從積極學習的習慣漫談

積極學習的習慣

      以前曾面試過許多軟件工程師，我常常問的一個問題是週末都作什麼？有一個同窗回答週末處處玩耍，此人資質還算不錯了。惋惜沒有積極學習的習慣，在後面工做中，他只是知足平日工做8小時內，沒有在下班後繼續學習鑽研技術。怎麼破，請參考文章說起。說明以前在面試是判斷是正確的。真是遺憾，也許是興趣點不在IT技術，但若是興趣不在技術上，又何須來作IT技術工做呢，由於你不喜歡他，你只是完成任務。咱們以前早就知道，咱們必定要作本身感興趣喜歡的工做，若是你尚未找你的興趣點，趕快找到吧。有的同窗回答會看看技術書，我繼續問到看什麼書？做者是誰？你都學到了什麼？又基於這個點，繼續深挖詢問相關的技術點。一方面，能夠評估概括能力，抓重點的能力。一流的學習者，在看書的時候，經常會根據本身的重點，和知識框架去決定本身的閱讀。通常的學習者，經常是根據書籍的進度走。致使時間嚴重不足。另外一方面，能夠評估語言表達能力。一塊技術點兒，如何把它簡潔扼要的表達清楚。又如，「如何用一句話，說清楚你的商業模式？」 第三，考察對方，舉一反三的能力，以及相關知識積累的廣度和深度。咱們歷來不是徹底從頭的去學習新的知識，而是經過與已有事物的關聯，來創建本身的知識體系。這種舉一反三的能力，又是學習的關鍵技能。而這個問題是沒有辦法準備的。主要是看平時的積累，對技術的思考。

     連續問爲何。咱們會對某個技術點連續問爲何？這種方法來源於面試…平時使用要看人。太直了，會惹很多人不高興。如 爲何使用微服務，爲何須要decoupled的設計. 這個方法的重點，是考察對方認識問題的深度和好奇心。這個方法的重點，是考察對方認識問題的深度和好奇心。對於這類的提問，人們會有幾種反應：「沒什麼爲何，就是這樣的啊。」這種人，你能夠從新禮貌的提出問題。若是他們仍是這種觀點，甚至以爲不耐煩…你懂的。一些人會開始思考，儘管缺少頭緒。不多的人聽到這類問題會興奮，很好的信號！甚至你會從他們聽到令你吃驚的觀點。愛問爲何的人一般是出色的學習者，看一下小孩子就知道了。又如思考方法5W1H分析法，對選定的項目、工序或操做，都要從緣由（WHY）、對象（WHAT）、地點（WHERE）、時間（WHEN）、人員（WHO）、方法（HOW）等六個方面提出問題進行思考。

關於學習能力

     一是開放性。一我的開放不開放，是比較容易判斷的，好比能不能聽得進去別人的意見，願不肯意接觸新知識，以及願不肯意提問題和分享本身的知識看法。也就是說，開放包括兩個方面，一方面是可以進的來，就是外界的東西可以進到內心去，另外一方面是可以出的去，把心裏的東西，無論是問題仍是知識傳遞給周圍的人。開放性能夠說是前提，若是是鎖在套子裏的人，顯然是不可能有好的學習能力的。

     二是悟性。悟性這個詞比較抽象，一我的悟性好，你能感受獲得，但很難說一我的爲啥悟性更好。悟性受影響比較大的是智商，而智商包括抽象能力、記憶力和聯想能力等多個方面。這些能力湊在一塊兒就體現了性能的差別，一樣的輸入材料，輸出的效率是不一樣的，無論是速度仍是質量，都是不同的。悟性好，就像機器學習迭代效率高，少幾輪迭代就到了最優解。而悟性差了，就要不斷的給材料，不斷的去試錯，才能到達最優解，甚至老是達不到最有狀態。

      三是實踐。讀萬卷書，行萬里路。見的多經歷的多了，天然遇到相似的問題，比葫蘆畫瓢，就能夠作的像模像樣。世間的問題類型是有限種類的，老是相似的場景重複出現，有了比較多的實踐經驗，有更多的方法，那就更容易掌握一門新知識、新技能。

