一、布景
近日听闻某骨灰级程序员忽然与世长辞，记得再2019年的时分有幸读到他的专栏，专栏中关于怎样高效学习的总结让我收货颇丰，老师说：
学习是一件“逆人性”的事，就像锻炼身体相同，需求人继续支付，会让人感到苦楚，并随时想找理由放弃。
大部分人都以为自己爱学习，可是：
- 他们都是只要认识没有行动，他们是动力缺乏的人。
- 他们都不知道自己该学什么，他们缺少方向和方针。
- 他们都不具备自主学习的才能，没有正确的办法和技能。
- 更要命的是，他们缺少实践和坚持。
关于学习首要需求做的是规矩情绪，假如不能自律，不能坚持，不能举一反三，不能不断诘问等，那么，无论有多好的办法，你都不可能学好。所以，有正确的情绪很重要。
二、 自动学习和被迫学习
老师关于自动学习和被迫学习的见解也让咱们技能人员收货颇丰。
1946 年，美国学者埃德加戴尔（Edgar Dale）提出了「学习金字塔」（Cone of Learning）的理论。之后，美国缅因州国家操练实验室也做了相同的实验，并发布了「学习金字塔」报告。
人的学习分为「被迫学习」和「自动学习」两个层次。
- 被迫学习：如听讲、阅览、视听、演示，学习内容的平均留存率为 5%、10%、20% 和 30%。
- 自动学习：如经过评论、实践、教授给他人，会将原来被迫学习的内容留存率从 5% 提高到 50%、75% 和 90%。
这个模型很好地展示了不同学习深度和层次之间的比照。
咱们能够看到，你听他人讲，或是自己看书，或是让他人演示给你，这些都不能让你真实取得学习才能，由于你是在被他人灌注，在听他人说。
你开端自己考虑，开端自己总结和概括，开端找人沟通评论，开端饯别，并开端对外输出，你才会把握到真实的学习才能。
所以，学习不是尽力读更多的书，盲目寻求阅览的速度和数量，这会让人产生低层次的勤勉和生长的感觉，这只是在使蛮力。要思辨，要饯别，要总结和概括，不然，你只是在机械地重复某件事，而不会有质的生长的。
好多书中也这么说：
这里推荐阅览下这本书：
三、深度学习和浅度学习
关于当时这个社会：
- 大多数人的信息途径都被微信朋友圈、微博、知乎、今天头条、抖音占有着。这些信息途径中有营养的信息少之又少。
- 大多数公司都是实施类似于 996 这样的加班文明，在透支和消耗着下一代年轻人，让他们生长不起来。
- 由于国内互联网拜访不通畅，加上英文水平受限，所以，大多数人底子没法获取到国外的第一手信息。
- 快餐文明盛行，绝大多数人都急于速成，心态比较浮燥，对事物不求甚解。
所以，在这种环境下，你底子不需求尽力的。你只需求结壮一点，像以前那样看书，看英文材料，你只需求正常学习，底子不必尽力，就能够超越你身边的绝大多数人。
在这样一个年代下，种种迹象表明，快速、简略、轻松的办法给人带来的快感更激烈，而高层次的考虑、思辨和逻辑则被这些频度高的快餐信息感所弱化。所以，商家们看到了其间的商机，看到了怎样在这样的年代里怎样治好这些人在学习上的焦虑，他们在想方设法地用一些手段推出各种代读、领读和听读类产品，让人们能够在短时间内体会到轻松获取常识的快感，并产生勤勉好学和生长的幻觉。
这些所谓的“快餐文明”能够让你有时间短的满足感，可是无法让你有更深层次的考虑和把常识转化成自己的技能的有用路径，由于那些都是需求大量时间和精力的支付，不符合现代人的生活节奏。人们开端在朋友圈、公众号、得到等这样的当地进行学习，导致他们越学越焦虑，越学越浮燥，越学越不会考虑。所以，他们成了“什么都懂，但仍然过不好这一生”的状态。
只需你注意调查，就会发现，少数的精英人士，他们在操练自己获取常识的才能，他们到源头查看第一手的材料，然后，深度钻研，并经过自己的考虑后，出产更好的内容。而绝大部分受众享用轻度学习，消费内容。你有没有发现，在常识的范畴也有阶级之分，那些长时间在底层常识阶级的人，需求等着高层的人来喂食，他们长时间陷于各种谣言和不精确的信息环境中，所以就导致错误或幼稚的认知，并习气于那些不费劲儿的轻度学习办法，然后一点点地丧失了深度学习的独立考虑才能，然后再也没有才能打破常识阶级的约束，被困在认知底层翻不了身。
四、怎样深度学习
有4点最要害：
- 高质量的信息源和第一手的常识。
- 把常识连成地图，将自己的了解反述出来。
- 不断地反思和思辨，与不同年龄段的人评论。
- 举一反三，并饯别之，把常识转化成技能。
从以上4点来说，学习会有三个过程。
常识采集。信息源是十分重要的，获取信息源头、破解表面信息的内涵实质、多方数据印证，是这个过程的要害。
常识缝合。所谓缝合便是把信息组织起来，成为结构体的常识。这里，连接记忆，逻辑推理，常识整理是很重要的三部分。
技能转化。经过举一反三、实践和操练，以及传授教导，把常识转化成自己的技能。这种技能能够让你进入更高的阶级。
我觉得这是任何人都是能够做到的，便是看你想不想做了。
五、学习的意图
5.1、学习是为了找到办法
