知识

知识炼金术士行动指南 1.0

2016-11-03  本文已影响400人  Kidult

在「重启学习系统,做知识炼金术士」中,00 做了一次关于学习的主题学习,既从心理学和认知科学角度了解学习的本质和过程,也参考了学霸们的学习方法,然后归纳出几个高效学习的原则:

道理都懂,那么问题来了:

开始学习新知识时,该怎么做?

为了更加科学地耍流氓,00 梳理出一组问题和行动清单,作为不同学习阶段的“脚手架”,辅助实践。

不同知识粒度的学习

虽然我们总想找到以一敌万的方法,但是稍微回顾一下过往的学习经历,很容易发现,学习一个学科、一个交叉领域、一个知识点、一项技能,其实需要不同的路径和方法。

粒度 例子 特点 方法
学科 统计学,认知科学 有相对清晰的边界和演化脉络,有研究范式 从经典文献出发,快速了解学科的重要学说和知识形成的里程碑,并归纳出核心的知识点或主题,以及当前研究热点。结构和模型很关键
交叉领域 人机交互,生物计算 有多个学科背景,但是处在融合期,新旧知识纠缠、更替速度快 首先从应用出发,反推父学科的重要模块,顺藤摸瓜去学习领域核心知识
知识点 认知偏差,隐马尔科夫模型 知识组块,有相对明确的核心概念 深度加工,尽可能与其他知识点建立联系,反复练习并且拓展应用场景
技能 Python,手绘,乐器 程序性知识为主, learn by doing 大量观察,提炼模式;设定标杆,反复操练;产出作品,及时获得反馈并调整

问题/行动清单

学习本来就不是一件轻松的事情。与其纠结和低效,不如试着列一张清单,开始做。

I. 热身

明确预期

简要写出以下问题的回答:

搭建环境

切忌陷入在热身阶段无法自拔,现在流行用一个词形容这种情况 —— 拖延症。

II. 建立“输入-编码-提取”闭环

陈述性知识 — 主题式学习

(关于陈述性知识和程序性知识,请看上一篇---------)

A. 提取领域知识脉络,识别学习路径

通过 wiki、wolfram、经典论文、多本书籍(从豆列开始)目录和概要,提取出粗略的知识脉络,然后在收集到的材料中,识别出较优的学习路径。比如在“关于学习”的主题学习中,可以按照这样的顺序看:

B. 多种材料集中阅读

主题学习的要义之一就是对比。通过不同时期、不同人的观点对质,建立起知识的时空观,并且让更有生命力的学说和观点自动浮现。

对比阅读时一边做笔记,试着在勾画前找到中心思想,减少划线和高亮的内容,在空白处总结出关键概念,也可以记下想到的比喻、图像等,阅读完一部分或全部内容后,试着将笔记浓缩到包含知识间关系的一幅“地图”中。

C. 小黄鸭提问法

程序性知识 — 操练学习

跟陈述性知识“在脑中学”不同,程序性知识强调“在做中学”。几乎所有的程序性知识,比如编程、运动、手艺、技术,都是一种“语感”培养的过程,即在大量操练中建立条件反射式的动作序列(组块)。

步骤其实很简单,关键还是“做中学”:

III. 融合操练

陈述性知识和程序性知识是一种简化而理想的划分,其实有不少领域需要同时涉及这两种类型的学习。比如设计,既要理解人的需求、动机、行为,要对人-物系统做整体分析,要理解认知过程如何影响理解和行为,同时又要掌握的各种用于表达和制造的工具,把解决方案呈现并实现出来。这就需要频繁地融合操练:

总结

一图胜千言

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