如何學習

     實際上咱們看別人怎麼學習的，就知道此人潛力有多少，關鍵就是你到底會不會學習。再看看行業內牛人與專家怎麼學習的。同時引用」如何學習一門技能」的腦圖：

<<如何高效學習>>(Learn More Study Less) from 斯科特·揚 的摘要:

* 若是隻用一種方式瞭解某樣事物，你就不會真正瞭解它。瞭解事物真正含義的祕密取決於如何將其與咱們所瞭解的其餘事物相聯繫。 * 其實咱們每一個人早就掌握了站在外面看知識的本領，這就是「比喻」。 * 深刻了解規則，因此也能打破它。 * 總體性學習在於創造信息的網絡，一個知識與另外一個知識相互關聯，那些相互關聯的知識網絡使你真正作到對知識的徹底理解。 * 創建良好的知識結構就是繪製一份優秀的地圖，就是建造一座設計良好的城市。因此創建知識結構時，你的目標就是在各類知識之間創建儘量多的聯繫，聰明的人會很天然地這麼作，每學習一個新概念，都會自動地與其餘知識相聯繫。 * 強有力的結構來自概念之間不斷的聯繫，一次完成一個想法，日積月累，水到渠成。 * 獲取信息而不理解是沒有任何價值的，這就是所謂的填鴨式學習。 * 死記硬背式的學習僅僅是理解階段的學習。 * 大多數人到了理解階段就止步不前了，而聰明的人知道要超越它，方能高人一等。 * 總體性學習過程對信息的理解有三個層次，層次越高，對信息的理解越深刻。首先是理解階段，其次是拓展階段，最後是應用階段。 * 當你遇到比較難的課程時，首先嚐試將其分解爲更小的問題、縮小範圍，搞清楚你真正不能理解的地方，你才能夠深刻閱讀，跨過障礙。 * 一名總體性學習者對前面提到的公式會怎麼作？先去獲取，而後理解公式原本的意思，接着開始拓展它。他會問：公式是怎麼來的？公式中的每一個成分表明的真實含義是什麼？公式中的什麼成分能夠作些改變？這種改變會致使結果發生什麼樣的變化？其餘公式與這個公式有什麼相同之處，又有什麼不一樣之處？ * 總體性學習的一個附加的好處是它強迫你以不一樣的視角看待學科、課程和問題。任何知識均可以從抽象的原理轉化爲生動的圖像、有趣的故事。 * 要想超出知識自己，光有熱情還不夠，你要尋找各類應用知識的途徑（即便如今討厭它），知識因「用」而得到新的意義。 * 快速閱讀與總體性學習同樣，是一項技能。這表示若是不反覆練習，僅僅閱讀本書毫無用處。 * 計算機科學是尋找問題的有用途徑，糾錯、算法都是能夠借鑑到其餘地方的有用思想。 * 重複練習同類問題是一種緩慢的學習方式。模型糾錯是必要的，但若是你須要反反覆覆作一樣類型的問題，你可能須要在拓展或理解階段作更多的工做。若是你以爲不太理解某個主題，試試返回去作作拓展工做。

Retention of Learning

       如上金字塔，簡單的說，學太多知識，則若是不用留存很少。

默得(ASPIRE)學習方法

• 情緒:

設定一個 極極 的 學習 心情， 選擇合適的時間和環境， 並採起主動的態度;

• 理解:

在讀一個單元時， 記下任何 你不明白的內容;  一個單元一個單元地學， 一組練習一組練習地作;

• 回憶:

學完一個單元後， 用本身的話複述你所學過的東西 ;

• 領會:

返回到你原先不明白的地方， 從新琢磨那段內容;若是你仍然不明白的話， 向外部資源討教 (例如，其它書藉或行業專家）;

• 引申:

在這一階段，就所學的材料問 三類問題 :

• 若是我能和做者對話， 我會問什麼問題， 或者， 我會做什麼評論 ?
• 我怎麼才能把這些內容用於我感興趣的地方?
• 我怎麼可以把這些知識闡述得生動， 明白易懂?

• 複習:

複習一遍學過的內容, 你採用了什麼方法幫助你理解並/或記住這些知識。

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做者：Petter Liu
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