学习不仅仅是为了找到答案，而更是为了找到办法。许多时分，尤其是中国的学生，他们在整个学生年代都喜欢死记硬背，由于他们只要一个 KPI，那便是在考试中取得好成绩，所以，死记硬背或题海战术成了他们的学习习气。然而，在常识的海洋中，答案太多了，你是记不住那么多答案的。
只要把握解题的思路和办法，你才算得上具有解决问题的才能。一切的操练，一切的答案，其实都是在引导你去寻觅一种“以不变应万变”的办法或才能。在这种才能下，你不需求知道答案，由于你能够用这种办法很快找到答案，找到解，甚至能够经过这样的办法找到最优解或最优雅的答案。
这就如同，你要去登一座山，一种办法是经过他人修好的路爬上去，一种是经过自己的技能找到路（或是自己修一条路）爬上去。也便是说，需求有路才爬得上山的人，和没有路能造路的人相比，后者的才能就会比前者大得多得多。所以，学习是为了找到通往答案的路径和办法，是为了具有无师自通的才能。
5.2、学习是为了找到原理
学习不仅仅是为了知道，而更是为了考虑和了解。在学习的过程中，咱们不是为了知道某个事的表面是什么，而是要经过表象去探究其内涵的实质和原理。真实的学习，历来都不是很轻松的，而是那种你知道得越多，你的问题就会越多，你的问题越多，你就会考虑得越多，你考虑得越多，你就会越觉得自己知道得越少，所以你就会想要了解更多。如此循环，是这么一种螺旋上升上下求索的状态。
可是，这种循环，会在你了解了某个要害常识点后一下子把一切的常识全部融会贯通，让你赫然开朗，此时的那种感觉是十分美好而难以言语的。在学习的过程中，咱们要不断地问自己，这个技能呈现的初衷是什么？是要解决什么样的问题？为什么那个问题要用这种办法解？为什么不能用其他办法解？为什么不能简略一些?
这些问题都会唆使你像一个侦探相同去探究背后的现实和本相，并在不断的考虑中一点一点地了解整个工作的内涵实质、逻辑和原理。一旦了解和把握了这些实质的东西，你就会发现，整个复杂多变的国际在变得越来越简略。你就如同找到了一切问题的最终答案似的，一通百通了。
5.3、学习是为了了解自己
学习不仅仅是为了开辟视野，而更是为了找到自己的未知，为了了解自己。英文中有句话叫：You do not know what you do not know，能够翻译为：你不知道你不知道的东西。也便是说，你永远不会去学习你不知道其存在的东西。就如同你永远 Google 不出来你不知道的事，由于关于你不知道的事，你不知道用什么样的要害词，你不知道要害词，你就找不到你想要的常识。
这个国际上有许多东西是你不知道的，所以，学习能够让你知道自己不知道的东西。只要当咱们知道有自己不知道的东西，咱们才会知道咱们要学什么。所以，咱们要多走出去，与不同的人沟通，与比自己聪明的人共事，你才会知道自己的短板和缺失，才会反过来审视和剖析自己，然后了解怎样提高自己。
山外有山，楼外有楼，人活着最怕的便是管中窥豹，自以为是。由于这样一来，你的大脑会关闭起来，你会开端不接受新的东西，你的开展也就到了天花板。开辟视野的意图便是发现自己的缺乏和上升空间，然后才能让自己生长。
5.4、学习是为了改动自己
学习不仅仅是为了生长，而更是为了改动自己。许多时分，咱们觉得学习是为了自己的生长，可是其实，学习是为了改动自己，然后才能取得生长。为什么这么说呢？咱们知道，人都是有直觉的，但假如人的直觉真的靠谱，那么咱们就不需求学习了。而学习便是为了告知咱们，咱们的许多直觉或是思想办法是不对的，不好的，不科学的。
只要做出了改动后，咱们才能够取得更好的生长。你能够回顾一下自己的生长经历，哪一次你有质的生长时，不是由于你忽然间开窍了，开端用一种更有用率、更科学、更体系的办法干事，然后让你达到了更高的当地。不是吗？当你学习了乘法以后，在许多场景下，就不需求用加法来统计了，你能够运用乘法来数数，功率提高百倍。
当你有一天知道了逻辑中的充要条件或是因果关系后，你会发现运用这样的办法来考虑问题时，你比以往更挨近问题的本相。学习是为了改动自己的考虑办法，改动自己的思想办法，改动自己与生俱来的那些废物和低效的算法。总归，学习让咱们改动自己，行动和饯别，反思和改进，然后取得生长。
六、总结
**1、首要，学习是一件“逆人性”的事，就像锻炼身体相同，需求人继续支付，但会让人苦楚，并随时可能找理由放弃。假如你不能战胜自己 DNA 中的弱点，不能规矩自己的情绪，不能自律，不能坚持，不能举一反三，不能不断诘问等，那么，无论有多好的办法，你都不可能学好。因而，有正确的情绪很重要。
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2、要具有正确的学习观念：学习不仅仅是为了找到答案，而更是为了找到办法；学习不仅仅是为了知道，而更是为了考虑和了解；学习不仅仅是为了开辟视野，而更是为了找到自己的未知，为了了解自己；学习不仅仅是为了生长，而更是为了改动自己，改动自己的考虑办法，改动自己的思想办法，改动自己与生俱来的那些废物和低效的算法。
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