刚读完第1章及第二章, 回想了部分 python 二期.
关注情境
新手一个很大的问题, 不会问问题. 提问最基础的5W1H开课时被大妈反复强调. 私认为, 5W1H 也就是最基础的问题发生的情境. 当连情境都无法清楚时, 就无法定义问题, 也就无法解决问题.
所以新手在不清楚情境的状况下, 需要的是一个与情境无关的规则清单. 而专家因为对整体综合性的知识的掌握, 所以习得并依靠着情境下的直觉.
知道自己不知道
自信有时更多来源于无知.
首先, 以谦卑的姿态肯定, 这个世界上我不知道的东西一定比知道的多得多.
再来, 慢慢学习去拓宽自己知道的范围.
十年成就专家? 需要积极的实践
积极实践的4个条件:
+ 需要一个明确定义的任务
+ 任务需要有适当难度 - 有挑战性但可行
+ 任务环境可以提供大量反馈, 以便于采取行动
+ 提供重复犯错和纠正错误的机会
这不正是 python 班的任务导向性作业嘛~ 每周一个明确定义的任务. 略有难度, 就是所谓的合意阻滞. 虽然未有算得上大量的反馈, 但促进反馈(促馈) 也是重要新知. 在促馈的基础上, 也就有犯错及纠正的机会.
通过观察和模仿再加以实践来学习
阳老深圳沙龙提到过, 最佳的学习方法就是跟着大师/大牛做学徒. 人类天生善于模仿. 从婴孩时期开始, 我们就是从模仿身边大人开始成长. 要不然, 为何越来越多人注重早教呢, 因为家庭环境, 父母亲人对幼年成长起着关键作用. 这种天生的观察模仿学习能力, 是人工智能都无法完全模拟的.
跟着大师/大牛做学徒, 通过观察和模仿大师们真实中如何运用使用自己的各种知识和方法, 学习的效率是其他方法无法媲美的.
而在学习和模仿之中, 结合积极的实践, 才能发出最大威力.
学习学习再学习
先学习如何学习的技能, 再来进行学习.
先学习 Dreyfus 模型本身, 如何应用, 再来应用它来学习.
