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术从简,道从心

术从简,道从心

作者: 莫佳佳 | 来源:发表于2018-03-25 11:12 被阅读0次

    这个星期阅读的书单是成甲的《好好学习》。

    术从简,道从心,慢慢来,比较快。

    我们学习的时候,最难的部分不是收集,整理,总结。而是自我内化。内化是将信息变成知识,进而变成解决问题能力的过程。这个过程不容易,而对于如何增强自己内化知识的能力,成甲这本书可以帮到你学习怎样学习。

    Mo的阅读后的反思:正如李笑来老师说的“学习”本身是需要“学习”的,要学习如何学习才能够更好地学习。活到老学到老,是一种生活方式。目前的学习和阅读是如流水仗般的记录,类似低水平的勤奋者。通过这本书建立了一些有效的学习框架。接下来就是实践和及时复盘。此外,计划下个月进行二度阅读,增加更多个人启发和反思以及尝试运用彭小六推荐的思维导图记录。

    作者:成甲,城市园林规划创业者,热衷研究学习方法,重度学习患者。知道成甲是在“得到”APP 音频节目《成甲说书》。在和罗辑思维的合作中,入选罗辑思维评选的“中国最会学习的人”

    关于这本书:

    这是一本讲学习方法,讲如何管理自己知识的书。它将帮助你把零碎的知识打照成为高效的知识管理体系,构建你的学习竞争力,让所学知识真正变成你的资产,让学习成为财富的过程(芝士就是力量)

    一,什么是知识?

    1.如果你只是独立地记住一些事物,试图把它们硬凑起来,那你无法真正理解任何事情

    一切的学习和努力无非三个目标:一是解释问题,二是解决问题,三是预测问题

    (深刻理解问题的实质,然后用能够解决问题的规律去解决问题。

    当我们掌握底层规律并以此分析问题是,即使是一个新手,也能瞬间超越众人

    知识管理就是通过对外部信息进行加工,提高我们改变认知或行动的速度。在这个理解的基础上再去看现在形形色色的学习方法和管理技巧,就能看出大家对知识管理的认识大概存在着三个维度:

    第一个是数据管理的维度。

    在这个维度上,我们所谈论的知识管理更多是具体的数据层面的技巧。比如,下载的文件要如何保存?学到的知识点要如何归类?

    第二个是信息管理的维度:

    在这个纬度上,我们关注的是怎么样更加好的理解,消化和应用获得的各个知识点。有很多非常有用的方法可以组织来强化这一过程,比如:如何做读书笔记?如何用思维导图增强理解?学习中精读和泛读的区别。行动学习法,刻意练习等等。

    第三个是底层规律的维度:

    在这个维度上,我们关心的不仅仅是具体的方法和技巧,更关心自己的认知深度。我们必须在大量具体知识积淀的基础上,形成更宏观和抽象的理解,在深层次上普遍规律,从而将之前学到的繁杂的知识用一根线串起来,在具体知识之外找到新的答案,将有形化成无形,又将无形用于有形。

    什么是知识:

    成甲认为,只有能够改变你行动的信息才是知识。

    如果你看完一篇文章之后点头称是,然后生活照旧,那么这都是只是一个信息。只有你看完一篇文章之后,了解到一个观点之后,受到启发,改进了思考问题的方式或者做事的方式,这个信息才是知识。

    数据-阅读之后,变成信息-信息学习之后,你解决问题的思路和方法得到改变-信息变成你的知识。

    什么是临界知识?(查理.芒格称之为“普世智慧”)

    所谓的“临界知识”便是我们经过深度思考后发现的具有普遍指导意义的规律或定律。

    在知识大爆发的时代,我们必须对知识进行管理,而管理知识最重要的并不是大多数人以为的对知识进行收集,分类,保存。知识管理的核心是通过管理知识提升我们的认知深度,进而改变我们的行为模式。因此,对我们最重要的问题便是:如何提升我们的认知深度?

    如何提升我们的认知深度:

    什么才是深度认知:

    比如:有人问:怎么增强团队的认同感?第一个回答:领导要经常开会强调!第二个回答:人的认同感来自全力以赴完成一个共同的目标,其中付出的努力的程度以及共同参与的仪式感都很重要。

    有深度认知的能力是这样的:在分析问题的时候,能够跳出问题本身思考更普遍的情况;在寻求答案的时候,能够根据理由可信度判断是否接受这个结论。

    我们要努力提升认知效率,而要提高认知效率,就要找到撬动效能的杆点-临界知识。20%的知识比80%的知识更有用,我们要做的是花80%的时间,用在20%的关键问题上,而不是平均把时间花在各种知识上。

    多元跨界:一个人,活成一支队伍。

    掌握临界知识的底层思维与方法:

    跳出“低水平勤奋陷井(努力但效率很低,进步很慢的学习,就是低水平的勤奋)

    阅读启发:

