反刍动物。一个人如何选择和表达所输入的信息，主要决定于他的概念网络，而概念网络也决定了他掌握知识的专业程度。在众多学术领域中，尤其是在STEM领域（科学、技术、工程、数学），现已证明在专家和新手使用相同词语时，他们对其含义的表述可能完全不同。这一点在物理学领域，特别是在机械领域已得到明确证实。我们可以将儿童视为普遍的新手；他们的日常概念主要基于事物的属性特征，而受过教育的成年人通常考虑的是事物的定义特征。以“岛屿”这个词为例，对于年幼的孩子来说，它主要是指一个温暖的地方，人们可以在那里度过自己的假期。相比之下，成年人对岛屿的概念是指一片完全被水包围但不足以被视为大陆的陆地。

对概念的理解从属性到定义特征的转变被称为“观念转换”，以此为目标的学习是学校教育的一项重要挑战。学生们对一个学科核心概念的理解可以发生根本性的改变（例如，物理学中的重量的概念）。年纪较小的小学生一般会同意一小堆大米有重量，但是他们却不相信一粒大米有重量。这是因为孩子们往往把“重量”和“重”混为一谈，就不奇怪他们为什么这么想了。因此，他们一般会相信一粒放在蚂蚁背上的大米是有重量的。通过教学，学生通常会理解一个物体的重量可以利用天平来测量出，而不是由个人的感觉来决定。然而，仅认为重量是代表一种物体属性的概念，仍然与牛顿力学中物体重量是由两个物体之间的关系来决定的概念不完全一致。后者对于重量的理解需要一个相互关联的知识网络，包括力、重力和质量的概念等等。

课堂教学的结果是使学生们获得了所学科目的过程性知识和概念性知识。过程是可以反复出现的，但领先科学中的高等概念，却往往不那么直观。为了更好地学习这种概念，教育学研究已经将认知学习研究的观点纳入进来，并逐渐将其应用于教学实践。目前已开发和评估了多种教学方法，带动学生们重组和重新定义他们的知识，从而促进他们对高等概念的理解。这些方法包括自我解释、对照案例、元认知问题等。此外，认知研究也为“学习对象分类”工具的发展提供了支持。“学习对象分类”方法已广泛应用于课程开发和教师培训计划，对学习目标定位、教学手段和教学评价提供支持。这个方法承认过程性知识和概念性知识的区别，以六个认知过程（如图1所示）描述如何将知识转化为可观察效果。

人类先天的核心知识如何在学术学习中发挥作用

使人类成为最佳学习者的原因远不止上面所讨论的一般记忆功能。与其他生物一样，人类来到这个世界时并不是头脑空空一片，而是具有所谓的核心知识（图1）。这一点可以由对婴儿进行的优先注视试验来证实：首先，他们会对一定的刺激或情景习以为常，我们把它看作是第一场景刺激；然后，向婴儿展示与前面不同的第二场景，如果他或她关注这个刺激的时间超过了关注第一场景的时间时，表明婴儿可以区分这两种刺激。这一现象有助于确定婴儿是否觉察到与物理世界一般原则所违背的情况，比如物体的固态特性，即一个物体不能与另一个物体占据相同的空间。核心知识是通过很少的努力就可以获得的特殊的学习和行为能力的一类知识，并且因为它，人类才具备了独特的符号交流和推理能力，尤其语言学习能力。无可争辩，人类生来就具有语言学习能力，包括对语言的语音、语法和社会方面的意识。

核心知识可以作为获取文化知识的起点，例如在数字和数学推理领域，这一点已被详细证实。婴儿拥有两个核心系统，最小在6个月大时，婴儿就具有大致表达数字大小的能力，他们可以通过数量的多少区分数字的大小。同样大的孩子中，有一些能力突出的孩子甚至可以关注到三组不同数量的物体，这是由他们准确的描述系统所决定的。数学方面能力的差别由两个方面决定：核心系统和将核心系统连接到外部文化的数字符号系统。阿拉伯数字系统是世界上最常见的数字符号系统，它仅发明了一百多年，直到阿拉伯人将数字“0”从印度传播到欧洲，才使十进制数字系统得以发展。基于符号系统的文化转变是发展学术数学的关键。今天的孩子们上了几年学就可以了解人类数百年发展起来的概念。高中数学课程中的内容，如微积分，是在不到三个世纪以前才发展起来的。由于阿拉伯数字系统和罗马数字系统之间存在差异，两千年前出生的孩子不可能像今天的孩子们那样运用相同的数字核心知识进行学习。

