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#新年觉醒Day1#程序员的思维修炼:一本关于“学习”的书

#新年觉醒Day1#程序员的思维修炼:一本关于“学习”的书

作者: paopao_ | 来源:发表于2016-01-19 16:56 被阅读165次

    #一本关于学习的书

    这不是一本讲如何编程的书,而是一本关于学习的书,正如它的副标题所说:开发认知潜能的九堂课。这本书按照内容逻辑可以分为5个组块(chunk):

    1. 整体的概览:绪论(Chapter1)

    2. 核心概念:从新手学习者到专家学习者的过程描述(Chapter2)

    3. 生理层面:认识大脑(Chapter3),使用大脑(Chapter4),调试大脑(Chapter5)

    4. 心理层面:主动学习(Chapter6),积累经验(Chapter7),控制注意力(Chapter8)

    5. 行动指南:超越专家(Chapter9)

    为什么要先看框架:因为这是专家学习者和新手学习者的区别之一:系统地看问题(Chapter2)。“模仿”是学习的第一步(Chapter2),因此作为还不是专家的我在读书笔记中就践行起来。除此之外,专家和新手还有什么区别呢?大致的说还有:专家利用实践经验(“已有知识”),利用直觉(“自主心智”),利用情景(知识是“条件化”的)。这就是Deryfus模型所描述的。

    #从新手到专家 - Deryfus模型

    ##模型内容

    模型是一个抽象,对一类具体问题的抽象。Deryfus模型抽象的目标就是针对任意一项技能的学习者进行分类,它的创作者Deryfus兄弟将新手到专家分为了五个阶段。

    1. 新手:需要指令清单

    新手的定义就是没有经验的人,他们需要的是指令化的清单。譬如一个做饭新手需要的是详尽的菜谱:放两勺油,开中火,两分钟后扔入切好的50g蒜。对新手的解释是“无限递归”的,意思是没有界限约定你需要说得多明白。譬如放两勺油要用多大的勺,中火是多大火,蒜要切成什么样才算好。这种现象就像是无法通过字典查出一个词的“绝对精确”定义一样,因为一个词的定义又需要在字典中搞清楚其他词语的意思。

    2. 高级新手:虽有大的原则,但无全局思维

    高级新手是占有比例最高的一个阶段。高级新手开始逐步摆脱指令清单,开始掌握一些大的原则,虽然这不是全局性的。与专家相比,高级新手也很难识别出“有意义的信息”,譬如在公司的销售预测图中不能像专家一样判断出自己还有无必要明年继续在这家公司工作下去。

    3. 胜任者:能解决问题

    胜任者被描述为有很强的主动性,他们能主动地解决问题,包括自己从没见过的问题。但他们依赖的仍是自己的经验,而非专家依靠的“直觉”,而且与更高水平的“精通者相比”,他们也缺乏反思和自我纠正的能力。一个有趣发现是,处于这个阶段的人比起专家更适合去教新手与高级新手。

    4. 精通者:能自我纠正

    精通者开始拥有全局思维,因此精通者讨厌过于简化的信息,例如“电脑坏了先查看是否接通了电源”。精通者最大的一个突破是能自我纠正,无论是从自己的经验,还是通过看故事通过别人的经历。因此,精通者也能判断出什么地方容易出错,在那些人类固有认知缺陷暴露的地方容易出粗。譬如一个概率论教学的精通者,一个“好”的概率论老师,知道学生在做随机变量代换时,容易忽略变量代换后取值范围的变化导致计算出错。总的来说,精通者拥有更强的“反省心智”。

    5. 专家:靠直觉

    专家已经将精通者以及之前阶段用到的算法心智转化为了自主心智,靠的是“感觉”,靠的是直觉。本质地说,专家拥有更强的“模式识别”能力,例如专家医生看到病人“不太舒服”就大概判断出了病人得的是什么病。

    ##有关专家

    1. 自主心智

    给专家更多的规则与教条会降低专家的能力。这个是可以理解的,阳老师的认知写作课上就讲过规则与教条调用的算法心智是会伤害专家“赖以生存”的自主心智的。

    2. 元认知

    元认知指的是自我监控,自我调节,自我控制的能力。专家在这一点上强于其他阶段的学习者。譬如,一些高级新手这个阶段的人拥有着“不知道自己不知道”的自负就是源于自我监控能力的缺失。相反,“读的书越多就越觉得自己无知”,“知道自己不知道”靠的就是强的元认知能力。

    3. 情境化

    新手需要的是没有情境化的规则,专家需要的是有关情境化的直觉。我认为相比于情境化,更好的一种说法是“条件化”的知识。也就是说,单单知道知识远远不够,更重要的是知道应该在什么条件下应用知识,知道应用知识的情境。例如,物理力学问题中什么时候应该用牛顿第二定律,什么时候应该用能量守恒?在与时间相关的问题中就必须用牛顿第二定律,因为与时间相关就不得不需要加速度,而牛顿第二定律就正是关联起力与加速度的定理。

    4. 全局观

    专家知道事情的全貌,更注重事情的全貌,比起树木更注重森林。我认为更好的说法是专家掌握有关知识的“big idea”。例如什么是线性代数?线性代数就是有关矩阵的变换,矩阵就是空间的抽象,线性方程组的抽象。什么是机器学习?机器学习分为监督与非监督算法,监督算法就是通过已知数据求得已知模型的具体参数,通过模型预测未知数据;非监督算法就是通过已知数据和未知模型,预测未知数据。

    5. 如何成为专家:践行

    认识科学家Dr.K.Anderson Ericsson告诉我们如何成为专家:

    要有明确定义的任务,任务有适当难度(太简单会无聊,太难会丧失自信),任务环境提供大量反馈,提供重复犯错和纠正错误的机会。

    小号手Clark Terry的建议更直白:模仿, 吸收, 创新。

    #两点思考

    1. 如何写读书笔记:

    写读书笔记的本质是对信息(知识)进行重组,形成至少是自己觉得更好的信息组织形式。无论结果好坏,这个过程都会强制调用自己大脑处理信息的机制。有输出比没有输出提高信息接收质量。

    2. 阅读tip:

    - 第一步

    第一步一定要知道整本书的结构与全貌。对信息有所预判。

    - 主题阅读

    同时阅读相同主题的几本书。因为每个作者的知识体系结构不可能是最适合自己的,通过了解不同人的知识体系架构,可以容易帮助形成自己的知识体系架构,更重要的是可以帮助自己形成相应主题的“全局观”或“big idea”。例如这本书与《人是如何学习的》两本书搭配阅读的效果就好于只单独阅读其中一本书。

    - 组块阅读

    自己构建信息的组块对吸收信息也有很大帮助。而且写读书笔记也正是帮助信息形成组块的好方法。

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