作者講的「快速學習法」,其本質上應該就是我先前做過重點摘要的「費曼學習法」,想要教授一樣技能或技術給他人時,自己就要徹底理解問題或技術的本質,然後收集相關的資料,用自己的話重新詮釋問題及解決方式。
在這個過程中,就能把知識轉化為自身的理解,從而跟自己的知識樹相連接,存在腦海深處變成本能。
但是,如何針對不熟悉的領域收集學習資源,並擬定學習計畫,這點倒是我一直覺得應該在每個人的學生時期該建立的能力,高等教育應當賦予學生這種「軟實力」,它可以讓終身學習成真。
「80/20 法則」倒是提醒我一件重要的事,或許下次在授課時,可以把不同課程的內容,但有相關性的 「20% 關鍵內容」整併在一起,讓學生快速吸收並實作應用;如果他們後續想再學習剩下的 80% 內容,可以自行去修習完整的課程,這時會更有方向。
作者也點明了為何「做中學」重要的原因,從過程中去觀察及了解那 20% 的內容是甚麼,然後快速學習到可以應用該技能的程度。
關於程式設計的部份,我倒是比較驚訝 C# 這個語言已經壯大到如此程度,而且看其趨勢有成為跨平台設計的主流,這在當初接觸 C# 時完全想像不到。
如果它後續再把 Linux 的 GUI 介面開發都拉進來,或許真能大幅度降低在不同作業系統間的應用程式開發門檻。
現代軟體開發確實很重視函式庫的應用,跟堆疊積木一樣,積木種類越多,就越能堆出開發者想要的形狀。
因此,該程式語言除了語言特性外,就是背後有多少函式庫資源至關重要,最好還要有廣大的開發者社群支持。
關於這點,如果是要驗證跟課程學習我推薦 Python,它在好幾個領域都有相關的函式庫支持,重點是語法容易學習上手快,也滿適合學校在教授理論課程時,讓學生同步實作,驗證該理論的想法,如人工智慧、影像處理、機器學習、數值計算等相關課程。
最後,針對學習的動機,要想辦法規劃或設計自己「需要應用一項技術,有實際的理由學習」;這部分可以參考先前摘要過的「原子習慣」,如何創造一個適合學習新技術的環境,讓自己養成新習慣,這樣能讓整個學習過程更自然,不需要過度強調毅力的重要性。
以下是本章節的重點摘要:
收集學習資源,並創造實際的學習計畫。
除非你動手實作這些技術能力或利用它們解決問題,不然只會對它們有表面的了解。
生活的一切幾乎都會落入 80/20 法則,學習一項技術能力,關鍵是找出那 20% 內容。
做中學是非常重要的技巧,你需要一個實際的學習計畫和一個清楚的目標。