마인드 맵 갤러리 파인만 학습 방법 - 요약
파인만 학습 방법은 노벨상 수상자인 리처드 파인만(Richard Feynman)에게서 영감을 얻었습니다. 그 기능은 사람들이 지식 포인트를 깊이 이해하고 기억에 남고 잊기 어렵게 만드는 것입니다.
2021-12-24 21:52:20에 편집됨이것은 (III) 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제에 대한 마인드 맵이며, 주요 함량은 다음을 포함한다 : 저산소증-유도 인자 프롤릴 하이드 록 실라 제 억제제 (HIF-PHI)는 신장 빈혈의 치료를위한 새로운 소형 분자 경구 약물이다. 1. HIF-PHI 복용량 선택 및 조정. Rosalasstat의 초기 용량, 2. HIF-PHI 사용 중 모니터링, 3. 부작용 및 예방 조치.
이것은 Kuka Industrial Robots의 개발 및 Kuka Industrial Robot의 모션 제어 지침에 대한 마인드 맵입니다. 주요 내용에는 쿠카 산업 로봇의 역사, 쿠카 산업 로봇의 특성, 쿠카 산업 로봇의 응용 분야, 2. 포장 프로세스에서 쿠카 로봇은 빠르고 일관된 포장 작업을 달성하고 포장 효율성을 높이며 인건비를 줄입니다. 2. 인건비 감소 : 자동화는 운영자에 대한 의존성을 줄입니다. 3. 조립 품질 향상 : 정확한 제어는 인간 오류를 줄입니다.
408 컴퓨터 네트워크가 너무 어렵습니까? 두려워하지 마세요! 나는 피를 구토하고 지식 맥락을 명확히하는 데 도움이되는 매우 실용적인 마인드 맵을 분류했습니다. 컨텐츠는 매우 완전합니다. 네트워크 아키텍처에서 응용 프로그램 계층, TCP/IP 프로토콜, 서브넷 디비전 및 기타 핵심 포인트에 이르기까지 원칙을 철저히 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 📈 명확한 논리 : Mindmas 보물, 당신은 드문 기회가 있습니다. 서둘러! 이 마인드 맵을 사용하여 408 컴퓨터 네트워크의 학습 경로에서 바람과 파도를 타고 성공적으로 해변을 얻으십시오! 도움이 필요한 친구들과 공유해야합니다!
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파인만 학습법 - Yi Hongxin/Li Wei
학습의 본질
생각
1장: 지식을 습득하는 것이 얼마나 어려운가요?
전통 학습
입력 지향적이고 독단적이며 표준화된 애플리케이션
올바른 길을 찾으세요
현실 세계와의 효과적인 연결 구축
통찰력, 통찰력, 지혜
배움은 근본적으로 사고방식의 경쟁이지, 지식 축적의 경쟁도, 학위 경쟁도 아닙니다.
선견
지식을 해석하고 추세를 판단합니다.
침투
단편적인 지식에서 본질을 명확하게 보고, 문제를 빠르게 해결하며, 사물의 법칙을 파악합니다.
지혜
아웃풋을 통해 지식을 집중, 재연하고, 본질을 흡수하여 나만의 용도로 활용하고, 환경과 매칭시켜 나만의 지식체계를 형성합니다.
2장: "파인만의 학습 방법"이란 무엇입니까?
매혹적인 5단계 "파인만 테크닉"
목표 수립 → 목표 이해 → 출력 → 검토 → 단순화
간단하고 효율적인 사고 모드
좋은 생각에는 긍정적인 피드백이 필요합니다
외부 세계와 더 많이 상호 작용
산출물은 사고의 성숙을 가속화합니다
정리, 출력, 반복
파인만의 학습 방법으로 사고를 정량화할 수 있습니다
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
파인만의 다섯 가지 학습 단계
목표 → 학습 목표 설정 → 집중력 생성
이해 → 배울 지식을 이해 → 체계적으로 좋은 것을 저장하고 나쁜 것을 제거
수출→배운 지식을 다른 사람에게 수출→배움 대신 가르침
복습 → 학습한 지식 복습 및 반성 → 심층분석
단순화 → 단순화와 흡수를 통해 나만의 지식 체계 형성 → 지식 내재화
학습 객체 설정
표적
3장: 우리가 배우는 이유
학습은 대부분의 시나리오에서 "무의식적"입니다.
