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[导读]自学绝非易事。没有外部约束,没有DDL,即使没学成,也不会造成什么后果。

自学绝非易事。没有外部约束,没有DDL,即使没学成,也不会造成什么后果。但在这个日新月异的社会,在这个竞争激烈的环境中,不会自学,很难杀出重围。本文作者Natassha Selvaraj在 Why Is Self-Learning So Difficult?[1] 一文中,介绍了自学的诀窍,如制定长期和短期目标、量化过程等等。希望能帮助您更轻松地自学。

几天前,朋友让我帮着剪辑视频,这是她的大学课程作业。她告诉我,因为免费视频编辑服务还有两天就要结束了,所以需要尽快完成。我问,为什么不付费?只要几美元。她的回答让我很吃惊。她说最后的两天期限是尽快完成视频的动力。否则,将花费数周的时间来完成。

我们完成一些事情都需要一个好理由。在学校,我们必须完成作业,否则就会受罚。在大学,如果想通过某门课,就必须按时交作业。在工作中,每一项任务都需要在DDL前完成。我们做某事往往是因为不得不做。因为如果不那样做,将会带来可怕的后果。

以前,我常常在考试前一天通宵看书,一晚上把所有的材料都背下来。这是为了取得好成绩。如果不借助考试或作业来评分,我就不会在学习材料上花那么多的精力。我可能整个学年都不会打开课本。

我们几乎一生都在做非做不可之事。完成任务是因为有DDL的逼迫,或者是想要拿个好成绩。

这就是自学如此困难的原因。自学的时候,没有竞争,也没有DDL。保持动力,主动完成任务简直是难上加难,因为即使不完成任务,也不会有任何后果

然而,如果方法得当,自学可以说是最有效的学习形式之一。因为没有老师、或者没有指导,我们只是出于兴趣而学习,学习真正想要了解的材料,而不是被迫填鸭式学习。

以前我在文章中提到,我正自学编程和数据科学。虽然学习还远未完成,但我还是想分享一些保持动力的技巧。在这篇文章中,我提出一些让自学更有效率的建议。只要保持专注,就能够学习新技能并不断得到提高。

1. 制定长期目标,开启自学


长期目标是未来几年内实现的事情。它可能是这样的:

  • 成为数据科学家

  • 掌握一门编程语言

  • 成为机器学习专家

上面列出的都是长期目标。它们是踏上自学之旅的原因,也是继续前进的主要动力来源。

然而,长期目标是多年以后的事。它们太远大了。如果不合理地分解,可能永远也达不到目标。

2. 制定短期目标,化难为易


我喜欢把长期目标分成短期目标(大约2-5个月)。例如,如果长期目标是精通一门编程语言,那么短期目标就是用这门语言完成一个项目。

以下是短期目标:

  • 用Python创建一个关于疾病分类的端到端机器学习模型,并在仪表板上把模型可视化。

  • 读完一本关于情感分析的教科书。

  • 完成统计学课程,为数据科学打下良好的基础。

所有这些都是短期目标。它们将短期目标分解成一个个小任务。

如果像这样的方式做项目,会更好地掌握数据科学的不同领域。学完之后,将会更好地掌握Python的工作知识,并理解数据可视化工具。

3. 制定量化标准,追踪过程


跟踪长期目标和短期目标需要方法。建议把短期目标划分成周任务,这样任务就可以平均分配。

为了量化过程,建议使用以下一种(或全部)工具:

  • 待办事项APP

  • 任务清单

  • 愿景板

  • 时间表

可以使用待办事项清单或任务清单,从而确保在DDL前完成所有任务。愿景板通常用于长期目标。我们可以在墙上贴一个愿景板,这样每天早上醒来就能看到它。

从起床的那一刻起,时间表是就在发挥作用。埃隆·马斯克(Elon Musk)通常提前计划下一天的工作。从早上起床到晚上睡觉,所有他想要完成的任务都在前一天计划好了。

