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怎样才算深度学习

怎样才算深度学习

作者: 我就是小树张淑娟 | 来源:发表于2019-04-14 23:49 被阅读2次

感觉每天都在学习啊,但是,为啥就不进步呢?简单地很,因为你没深度学习呗!

你在认真“学习“,突然遇到一个感觉很重要很重要的东西。你觉得应该重视起来,应该做点什么。

你可能在旁边做了个标记,可能抄在笔记本上,也可能发了个朋友圈,还可能一字不差地背下来 了。然后就觉得妥妥得了,这知识是你的了。

实际上呢?

你是在进行表层学习,你依然没有进步。

怎么办呢?有个学习模型送给你。用这个模型做指导妥妥地进行深度学习。

用这个模型指导学习,就是回答这一系列由浅入深的问题:

层次一: 它是什么而不是什么?和谁相似及有哪些不同?

层次二: 和谁相关及关系是什么?要素是什么?结果是什么?

层次三: 时间上有何特征?空间上有何特征(包括抽象的深度和广度)?是否涉及到优先级?

层次四: 这能解释什么疑惑?它有什么指导作用?

以学习心理学中“迁移”这一概念的学习为例,说明深度学习是如何发生的。也就是回答上述一些列的问题。

层次一:

是什么?新学习和旧学习之间相互影响的现象。

不是什么?是现象不是规律。

和谁相似及有哪些不同?和“融会贯通,举一反三”相似,不同之处在于,“融会贯通,举一反三”强调的是新旧学习间正面的影响;“迁移”不光包括正面的,还包括负面的和中性的影响。

层次二:

和谁相关及关系是什么?目前不知道。

要素是什么?主体是学生,客体(迁移的对象)有多种,包括态度、习惯、情感、技能和知识的学习。

结果是什么?有积极的(正迁移),有消极的(负迁移),还有该发生而没发生的(中性/零迁移,原因是没意识到,不能主动迁移,经验是惰性的)

层次三:

时间上有何特征?从时间来看,有前面学习影响后面学习的(顺向迁移),也有后面学习影响前面的(逆向迁移)

空间上有何特征(包括抽象的深度和广度)?

从深度上看,有难度相似学习间的影响(横向迁移),也有难度不同学习间的影响(竖向迁移)。难度不同学习间的迁移也有两个方向,有难度大的影响难度小的学习,也有相反的情况。

从广度上看,学习的结构特征必须相似,表面特征相同的话最容易(自迁移),相似的话难一些(近迁移),不相似的话非常难(选迁移,因为需要看到本质)。

是否涉及到优先级?

有!比如知识类的,数学和语文优先级较高,更容易发生正迁移;技能类的,阅读、写作、英语、编程等更容易发生正迁移;态度类的,较真、耐心、细心及把一件事情做到底更容易发生正迁移;习惯类的,确认、随时笔记、反思、更新模型更容易发生正迁移。情感类的,还不知道。

层次四:

这能解释什么疑惑?

    (1) 为什么一定要考一次第一?或做一件让自己满意的事?因为这次成功学习获得的经验能够指导下一次的学习,即发生正迁移。

    (2) 为什么要先从自己擅长的作业做起?因为这次学习中的积极态度、习惯、情感会影响接下来的学习,即发生顺向迁移。

    (3) 为什么尽量不要学太难或太超前的内容?因为这不在学习区,在恐慌区,情感受挫,效果太差,容易焦虑恐慌。这样的不良情感会对接下来的学习产生不利影响。所以,不学太难或太超前的内容是为了避免这些影响,即阻止负迁移。   

(4)学渣为什么需要更换学习场所?同上,阻断负迁移的发生。

(5)学死了,学啥了,不能融会贯通的本质是什么?零迁移

(6)为什么觉得学习和应用两层皮?零迁移

(7) 培养学霸,要重视平时的小事?态度上、习惯上、情感上都可能会迁移。重视的话会阻止负迁移,促进正迁移。

(8) 为什么鼓励大家分享成功经验?不要忘记这些经验,让其持续正迁移。

(9) 为什么要复盘?就是促进逆向的正迁移,就是通过回顾升级之前的学习。

它有什么指导作用?

(1) 看到“醍醐灌顶“效果的知识时,要问自己三个问题。一个是这个知识点还能用在哪,目的是促进正迁移、顺向迁移。另外一个是我之前的相关理解有无不妥之处,目的是促进正迁移、逆向迁移。最后一个问题是,这个知识的表面特征是什么,结构特征是什么,目的是抓住本质,促进正向的远迁移。

(2) 看到别人有非常厉害的态度、情感或习惯时,要告诉自己: 哇,厉害,刻意练习吧,因为这会迁移到生活其他地方,有滚雪球效应。

比如,看到刘润在谈到如何应对危机公关(自己犯错了,且被曝光了)时,其正确的态度是“这锅我背,这错我改,这就去办”,错误的态度则是不认错、不道歉、甩锅、敷衍、拖延。

比如,看到李笑来在谈到目前几大热门的“无处讲理”维权问题,他的态度是: 道理还是要讲,无论多难;问题也要解决,无论多无奈。但,仇恨,这东西轻易不要碰。因为容易失控。

(3) 完善或增加自己的思维模型。

比如,之前从李笑来那里学到的的概念学习模型是知道它:是什么;不是什么;与相似概念的不同之处;与相关概念的逻辑关系;什么情景下用是对的;什么情景下用是错的。

现在的模型更详细了,且有层次了。不信请往回看。

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