교사/부모(순종학습)
취업/훈련(악기 학습)
공부하는 이유를 알라
어떤 지식을 잘 배우기 위해서는 그 지식이 아직 발전하지 못한 가치까지 포함하여 완전히 이해하는 것이 전제조건입니다.
4가지 측면에서 발전을 추구합니다.
개방적인 마음
새로운 관점을 받아들인다
새로운 지평
시대의 발전을 따라가세요
비판적 사고
과학적 회의론으로 반대 증거 찾기
논리적 사고
오랫동안 주요 이슈에 집중하고 고민하며 반복해서 생각하세요.
명확하고 간결한 표현
여러 번 배운 지식을 이해하기 쉬운 버전으로 정제하고 압축합니다.
4장: 목표에 집중하라
목표를 설정하다
좀 더 명확하게 생각해보세요
행동이 더 표적화되었습니다
성공의 열쇠는 몇 가지 일을 잘하고 싶은 것이 아니라 몇 가지 일을 잘 할 수 있는 데 있다
올바른 방향을 찾는 방법
스스로에게 물어봐야 할 몇 가지 주요 질문
미래의 방향
앞으로의 개인적 관심, 자원, 방향, 기타, 다른 분야가 도움이 될지 여부
거시적 목표 설정
순간의 집중
지금 해결해야 할 문제는 무엇인지, 단계별 목표를 설정하는지, 부족한 점은 무엇인지, 정보 수집 방법은 무엇인지
행동과 계획 개발
“가장 중요한 것”을 자신의 방향으로 삼아라
진정한 관심사를 찾는 방법
관심은 모든 고품질 학습의 원동력입니다
목표가 기존 지식체계와 일치하는지 분석
안하면 평생 후회할거야 - 목표
매일 해야 할 가장 중요한 일이라고 생각하세요
5장: 계획: 목표와의 "강력한 연결" 구축
이 지식을 배우고/이 일을 해야 할 필요성을 정당화합니다.
계획과 목표의 실질적인 연관성을 확인
목표가 잘못되었을 가능성이 있나요?
똑똑한 학습자는 질문하고 성찰하는 데 능숙합니다.
어리석은 학습자는 스스로 감동받기를 좋아하고 끝까지 잘못된 목표에 집착한다.
SMART 원칙
명확하고 구체적
측정 가능/정량 가능
본인의 능력으로 가능
만족감/성취감을 줄 수 있음
시간 제한이 있습니다
더 나은 방향이 있나요?
편안한 학습 영역
정확하고 적합한 학습 방향과 자신의 관심 분야에 맞춰
자신의 능력 범위 내에서 자신의 능력에 부합하는 합리적인 목표
효율성이 높은 학습 경로 계획
가장 중요한 목표를 달성하기 위해 시간을 따로 확보하세요
적절한 계획을 세우는 데 시간을 투자하세요
목표와 계획을 조정할 시간을 주십시오.
학습이란 무엇인가를 암기하는 것이 아니라, 학습을 통해 자신만의 효과적인 사고체계를 확립하고, 지식을 실천에 적용하여 삶과 일에서 실질적인 문제를 해결하는 것입니다.
6장: 파인만 기법: 목표 원칙
포괄성 원칙
산업 필수
경험, 경험 및 과거 일치
도전적인 원칙
도전적인
당신의 잠재력을 발견하고 자극하세요
학습 과정에서 난이도를 인위적으로 낮출 수는 없습니다.
조정 원리
환경과 내부 및 외부 조건이 변화함에 따라 조정하지 마십시오.
구현의 여지를 남겨두세요
우리가 배우고 싶은 것이 무엇인지 이해하기
체계화하다
제7장: 지식의 원천 분류 및 비교
지식을 논리적으로 체계화하다
논리: 지식의 출발점, 각도, 입장, 사고방식을 이해한다.
세 가지 질문
시험 대처 → 순전히 실용적인 입력
특정 고유 위치 강화 → 편향적 입력
혁신과 배타적 사고 → 편집증적인 입력
세 가지 일을 올바르게 하라
공부하는 이유를 이해하라
충분히 넓은 시야를 확보하세요.
가장 객관적이고 과학적인 논리를 확립하라
가장 신뢰할 수 있는 지식을 필터링하고 유지하세요.
지식 필터링 및 추출
프레임워크 개발
카탈로그 및 요구 사항을 기반으로 지식 포인트 찾기
그것을 꺼내서 이 지식에 대한 이해를 확장하십시오.
