認識速成的套路學習法,與它的限制

更新 發佈閱讀 9 分鐘

如何快速分辨套路?我需要套路幫助學習嗎?

知識不斷濃縮成套路在傳遞

只要知識不斷累積,就會一直出現新的套路,在某些情況下讓學習變得有效率,像是:

  • 文學中的格律詩,講究平仄、對仗、押韻
  • 經濟學有五力分析(Porter five forces analysis)
  • 商業有強弱危機分析(SWOT Analysis)
  • 軟體工程有非常多框架(Framework)

但就像武功招式,是給懂心法的人去練的一樣;套路也是前人在問題中反覆嘗試錯誤、或實踐了大量的基礎練習,才整理出來的系統。

我們都經歷過「先填鴨、後理解」、「從填鴨中理解」或是「單純照著做而不理解」的過程。而在步調快速的社會中,「學著學習」是每個人都需要的能力,很多時候沒得選擇,必須跳過基礎講求速成,甚至到處去上速成課程,以滿足工作上的要求,或者當作精神上的安慰劑(參考:《安慰劑經濟:崛起的商業模式》)


什麼時候可能適合套路

變動幅度不大的領域

這會是最常見的情況,當某個領域已經有悠久傳統、知識系統穩定不變(或變動很慢)的時候,一套系統性方法就可以駕馭大部分情況,就會有各種課程出現。

像是考高中、考大學、考研究所、考公職,都會有補習班教導速成方法;或是運動健身課程,讓你有系統性地訓練身體。

考試要考的概念、身體的運作機制,共通點就是「不太會變」:不會今天背了三角函數明天就不考、或是今天紅血球用來輸送氧氣,明天變成輸送二氧化碳。

風險是得確定那個課程的套路適合自己,不過既然這些行業已經相對穩定,大品牌通常就不會太差,也都會有試聽的服務讓你選擇。


打腫臉充胖子、趕鴨子上架

舉例來說,老闆丟給你二十本書,下禮拜要報告給他聽,但自己平常沒在讀這個領域的書,要花大量時間消化、不可能一下子讀完。

這時候或許可以找個快速讀書法,死馬當活馬醫碰運氣,搞不好快速記住幾十個名詞,老闆就滿意了

或者是明天要跟心儀對象約會,打聽到她喜歡看村上春樹的小說。(嗯,這個風險會更大,視對方認真的程度而定)

風險就是被拆穿的機會,畢竟對方可能是讀了幾年的書,要在幾天內追趕本來就是不可能的。


快速篩選興趣

當你想快速嘗鮮很多新技能或新領域,或是找尋興趣的時候,報名速成課程,或是找速成法的書來看,短時間達到基本門檻,發現不是自己要的就果斷離開,真的有興趣再深入鑽研。

這樣的風險是有可能從錯誤的面向去認識一個領域,誤以為自己(沒)有興趣

拿寫程式來說,可能會因為速成課程而誤以為寫程式很簡單,就辭職花大錢去上課、或辭職去找工作;但反過來,也有可能誤以為寫程式就只是複製範例貼上,覺得太無聊而對這個行業失去興趣。

但人的時間有限,這也是一種篩選方式,至少可以短時間讓我們開始去做「那件事情」


套路的限制

套路不一定不好,有很多人需要利用套路,藉以降低進入門檻、取得一個較甜蜜的進入點,度過開頭最困難的那段路。

舉例來說,閱讀對很多人可能是「無聊」、「沒成就感」的事情,對這些不把閱讀當樂趣的人來說,可能只是需要一個獲取知識的工具,只是找不到方法熟練他。

但是現在如果有一個「快速閱讀套路」,或許就能讓原本不喜歡閱讀,或是找不到方法閱讀的人,能夠節省掉自己摸索的時間,讓他從「不可能閱讀」變成「對閱讀有興趣」甚至得到暫時的錯覺,認為自己也行。

心理學上有一種認知偏誤,叫做達克效應 (Dunning-Kruger Effect)

人在剛開始學習某項技術時,因為技術層次還太低,自信心通常會超過真實水準而產生過度膨脹。

這種認知偏誤乍看之下不是好事,理性的人都不希望在無知的時候過度自信,但人類演化出這樣的偏誤並非完全沒道理,如果因為不懂就沒有自信,那很多事情都不會有初次嘗試的可能,所以有時候反而是促使新手「踏出第一步」的動力。

畢竟我們都很清楚,要鑽研一個學問、或是磨練某項技能,最終決定在「毅力」,而不是剛開始嘗試的結果。沒有強烈的動機支持,就不會有毅力,有起頭總比什麼都沒嘗試來得好。

套路在特定情況下的確會有用,但從個人角度,不會貿然推薦這種「套路學習法」,可以從幾個面向解釋:

