如何高效學習

背景

最近接觸了不少關於學習方法的內容，好比在kindle上無心中找到的一本雜誌，裏面提到如何提升閱讀能力.在做者推薦下又看了《開動大腦》，接觸了一些關於學習的理論，做者在書中提出了思惟導圖的學習方法，這種方法平時你們應該都有接觸，平時我比較習慣叫作知識框架圖．今天看了一期《鴻觀》裏面也提到了學習方法，發現無論知乎上，書上，仍是微信朋友圈裏看到的那些關於學習方法的內容幾乎都很類似，其核心都是在強調知識間的聯繫．因而想總結這段時間看到的學習方法．
對於我看過文章和書籍裏提到的學習過程能夠總結爲如下幾個階段：

1. 知識獲取： 從大量的知識中，獲取你須要的知識．這過程包括了學習資料的篩選，知識內容篩選等．
2. 理解: 從上下文語義中理解單詞，句子的意思．理解句子表達的內容．
3. 拓展(或者創建聯繫)：　主要是爲了創建知識之間的聯繫，包括深度拓展，橫向拓展和縱向拓展．
4. 糾錯: 糾正本身對知識的理解，以及在拓展階段是否創建了錯誤的鏈接．
5. 應用: 學以至用，將學習到的知識應用到生活中．若是暫時用不到的知識能夠採用寫博客方式分享出去．
6. 記憶：重複記憶可以更加熟練掌握知識，同時可以更容易的與其餘知識創建聯繫，更容易消化和吸取新知識．
7. 測試: 在每一個階段進行測試，看是否成功完成每一個階段的目標．如測試本身是否完成了.

這種學習模式在《如何高效學習》裏稱做總體性學習，核心就是要將新知識與舊知識創建聯繫．聯繫越多越好，能夠幫助本身理解以及記憶．固然這些階段之間不是按嚴格的順序執行的，好比測試階段在每一個階段都有進行．應用階段有時候也是記憶階段，重複的練習和應用都能使你更加牢固地掌握該知識．因此這些階段都是能夠穿插進行的．本文針對這幾個階段進行詳細介紹.

學習過程與模式識別的關係

觀察以上的幾個階段，發現其實和如今計算機裏流行的機器學習方法或模式識別過程很類似．若是將學習過程看作是不斷創建和完善本身的一套人生觀，價值觀，並用該世界觀與人生觀去看待生活中出現的問題和現象，以及根據已有的知識模式去解決將來未知的事件．那麼模式識別的過程就是爲了創建一個完善的模型去識別和判斷未知樣本．目標很類似的．從模式識別中的模型訓練過程分爲訓練數據獲取(知識獲取)，預處理和特徵抽取（理解），訓練模型(拓展)，剪枝（糾錯），測試，應用，二者也很類似．

1. 訓練數據的好壞以及數據的規模對於模型訓練的好壞影響很大，質量好且數據量大的訓練數據能夠訓練出性能更優的模型．從學習角度說，咱們學習的知識來源須要必須是好的，權威的．若是書中內容出現多處錯誤，或者書中的思想自己就有問題，那麼選擇這樣一種書籍你獲得的知識結構和觀念都將會是錯誤的．用這樣的思惟去看待世界得出的結果必然也是錯誤的．另外多看書，多看報，在學習本專業的同時也應該跨專業地學習知識，目的就是把本身的思惟模型變得更加靈活，提供更多靈感，也可以從多角度多方面的看待問題，這樣你的思惟模型會變得更加優化．
2. 預處理和特徵抽取主要對目標問題進行分析和理解，從中抽取好的特徵用於訓練，相似咱們對知識的處理和理解，根據咱們的須要從中挑選咱們須要的知識並理解其中含義．
3. 模式訓練的階段就是與這些數據之間創建聯繫，人類學習過程也是將新知識與舊知識聯繫到一塊兒爲了使本身的思惟模型更加優化，適應度更強．
4. 決策樹等模型爲了不過分擬合，常常用的手段就是剪枝，剪枝的過程其實就是根據新的樣本對模型糾錯，使模型性能優化．人類的思惟模型也應該常常進行修正，不斷經過與外界交換信息對模型進行修剪，否則會出現過分擬合現象即變得執拗，不易接受外界新觀點等毛病．
5. 測試就是將訓練好的模型用測試數據去驗證，保證模型可靠性．在學習過程當中，咱們對已經掌握的知識也要進行測試，看是否已經完成掌握了，是否理解有誤差．
6. 模型的訓練都是爲了解決特定領域的問題． 若是模型性能達到要求了，那麼模型就能夠用於實際應用中了．學習的知識若是不拿來應用，那學習的意義就沒有了．若是當前應用不上，那麼採用寫博客分享也是一種比較好的應用手段．固然若是計算機專業的優點在於能夠有不少實踐機會，對於大部分的知識點只要一臺電腦安裝相關軟件就能夠進行實踐了．

知識獲取

固然在學習過程當中不能只追求學習的量，應該注重學習的質量，適當的放慢閱讀速度有意加深對知識的理解．閱讀的速度與知識掌握的量之間每每成反比，閱讀過快每每容易忽視一些細節．固然每一個人的閱讀能力不一樣，閱讀速度等會有所誤差．

理解

這個過程主要是對知識的一個理解，消化．有些知識點比較難懂的能夠反覆多讀幾遍，或者適當的跳過，由於有的知識點的理解每每須要後面的知識做爲基礎．當了解後面的知識後回頭看這部分知識點，就變得很好理解了．