단축 버전 생성
지식 필터링 방법론
잠긴 방향으로 목록을 작성합니다(특정 요구 사항, 가장 필요한 사항, 긴급하게 필요한 지식 사항, 해당 내용 표시).
실제 요구에 맞는 지식 찾기
단편적인 시간에 정보를 수집, 비교, 분류합니다.
지식 선별 기준 및 프로세스
논리 확립
학습의 목적을 분명히 하라
객관적이고 과학적인 학습논리 확립
정보를 수집하다
지식의 원천을 차단하세요
완전한 지식 프레임워크 형성
분류 비교
필요한 지식을 필터링하세요
신뢰할 수 있고 중요한 지식을 유지하세요
가짜 지식 식별
의지를 자극하여 사람들이 기꺼이 받아들이게 만드는 특징이 있습니다.
불확실한 출처의 지식 차단
차별화된 지식을 조심하라
지식을 선택하고 구별하기 위해 비교 방법을 사용하십시오.
경험을 기꺼이 믿으십시오. 경험을 인식하지 못하는 것은 학습에 대한 저항입니다.
8장: 사고 및 프로세스 맵 형성
질문
너무 많이 말하면 이해할 수 없고, 너무 많이 읽으면 어떻게 하면 더 효율적으로 표현할 수 있는지 알 수 없습니다.
해결하다
수평적 확장: 지식을 '시각화'
사진으로 생각하기
마인드 매핑
가장 중요한 정보에 집중
거시적인 관점에서 지식을 이해하고, 학습 시기, 현재 어느 단계에 있는지, 언제 목표를 달성할 수 있는지 파악하세요.
컨셉 맵(프로젝트 렌더링), 구조도(조직도), 핵심 포인트 맵(시스템 맵), 원인 및 결과 다이어그램
지식 장면의 시각화
영어코너
지식 관계의 시각화
소스 간의 상관관계, 상호 인과관계 및 비교
학습 과정의 시각화
우뇌 원리(애니메이션, 비디오)
'학습 과정'을 그리다
1단계: 단기 기억(시스템 구축)
2단계: 정신적 이미지
지식은 우리 두뇌에 시각적인 방식으로 추상적인 개념을 형성합니다.
세련된 언어표현
텍스트 표현의 시각화
3단계: 이중 인코딩
좌뇌: 문자 그대로의 언어
우뇌: 표상 언어
동시 처리
4단계: 장기 기억
장기 기억으로 변환, 정보의 동기 인코딩
요약하다
필요한 정보를 빠르게 얻으세요
속도가 보장됩니다
지식을 이해하고 분석하는 마스터 방법
서면 언어
사진, 비디오
문제에 대해 생각하기 위한 자신만의 프레임워크 구축
전체 및 거시적
문제에 대해 체계적으로 사고하기 위한 프레임워크
고품질의 학습 노트 만들기
지식의 결과물을 준비하세요
제9장 읽기와 기억의 원리
요약
주제 → 이야기할 내용, 목적,
저자→자격, 전문지식
구조 → 다양한 섹션의 분류 및 하위 주제
자신만의 사고체계를 확립하고 지식을 체계적으로 이해하고 흡수합니다.
유용한 정보를 빠르게 얻으세요
문제를 식별하고 분석하는 방법을 알아보세요.
문제 j 추출 → 시스템 이해 → 해결책 찾기
10장: 첫 번째 이야기
청취자로서
산출
듣는 사람이 이해할 수 있도록 배우고 이해한 내용을 다시 말해줍니다.
돕다
장기기억을 구축하고, 지식에 대한 이해를 깊게 하며, 보다 적극적으로 학습하고, 지식과 지식을 연관시키고, 이슈에 대한 피드백을 받습니다.
구현하다
첫 번째 단계: 인상을 바탕으로 다시 말하기
2단계: 다시 말할 때 질문 제기하기
세 번째 단계: 다시 이야기할 때 자신의 관점을 추가하세요.
11장 파인만의 기법: 체계화 원리
체계적인 사고를 통해 지식을 이해하고, 지식을 요약, 필터링, 분석하여 최종적으로 지식을 소화합니다.
시스템적 사고
지식 시스템을 구축한다는 것은 모든 방향을 연결하는 교통망을 구축하는 것과 같습니다.
