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第四部分:整体性学习的小结

2025年1月11日  来源:如何高效学习 作者:[加]斯科特·扬 提供人:yongyan32......


主要概念的小结

好了,在前面近200 页的书中,我们介绍了很多内容,现在就做一个小结吧。

整体性学习策略强调将信息编织到知识网络中,而不是给自己加上机械记忆的负担,这个策略的基础有以下几方面。

(1 )结构 ──关于某个学科的知识之间联系的总和,它是你大脑中的城市。

(2 )模型 ──将信息压缩成最基本的单元,模型是结构的种子。形成模型的方法包括比喻法、内在化和图表法,模型是你的知识道路交通图中主要的几个十字路口。

(3 )高速公路 ──不同结构之间的联系,有助于创造性的思考。“跳出盒子之外思考”很好地描述了这种跳出原有结构,从其他结构来观察原有结构的思考方式。

整体性学习有5 个步骤,但是并非按部就班,只是大体按此顺序进行,不能拘泥于这种顺序。

(1 )获取 ──通过感官获取信息。

(2 )理解 ──明白信息的表面意思。

(3 )拓展 ──与其他信息建立联系,拓展有三种主要方式。

a )深度拓展──探究知识的背景。

b )横向拓展──探究知识的关系。

c )纵向拓展──与其他结构联系后,从其他结构的角度探究知识。

(4 )纠错 ──剔除错误联系。

(5 )应用 ──将知识应用到各种情境中去,包括现实生活。

信息的消化吸收类似于食物的消化吸收,不管你吃的是什么,过程是一样的,但是吃的东西可以大不相同。认清不同的信息类型有助于选择不同的学习方法,信息的类型有以下五种。

(1 )随意信息 ──事实、日期、列表、规则以及某种顺序。信息特点是没有逻辑分类或相互关系不强。

(2 )观点信息 ──信息的唯一目的就是支持或者反对某种观点。容量在这儿是最重要的,而不是能记住。

(3 )过程信息 ──它是指某种技能的信息。需要反复练习,但是容易记住。

(4 )具体信息 ──容易视觉化的信息,一般是与实际紧密联系的信息,容易有自己的经验。

(5 )抽象信息 ──信息不容易有自己的经验。数学、哲学和物理学都是非常抽象的领域。(不过看过《别闹了,费曼先生》,就知道费曼最过人之处就是别人看到的是抽象物理知识,而他看到的是实际生活。──译者注)

技术一览

快速阅读

(1 )指读法。

(2 )练习阅读。

(3 )积极阅读,改善边读边学的效率。

笔记流

(1 )不要呆板、僵硬、貌似层次分明的笔记。

(2 )在写下来的观点之间建立联系。

比喻法

寻找历史中的故事、图像或是过程,它与我们现在学习的东西有某种类似。

内在化

(1 )为你正在学习的东西创造脑海中的图像。

(2 )在这幅图像上加入其他感官和情感。

(3 )寻找图像不适用或不足的地方,防止产生错误的联系。

图表法

创造流程图、概念图或图像,将若干观念联系在一起。

联想法

(1 )创造一系列容易视觉化的符号。

(2 )在条目之间创造联系,这种联系是可以“看得见的奇特场景”。

(3 )在第一个条目和触发物之间建立联系。

挂钩法

与联想法相似,只不过我们是把每一个条目与事先建立好、容易回忆的0~12 的视觉符号相联系。

信息压缩

3 种主要形式:

(1 )记忆术──压缩若干知识,用一个单词代替。

(2 )图像联系──创造一幅能联系若干知识的图像。

(3 )笔记压缩法──用寥寥几页纸缩写内容庞大的笔记。

实际应用

寻找将知识用于你日常生活的途径。

模型纠错

经常性地解决各种问题,以发现整体性知识网络中的潜在错误。

以项目为基础的学习

建立一个大约需要1 ~3 个月完成的项目,从而逼迫自己不断学习、实践和解决各种各样的问题。这对自我教育来说是有用的练习,特别是在没有什么知识结构可以指导时。

高效率学生

(1 )管理能量。

·保持体型,健康饮食,不要熬夜。

·一周休息一天。

(2 )不要“学习”。

(3 )绝不拖延。

·建立每周目标和每日目标清单以保持注意力。

(4 )将那些类似的、散在的工作集中起来批量完成。

(5 )有组织。

·拥有一个日历和做事清单,永远随身携带一个笔记本。

自我教育

自我教育费用低廉、方便迅速、收益大,但是实行起来也有很多难点。它缺乏系统安排,较传统教育学起来难度更大,提高自学能力的主要办法有以下几种。

(1 )养成良好习惯。

(2 )克服挫折障碍。

(3 )设定学习目标,记录学习过程。

特别感谢

我非常感谢所有参与到整体性学习试验中的人们,你们的辛苦努力帮助我完善了很多观点。我同样要感谢每一位对我的第一本整体性学习书提出宝贵意见的读者,你们宝贵的思想和建议是我写作本书的最大动力。

我还要感谢关注我博客的朋友们,你们给了我持久的鼓励。感谢LeoBabauta ,Cal Newport 和Gleb Reys 的支持和帮助。我还要感谢Steve Pavlina ,Ben Casnocha ,TimFerriss 和Brad Bollenbach 的伟大思想。限于篇幅,还有太多太多的人就在此一并感谢,不再一一罗列。

尤其要感谢Marian ,Douglas 和MeganYoung ,你们的教诲让我终生受益。

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