Learning How to Learn（二）
2.01 组块介绍（15/55）
- 组块是存在于我们大脑中一些小而紧凑的信息包。
2.02 什么是组块（16/55）
- 组块是一种思维的跃进，根据意义将信息碎片拼接起来。而新的逻辑整体让组块更容易记忆。同时也可以让你更轻松地将组块整合到所学内容的大框架内。
- 在某个学术领域获得专业知识的第一步都是创建概念组块。
- 专注的训练和重复可以建立强的记忆痕迹，从而帮助你创建组块。
2.03 如何形成组块1（17/55）
- 最好的组块是哪些根深蒂固的，你甚至不需要有意识地去将储存在脑中的模式连接起来，而这也正是将复杂的想法、动作和反应组成一个单独的组块的意义所在。
- 我们不能千篇一律地像服从命令那样重复例题中的解法，而是要把这些解法当作你到陌生地方旅行时所用的地图，使用地图时你要时刻关注周围的变化，不久之后，你就会发现你自己可以独立到达目的地，甚至你会找到抵达目的地的新方式。
2.04 如何形成组块2（18/55）
- 组块化的第一步便是对你想要组块化对信息全神贯注，让你对大脑完全投入到信息的组块化中去。；
- 组块化的第二步要求你对建立组块的对象有基本的了解。
- 当你独自完成某件事时，你才是真正掌握了它。
- 只有在你自己实际操作和完全掌握的情况下，才能建立起神经模型。
- 组块化的第三步是获取背景知识，这样你就不仅知道如何使用组块，还明白应该什么时候使用它。
- 背景是指超越最初的问题，看得更宽更远，不断重复和练习相关的或是不相关的问题。
- 学习是由上而下的认识以及由下而上的组块化两个过程组成。
- 例如说，看一本书，先浏览引言，每一章的小标题和图表，知道应该在哪些地方建立组块。
- Focused attention. Understanding. Practice
2.05 能力错觉（19/55）
- Recall, Illusions of competence, Mini-testing, Value of making mistakes
- 反复阅读一本书的作用，不如回顾。
- 回顾这个过程可以加深理解，因此有助于形成知识组块。
- 根基没有打牢就开始空框架联系的效果并不好，比如说一开始就画思维导图。
- 回顾即在心里检索关键概念可以使你的学习更加专注高效。
- 回顾后再重读，就更像是间隔重复练习。
- 仅仅扫一眼答案就以为自己理解了，是一种学习中最为常见的自欺欺人式错觉。
- 最标记时也要小心，试着在勾画前找到中心思想，并且要试着尽量减少划线和高亮的内容。最好每段不要超过一句。
- 在空白处写笔记总结关键概念是一种很好的方法。
- 看书或者在网上搜索的时候，会误以为这些知识就在自己的大脑中，但这是一种错觉，因为看书比回顾做起来简单。
- 自测是一种确保你真的学会了的很好的方法。
- 在自测中犯的错是很有价值的，因为它们能让你一点点弥补思维漏洞。
- 在常规学习场合以外回顾学习资料会帮助你加深对材料的理解。
2.06 是什么激励了你？（20/55）
- acetylcholine 乙酰胆碱
- dopamine 多巴胺
- serotonin 血清素
- 乙酰胆碱神经元能与负责专注学习的大脑皮层间形成了神经递质性的联系。当你精神高度集中的时候，这些乙酰胆碱神经元就会广泛地投射出来并且激活环路来控制突触可塑性，从而形成新的长期记忆。
- 多巴胺是一种控制着我们的动力的特殊的化学物质。
- 多巴胺参与预测未来奖励。它可以激励你做一些现在可能得不到奖励，但在将来会有一个更好的奖励的事情。
- 成瘾的毒品可以促进多巴胺的分泌，然后欺骗你的大脑，以为发生了很多美好的事情。
- 多巴胺神经元的缺乏最终导致的是帕金森症。。。
- 因此，比如说番茄工作法，在每次集中精力工作25分钟后，给自己一点奖励，其实是在在激励你自己的多巴胺系统。
- 血清素是第三个发散神经递质系统，它可以有力地影响你的社交生活。
- 看起来在猴子中，猴王的血清素水平最高。
- 治疗抑郁症的一个药物就是加强血清素的分泌有关。
- 血清素的水平与风向行为也有着紧密的联系。
- 在血清素低的猴子身上往往能观察到更多的冒险行为。
- 杏仁核在人脑底部的区域，是认知和情绪进行有效结合的主要中心之一。
- 杏仁核与海马体共同参与记忆和决策的进行过程。
2.07 组块库的价值（21/55）
- transfer，哈哈 类似深度学习中的迁移学习吗？
- 组块是更加紧凑地压缩信息的一种方式。当你在任一学科中取得更多的组块化经验时，你会发现你能建立更大的组块。
- 建立组块式图书馆，就是在训练你的大脑。
- 有两种解决问题的模式：推理模式和直觉模式。
- 顺序性思维（推理）涉及到专注模式；直觉则需要创造性的发散模式。