사물/지식 자체보다는 사물/지식 사이의 상호작용 관계부터 시작하세요.
요약, 필터링 및 분석
유도
신뢰할 수 있는 출처를 식별하고 지식을 요약합니다.
필터
필요한 지식을 찾고 '가짜 지식'을 제거하세요
유도
분석논리 확립 및 마인드맵 형성
네 가지 사고방식
수평적 사고
분류 및 비교 (같은 것을 여러 측면에서 보면 리샤오라이의 관점이 틀렸다. 나진위가 마케팅을 위해 하고 있다)
다양한 사고
마인드 매핑
관계 연관 및 분석
융합적 사고
지식 구조
집 짓기: 지식을 구조화하고 체계화하는 과정
시스템적 사고
출력은 가장 강력한 학습 능력이다
산출
제12장: 배우는 대신 가르치기
표시
你懂什么不重要,让任何人听明白,才代表学透了这个知识
누구나 이해할 수 있다
간결하고 심층적인 분석
간단하고 이해하기 쉬운 언어
정확하고 모호하지 않음
어느 정도 깊이 있게 말하라
자신의 이해를 추가
인지 강화
지식을 글쓰기 모델로 삼아라
열려 있는
사고 스위치, 논리 스위치, 언어 구성 능력 스위치
13장: "출력"을 사용하여 "입력"을 강제합니다.
출력의 "메모리 원리"
기억은 인간의 뇌에 과거 경험이 반영된 것입니다. 이는 신경 활동일 뿐만 아니라 복잡한 심리적 활동이기도 합니다.
첫째: 암기---코딩(무엇을 배워야할지 모르겠습니다)
둘째: 보유---저장(수용 영역 → 해마 영역 → 첫 번째 기억)
셋째: 재생산---검색(단방향 입력에서 동기식 출력 및 입력으로 변경)
넷째: Recall --- 통합(끊임없이 반복되는 암기-유지-재생 및 회상)
시나리오 및 사고 시뮬레이션
학습 객체를 응용 시나리오에 넣어서 표현하고, 분석하고, 이해해야 합니다.
내레이터 장면 시뮬레이션
인터뷰 대상자의 시나리오를 시뮬레이션
사상가의 마음을 시뮬레이션
의심하는 사람의 마음을 시뮬레이션하십시오.
이중 인코딩
의미 코드
워드 프로세싱-추상적인 이해
모양 코드
비워드 프로세싱-이미지 이해
출력은 활성 학습입니다.
고품질의 능동적 학습이 당신의 운명을 바꿀 수 있습니다
계속해서 “어떻게 하면 상대방을 이해시킬 수 있을까?”라고 생각하세요.
14장: 두 번째 이야기
지식을 전달하는 실제 현장에 참여하고 지식에 대한 자신의 견해를 다른 사람에게 설명하십시오.
취미 주변
개인적인 목표: 내가 가장 관심을 갖는 것은 무엇입니까?
개인적인 강점: 이야기를 전달하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
외부 세계와의 접촉: 내가 상대방과 가장 소통하고 싶은 지식은 무엇인가?
돌파 기회를 활용하세요
첫째: "그룹 토론"은 독립적인 학습을 위한 효율적인 방법입니다.
둘째: 개작 개요를 디자인하고 몇 가지 질문을 준비하는 데 도움을 줍니다.
완전한 지식 프레임워크
엄격한 서술 논리
명확한 입장과 관점
세련된 언어와 표현
정확한 포지셔닝
개인적인 깊은 통찰
요약하다
너는 무엇을 배웠니
어떤 아이디어를 이해하셨나요?
어떤 새로운 지식을 얻었나요?
셋째: 청취자로부터 적절한 의견과 반대 의견을 얻습니다.
리뷰 퀄리티가 높네요
평가는 객관적이다
당신의 영혼에 지식을 불어넣으세요
첫째, 독신생활의 특성을 반영한 언어능력 - 자신만의 언어를 사용
둘째, 현실을 바탕으로 지식에 대한 해석을 설명하십시오. 지식을 다시 말할 뿐만 아니라 실제로 구현하십시오.
셋째, 개인적인 분석과 의견을 표현하세요. 개인적인 이해를 주입하고 다른 사람에게도 이해하기 쉽게 이야기하세요.
