计算机学习方法

全球公认的高效学习法——费曼技能学习法!

费曼技术

费曼技术是一种顶级的学习方法,它可以帮助你真正理解一门新知识,因为它揭示了学习的本质。

费曼学习法

所谓费曼学习法,就是在你学习了一门新知识之后,想象自己是一名教师:用最简单的话,用自己的原话,用平实直白的话,重复表达复杂深刻的知识,最好不要用行业术语,让行业外的人也能理解。为了达到这个效果,最好想象一下你在给一个80多岁或者8岁的孩子讲,连他们都能听懂。

一句话:用白话文讲解新知识。这是费曼的本事!

在学习金字塔中,学习内容传授给别人时,保留率最高,因此费曼技术是一种非常好的学习方法。

费曼的技能从何而来?

费曼是获得诺贝尔物理学奖的美国物理学家。他是典型的大学恶霸,科研教学样样在行。他和学习方法有什么关系?

费曼的技能从何而来?

他给大学生上了《大学物理》 300节课,却能简单轻松地讲解复杂而深入的物理。

他总能用各种生活实例表达抽象的、宏观的、微观的概念,让你理解知识。学生特别喜欢他的课,因为一点也不枯燥。后来学生也用这种方法学习,学习效果不错。后来人们提炼出一种底层终极学习方法:费曼学习法。

费曼技术为什么管用?

在我们谈论费曼技能之前,让我们先了解一下学习的本质。

理解一个新事物的过程不是凭空而来的,而是发现已有的相关概念,并把它们联系起来,形成一个新概念。

认知心理学告诉我们:我们大脑对知识的存储,是通过节点+连线的方式组成,构成了一整个网络。

每个节点相当于一个概念,比如计算机,或者一个属性,比如办公、娱乐。节点之间的连接表示一种相互关系,比如是,带过来,那么节点之间的连接可能就是电脑可以工作。

这些节点和连接通过神经元和突触存储在计算机中。

我们大脑皮层大约有160亿个神经元,由突触连接。

当一个神经元受到刺激时,突触就会被激活,从而唤醒相邻的神经元。

我们可以简单的理解为每个神经元都是一个概念和知识,所以当电脑的神经元被激活时,它会让我想起办公室的神经元,从而形成一句话:电脑可以工作。

这个模型实际上有两个重要特征:

1.我们越是熟悉的概念,在受到刺激时,越是容易被激活。

举个栗子,当我们说到电脑可以用来......,我们容易想到电脑可以用来办公,可以用娱乐,可以用来学习,但是我们却很难想到电脑可以用来翻墙,为什么我们容易想起来娱乐办公学习,而不是翻墙呢,是因为在大脑里,相对于翻墙,娱乐办公学习是更为熟悉更为常见的概念。

为了节省大脑的认知资源,我们会给不同的概念赋予不同的权重

概念越熟悉,权重越高,被提取的可能性越大。

2.通过在两个概念之间强行建立联系,可以让我产生新知识。

举个栗子,商家是如何给你进行洗脑的,今年过节不收礼,收礼只收....

不管你喜不喜欢,当你听到这句话的时候,你会立刻想到“褪黑素”,因为这个广告试图以一种重复的方式,在节日和褪黑素之间强行建立某种联系。

同样,当我们想到去屑时,我们也会想到海飞丝。

再比如笔记本电脑= 笔记本+ 电脑 组合成的,新的知识其实由原本知识来构成和解释的。

因此,在获取新知识的过程中,通过接触将新知识的概念强行插入到原有的知识体系中。

因此,这就是为什么当我们学习一门新知识时,最好用白话来解释。一方面,白话是我们熟悉的知识,熟悉的知识很容易提取;另一方面,用白话解释它实际上是把旧知识和新知识联系起来,这样自然的新知识就可以很容易地提取和理解。

总之,我们与旧知识的联系越多,我们就越容易理解新知识。

所以我们可以得到这样一个学习公式:E=K/I

在这个公式中,E代表我们对一个新知识的掌握程度,K代表我们对原有知识的熟悉程度,I代表新知识的复杂程度。

也就是说,我们对一个知识点的掌握程度与相关知识的熟悉程度成正比,与新知识的复杂程度成反比。

因此,最有效的学习方法是:

有了大量熟悉的知识,才能不断地理解和领悟一门新知识,只有这样学习效率才能最高。

所以这就是费曼技术如此有用的根本原因。

摘要

如果你不能用自己的话轻松地说出一个新的知识点,你就没有真正理解它。

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