- 大多数较难的问题和概念都是通过直觉来理解的，因为新的想法和你熟悉的领域相去甚远。
- 发散模式是半随机性地进行连接，这意味着他们带来的解决方法需要由专注模式进行小心验证。
- 机遇定律：幸运女神会眷顾努力之人。
- 专注于你正在学习的单元，你会发现一旦你把第一个问题或概念放进心理图书馆，不论那是什么，第二个概念的进入或更容易一些，第三个概念也是，以此类推，会越来越容易。
2.08 过渡学习、抑制和思维定势(22/55)
- 某一些场合，需要过度识记，在紧张的时候，自动性确实很有用，比如说演讲，演奏小提琴等。
- 我们需要警惕在单一学习阶段的重复性过度识记。
- 重复你已经掌握的东西非常容易，这很容易造成能力错觉。你误以为你掌握了所有的材料，但实际上，你只掌握了简单的部分。
- 我们应该均衡学习，把精力集中在你认为困难的部分。
- 专注于学习的困难部分称为刻意训练。
- 思维定势可能阻碍你发现更棒的主意或者解决方法，就像一个路障。
- 掌握一门新学科不仅要学习基础组块，更要学会选择和应用不同的组块。
- 最佳的方法就是在需要不同技术和策略的问题以及情形中来回转换。这就是交替学习。
- 比如说一道题，你需要思考为什么用这种解法而不用其他的，要让大脑习惯这种思想。
- 交替学习能让大脑更具灵活性和创造性。
- 成为几个领域的专家意味着你可以将一个领域的新思想引入另一个领域。但这也意味着你在某一个领域的知识并不如专攻一个领域的人那么深厚。这是一个需要权衡的问题。
- 学习不仅仅局限于那些从书本中或向老师们学习的科目，而是存在于生活的方方面面。
2.09 第2周小结(23/55)
- 组块是信息化片段。
- 组块可以扩大和复杂化。
- 构建组块的最好方法：高度集中的注意力；对基本概念的理解；以及通过练习帮助你加深对模式和更大范围的情境的理解。
- 单纯的回忆，脱离书本努力想起关键点，是促进组块化的最佳方式之一。
- 尝试在最初的学习场所外来回忆材料，会使记忆更加深刻，容易调动。
- 知识迁移是指，你在某个领域掌握的组块，可以帮助你学习另一个领域的组块。
- 交替学习，选出的各种不同概念、方法与技术，在同一时间全部加以练习。
- 学会意识到你是否在欺骗自己，时不时自测。回忆是一种自测的方式。
- 不要过度依赖荧光笔，不要怕犯错，不要只练习简单的部分，要关注困难的部分。
- 思维定势是创新的绊脚石。
- 不断努力，幸运女神就会眷顾你。
2.10 与Norman Fortenberry博士的访谈-在麻省理工学习(24/55)
- 大学的学习方法和中学的很不一样，中学之前提倡独立完成作业等，大学中你是团队的一员，你有很多可以利用的资源，如课程笔记、旧题集等，你应该掌握这些资源，保证学业的顺利。因此，大学的关键就是成为团队的一员。
- 如何克服学习中的紧张和恐慌？自己提醒自己，让周围人提醒自己，我并不是来了MIT后突然变笨了，那里有一些特别聪明的人，但我是一般聪明的人之一。我需要建立一个互助的团队，我给别人支持，别人也给我支持。最终的目标是学习，是完成课程，是拿学位，关注你的最终目标，并为之奋斗，最终成功。
- 如何在失败和挫折中保持斗志？避免这种问题的方法是保持自我平衡，有时候群体智慧是值得参考的，有时候随波逐流又并不是明智的，难的是把两点区分开来，做决定的时候可以和同学讨论，还可以咨询意见毕业的学长和老师，关键的问题就是要意识到自己当下的选择是否合理。至于坚持，就是倾尽权利认真学习，加入学习小组，通过两到三种方法来加深对课堂内容的理解，从而让自己能够坚持学习完。
- 如何激活发散模式？工作的太投入，时间太长，其实是会伤害我们的大脑，有时候就会事与愿违。休息很重要，比如放空大脑，看卡通动画，锻炼。
- 用尽可能多的方式去接收学习的东西，比如说用视觉记忆，还有把学的东西写下来，用不同的学习方式充盈自己。
- 学习小组，组内讨论。
2.11 斯科特 杨的采访(25/55)
- 快速的说出你学习的语言，自测自己。
- 没有答案的情况下做习题集。
- 自我解释，你比较不明确的地方，就是你需要重新学习或者巩固的地方。
- 具象化。
- 类比。
- 如何挖掘积极性去学习不感兴趣的内容？多找一些动机。
- 制定自主学习计划。明确的目标和具体的动机。
- 有效使用网络资源。
- 少学可以学到更多。时间短，强度高，有时候效果更好。
Learning How to Learn（二）相关推荐
- 掌握真正科学的学习方法——学会如何学习（Learning How to Learn）课程笔记
Learning How to Learn是Coursera平台上最热门的在线课程之一.当年本来只是看这个课程标题很有意思,所以抱着猎奇的心态点进去随便看看,没想到还真有点东西. 简单来说,这门课程是 ...
