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

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

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》

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