人们的核心知识中有一些是与图形向导相关的，它帮助人们识别很多学科都涉及到的几何图形。文字的发明是人类文化发展的基石，它使语言以字母或其他符号的形式表现出来。文字是人类在大约五千年前发明的，而人类的基因却在五万年以前就出现了。显然，与口头语言不同，人类不是先天就适合从事写作和阅读活动的。但现在，大多数6岁的孩子在第一年开始识字学习时，通常就不会遇到太大的困难。这是因为，人类拥有很多对掌握读写能力有帮助的能力，其中最主要的能力就是语言、听觉、视觉和绘图。当最初人类发明文字的时候，这些能力是相对独立的。现在的学校教孩子们读和写，主要就是想帮助其发展综合能力。

在一些动物身上也发现了人类具有的核心知识，如数字和几何。但正如我们所知，没有其他动物发明了数学。只有人类能够利用核心知识来发展更高的认知，它是文化、技术和文明的先决条件。此外，人类的工作记忆是将以上提到的那些相对独立的系统整合到一起的前提。工作记忆的潜能并不在出生时就全部发挥出来，而是在童年时代逐渐成熟，并可能会有一些改变，直到青春期时才会全部发挥出来。比方说，2岁以下的儿童就无法恰当地切换目标和记忆符号。

总结一下前面讨论的内容，人类具有两项独特的学习能力资源。第一项是工作记忆功能，它是一种通用的资源，可以为下一步的活动同步协调多个心理表征。第二项是人类自古以来就拥有的模块化核心知识，包括对空间、数量、物质世界和社会世界的认知。如果采用适当的学习方法，工作记忆可以将核心知识与语言、数字和其他符号系统联系起来，为学术领域的推理和知识获取提供基础。这两项资源都是人类与生俱来的，但同时也是个体存在差异的原因，下文将就此进行探讨。

人类的学习潜力并不相同：差异视角

20世纪初，随着对个体学习潜力预测需求的出现，这个领域的标准化测试开始发展。一个具有法律学学位的法国人Alfred Binet，为了判断没有达到学校要求的儿童是否患有精神发育迟缓或行为障碍，设计了一系列问题。当今的智力测试中，仍然可以找到类似的问题。例如，让儿童重复一些简单的句子或一串数字，正着念再反着念；解释一些词语，比如“房子”或“钱”。当被问到苍蝇、蚂蚁、蝴蝶和跳蚤有哪些相同点时，他们需要从记忆中再现这些图画。新成立的德国汉堡大学心理学教授William Stern，制定了第一个智商（IQ）测定公式来量化童年和青春期的智力个体差异：IQ=心理年龄/实际年龄*100，心理年龄是指特定年龄组的平均测试分数。假如一个6岁孩子的测试分数达到了在8岁孩子的平均分数，则他的IQ=133。然而，从青春期开始，心理年龄评分逐渐趋于相近，而实际年龄线性增加，这导致IQ值的结果趋于下降——这显然与现实不符。

美国的心理学家们在哈佛大学教授Robert Yerkes（后在耶鲁大学）的领导下，开展了一项研究，对个人智力测试评分与同年龄组的其他人进行比较。按照惯例，将平均IQ分数定为100，计算出个体的实际得分与该值有多少标准偏差，这个方法一直沿用至今。第一次世界大战期间，发明了一些测试方法用于筛选英语水平较低的年轻男性移民，推动了非口头语言智力测试的发展。在英国，教育心理学家Cyril Burt倡导使用智力测试筛选一部分学生进入高级学术学校。来自伦敦大学学院的Charles Spearman是最早关注口语表达、数字、视觉空间方面等测试项目之间的相关性的研究学者。他发现它们之间存在显著的相关性，并设计了通用智能模型（系数g），在后面几十年的时间里，在全世界开展多项研究对这一模型进行了验证。

20世纪初世界各地的科学家设计的高水平的智力2测试对之后的研究产生了深远的影响。在1923年，杰出的实验心理学家Edward Boring总结道，“智力是智力测试所要测试的目标。这是一个狭义的定义，但却是严谨地讨论测试问题的唯一出发点。智力的内涵更为广泛，所以希望心理学家可以找到更好的术语来表示它。既然如此，在未来科学研究可以扩展它的定义之前，我们需要记住智力测试所测量的仅仅是可测部分的智力。”。70多年以后，心理学家们在Linda GottFredson于1997年提出的智力定义达成了广泛的共识：“智力是一种非常普遍的心理能力，包括推理、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习的能力。它既不单纯指书本学习这种狭隘的学术技能，也不是应对考试的智慧。进一步说，它是一种更宽、更深的能力，是对我们所处环境的理解——“领会”、“搞懂事情”、“知道做什么”。从这个定义可以看出智力测试成绩与学业上成功的相关性较高，却与校外成功（如收入或职业状态）的相关性较低，但它对于后者也很重要。