15장 파인만의 기법: 출력 원리
5개 출력
검토 및 반성
검토
제16장 의심과 탐색은 우리를 더 똑똑하게 만든다
데이터와 사실을 다시 비교하세요
먼저 지식 베이스를 다시 확인하세요.
둘째, 지식의 관련성을 재검증한다(지식과 현실 사이의 가교 구축)
맞다면
틀린 경우
첫째, 이해의 편차로 이어지는 것은 자신의 지식 부족입니다 (기본 지식 보유가 없으면 이해할 수 없음)
둘째, 원천지식의 관점과 논리에 문제가 있다.
교정을 위한 전략
끊임없는 호기심을 유지하고 모든 결론에 대해 의심하십시오.
경험은 하한선을 보장하지만 호기심은 상한선을 결정합니다.
틈을 찾아라
상대적으로 독특한 지식 포인트를 가지고 있습니다.
나를 깊이 생각하게 만든 지식포인트
지식의 본질
진보와 성장, 삶에 녹아 강인함으로 변하다 -Shen Shengjun
깊은 사고와 변증법적 분석
학습 방법, 지식 시스템 및 사고 패턴
입문 단계
표면 탐색
기계적 기억
제17장 반증거 찾기
반사
첫째, 성찰은 지식 자체에 대한 오해를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
결정은 의식에 달려 있다
습관에 의존하는 법을 배우십시오
둘째, 성찰은 기존 지식을 바탕으로 새로운 지식을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
사람과 사람 사이의 격차는 지식의 성찰과 요약, 승화에 달려 있다
부정적인 증거에 주목하라
지식을 잘 내보내고, 과감하게 질문하고, 자신의 학습 결과를 반성하고, 끊임없이 탐색하고 개선하세요.
지식이 고착됨
메모리 오류
지식을 닦으세요
갈등 이해
이해해야 할 핵심 사항
지식과 현실을 결합하고 이를 활용하여 문제를 해결하세요.
논쟁은 딥러닝의 시작점이다
위로 논란을 피하다
분쟁을 아래쪽으로 해결하다
"가장 신뢰할 수 있는" 결론은 없습니다
기존 지식과 다각적 유추 관계 구축
과학적 관점
논리는 엄격하고 데이터는 정확합니다.
정밀 조사 및 선별을 견뎌냅니다.
실용적인 관점
생활, 일, 감정에 도움이 됩니다.
자기 재배
시스템 관점
옛 지식과 비교하여 좋은 것은 지키고 나쁜 것은 버리라
기존 지식과 다각적 유추 관계 구축
18장 '콘텐츠 유지율'이 학습의 효율성을 결정한다
콘텐츠 보유율
지식을 장기간 보유하는 비율
숙달된 지식의 비율을 실제로 이해합니다.
90% 이상의 비율을 효율적인 학습이라고 합니다.
많이 배울수록 효율성이 높아지는 것은 아닙니다.
첫째, 지식을 선택할 때 성급한 사고방식이다.
둘째, 학습 과정에서의 맹목적인 행동
셋째, 학습과 관리에 능숙하지 않다.
넷째, 자체적인 지식체계가 없다.
다섯째, 학습방법에 주의를 기울이는가?
"유용한 지식"
첫째: 명확한 학습 방향
진로방향, 학습내용, 지식속성
둘째: 어느 정도 배웠는가?
알고 이해하고, 다시 말하고 전달하고, 실천하고 혁신하십시오.
셋째: 콘텐츠 보유율 향상
검토 및 재학습, 구성 및 단순화, 체계화
"유용한 학습"을 반복하세요
첫째, 성장할 수 있는 지식을 학습하는 데 중점을 둡니다.
둘째, 모듈형 지식의 타겟 학습
셋째, 단편적인 지식의 학습을 단호히 거부한다.
지식 뒤에 무엇이 있는지 주목하라
첫째, 지식의 원리는 지식 자체보다 우리에게 더 가치가 있습니다.
둘째, 지식 뒤에 숨은 것들을 탐구하는 것도 매우 중요한 사고 훈련 과정입니다.
셋째, 지식 시스템을 단순화하고 학습을 단순하고 직접적으로 만들어 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.
넷째, 지식의 원리를 익히는 것은 우리가 연구하는 분야의 기본 개념을 확립하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다섯째, 위의 네 가지 사항은 향후 적용 실무에 매우 도움이 됩니다.
