Tuesday, August 25, 2015

[BetterExplained]如何有效地记忆与学习



[BetterExplained]如何有效地记忆与学习
你所拥有的知识并不取决于你记得多少,而在于它们能否在恰当的时候被回忆起来。
让我稍微说得更详细一点:学习新知识并将其存放于大脑中,最终的目的是要在恰当的时候能够想得起来去使用。因此,学习的有效性显然应该这样来衡量:当遇到需要用到学过的知识的时候,相关的知识是否会自动从你脑海中"蹦"出来,最起码――能否通过有意识的搜索将它们提取出来。

我们在记忆的时候将许多线索(例如当时的场景、问题的背景,甚至所处的语言环境、空间位置)一并编码进了记忆,事后能否提取出这段记忆严重取决于提取线索是否丰富、以及在回忆的时候是否重现了记忆时的线索。

然而对于理解记忆的人来说,知识中包含了精细的概念、逻辑、一般的解题原则、通用的解题手法、背景知识、类似的问题等等无数的记忆和提取线索,而不是某段孤立的、任意的文本序列。(当然,众所周知理解记忆的另一个重要特点则是记住一般性原理之后,其他细节即便遗忘了也可以自然推导出来,从而无需费力去记忆。

不仅是位置,有研究表明就连当时的环境、味道、声音都被作为提取线索和记忆编码在一块了。例如,考试环境和学习环境不一致可能会影响发挥(记忆的提取)。
我们平时在学习和记忆的时候也经常听到类似的提倡:用自己的话复述一遍之后理解得更深刻(实际上是更容易记住和提取出来——知识还是那些知识;此外用自己的话复述也常常触发与自己的知识体系中其他知识的联系,进而编码进更多的记忆提取线索,这也是另一个好处(《书写是为了更好的思考》))。
这就意味着,我们在从既有经验中总结知识的时候,应利用适当的抽象来得出适用范围更广的知识(而不仅仅是一个萝卜一个坑);另一方面,在遇到新问题的时候,同样应该对问题进行抽象,触及其本质,去除不相干因素避免干扰,从而有效提取之前抽象出来的知识
通俗的来说,这就是举一反三,触类旁通的解释。
前文说的是记忆的机制、为何记忆的质量有高低、什么样的记忆和学习是更有效的。下文是一些具体的实践方法,关于如何更有效地从日常经验中总结知识,以及如何能够真正学以致用——使知识能够在你需要它们的时候自动从大脑中“蹦”出来,而不是搜肠刮肚半天还是没有头绪。
1) 养成习惯,经常主动回顾一段时间学到的东西(老生长谈了):这不仅有利于巩固长时记忆,而且一段时间之后的回顾你可能已经因为新的知识学习从而对原先的认识有了进一步的看法,通过回顾,可以整合新旧知识,得到新的启发。
2) 创造回忆的机会我知道第一条不顶用,没有人(好吧,很少有人)能够真正坚持执行。所以有了第二条——创造回忆既有知识的机会。具体来说就是通过:
    2.1) 经常与别人讨论,或者讲给别人听。经常和朋友讨论交流,说说一段时间总结的东西,这样别人也学到新东西,你也从别人那里学到新东西,并且彼此在表达的过程中都强化了自己的记忆和理解,双赢的事情。除了面对面的交流之外,一个好的邮件列表和BBS也是不错的途径。(详细解释可以参考《为什么你应该(从现在开始就)写博客》第三节:”教是最好的学“)
    2.2) 整理笔记:经常整理你的笔记——如果你没有做笔记,现在就开始——整理之前的笔记一来巩固已经淡化的记忆,二来给你重新审视知识的机会。我常常发现对知识的首次记忆往往是有偏颇的,或者只看到了一个方面,或者只关注了一个点,一段时间之后再回来看往往能够和这段时间以来的一些新思考和知识结合起来,得到更多的东西。留心一下你会发现记忆实际上是很脆弱的东西,而且我们对事物的首次理解几乎肯定是不深入的。Tip:我知道你懒(我也是),所以为了更好地创造整理笔记的机会,你可以使用一个不整理就难以检索的电子笔记软件,这虽然乍看上去是麻烦了一点,但他迫使你对知识隔一段时间就进行重读,并分类——你的记忆同样如此:良好分类的信息更容易提取。
    2.3) 书写:将一段时间学习的知识按照一个主题系统地“串”起来大大地丰富了知识之间的关联,平添无数提取线索。我经常做这个事情,这个博客上的文章几乎都是此类文章,例如我始终关注一个主题:学习思维相关的科学(认知科学、心理学、行为经济学等等)如何能帮助我们进行更好的判断、决策、学习、记忆和生活,我将这个大的主题分为一些小的主题,例如“逃出你的肖申克”主要是总结思维中的盲点,以及如何避免这些盲点从而成为更好的独立思考者,作出更好的判断与决策。“BetterExplained”系列则是按照小主题总结一些思维相关的知识,目的仍然是如何成为更好的独立思考者,对事物进行更理性的判断;这些小主题都归结在“思维改变生活”这个大的主题之下。(关于书写的好处,详细解释可参考《书写是更好的思考》
3) 设身处地地“虚拟经历”别人经历过的事情:我们的自传式记忆似乎是有某种单独存储机制的,一个证据是一些因基因上其他缺陷而导致所谓“天才综合症”的家伙具有超强的自传式记忆(注意,不是超强的一般记忆,而是自传式记忆)。另外我们在日常经验中也知道,我们的记忆中关于哪些是自己的性格或做事方式,哪些是我们所了解的朋友的性格或做事方式,我们可是分得清清楚楚的。我们可以在不同场景中非常快速地揣测“某某在这种情况下会怎么想”(这被称为 theory of mind ),却不会将其与“我自己会怎么想”混淆起来,证明在我们的记忆中,关于自己的知识和关于别人的知识是泾渭分明的。
对于经验知识的学习来说,光是看着别人做或者听着别人说还不够,往往到了自己就想不起来,结果就是你虽然学到了知识,它却不会在恰当的时候从你大脑中蹦出来,属于“死”的知识。为什么会这样,可能的原因是很多的,其中一个关键的原因也许是“别人的事情”和“自己的事情”在大脑中的加工方式是不一样的,别人撞墙你也许不仅不疼还会幸灾乐祸,自己擦破皮就龇牙咧嘴了;别人的糟糕事情似乎永远不会发生到自己身上。所以我们总是难以从别人的经验中获得自己的教训。一个弥补的办法在于努力设想自己处于别人的境地,经历别人所经历的事情,感受它们,使它们和你的情绪记忆挂钩(进化赋予我们的情绪是提取的绝佳线索,也是强化记忆的最佳催化剂),虽然仍然不够亲身经历那么深刻,但似乎已经是我们能做到的最好的办法了。由于我们真切地设想了自己处于这些场景中,在我们设想的场景中我们是第一人称视角,所以当以后遇到类似场景的时候就更容易回忆起当时的感受。
5) 联系/比较自身的经历:将别人的经历或者通过阅读和观察得来的经历和自身的经历进行比较,常常能够得到非常有价值的结论。“观察”和“比较”本身就是获得知识的一个重要途径,例如:我之前做过某件事情,但不知道什么原因失败了;有一天我看到或阅读到某个人做类似或同样的事情,他成功了。我通过比较两人的差别,可以比较靠谱地推测到底是什么导致了我们的成功概率的差异。
值得注意的是:1) 样本大小很关键:比较的个体样本越少越容易产生错误归因,最好多多观察,多多比较和总结。2) 警惕“沉默的证据”、事后偏见、自利归因:读他人的传记的时候,不管传记是本人写的还是传记作家通过访谈写的,都会有意无意地犯事后偏见,例如最常见的将成功归因为个人能力,忽略机遇因素。将偶然看作必然。
观察、阅读,并别忘带着你的理性去审视(包括本文),弄清娱乐是娱乐,知识是知识,如果你想真正得到一些知识,最好过滤一下你的信息。否则你只是在别人的思考中得意着
Read full article from [BetterExplained]如何有效地记忆与学习