拓展

這部分是不少做者強調的地方，就是將新知識與已有的知識創建鏈接．若是咱們把某個知識體系比做一個城市，該體系中的知識點比做城市中的建築．若是城市中的交通發達，任何建築都有道路相連，那麼整個城市之間的交通便會很便利．若是城市內部還提供了地鐵，高架橋等交通手段，那麼能夠縮短城市內任意兩點之間的交通時間．知識也是如此，創建的強聯繫越多，那麼知識之間的聯繫就更加便捷，反應更增強烈，且不易遺忘．從神經元角度說，若是神經元之間的突觸越多，那麼信息在大腦的傳遞速度越快，意味這對知識的反應能力越強．創建知識聯繫的過程也是神經元之間創建聯繫的過程．

好比咱們在學習java的多態時，咱們能夠聯繫到：

1. C++裏的多態是如何實現的----和c++的虛函數聯繫到一塊兒
2. 虛擬機內部是如何支持多多態的----這裏和虛擬機的動態分派和靜態分派聯繫到一塊兒．
3. 爲什麼多態是面向對象的基本特性----面向對象思想
4. 爲何要使用多態----設計模式

除了以上的聯繫固然還能夠不少其餘的,經過聯繫能夠加深對一個知識點的理解，也能夠完善你的整個知識體系結構，也同時容易記憶．不少書籍在講解某個概念時都會引入一些生活中的例子來解釋，一方面時爲了讓你更好理解，一方面也時便於記憶．例如　《大話設計模式》裏就用了不少現實生活的例子來解釋設計模式的概念，通俗易懂，且不易遺忘．
因此宋鴻兵在《鴻觀》的提出應該多跨專業的學習，這種跨專業學習一方面能夠提升咱們創建聯繫的能力，同時可讓咱們從多方面，多角度地看待問題．另外，吸取其餘專業的知識，對本專業方面的工做提供更多靈感．

拓展能夠分爲深度拓展，縱向拓展，橫向拓展：

1. 深度拓展: 從單個知識點去挖掘，好比機器學習裏的算法公式是怎麼來的？目標函數是什麼？如何推倒？在什麼狀況下使用它？
2. 縱向拓展: 和同一個知識體系內的其餘知識點創建鏈接，如:動態規劃和貪心算法的區別與聯繫,HashMap與ConcurrentHashMap的區別與實現原理．
3. 橫向拓展: 就是將知識與不一樣專業知識聯繫在一塊兒，就像《失控》中將互聯網思惟用來解讀當今經濟現象等．

關於這部分不少人建議採用思惟導圖的方式進行學習，知識點之間的聯繫能夠在思惟導圖將相關的知識點用線鏈接在一塊兒，思惟導圖不只能夠提升作筆記的速度，同時提供一個清晰的知識體系，便於複習．每次複習時，只要看思惟導圖，對於某個知識點想不起來的，那麼這個知識點是你重點複習的地方．常常複習思惟導圖，可使你對整個知識體系的有更加清晰的認識，知識便具備系統性．關於思惟導圖的相關資料推薦你們看《開動大腦》，該做者是思惟導圖的發明者．

糾錯

對於每一個知識點應該提出質疑，經過提問的方式來解除對知識的疑惑，同時也是修正本身以往的思惟觀念．盡信書不如無書，應該要培養對知識的質疑能力，同時也能勇於認可本身的認知也有錯誤的時候．這樣能夠在不斷提問，尋找答案的過程糾正本身的思惟模式．

應用

學習的知識若是不拿來應用，那學習的意義就沒有了．若是當前應用不上，那麼採用寫博客分享也是一種比較好的應用手段．固然若是時計算機專業的，能夠經過動手練習加強對技術的熟練程度．也能夠像《大話設計模式》用設計模式解釋生活的一些現狀．

記憶與測試

記憶這個領域有不少的研究，《開動大腦》中提出，人在學習一段時間後記憶能力會逐漸衰減，因此建議應該合理安排學習和休息時間．正常學習1小時應該進行休息，這時候記憶力又恢復到峯值狀態.

《開動大腦》同時也提出一個觀點：記憶力與理解力變化曲線不一樣．意思是某個知識點你如今理解了，過段時間你可能就忘記了，但不影響你再次理解．同時也說明理解了並不等於記住．因此及時複習仍是頗有必要的．人在接觸新的知識的時候，過去的知識鏈接會出現斷開的現象，若是不及時複習那麼會影響到對新知識的理解，也不易創建鏈接,同時也浪費了本身花那麼多時間去學習．若是及時複習，會造成一種滾球式的學習模式．一方面在牢固的知識體系下對新知識更加容易消化吸取，另外一方面也容易與舊知識創建聯繫．所以學習的信心更足，因而滾球同樣，知識越滾越大．造成良性循環．

通常採用的方式是根據記憶遺忘曲線進行記憶，例1小時候，1天后，一週後，一個月後．在這些點上進行復習，一個月以後就會轉變爲長期記憶．複習時能夠採用拿出A4紙憑記憶畫出思惟導圖，並與原圖進行比較，對於不熟練的地方增強複習，不斷重複直到與原圖沒有差別．平時也能夠將思惟導圖打印出來，在有空的時候翻一翻，思惟導圖的複習比較快，通常一本書不用花一個小時就開業回顧完了．(固然前面會比較困難寫，越到後面越熟練)．

參考資料

《如何高校學習》--斯科特.揚
《開動大腦》
《鴻觀》---自媒體，第30期 讀萬卷書之五大神器
《學會提問》
　知呼:https://www.zhihu.com/question/28358499/answer/43002343

以上是最近的一些總結，固然若有勘誤你們能夠指出共同窗習進步．