怎么学一门新的知识？

-颗粒度2.0-

Granularity2.0

之前上数据分析的课，

老师讲统计学的知识时一直听得云里雾里。

这几天买了个概率论入门课程，

听着听着突然发现自己逐渐可以理解统计学里的知识了。

是自己变聪明了吗？

应该不是。

那为什么突然就能理解了？

新概率论课程讲的知识颗粒度足够细。

之前数据分析课程因为涵盖了

编程语言、统计学和业务分析等一堆内容。

有限的课程时间内，

统计学的知识内容没办法揉的很细碎地讲。

而自己新买的概率论课程

却能将一些基础知识点用

例子、比喻和更详尽的描述去解释。

这样的课程对一个还没入门的人是十分友好的。

学习一门新的知识，

最好先找到这门知识最小的知识颗粒。

因为最小的知识颗粒是最容易理解，

而且是最基础的。

什么是最小的知识颗粒？

就是每个基础知识点的解释。

越详尽的解释，

颗粒度就越细。

就像数学的基础知识是

加减乘除。

那么对于加减乘除的详细解释

就是数学的最小知识颗粒。

想入门数学，

最好就从这里着手。

而不是一上来就去看

一元二次方程甚至高等数学。

人与人之间学习速度的差异在于

消化知识颗粒的速度

及

能直接理解的知识颗粒的大小。

试想:

A在5分钟内就弄明白加减乘除，

而B则需要一个小时才琢磨清楚。

A如果能直接看明白大学数学的知识，

而B只能从小学数学慢慢啃起。

A和B，

谁的学习速度更快？

阅读能力

理解知识颗粒的能力基于阅读能力。

知识本质上是信息，

而我们的阅读能力就是我们接收和理解信息的能力。

一个只有小学文化的人

和

一个受过高等教育的人，

看同一本书的阅读速度和理解深度是不一样的。

提升阅读能力是提升学习能力的基础。

怎么提升阅读能力？

阅读能力的提升是基于

自身的积累。

知道的越多，就能知道更多。

这些积累包含但不限于

书本、见闻阅历和思考……

但仅仅是简单无脑地去积累是没用。

要将这些积累

理解和整理成体系化的内容，

才能帮助自己提升阅读理解能力。

学不明白还是教不明白？

现在看来，

老师讲了知识点，学生却还不明白。

很可能是老师还没能讲到或讲明白

学生们能理解的最小知识颗粒。

自学的时候，

没学明白也可能是没找到自己能理解的

最小知识颗粒。

费曼学习法

费曼学习法提倡以教为学。

学习一门知识的时候，

把自己当学生，自己教自己。

想要把自己教明白，

就要弄明白知识怎么能讲明白。

想要讲明白，

那就要把知识颗粒从小到大地弄明白。

这个过程自然而然地就学会了新知识。

“

天下大事，必作于细。

”

--老子《道德经》