    放慢速度,让读书事半功倍

    读书一定要花时间,耐心和思考力,将获得的新知识和已有的知识进行网络状的联系。

    所以不能只是做读书笔记,而是要描述读书后启发的内容。这些启发和我过去的哪些经练有关。在记录和寻求新旧知识之间的联系。(复利效应)

    当要解决某个问题时,主动去寻找可能会讨论这个问题的文章和书籍,去观察-作者用什么样的思路去解决问题?在这个解决方案的背后,是否有我熟悉的知识?我还能把这个解决方案的原理,应用在什么领域。

    学习临界知识需要具备的两个心态:

    我们相信什么,我们如何看待自己与这个世界的关系,深深影响着我们的学习效能

    更高效的学习,来自更合理的学习方法假设。

    关于学习方法,维茨金在他的《学习之道》中提出,人们大致有两种观点,一种是整体理论,一种是渐进理论。

    整体理论将学习成败归结于一种与生俱来,无法改变的能力水平。而渐进理论更加倾向于“世上无难事,只怕有心人”我们通过努力,一步一步,循序渐进,采用正确的训练方法,新手也能成为大师。

    二,如何高效学习

    1.两种学习效率

    (1)技术效率

    不断学习解决具体场景下问题的学习方式,归类为提升技术效率。在技术效率层面去解决问题的水平比较低。

    (2)认知效率

    在解决任务的时候,不仅掌握了解决的办法,还弄明白了这类问题背后的规律,这种努力方式就归类为提升认知效率。

    2.一个观点,两个假设

    关于学习方法的观点:多花时间去研究事物背后的规律,从规律入手进行学习,效率才会更高。这个观点是建立在两个假设基础之上。

    (1)假设一:世界上大部分领域,看似复杂的现象其实往往是由少数重要的规律决定的。也就是说假设复杂现象背后是简单的规律。本书也是建立在这个假设基础之上。

    (2)假设二:世界上各个事物之间的关系,不是简单的因果关系,而是彼此相互联系、互相影响的。

    3.临界知识

    通过学习和掌握少数重要但是影响广泛的规律,并以此建立的认知,应用在各个领域中,就能形成自己的跨界竞争优势。而这些能够在各个领域广泛应用的重要基本规律,被称为临界知识。

    如果能够在学习的过程中优先主动地掌握临界知识,掌握事物背后重要的基本规律,那学习效率就会高得多。

    三、如何掌握临界知识

    1.基本原则

    掌握临界知识的基本原则是:要了解知识的可靠性和局限性。要确保这个规律是可靠,经过了广泛地验证,并且清楚这个规律的适用和不适用的领域。

    优先使用“硬科学”的规律。所谓硬科学,是相对软科学而言。硬科学是指数学、物理、化学、生物学这样的学科,而软科学是指社会学这类的学科。

    2.三个底层方法

    (1)刻意练习

    如果你要掌握某一领域的知识,那么你可以去寻求这个领域一流的导师,然后学习他是怎么思考和解决问题的。坚持这样刻意练习,往往就能够更快速地发现和掌握问题背后的规律,理解一点就通达一篇,从而极大地提高学习的效率。(如果对刻意练习感兴趣,也可以在「得到」APP搜索“刻意练习”4个字。)

    (2)反思

    总结不是反思。反思是对产生结果的原因进行分析,反思的实质是对假设进行校正。比如,反复思考研究当初做这个决策的依据是什么,为什么是这样,当初的假设正确吗?

    (3)以教为学

    把教别人当成自己学习的过程。因为我们为了让自己能够教别人,就要做大量的准备,以防被别人问倒。而我们不去教别人的时候,往往就偷懒,没这个动力。

    3.三个学习技巧(值得深度学习)

    (1)记录:记录和写下来是不一样的。

    一个好的记录,要做到两点:第一点,要记录整个事情发展的过程;第二点,主动地记录看不见的关系,而不仅仅是记录流水账。

    (2)定期回顾:一方面的原因是,时间一久,我们很容易忘掉学的东西;另一方面,很多事情发生的原因和最后的结果之间时间间隔很长。如果不去回顾,往往没有意识到这两者之间其实是有联系的。

    (3)付费学习:一方面是指通过“买时间”来增加有效学习时间;另一方面是指,通过买“高质量的知识产品”或“向专家付费”获得咨询建议,来提高学习效率。

    金句:

    1.我们读的书并不一定是知识,只有改变了我们生活的信息才是知识。

    2.对于学习临界知识而言,首先要掌握的是底层思维和方法,其次才是具体的知识和技能。

    3.每个人都应当有自己的框架来安排自己的临界知识,不过,确实有一些重要的临界知识是通用的,比如复利效应、概率论、系统思考等等。

    4.你只有知道一个知识的局限性,才配得上真正拥有这个知识,如果你不知道一个知识的适用边界就每天用它解决问题,那这个知识对你而言就太危险了。

    5.有时候,慢就是快。你只有把基本功打扎实,才能快起来。如同曾国藩的结硬寨打呆仗。

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