大量的纵向研究表明，智商在人的整个生命周期中是一个相当稳定的值，这一点在苏格兰的Lothian地区的出生队列实验中得到了非常可信的证实。这个实验对1921年和1936年出生的11岁的两组人进行了智力测试，60多年后再对他们进行了实验，两次结果非常接近，相关性r=.70（参考文献55）。这组数据还显示出，智力对人生成功的各种因素，包括职业、健康和寿命等具有重大的长期影响。

现已证明，智力测试成绩是一种客观、可靠和有效的指标，可将其用于预测学习效果和生活是否成功。世界各地建立了大量的智力测试数据集，这有助于更好地理解人类认知能力的基本结构。虽然几乎所有的数据集都可以提取出一个g因素3，但分测试之间有很大差异，这表明除一般认知能力外存在个体差异。我们已经发现，在基于某一种形式（语言、数字或视觉空间）进行测试时，各种形式之间是有相关性的，但需要的是不同的思想活动。另一方面，基于不同形式的测试也有相关性，它们可能发生了类似的心理活动（例如记忆或推理）。在一开始对智力测试进行统计分析时，就明显地体现出智力的层次结构，即g因素在顶部，特殊因素在下面。尽管如此，智力研究学者们仍然很难就第二级和以下水平的能力分类方法达成一致。1993年，在经历了几十年的研究后，John Carroll发表了数百份用于智力结构分析的数据集。他提出一个三层模型，其中g因素在顶层，中间层包括更广泛的能力，如理解知识、推理、定量知识、读写、视觉和听觉处理等。最底层是八十种更为细微的能力，如空间扫描、口语流畅度和声音识别等。Carroll的工作被认为是迄今为止在认知能力个体差异结构领域最全面的观点。至今，科学家们仍在讨论g因素的解释问题。g因素可能是大脑的一个综合特征，它使得信息处理的效率或高或低（自上而下方法）。然而，有些数据集是根据智力模型设计的，根据模型，人脑由大量的单个能力组成，心理活动就是调用这些单个能力的过程（自下而上的方法）。在这种情况下，认为g因素以一定的比例与精细能力配合发挥作用。

个体智力差异的遗传原因

通过对同卵双胞胎和异卵双胞胎的研究，我们知道遗传差异在很大程度上影响了智商的差异。同卵双胞胎智力测试成绩的相关性接近r=.80，几乎等于测试的可靠性系数。另一方面，一起长大的同性异卵双胞胎的智商相关性略高于.50，即普通兄弟姐妹的智商相关性。由于普通兄弟姐妹成长环境的相似度低于异卵双胞胎的，因此这个结果符合环境因素对智力的影响。遗传差异的量值是对比了大量同卵双胞胎和异卵双胞胎的各自相关性，并对它们进行统计分析而得出的。虽然遗传因素和智商有很大关系，但不表示我们可以通过一个人的DNA评估他或她的认知能力。尽管我们给人类基因组计划投入了大量的资金和努力，但在与认知能力表达相关的基因的研究仍没有取得多大的成功。智力是由大量的基因共同决定的，分布在整个基因组的每个基因都会发挥一小点作用。此外，这些基因似乎是以非常复杂的方式相互发生作用，并与环境发生作用。

在这个领域，有一个传播得很广泛但完全错误的观点，就是将“遗传原因”与“必然性”混为一谈。这是因为人们没有认识到反应规则的存在，这一概念由德国生物学家Richard Woltereck在1909年提出。反应规则是指某一基因组由于环境的不同而产生不同的外在表现。人类的一些生理特征（例如眼睛的颜色）的反应规则比较有限，即这类基因的表现很少会受到环境的影响。而另一些生理特征，如身高，具有较强的遗传能力和相对宽泛的反应规则。一个人是否能够达到基因定义的高度，取决于他在儿童和青少年时期的营养状况。食物充足的富裕国家的平均身高比营养匮乏的贫穷国家的平均身高要高。但在这两个国家中，人们的身高也不尽相同。富裕国家的遗传率几乎接近100%，因为人人都享有足够的营养。相反，在贫穷国家，一部分人营养充足而达到了他们基因所定义的高度；而另一些人营养不良，就没有长到基因所定义的高度。对于身高而言，反应规则很宽泛，基因的表现取决于儿童和青少年时期的营养。这也说明了为什么在过去几十年中发达国家的人们有逐渐变高的趋势。