套路通常只適用特定條件,也就限制了觀點

套路之所以有用,就是濃縮了大師(先假設是真的大師)的長久經驗得到的精華,但你的條件未必跟作者一樣,所以有可能無法照單全收。

就像做研究常踩的雷,我們常看到濃縮實驗精華的論文,宣稱成效有顯著提昇,便興奮地以為有突破性的發展,但自己照著實驗之後,才發現原來那篇論文的假設非常嚴格,只有在很特定的情況下,他的方法才會有比較好的效果。

而新手之所以是新手,就是因為「你不知道自己不知道什麼(You don’t know what you don’t know)」(*1),所以很有可能不看完所有假設跟前提就貿然採用,這時候可能就會花了很多時間才發現對自己沒有用。

做實驗畢竟還能有客觀數據可以驗證結果、好的論文也應該要描述他的假設有多強,但人生就不一樣了。

如果採用了一個「速讀方法」或是一個「精通寫程式的方法」,並沒有實驗數據可以檢驗是否有效,多半是靠感覺,很可能在短暫的時間內得到了學習快感,就把這樣的方法奉為圭臬

如果只是浪費一點自己的時間也還無傷大雅,但若只從(套路給你的)特定的條件下去觀察一個領域,可能就會對它有了錯誤的認知,用偏頗的方式認識整個知識體系,那就會比較可惜。


套路只能應付一般程度的問題,不能套公式的時候就會卡關

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跟著套路走,很可能會在「知其然不知其所以然」的情況下誤打誤撞得到不錯的效果,但是套路只能應付特定情況;當出現了某些情況是手冊上沒寫的時候,最終還是得仰賴自己對這個知識體系的理解,在嘗試錯誤的過程中去建構屬於自己的理解。

我自己特別不喜歡從套路入門,而是傾向從自己大量的摸索、思考當中,找出對某件事情(適合自己)的理解方式。

舉高中數理科目為例,只要遇到冷門刁鑽的公式,都盡量從基本定理推導,能推得出來就不背,每當考試遇到,就自己再重新推導一次,好處是不會亂套公式,或是不會被變形題打趴。

但這樣的偏執也遇到一些問題,像是某些數學競賽必須仰賴快速公式解;或是平常考試,大家套完公式就結束在外面打屁聊天了,而我必須在別人便宜行事的時候,花更多時間去練習基礎原理。

過猶不及,套公式有好處也有壞處,大部分人可以取一個比較中庸的點。


如何分辨套路?

套路在這個社會畢竟還是比較偏向負面的詞,因此若是我來推銷,大概不會用「套路」,而是「心法」、「成長課程」、「極速學習」或各種更潮的名詞,比如混在大數據、AI、敏捷開發的概念裡面,讓你分不出來。

通常可以從兩個面向幫助判斷是不是套路:

大量縮短付出的時間就能收到成效

比如「從十小時濃縮成五分鐘的心法」或是「如何三天精通十個技能」這種像超人一般的宣稱,對一般人來說,就很可能是套路。

每個步驟細節非常明確,可以按表操課

每天晚上 9:30 分做A,接著在半小時內重複三遍B,早起 8:00 再花三十分鐘做C,至少連續一個星期。

像這樣可以按照固定步驟反覆練習的,很可能就是套路;相對來說,需要大量時間摸索、累積經驗、歸納,才能變成自己東西、甚至拿去教人的,比較有可能不是。


小節:這篇文章就是一個套路

這篇文章從我的觀點嘗試說明「什麼時候可能適合套路」、「套路有什麼限制」、「如何分辨套路」,在後面兩個段落,更明確講出方法、告訴你如何去實踐。

就像一開始說的,課本上的知識、平常上的補習班、健身房,這些都是套路。

人類永遠都在追求更有效率的學習方式,在這個年代,從套路開始學習,以求快速達標,甚至是不可避免的。只要你能清楚明白這是套路並善用它,不要有錯誤的期待、或被誤導,套路本身可以是好的工具。

你可以把這篇文章當作一種套路,直接應用在日常生活;當然也可以作為反思或一個起點,慢慢找到屬於自己的一套理解方式,再以自己的方式教給別人,變成另一個套路。

參考連結

  1. Why Learning to Code is So Damn Hard
  2. The Law of Leaky Abstractions — Joel on Software
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leafwind的沙龍
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提到 AI 產業,許多人總是覺得好像遙不可及,卻又隨處可見。「大數據就像青少年談性:每個人都認為別人在作,所以每個人都聲稱自已在作。」AI 也是如此,每個時代的潮詞(buzz word)都有類似的情況。因此這個專題想平實地描述我在 AI (更精確說,是數據科學)產業的一些經驗。
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