Labels

Review (572) System Design (334) System Design - Review (198) Java (189) Coding (75) Interview-System Design (65) Interview (63) Book Notes (59) Coding - Review (59) to-do (45) Linux (43) Knowledge (39) Interview-Java (35) Knowledge - Review (32) Database (31) Design Patterns (31) Big Data (29) Product Architecture (28) MultiThread (27) Soft Skills (27) Concurrency (26) Cracking Code Interview (26) Miscs (25) Distributed (24) OOD Design (24) Google (23) Career (22) Interview - Review (21) Java - Code (21) Operating System (21) Interview Q&A (20) System Design - Practice (20) Tips (19) Algorithm (17) Company - Facebook (17) Security (17) How to Ace Interview (16) Brain Teaser (14) Linux - Shell (14) Redis (14) Testing (14) Tools (14) Code Quality (13) Search (13) Spark (13) Spring (13) Company - LinkedIn (12) How to (12) Interview-Database (12) Interview-Operating System (12) Solr (12) Architecture Principles (11) Resource (10) Amazon (9) Cache (9) Git (9) Interview - MultiThread (9) Scalability (9) Trouble Shooting (9) Web Dev (9) Architecture Model (8) Better Programmer (8) Cassandra (8) Company - Uber (8) Java67 (8) Math (8) OO Design principles (8) SOLID (8) Design (7) Interview Corner (7) JVM (7) Java Basics (7) Kafka (7) Mac (7) Machine Learning (7) NoSQL (7) C++ (6) Chrome (6) File System (6) Highscalability (6) How to Better (6) Network (6) Restful (6) CareerCup (5) Code Review (5) Hash (5) How to Interview (5) JDK Source Code (5) JavaScript (5) Leetcode (5) Must Known (5) Python (5)

Popular Posts