环境对基因的表达有调节作用，因此，与其说“先天vs后天”，不如说“后天之于先天”[nf1] 更为准确。基因和环境之间存在复杂的相互作用，所以智力的遗传力在人的生命周期中会增加。这个发现非常有意义，并且它在社会中已得到了充分的体现。无论是在工作还是私人生活中都充满各种各样的认知活动，成人与儿童相比会更主动地选择适合他们基因的特殊环境。人们一旦找到了适合自己的位置，就可以通过有意识的学习来提高他们的能力。

在智力测试发展的头几十年里，研究学者对非语言智力有效性的看法比较简单，开展了所谓的文化无关或文化公平测试，它们基于视觉空间材料，如镜像、迷宫、几何图形组和几何图形矩阵，对不同社会等级和文化水平的人进行研究。现在已经证明这个方法是错误的，因为到目前，已有大量证据表明学校教育对智力的发展、个体差异的形成和稳定都产生了重要的影响。如果一个人的智力想要达到基因的最大潜力，就必须接受10年左右的制度化教育。

总之，关于双胞胎和收养的研究表明，50-80%的IQ变化是由遗传差异引起的。之所以存在这么大的比例，是因为研究对象的遗传力，特别是基因的反应规则影响了智力的发育。一般而言，与基因相关的智力测试得分差异越大，表明越多的社会成员获得了学校教育、医疗和充足的营养。有强有力的证据表明，社会经济地位较低的家庭的智力遗传力会下降。例如，处于较低社会经济状况（SES）的异卵双胞胎比较高SES的异卵双胞胎在智力上更为相互接近，这表明在前面的条件下环境对他们的影响更强。换句话说，由于较低SES家庭所接触的环境刺激少，与智力发展相关的基因的表达可能会受到阻碍。尽管可能难以想象，但智力的高遗传力比率的确是社会经济和教育公平的一项重要指标。此外，一个国家如果可以提供良好的营养、医疗和全员高质量教育，国民的智力可以得到更好的发展， SES和遗传力之间相互作用的大量分析研究已对这一点实现了证实。虽然美国的研究显示了SES与遗传力正相关，但一项来自于西欧和澳大利亚的经济和社会平等程度的高水平研究却并非如此。

智力测验分数背后的认知过程：个体在信息处理上的差异

在本文的第一部分中，我们对认知过程进行了讨论，原则上因为它才使人类能够发展出当今世界这样高水平的学术能力。在第二部分中，介绍了智力测试成绩已被证明是预测学术和职业成功的有效指标，而智商的差异主要来源于遗传因素。几十年来，认知过程和心理测试智力的研究在很大程度上是相互独立的，但随着研究的进行，它们越来越趋向于一致。那些研究人类认知不同组成部分的测试揭示了巨大个体差异的存在，这些测试与智力测试密切相关。记忆功能测试与g因素测试有关。感官记忆测试表明，识别简单刺激所需的时间（察觉时间）与智力呈负相关。关于工作记忆，有大量的研究表明，各类工作记忆功能与智商之间存在着实质性的关系，他们的平均相关系数大于.50（参考文献72-74）。在这些研究中，工作记忆功能是通过速度任务来衡量的，这些任务要求在有干扰的条件下，主动跟踪目标的输入信息并作出反应。神经效率是智力的一项主要神经特征；在完成智力测试项目以及工作记忆项目时，更聪明的个体表现出较少的大脑活动（通过脑电图或功能性磁共振成像测量)。在信息处理效率方面，最小在4个月大的儿童身上已发现了差异。最重要的是，它们可以预测8岁儿童的心理智力。

这些结果清晰地表明，有一部分个体差异可以追溯到一般认知能力的差异。但是，心理测量学研究也表明，除g因素外，个体之间在一个具体的层面上存在差异，其中在数字、语言和空间能力方面的差异较为明显。面向婴儿阶段开始的纵向研究表明，造成这些差异的原因可以追溯到核心知识的差异。例如，非符号化的数字能力对数学能力有影响；在其他核心知识领域，尤其是在语言方面，也发现了类似的长期影响。

