《创造性思维》一书深入探讨了创造力的本质与培养方法，强调开放的思维方式和多元的视角对于创新的重要性。通过案例分析与实践建议，作者鼓励读者打破常规，勇于探索，激发潜能，从而在各自领域实现突破与成长。
创造性思维读后感第一篇
“6 ， 创 造 性 思 维 。
韦 特 默 曾 对 思 维 问 题 进 行 过 系 统 的 研 究 ， 他 把 顿 悟 学 习 原 理 运 用 到 人 类 创 造 性 思 维 探 讨 中 ， 并 汊 通 过 把 握 问 题 的 整 体 来 进 行 这 种 思 维 。 他 的 遗 作 《 创 造 性 思 维 》 于 1945 年 出 版 ， 书 中 研 究 了 从 解 决 简 单 的 几 何 问 题 的 过 程 一 直 到 爱 因 斯 坦 发 明 相 对 论 的 思 维 过 程 ， 以 各 个 不 同 的 年 龄 和 难 度 同 的 问 题 为 依 据 ， 发 现 在 各 个 解 决 问 题 的 水 平 上 都 有 创 造 性 思 维 过 程 的 例 证 。 ”
创造性思维读后感第二篇
DEEPSEEK给我很大的冲击，除了财务上的影响(DOGE) ,更重要的是我开始心灰意冷完全无法学习。 我不是在担心会被AI取代，只是对于AI可以搞大量题海战术而表现出一种“类似会了”的感觉产生了一种嫉妒和丧气并存的心理——论一分钟做一百个题谁能干的过AI呢？ 其实长久以来我并没有相信AI可以拥有“人类期许它有而害怕它有”的那种智能。本质来说AI也是一个受训练的系统，这个系统对于其自身来说是封闭的(它得不到没有见过的答案)，这种封闭如果不能保证超级AI的不可存在，也至少可以保证它不能解决所有产生于其内部的问题——它也保证了人类之所不能替代性。 矫情了大概两周之后我又拿出了我斥巨资买到的这本书准备第二遍读它！这本书讲解了一些或简单或复杂的问题都是经过了哪些过程而被解决的，比如由平行四边形的面积求解各种面积，一个人如何描述组织关系，两个水平悬殊的朋友打羽毛球，爱因斯坦发现相对论的思考过程等。一个贯穿始终的思路是，问题的原表象造成的结构与整理后的有序结构如何影响了人的行为。 看完之后我突然想到了一件事，书里举了两个经典的例子，正文部分要求计算等差数列的和，正确解法是左边乘以公差，然后两个求和的式子相减，再移项求解和。作者评价: 这个解法很好，但是这是在做什么呢？当我想求和的时候，我的方法过程中这个数列的特征竟然消失了，我为什么要用一个新的式子左边乘一个公差？ 附录里面有另一个例子，求1/n^2的级数和。作者通过对于数轴的描述，给出了 十分具象 的这个级数的迫近过程。 结合平行四边形的面积，以及爱因斯坦对于光速的思考——我发现这些产生了 “实际意义”(而不是仅仅操作形式)的内容其实都是几何的。至少对于我个人而言，即便是在思考抽象问题，我依然是在操作表象的(比如思考路由的时候我真的会想着一个数据包飞了过去)。 毫无疑问地，几何和物理很明显都是现象。一切能够观察到的都是现象，如果不能摆脱对于现象的依赖就很难把代数变成称心应手的工具。 这里面有个问题，其实这本书本身就是在讲人的心理结构的——结构也是一种现象。我们可以假设人就是基于表象思考的。 AI也是会思考的，那么它思考的时候，在操作表象吗？似乎没有，它直接操作了形式。这也不难理解，计算机大致来说是人类基于代数思想构造出来的一个巨大的命题机器。源于代数而处理代数这自然是没什么问题的。它的问题在于代数系统内部大抵不能自身消化解决问题。 人类的智识大多数时候是依赖几何的(只有神经元放电与否本身可以理解为代数的; 涌现这一现象我没什么深入的感受，留待研究)，而世界和计算机都是代数的，中间经过两次转换后出现很多失真。