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疯狂学习,有方法
最近,在TED大会上,一位叫ScottYoung的年轻人分享了他的一个惊人成就:他在一年之内,完成了MIT(麻省理工学院)计算机科学本科课程的全部33门课,并都通过了考试。重要的是,他完全是靠自学完成的,观看在线教程的讲座,再参加实际的考试做自我评估。
MIT计算机科学的33门课,都是一些硬骨头,从线性代数到计算理论。而且,MIT的课程不能用临时抱佛脚的方式完成,死记硬背行不通。因为MIT的考试对解决问题的技巧要求很高,还会经常出一些没见过的题型。其次,MIT的课程讲究循序渐进,就算你能侥幸通过一次考试,同系列课程的第七课可能就跟不上了。Young能通过考试,主要是靠“加速理解的过程”。
Young自己是学商学出身,按照他的进度,读完一门课程只需要1.5个星期。Young也把自己学习33门课的经验在自己的博客上做了分享,他并不准备因此就转行去做一个计算机工作者。做这件事情的主要目的,是证明此事是可以做到的。
一年内如何自学MIT的33门课?
尽管学得更快有很多好处,但大多数人并不愿意思考“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。确实总有些人天赋异禀,但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,在某些情况下会加快你的学习效率。是的,研究表明,没有正确的方法,学习将永远停滞。
如何建立你的知识体系?
大多数人经典的求学之路,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。我们大概都经历过“啊哈!我懂了”的那种快乐,但对顿悟的心理机制全然不知。
而且理解本身,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:
建立知识之间的联系,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。
钻研学习方法,你会学得更快经年累月,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,它对掌握实用技能效果也很好,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。
快速学习的三个阶段
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,我就可以投入更多时间到后面两个阶段。
如果你在看课程讲座的视频,最好是调到1.5或2倍速快进。这很容易做到,只要你下载好视频,然后使用播放器的“调速”功能。我用这个法子在两天内看完了一学期的课程视频。如果你在读一本书,我建议你不要花时间去高亮文本。这样只会让你的知识理解停留在低层次,而从长远来看,也使学习效率低下。
更好的方法是,阅读时只偶尔做做笔记,或在读过每个主要章节后写一段落的总结。比如,下面这些就是上机器视觉这门课时的笔记:
做练习题,能极大地促进你的知识理解。但是,如果你不小心,可能会落入两个效率陷阱:
没有获得即时的反馈:研究表明,如果你想更好地学习,你需要即时的反馈。因此,做题时最好是答案在手,天下我有,每做完一题就对答案,自我审查。没有反馈或反馈迟来的练习,只会严重牵制学习效率;
题海战术:正如有人认为学习是始于教室终于教室,一些学生也认为大多数的知识理解产自练习题。是的,你总能通过题海战术最终搭起知识框架,但过程缓慢、效率低下。
练习题,应该能凸显你需要建立更好直觉的知识领域。一些技巧,比如费曼技巧(th
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