마인드 맵 갤러리 파인만의 학습 방법
파인만 학습법을 이용하여 해결할 수 있는 학습 방법, 단계, 원리, 문제 등에 대한 개요를 포함한 파인만 학습법에 대한 마인드맵입니다.
파인만의 학습 방법
파인만 학습 방법 - 구조 차트
파인만의 학습법 마인드맵
"파인만의 학습법"
학습의 본질은 무엇입니까? 파인만의 학습 방법은 무엇입니까?
파인만 기법
목표 → 학습 목표 설정 → 집중력 생성
목표 이해 → 배워야 할 지식 이해 → 좋은 점은 체계화하고 나쁜 점은 제거
수출→배운 지식을 다른 사람에게 수출→배움 대신 가르침
검토 → 검토 및 반성 → 배운 지식
단순화 → 단순화와 흡수를 통해 나만의 지식 체계 형성 → 지식 내재화
효율적인 사고 모드
좋은 생각에는 긍정적인 피드백이 필요합니다
산출물은 사고의 성숙을 가속화합니다
매튜 효과
매튜 효과: 개인, 그룹 또는 지역이 특정 측면(예: 돈, 평판, 지위 등)에서 성공과 발전을 달성하면 축적된 이점이 생성되고 더 큰 성공과 발전을 달성할 수 있는 더 많은 기회가 생깁니다.
사고를 정량화할 수 있도록 하세요
방향→사고의 주된 방향을 잠그다
귀납→사고의 주요 논리 확립
검증 → 생각의 효과 검증
피드백→피드백이 정확하고 정확하지 않음
단순화 → 복잡한 사고 과정을 단순화
생각의 결과를 흡수→소화
학습 객체 설정
명확한 목표
개방적인 마음
비판적 사고
논리적 사고
명확하고 간결한 표현
목표에 집중
생각을 더 명확하게 할 수 있다
귀하의 행동을 더욱 타겟화할 수 있습니다
목표 판단을 위한 SMART 규칙
S: 목표는 명확하고 설명 가능해야 합니다.
M: 목표는 정량화 가능하고 평가 가능해야 합니다.
A: 대상은 능력 범위 내에 있어야 합니다.
R: 목표는 매우 중요해야 합니다.
T: 목표에는 달성해야 하는 기한이 있어야 합니다.
배우고 싶은 내용을 이해하세요.
지식을 논리적으로 체계화하다
공부하는 이유를 이해하라
충분히 넓은 시야를 확보하세요.
가능한 가장 객관적인 과학적 논리를 확립하라
지식 필터링
카탈로그와 요구사항에 따라 책에서 해당 지식 포인트를 찾아보세요.
완전한 지식 프레임워크 형성
우리의 실제 요구와 관련된 지식이 무엇인지 알아보십시오.
필터 보유
반복하다
장기 기억을 구축하세요
지식에 대한 이해를 깊게 하세요.
보다 적극적인 학습
지식을 연관시키다
문제에 대한 피드백 받기
다시 말하는 세 단계
인상으로부터 다시 말해보기
다시 말하면서 질문하기
재연에 자신의 의견을 추가하세요
파인만 기법: 체계화 원리
유도: 신뢰할 수 있는 출처를 식별하고 지식을 요약합니다.
스크리닝: 필요한 지식을 찾고 잘못된 지식을 제거
2차 귀납법: 분석논리 확립 및 마인드맵 형성
단순화하고 흡수하라
지식을 단순화하는 방법
지식의 중요성을 켜십시오
지식을 복잡성에서 단순함으로 되돌리세요
필요한 지식을 흡수하는 방법
지식을 얻다
지식을 단순화하다
한도는
지식을 변화시키다
새로운 지식을 창조하다
파인만 기법: 단순화의 원리
배운 지식을 더 깊이 파헤쳐 보세요.
중요한
필요
핵심
자신만의 지식체계를 형성하라
한 분야의 전문가가 되다
집중적이고 표적화된
나만의 지식 시스템 구축
검토 및 반성
데이터와 사실을 다시 비교하세요
지식 베이스를 다시 확인하세요.
지식 연결 재검증
지식과 현실 사이에 강력한 다리를 구축하세요
지식이 틀리면 어쩌지?
당신의 지식 부족이 아닌지 생각해 보십시오.
얼위안 지식의 관점과 논리에 문제가 있는 걸까요?
3. 지식이 시대에 뒤떨어진 것인지, 지식의 원천인지 여부
반대 증거를 찾고 있습니다
성찰은 지식 자체에 대한 오해를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다
성찰은 기존 지식을 바탕으로 새로운 지식을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
지식이 고착됨
메모리 오류
지식을 닦으세요
잘못된 이해
이해해야 할 핵심 사항
파인만 기법: 검토 원칙
의심하고 탐구하라
어쨌든 찾고
콘텐츠 보유율 증가
산출
출력의 원리
간단하고 이해하기 쉬운 언어
당신이 무엇을 아는지는 중요하지 않습니다. 누구에게나 그것을 이해할 수 있다는 것은 당신이 이 지식을 진정으로 배웠다는 것을 의미합니다.
정확하고 모호하지 않음
어느 정도 깊이 있게 말하라
자신의 이해를 추가
그룹 피드백을 사용하여 토론
출력을 사용하여 강제 입력
지속적인 출력을 통해 자신의 지식 인벤토리를 검토하고, 누락된 부분을 확인하고 부족한 부분을 채워 새로운 지식을 입력합니다.
출력은 능동 학습이며 메모리 유지율이 크게 증가합니다.