人类具有一般认知和特殊认知能力，在现代社会中，人们的成长会面对非正式的和正式的学习环境，其中学校课程会帮助人们获得过程性和陈述性知识。人类的基因支持工作记忆功能并为核心知识的应用提供了基础，因此人类才可以利用环境提供的机会学习。人类可以因此获取广泛和深入的知识，并为尚未可知的未来需要做好准备。基于纵向研究的回归分析揭示了先天知识和智力的不同之处，同时利用两者来预测学业和职业的成功，比单纯使用一种要有效得多。更为重要的是，无论一个人有多聪明，如果想在复杂的领域获得专业知识，都需要有意识的实践和投入大量的时间。但是，如果想要在某项能力上达到一定高度，不同智力水平的人所花费的时间是不同的。此外，智力在一些领域个人所能达到的能力水平形成了一个障碍。正如本文第一部分所讨论的，对于一些领域，首先是STEM领域，它的主要特点是抽象的概念，需要对概念特征进行定义，这些特征可能与一个由其他抽象概念和过程所组成的更广泛的网络密切相关。只有智力测试成绩明显高于平均水平的人才能胜任这些领域的工作。对于有幸在提供高质量教育的学校学习的个人而言，智力水平、广泛和深入的知识将起到关键作用。在一些高校的入学考试中，比如SAT，也体现出对智力水平的考察，学校会要求学生在新的领域中运用知识。社会为人们提供了统一的知识获取和认知刺激环境，帮助个人实现他们的智力潜能，但同时也不可避免地造成了智力上的差异。教育不是伟大的均衡器，反而促进了人与人之间扎根于基因的差异性。

译注【1】：心理学上的学习的定义

①学习表现为行为或行为潜能的变化。通过学习，我们的行为会发生某种变化，如从不会游泳到会游泳。当然，有些学习不会在我们的当前行为中立即表现出来，但会影响我们对待事物的态度和价值观，即改变我们的行为潜能，如宗教信仰；

②学习所引起的行为或行为潜能的变化是相对持久的，如学会游泳后游泳技能将终身不忘。药物、疾病、疲劳等因素也会引起行为或行为潜能的变化，但这种变化是暂时的，因此不能称为学习，如运动员使用兴奋剂提高成绩，学生因疾病降低学习成绩等；

③学习是由反复经验引起的。有时候个体的生理成熟或衰老也会引起行为产生持久改变，如青春期少年的嗓音变化，这是由生理成熟引起的，与经验无关，所以不能称为学习。由经验而产生的学习主要有两种：一种是正规学习，如有计划的训练或练习，学校的学习等；另一种是随机学习，因偶然的生活经历而产生，如幼儿被开水烫一次就知道开水不能摸。

广义的学习是指人与动物在生活过程中凭借经验产生的行为或行为潜能的相对持久的变化。次广义的学习指人类的学习。狭义的学习专指学生的学习。

译注【2】：智力的定义

智力（Intelligence)是指生物一般性的精神能力。指人认识、理解客观事物并运用知识、经验等解决问题的能力，包括记忆、观察、想象、思考、判断等。这个能力包括以下几点：理解、判断、解决问题，抽象思维，表达意念以及语言和学习的能力。当考虑到动物智力时，“智力”的定义也可以概括为：通过改变自身、改变环境或找到一个新的环境去有效地适应环境的能力。智力也叫智能，是人们认识客观事物并运用知识解决实际问题的能力。智力包括多个方面，如观察力、记忆力、想象力、分析判断能力、思维能力、应变能力等。智力的高低通常用智力商数来表示，是用以标示智力发展水平。特别需要指出的是智力不指代智慧，两者意义有一定的差别。

译注【3】：g因素

1904年斯皮尔曼（C.Spearman）提出了智力结构的“二因素说”，即‘G’因素（一般因素）和‘S’因素（特殊因素）。

按二因论之要义，人类智力内涵，包括着两种因素：一为普通因素（general factor）简称G因素；另一为特殊因素（specific factor），简称S因素。按斯皮尔曼的解释，人的普通能力系得自先天遗传，主要表现在一般性生活活动上，从而显示个人能力的高低。 S因素代表的特殊能力，只与少数生活活动有关，是个人在某方面表现的异于别人的能力。一般智力测验所测量者，就是普通能力。斯皮尔曼的这一理论是最早的智力理论之一，把这一理论放到当时流行的遗传决定论相比，无疑是对智力落后教育的一种鼓舞，智力落后儿童的一般智力低于正常儿童是绝对的，但是也有些特殊儿童拥有一些特殊的能力，因此对智力落后儿童教育的可能性在理论上给予了支持。但是要指出的是该理论无疑过于简化和不成熟，因此又无法给智力落后教育带来更多的方法的改进和原则的探索。

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