半导体是人间恩赐，只有借由它我们才能让转化变为可能。当然几何本身有很多不严密的定义，这很符合能用就行的进化规律。 我想到佩雷尔曼证明庞加莱猜想，代数派学者认为他的方法很几何，and vice versa. 他用奇怪的思维方式实现了一种突破。 在数与形的问题上，笛卡尔走出了一小步，他让数形结合成为了每个人都能实践的工具。虽然很遗憾的是，立体几何体题几乎从未被认真思考过而被机械地直接建系并进行计算——这并不能说明我们对于代数有更强的偏好，只能说明我们在有限时间里赌不起思考而已。 我知道微分几何和几何代数是研究都新方向，前者也是对着一个小点穷尽分析方法，解析出花——而在心里我们从没有离开过那张图。 格式塔学派是非常几何的，这很合理，这很人性。 所以，没有现象的内容，究竟应该如何学习呢？ 如果我们在纯粹的形式里发现了规律——那一定是这个规律才导致了现象，这个规律才是本质。现象都有对应的规律，但规律不一定有实存的现象。 代数才真的是毫无意义并与人无关的纯粹真理。 遗憾地/幸运地，我们是人。
创造性思维读后感第三篇
这本书是基于格式塔心理学写的，不可多得的告诉你如何顿悟学习。
是学会真正的理解的必读的第一本书。
作者从老师如何教学生展开论述，否定机械记忆的学习，否定刺激反射的重复，告诉你真正的学习真正的理解真正的顿悟是如何发生的。
最难能可贵的是，本书研究了高斯如何发现高斯公式，伽利略如何发现物体的运动规律，和爱因斯坦如何发现相对论的。
顿悟学习特点
1、可以避免大量随机的盲目试错行为，也有助把学习所得迁移到新的问题情境中去
2、当学习者了解到有意义的关系，理解得了一个完形的内在结构，弄清了事物的真相，会伴有一种令人愉快或者兴奋的体验。
3、顿悟学习的结果不容易遗忘。
普通的学习：（演示——解释——练习——重复）
老师教你计算平行四边形的面积计算，底乘以高，演示一边，然后让学生照做。
学生貌似学会了如何计算平行四边形，能正确的计算出。
但是他们真正学会了吗？
这个时候他们其实只能依葫芦画瓢，按照标准图形来计算。
你只要变一个特殊的平行四边形，比如底很短只有1cm，而高则很长有10cm，很多人就不会做了。
因为他们并没有学会思考，并没有真正掌握要点。他们只能重复老师说的话，只能记住，并不能真正理解。仅仅只能重复所学过的东西。
真正学会，是知道为什么要有这个东西，是解决什么问题而来的？用有什么好处？不用会有什么坏处？在什么时候能用这个东西？在什么时候不能用这个东西？这个东西关键底层是什么？
很多人学会了乘法，但是就是不知道什么地方可以用甚至必须用乘法。这是因为不了解乘法的原理，内在结构。
人们只有在对特定情境下从事于没有意义的改变时，才表现出既无能力也无愿望。有时需要从没有结构的一堆转变为适当的结构。
从片面的观点、肤浅的结构或错误的结构，从中心不对的，歪曲的或者贫乏的观点转变为中心很恰当的结构，往往更有意义。
一个人处于顽固和习惯死死抓住旧观点不放，从而看不见甚至主动地否认明摆着的更合理的为情境所需要的东西，看来这是不合理的盲目无知的行为的主要原因所在。
一个羽毛球高手和一个新手，一起打羽毛球，比谁更厉害显然是一个不公平的游戏。
高手和新手肯定打不了多久。因为这是基于赢对方球的规则，大家考虑的是自己赢。
如果要让新手喜欢和高手经常打球，要制定什么样的规则呢？
游戏的本质要有相互性，实力悬殊的游戏对双方都不是合适的，只有双方都有成功的某种希望，游戏才是真正的游戏。没有相互性原则就不再是游戏，而只是一位暴君让他的受害者跑来跑去。
我有一个想法，我们这样玩，我们打来打去，不让球掉下来，看看能打多少下？你说，我们能坚持十次，或者二十次吗？ 开始的时候发容易的球，后来可以越来越难……（两个人从相互敌对变成了共同解决）
