Courseraの8月の学習方法 （LH2L）コースを終了しました。私の感想をhabrasocietyと共有し、いくつかのヒントと警告を提供したいと思います。
コースの目標は、効果的な指導方法について話すことです。 独学を含む。
コースは8月1日から9月1日まで実施されました。 講師-バーバラ・オークリー（レコードの大多数）とテレンス・セノフスキー （時々登場）。 コースには、オプションの教科書であるA Numbers for Numbersが含まれており、著者はこれを慎重に宣伝しました。
コース概要：
- 第1週。脳には、 拡散 モードと集中モードの 2つの主要な動作モードがあります 。 タスクに焦点を合わせ、アルゴリズムに従うと、フォーカスモードがアクティブになります。 拡散モードは、バックグラウンドでのリラックスした思考を担います。 集中モードを長時間維持するには、 ポモドーロ法を使用します。25分程度の短い休憩で気を散らすことのない最大濃度の交互の期間です。 拡散モードを維持するには、サルバドールダリ/トーマスエジソンの方法を使用できます：手に鍵の束のようなものを置いて静かな場所に座って、眠りにつくようにします（眠りに落ちると、音から目覚めます）。 繰り返しが重要です。 睡眠不足は悪いです。 運動をするのは良いことです。
- 2週目。調査中の情報をOOPのようなきちんとしたブロックにプッシュすることをチャンキングと呼びます。 チャンクを形成するには、アイデアに集中し、それを理解して練習する必要があります。 チャンクは、大きな画像から始めて詳細を作成する上から下へ、または詳細から開始して大きな画像を作成する下から上へ生成できます。 理想的には、両方のプロセスを使用する必要があります。 常時自己監視が必要です。 最も簡単なことは、何か新しいことを学んだ後、一時停止して、学んだことの写真を頭の中で再現することです。 これを演習で補完する価値があります。 既に慣れ親しんでいることの過剰な繰り返しを避け（機械で何かをする方法を学ぶ必要がある場合を除いて過剰学習）、代わりに問題のある（意図的な練習）を行い 、異なるアプローチを試みます（インターリーブ） 。 ある問題を解決する際に開発された自動化は、別の問題の解決を妨げる可能性があります（ einstellung ）。
- 第3週。誰もが先延ばしに苦しむ。 メカニズムによると、それは薬物を服用することに似ています：脳は、長い時間（新しいこと、仕事のためのお金、健康的な生活を学ぶ）よりも、素早い喜び（Facebook、Twitter、子猫の写真、服用）を好みます。 先延ばしはトリガー（着信メッセージ、ツイートへのリンク）から始まり、自動アクション（返信、読み取り、視聴）の実行で構成され、報酬（楽しいコミュニケーション、面白いニュース、面白い写真）によってサポートされます。 それを克服するには、トリガーとその背後にあるアクションとの接続を解除する必要があります。 さらに、 仕事から結果を取得するのではなく、その実装プロセスの予測に焦点を当てることで、その効果を減らすことができます。
何かを覚えるには、できるだけ多くの感覚をつなぎ、視覚的なイメージと隠metaを使用すると便利です。 人間の脳は、空間内の位置を処理するのに適しています。 マインドパレスの方法はこれに基づいています。 最も簡単なオプション：疎結合されたもの（買い物リストなど）のセットを、アイテムが関連付けられている固定ポイント間のよく知られた場所のルートとして覚えておいてください。 - 4週目。 偽者症候群は実際には一般的な問題です。 参加者が準備し、時間通りに開始し、共同の集会に参加することなく計画に従っている場合、研究中の資料について議論するセミナーは有用です。 その後、試験を受ける方法のヒントに従いました。 それは私にはまったく面白くなく、LH2Lの最後の部分はスキップしました。
それは基本的にそれです。 マージンのある月が1ページに配置されます。
ビデオ講義に加えて、コースには以下が含まれます。
- インタビュー 毎週の終わりに、1つ以上。 私にとって最も興味深いのはスコット・ヤングでした。とりわけ、この男はコンピューター・サイエンスの4年間のMITプログラムを1年で完了しました。
- クイズ 各週に1つ+最終試験。 奇妙な印象がありました：いくつかの質問が定式化されており、それらのキーワードによって誤った回答が排除されました（ ビデオで具体的に言及されているように ）。 いくつかの質問は、常識も追加のソースも使用せず、推測できない講義からの些細な詳細に関するものでした（ タコの滑りやすい肌は、何かを忘れやすいことの隠metaでしたか？ ）。 一般的に、私には思えたように、テストは役に立たなかった。なぜなら、それらはあなたに考えさせるのではなく、講義の慎重な暗記をチェックしたからである。
- ピアの割り当て。 2個。 コースの最も興味深い部分。 最初のトピックは、あなたが誰であり、何を達成したいのか、最大の困難は何か 、 どの方法や科学研究があなたの問題に関連するのか、それらをどのように適用するのか 、というトピックに関するエッセイを含みました 。 この精神で長いテキストを書くと、頭が完全に整理されます。 2つ目は、ほぼ自由なトピックに関する自由形式の課題でした。他の人が学習プロセスで問題を克服できるように支援します。 プレゼンテーション、ビデオ、スツールから歌うものなど、何でも作成できます。 パフォーマンスレポートの精神で別のテキストを書くことにしました。その時点で、コースのほとんどは私には絶対に明白であるように見えましたが、いくつかのポイントは非常に興味深いものでした。 それらについては後で。
- オプションの読書。 参考文献の膨大なリスト。 いいえ、本当に、 巨大です。 私はそれをナビゲートする方法がわかりません。 私は記憶についての部分を読んでいて 、覚えています。
個人的には、このコースで最も興味深い部分はマインドパレスに関する話でした（BBCのシャーロックをすぐに思い出しました）。 私はこれについて少し上で言った。 しかし、微妙な点があります。LH2Lは、場所間のルートではなく、宮殿全体を覚えて、マインドパレスを使用することを提案しています。 したがって、そこには分散リストは保存されず、リストを参照せずに単に情報が保存されます。 それ以外は、詳細はコースで言及されていません。 なんて残念。
ポモドーロのような単純なテクニックに別の名前が付けられていることを知るのは予想外でした。 Workraveを介して実装しようとしていますが、このようなタスクにはあまり適していません。
個人的にこのコースを受講する必要がありますか？ 次のセッションは10月に開催されます。 選択肢が何もしないことである場合は、最初のものをお勧めします。 しかし、 より簡潔で意味のある情報源を探して調査することに時間を費やしたい場合は、しない方が良いでしょう。 ただし、LH2Lには1つの重要な利点があります。このコースでは、さらに多くの最適化が可能であることを何度も思い出させます。 そして、これはデッドポイントからの移行の重要な部分です。