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為什么一定要自學?

2016/10/21 17:50 作者:路逍遙 本文已影響:2406人 
自學很重要。自學歷來就是許多著名科學家以及文學家、藝術家、政治家成才的重要途徑。可以說,自學是對知識的獲取;更進一步說,是給未來的自己投資。那么,自學到底對我們的知識構架帶來怎樣的改變?

我們的知識是壓縮成“塊”的,每一個塊都有一個固定的神經回路,哪一塊用得越頻繁,那一部分的神經回路就會越牢固,就像小路越走越平坦一樣。而我們學習新知識時,神經會自發地選擇那些平坦的路徑,也就是會與已有的知識塊進行連接,這個過程被稱為“融會貫通”。

在這個過程中,原有的知識塊很容易產生意想不到的連接。例如,每個人都看到蘋果落地,卻只有牛頓發現了地心引力。這種“頓悟”,其實就是融會貫通的意外成果。同理,我們身邊也常常會有人“偶然”發現什么、“突然”想到什么,有或是“忽然”就得到了什么新結論等諸如此類的想法。融會貫通只有在知識點多到一定程度的時候才有機會產生。換句話說,自學就是為了積累這個過程中的所需知識。

當然,自學未必一定能夠為你帶來好的工作、好的報酬。但是,學習到一定程度,它將大大增加你人生中發生“驚喜”的概率。畢竟,學習幾乎是唯一一個可以必然產生驚喜的日;顒印

自學學什么?
提到自學,許多讀友會困惑,自學應該從何學起?學專業知識,還是挑喜歡的學?

①有用與無用
談起自學,人們首先想到的便是專業知識的補充。理由很簡單,因為這是有用的。精讀君不敢否認專業知識的必要性,但作為現代人,專業知識是遠遠不夠的,當今社會需求的是復合型人才,也就是所謂的T型人才。“—”表示有廣博的知識面,“|”表示知識的深度。

廣博的知識面對于眼下的工作與生活或許并沒有直接用處,但學習本身就是一個厚積薄發的過程。只要學習,總會有收獲。所以,別忽略那些對你暫時無用的知識。

②需要與喜歡
一般而言,我們學習都出于兩個目的:需要或者喜歡。出于實際需要的學習,大多是為了解決一些諸如考試、答疑解惑、考證等問題。但是,這樣的學習很難有長效性。試想當你考完試,你還會主動學習那些不感興趣的科目嗎?相比之下,為了愛好的學習則沒有那么強的功利性,單純因為喜歡就可以堅持學習。
所以,與其問“我應該學什么?”,不如問“我喜歡學什么?”、“我想學什么?”。

③不知道自己喜歡讀什么時
當你確實對自己的喜好一無所知時,唯一的方法就是嘗試。到最后,基本上你能堅持學下去的,就是你比較感興趣的學習內容。

自學該注意什么?
對于自學,首要的是態度。有了端正的態度,運用方法才有功效。

對自學者來說,常見的一種自學場景就是,一個人長期在單一情景中進行刻意練習,結果在該情景下的知識技能當然會極其熟練,但其遷移能力被極大的限制。例如,一個理論實戰知識極其豐富的營銷人,如果他的營銷理論學習和練習,沒有在戀愛、求職、工作等情景中進行,他恐怕很難將這些事情從營銷這一視角看待。

科學研究也證實,當一個科目在單一而非復合情景中傳授時,情境間的遷移就相當困難,知識尤其容易受情境制。我們都希望將知識學以致用,所以在自學過程中,我們應該學會促進知識的遷移。

知識遷移的三種有效的方法:
①解決具體案例,然后收集其他相似的案例,這可以理解為歸納法,讓我們掌握學習遷移的一般性原理;
②在具體情境中學習,然后加入到“如果...怎么辦”類問題解決中來;
③針對單一問題的解決,嘗試思考能解決整個相關類群問題的方法。例如,思考如何做好自己的公司,不如思考如何同時做好十家公司。
學習是原有經驗的遷移,自學過程中只有注重遷移能力的培養,才能受益無窮。

如何堅持自學?
不可否認,自學不是一件愉悅的事,它占用了你原本可以用來娛樂的時間。所以,自學最難的地方既不是學什么,也不是怎么學,而是如何堅持。在惰性的驅使和各種各樣事物的誘惑下,做到堅持自學唯一且有效的方法,就是將自學行為養成習慣。

習慣的形成大致分為三個階段:
第一階段:此階段的特征是“刻意,不自然”。需要十分刻意提醒自己改變,會覺得有些不自然,不舒服;

第二階段:此階段的特征是“刻意,自然”。你已經覺得比較自然,比較舒服了,但是一不留意,你還會回復到從前。因此,你還需要刻意要提醒自己改變;

第三階段:此階段的特征是“不經意,自然”,其實這就是習慣。這一階段被稱為“習慣性的穩定期”。一旦跨入此階段,你已經完成了自我改造,這項習慣已成為你生命中的一個有機組成部分,它會自然地不停地為你“效勞”。

行為科學研究發現:
一個人一天的行為中,大約只有5%是屬于非習慣性的;
而剩下的95%的行為都是習慣性的。
所以,當你將做一件事養成習慣之后,那么你也就容易將其進行到底。

決不要停止自學,也不要忘記,不管你已經學到了多少東西,已經知道了多少東西,知識和學問是沒有止境的。

本文來自:快速記憶法 http://www.885221.com/dp-bbsthread-29419.html
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