十天内掌握线性代数：惊人的超速学习实验(最近很火的1篇关于学习方法的文章).docxVIP

十天内掌握线性代数：惊人的超速学习实验（最近很火的一篇关于学习方法的文章） ? ? ? ? 斯考特·杨同学以平均每门功课一周半的学习的时间考过了麻省理工计算机专业的所有科目，同志们那可是麻省理工！！！大家小时候都听家里人说过这样的话：“你看看别人家的孩子赵××和李××学习多好BALABALA”今天看到这个我顿时感觉这位杨同学才是“别人家的孩子”的代表人物。。。。。。。。觉得很有必要和大家分享下，以下正文： 　　最近，我的朋友斯考特·杨(Scott?Young)成就了一个惊人的壮举：他在一年之内，完成了传说中的MIT计算机科学课程表的全部33门课，从线性代数到计算理论。最重要的是，他是自学的，观看在线教程讲座，并用实际的考试作自我评估。(到斯考特的FAQ页面，看看他如何完成这个挑战) 　　按照他的进度，读完一门课程大概只需要1.5个星期。我坚信，能快速掌握复杂信息，对成就卓越事业至关重要。因此，我很自然地问起斯考特，让他给我们分享他的学习奥秘。所幸他答应了。接下来是一份斯考特的详细解说稿，深入剖析他的学习技巧(包括具体例子)，展示他如何拿下这MIT挑战。以下时间交给斯考特…… 　　看我怎么驾驭MIT计算机科学的课程 　　我老想着学快一点，再快一点，并为此兴奋不已。掌握那些重要的学问吧，专业知识与娴熟技艺将是你的职业资本，帮你赚取金钱与享受生活。如果过得好是你的目标，学问能引你到向往之地。 　　尽管学得更快有很多好处，但大多数人并不愿意学习“如何学习”。大概是因为我们不肯相信有这种好事，在我们看来，学习的速度只取决于好基因与天赋。确实总有些人身怀天赋本钱，但研究表明你的学习方法也很重要。更深层次的知识加工，与时而反复的温故知新，在某些情况下会加倍你的学习效率。是的，“刻意练习”方面的研究表明，没有正确的方法，学习将永远停滞。 　　今天，我想分享一下学习策略，看看我如何在12个月内完成4年MIT计算机科学的课程。这套策略历经33门课的锤炼，试图弄清楚学得更快的窍门，哪些方法有用，哪些没用。 　　为什么临时抱佛脚没用? 　　很多学生可能嘲笑我，妄想只花1年的时间学会4年的课程。毕竟，我总可以临时抱佛脚，什么都不懂还能顺利通过考试，不是吗??很可惜，这个策略在MIT行不通。首先，MIT的考试苛求解决问题的技巧，还经常出些没见过的题型。其次，MIT的课程讲究循序渐进，就算你能死记硬背侥幸通过一次考试，同系列课程的第七课可能就跟不上了。除了死记硬背，我不得不另辟蹊径，加速理解过程。 　　你能加速理解吗? 　　“啊哈!”当我们终于想通了，都曾经这样恍然大悟地欢呼过。问题是，大多数人都没有系统地思考。经典的学生求学之路，就是听讲座，读书;如果还不懂，只好枯燥地做大量习题(题海)或重看笔记。没有系统的方法，想更快地理解似乎是天方夜谭。毕竟，顿悟的心理机制，还全然不知。 　　更糟的是，理解本身，很难称得上是一种开关。它像洋葱的层层表皮，从最肤浅的领会到深层次的理解，逐层巩固对科学革命的认知。给这样的洋葱剥皮，则是常人知之甚少、易被忽略的理解过程。 　　加速学习的第一步，就是揭秘这个过程。如何洞悉问题，加深你的理解，取决于两个因素： 　　建立知识联系; 　　自我调试排错。 　　知识联系很重要，因为它们是了解一个想法的接入点。我曾纠结于傅里叶变换，直至我意识到它将压强转化为音高、或将辐射转化为颜色。这些见解，常在你懂的和你不懂的之间建立联系。调试排错也同样重要，因为你常常犯错，这些错误究根到底，还是知识残缺，胸无成竹。贫瘠的理解，恰似一个错漏百出的软件程序。如果你能高效地自我调试，必将大大提速学习进程。建立准确的知识联系与调试排错，就足够形成了深刻的问题见解。而机械化技能与死记硬背，通常也只在你对问题的本质有了肯定的直觉以后，才有所裨益。 　　钻研(The?Drilldown?Method)：你学得更快 　　经年累月，我完善了一个方法，可以加速逐层增进理解的过程。这个方法至今已被我用于各科目的课题，包括数学、生物学、物理学、经济学与工程学。只需些许修改，它对掌握实用技能也效果很好，比如编程、设计或语言。这个方法的基本结构是：知识面、练习、自省。我将解释每个阶段，让你了解如何尽可能有效率地执行它们，同时给出详细的例子，展示我是怎么应用在实际课程的。 　　第一阶段：知识面覆盖 　　你不可能组织一场进攻，如果你连一张地形图都没有。因此，深入研习的第一步，就是对你需要学习的内容有个大致印象。若在课堂上，这意味着你要看讲义或读课本;若是自学，你可能要多读几本同主题的书，相互考证。 　　学生们常犯的一个错误，就是认为这个阶段是最重要的。从很多方面来讲，这个阶段却是效率最低的，因为你每单位时间的投入只换来了最少量的知识回报。我常常加速完成这个阶段，很有好处，这样，