- Learning How to Learn
标题 Learning How to Learn 1. 一些学习的坏习惯 1.1. 被动反复阅读 1.2. 喜欢在书上划重点 1.3. 看书中代码示例认为自己就理解了,从不动手编程 1.4. 拖延 1 ...
- Learning How to Learn 笔记
Learning How to Learn 笔记 1. 课程介绍 2. What is Learning? 3. Focused Mode(专注模式) and Diffuse Modes(发散模式) ...
- Learning What to Learn for Video Object Segmentation
Learning What to Learn for Video Object Segmentation 摘要 引言 现有方法 特征匹配技术 我们的方法 网络结构 网络创新点 相关工作 VOS中的目标 ...
- Coursera极品课程——Learning How To Learn
Learning How To Learn 文章目录 Learning How To Learn 前言 第一单元 一.集中与发散思维概论 二.课程结构介绍 三.使用集中与发散思维 四.什么是学习? 五 ...
- [pytorch] PyTorch Metric Learning库代码学习二 Inference
PyTorch Metric Learning库代码学习二 Inference Install the packages Import the packages Create helper funct ...
- IBM Machine Learning学习笔记（二）——Supervised Learning: Regression
文章目录 一.Introduction to Supervised Machine Learning 二.Data Splits and Cross Validation 三.Regression w ...
- 【Deep Learning 五】课程二(mproving Deep Neural Networks)，第一周（Setting up your Machine Learning Applicat）答案
吴恩达深度学习课程课后习题(2课1周) 数据集规模相对小的,可以采用传统三七或二二六分法,但在大量数据的时候,只需要1%的验证和测试就足够了.答案C 有时候我们会遇到训练集和验证/测试集来自不同地方的 ...
- 【Kaggle】Titanic - Machine Learning from Disaster（二）
文章目录 1. 前言 2. 预备-环境配置 3. 数据集处理 3.1 读取数据集 3.2 查看pandas数据信息 3.2.1 查看总体信息 3.2.2 数据集空值统计 3.3. 相关性分析 3.3. ...
最新文章
- PetShop4,错误提示：System.Web.Security.SqlMembershipProvider”要求一个与架构版本“1”兼容的数据...
- ArcGIS特殊标注效果的简单实现
- javascript学习系列(16):数组中的every方法
- Qt中Tcp通信的简单使用二
- matlab max报错,奇怪的报错。未定义'*'
- PHP关闭$_ENV后获取服务器参数的办法
- 图像数据增强扩充数据库_分析数据扩充以进行图像分类
- 云课堂智慧职教答案python_云课堂智慧职教答案表,职教云答案课堂智慧职教答案公众号,云课堂智慧职教答案python...
- java中object转数组_在Java中将Object []数组转换为int []数组？
- opencv 颜色识别
- java 求方差_java计算方差、标准差(均方差)实例代码
- 1.1．从命令行读入一个字符串，表示一个年份，输出该年的世界杯冠军是哪支球队。如果该 年没有举办世界杯，则输出：没有举办世界杯。
- 永恒之蓝（勒索病毒）
- 公司文案编辑常用迅捷PDF转换成Word转换器
- 开发手札：git日常抽风记录
- 如何将word文档内容在网页显示方法
- ESP32学习笔记（45）——DAC接口使用
- android hint属性含义,android:hint属性对TextView的影响
- ppt_第十章_DNA非卷积视觉技术
- 第3集丨通往圣贤之路