19장 파인만 기법: "복습의 원리"
1단계: 의심하고 탐색하기
2단계: 반증 찾기
3단계: "콘텐츠 보유율" 높이기
단순화하고 흡수하라
단순화하다
제20장 좋은 것도 과하면 소화불량을 일으킬 수 있다
학습할 때 가장 중요한 세 가지 능력
적극적인 학습능력
반성하는 능력이 의심스럽다
독창적으로 생각하는 능력
지식 포인트를 단순화하는 방법
먼저, 지식의 '중요 스위치'를 켜세요
둘째, 지식을 복잡성에서 단순함으로 되돌립니다.
필요한 부분을 흡수하는 방법
지식을 획득, 단순화, 흡수, 변환 및 혁신합니다.
온라인 학습에서 지식을 단순화하는 방법
먼저, 실제 결과를 바탕으로
둘째, 실제 적용을 목적으로
셋째, 연상을 촉진할 수 있는 콘텐츠에 주목하라
넷째, 다른 플랫폼에서 중복되는 콘텐츠를 학습하지 마세요.
다섯째, 현재 작업과 결합
여섯째, 지식의 성장에 주목하라
"파인만 학습법"의 관점에서 본 온라인 학습
5단계
21장: 수직적 확장 및 개선
수직 확장(특정 관심 지점부터 시작)
학습에는 녹색 사고가 필요합니다
학습은 "천천히 그리고 빠르게" 이루어져야 합니다
개선에는 "의도적인 연습"이 필요합니다
연구 문제의 성격에 초점을 맞춘다
꾸준한 연습이 많다
관심 있는 것부터 시작하세요
제22장 지식의 내면화를 위한 심층 탐구
자신만의 지식체계를 형성하라
딥마이닝, 딥러닝 습관을 기르세요
스킬 확장 및 강화
지식에 대한 미래지향적인 이해
체계적인 지식 강화
파인만의 다섯 가지 중요한 조언
첫째, 지식의 핵심 요소를 노트에 기록하세요.
둘째, 배운 지식을 크게 정리해야 한다.
셋째, 지식의 구조화된 유도와 이해를 수행한다.
넷째, 자신이 이해한 지식을 출력하고 출판한다.
다섯째, 지식을 단순화하고 흡수하고 암기하라
제20장 세 번째 이야기
학습의 목적
문제 설명, 문제 해결, 문제 예측
독창적인 아이디어 만들기
자기 효능 이론
대리 학습
학습 객체의 행동, 표현, 진화, 결과를 관찰하여 정보를 수집하고, 가치 있는 요소를 획득하여 새로운 지식을 추론합니다.
영향력 있는 새로운 지식 생성
24장 파인만의 기법: 단순화의 원리
유용한 지식을 나만의 지식으로 전환하세요
잘못된 생각
첫째, 당신이 배우는 것은 완전한 논리가 아닌 단지 공허한 결론의 묶음일 뿐입니다.
둘째, 귀하가 단순화한 내용은 추론의 가장 중요한 부분을 제거합니다.
셋째, 귀하의 연구는 다양한 변증법적 분석을 통합된 입장 요약으로 전환합니다.
넷째, 피상적인 사실만 기억하고 근본적인 원리를 발견하지 못합니다.
영향
첫째, 당신의 지식이 체계적이지 않아서 문제를 체계적이고 거시적으로 생각하는 것이 어렵습니다.
둘째, 문제를 볼 때 단순하고 일방적인 경향이 있습니다.
셋째, 생각과 비전이 편협하고 장기적인 가능성을 보지 못하는 경향이 있습니다.
넷째, 복잡하게, 독립적으로, 깊게 생각하는 것이 어렵다.
단순화 원칙 1: 배운 지식을 체계적으로 파헤쳐 보세요.
필수, 중요, 핵심 지식 타겟팅
원칙 2를 단순화하고 자신만의 지식 시스템을 구성하세요.
특정 분야의 전문가가 되자
집중적이고 표적화된
나만의 지식 시스템 구축
추신
능동적 학습 > 수동적 학습, 체계적 학습 > 단편적 학습, 내부 학습 > 외부 학습, 전문적 학습 > 국경 간 학습
타당성 원칙
실용적이고 실행 가능해야 함
우리의 객관적인 현실과 일치
초점 원리
집중
타겟
그림 2
출력의 "메모리 원리"
파인만 기법의 출력 원리
그림 1
지식 보유율
파인만의 학습 방법 관점
부정적인 증거