他认为 ， 真正为解答问题所做出的选择其实都是在受过系统教育后的“猜测” ， 而专家们已经掌握了非常具体且优秀的方法来做出选择 。 虽然不同领域所需要做出的决定是一样的 ， 但要做出怎样的决定需要大量掌握该学科范畴内的深层知识 。 “真正的解答问题需要意识到哪些信息是相关的 ， 并且正确运用这些信息来解决问题 。 ”
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此外 ， 专家们所提出的知识是以非常明确的方式整理的 ， 威曼将其称之为可预测学术框架 。 这其实是一种心智模型 ， 具备了所有解决问题需要的关键要素 ， 以及这些要素如何以该学科需要的基本内在机制互相关联 。 这就让人知道如果改变一个变量的话 ， 它会如何影响问题中的所有其他要素 。 有一些模型能预测这样的结果 ， 通过模型应用知识 ， 就可以在求解问题的过程中做出决定 。
如果一个人要真正学会解决实际的问题 ， 需要做的就是进行刻意的练习 ， 以现实情况为前提来做出决定 。 而最好的教学方法 ， 就是让学生动手去研究 。 学生们往往很擅长解答教科书上的问题 ， 但实际上这并不需要做任何的决定 ， 因为教科书上已经给出所需要的所有信息 ， 学生只需要根据流程来解答就可以了 。
“学生掌握了很多信息 ， 他们能按照很多流程做事 ， 但完全不能解决实际问题 ， 他们无法以科学的方式来做决定 ， 而这往往是最重要的 。 ”威曼总结道 。 “很显然我们需要让人们理解科学 ， 知道如何在科学的基础上做出决策 。 而现在 ， 我们的高校和教育体系并没有做到这一点 。 ”
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卡尔·威曼是美国凝聚态物理学家 ， 因“在碱金属原子稀释气体中（制成）玻色-爱因斯坦凝聚的成就 ， 以及关于凝聚特性的早期基础研究” ， 与沃尔夫冈·克特勒和埃里克·康奈尔三人共同获得2001年诺贝尔物理学奖 。
自2013年起 ， 卡尔·威曼兼任斯坦福大学物理学教授和教育学院教授 。 他在原子物理学和科学及工程教育均进行了广泛的研究 。
除了亲自进行科研外 ， 威曼也是一位致力于培养未来科学家的教育家 。 他用诺奖奖金创设了非营利教育项目PhET ， 并在2017年获得了有“教育界的诺贝尔奖”之称的WISE世界教育创新项目奖 。 目前 ， PhET已经被翻译成包括中文在内的90多种语言 ， 在200多个国家和地区中应用 。
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