这是我强烈建议你尝试的。你不需要浪费时间来决定下一步做什么。相反,你可以简单地专注于手头的任务。

4. 激情+纪律,度过困难


麻省理工学院的人工智能研究员莱克斯·弗里德曼(Lex Fridman)认为,激情和纪律是密不可分的。通常激情点燃做某事的愿望,比如学习如何编码,或者创建新的东西。然而,帮助我们迈出第一步的激情有时侯却会消失。有时候,我们可能在起床时感到没有动力,完全没有兴趣继续下去。有时侯,我们会觉得几乎学无所获,不想再做无用功。

正是在激情退却之际,纪律成了我们得救的恩典。用纪律来制定每日计划(例如:每天学习5个小时)。我们即使不喜欢,也需要遵守时间表。

自律帮我们度过困难的阶段,确保缺乏激情时能坚持做事。对待学习,我们不可能始终激情高涨。在解决一个特别困难的问题时,我们很容易放弃,不想多看一眼。这时,动力很容易丧失。但如果我们正在做大学作业,或者准备考试,我们会坚持熬过困难的部分,因为不得不做,否则可能失败。

自学时,放弃不会产生什么后果。尽管如此,克服困难也同样重要。唯一的方法就是遵守纪律,对自己负责。

5. 形成第二天性,养成习惯


上学时,我总在考试前一周开始学习。那时,学习材料深深地印在了我的脑海里,再也不会忘记。然而,过了些时间,我才意识到,学习一个新概念和为考试而学习完全是两码事。如果为了学习编码或者数据科学,我们需要培养学习习惯。我们应该日日学习,至少坚持几年,直到学习这个技能已成为我们的第二天性。

每天花一分钟做一件事,胜过一年花一整天只做一次。 如想学习编程,但又有一份全职工作,那么在周末花时间学习。我的建议是,一下班回来,花一个小时来编程。如果不能拿出一小时,试着做二十分钟。这看起来可能不多,但它会有利于培养每天编程的习惯。一旦养成了习惯,二十分钟可能会变长,编程将慢慢成为第二天性。

6. 把手机放远点,减少干扰


学习桌上不放手机

我每次带着手机的时候,都会有一种冲动,每十分钟就忍不住查看所有的社交媒体账户。手机是最大的干扰,不同的人有不同的应对方法。有些人索性不使用社交媒体,因为它容易让人成瘾,而且浪费时间。还有一些人规定了每天的玩手机时间,并且不超过规定限度。

而我更喜欢在学习时不带手机。在学习、工作时,我们需要很长时间才能获得动力,可一旦出现干扰时,就很容易分心。

如果计划学习5个小时,那么最好在这整整的5个小时里都把手机放在门外。或者可以把手机设置为免打扰模式,把账户状态设置为“忙碌”,那么在此期间,就不会收到电话或消息。

7. 做些兴奋的事,愉悦自己


持续不断地学习教材和理解新的概念,不是件简单的事。几个月都在学同一门课程可能既枯燥又无聊,而且自己可能开始失去兴趣。

在学习过程中,我会时不时地做一些兴奋的事情,给自己坚持下去的理由。如果我开始学习神经网络的深层概念,那么我会设定一个激动的目标,比如:

创建生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN),生成真实的名人面孔,然后问别人觉得这像谁。

当学习变得无聊时,这些令人兴奋的小目标给了我坚持的动力。我深知,一旦学成,我就能运用习得的概念获得乐趣,能够创造一些很酷的事物。我习惯把这当做学习的奖励。每每学了新知识,我都能从中得到一个有趣的项目。

▌写在最后


自学新知识并坚持到最后,是很难的,而自学习较难的知识更是难上加难。但是,如果我们能日进一步,遵守纪律度过艰难时期,那么最终将轻松斩获新的技能。

精通任何一门现代科学领域,需要投入时间和精力。没有DDL,也没有外部激励,如果自己舍得投入时间和精力,那么我们将能行稳致远,更上一层楼!

参考资料

[1]

Why Is Self-Learning So Difficult?: https://ai-summary.com/summary-why-is-self-learning-so-difficult/



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