如何有效学习

我们都得承认，在成年以后，要再度学习新技能，相对负担是很大的。

一方面是「学习新技能」需要时间，成年以后有大段空闲的时间变得非常的少。难以专注精进。

一方面是我们对于「学习」这个字，带有不良的印象。自幼对于「学习」的印象，往往是坐在教室几个礼拜，忍受课程内容，缓慢的进步。如果真要这样才能学好，那么真要准备大把时间去被「浪费」。

很可惜的是，我们身为成人，没有这样的奢侈。

学习效果不佳，背后的原因

许多人在长大之后，对学习感到恐惧，或者是学习效率不佳。归根究底，我认为是在求学过程当中，我们的学习目标与学习过程以及养成的学习习惯，就出现了很大的问题。

我们所受的现代教育，其实是「工业化教育」。

工业化的教育生产开始于20世纪五十年代初期。当时科技迅速进步，大量的工厂如雨后春笋般成立，工厂需要一定水平的操作员。为了有效养成这一类水平的工人。于是学校教育产生了变形。学生被当作变成像工业化成品一样的生产。

这样教育的特色，就是齐头式的标准。而且以学业上的成绩去评断一个人的成就。

1. 工业化教育产生出无效的教育产品

尤其在亚洲式的工业教育，还更变本加厉的加上了填鸭式教育。

所以学生在这样的教育下是很惨的：

• 上课上著自己不知道有什么用的知识
• 上课的重点在于通过考试
• 考试的重点在于大量背诵，以及熟练习题的解答
• 没有拿到高分，就被贴上标签是「不合格的人」
• 许多上学时拼死拼活的知识，在离开当前考试场景之后，三个月就忘的什么都不剩。白白浪费力气。

但事实上，这样的学习方式与效果，对我们如今的职涯是有效的吗？

当然，没有效。

在现在的这个时代，许多公司行业都是过去二三十年，不曾出现的新型态公司。

而一般公司里会处理的状况，是动态多变的，没有标准答案。而且公司内的实做成果，需要有判断组合分析问题，以及针对问题给出确切解法的能力。

所以这么辛苦以及这么费时的工业教育其实是无效教育。

许多人当年在念书时，总被每一阶的老师哄著，长大你就知道读这些有什么用了。但是当我们长大了之后，这些知识的确没有什么用。

更糟糕的是，也许小时候学的一些片面知识，对我们长大的确是有用途，但以经济效益来看，我们当初实际上不需要付出那么大的代价来取得。

我们真正需要从小养成的能力是：

• 正确解析问题的根源
• 试图找到相关的资源
• 组合创造出有效解法

而这是现在的工业教育，所无法带给我们的。

在许多变形的工业教育中，实验课总是被草草带过。课堂上充满著「非常要求标准答案的考卷」，需缺乏需要组织能力的「自由报告」锻炼的机会。

2. 错误的知识传授方式

在学校学习的方式，有 90% 以上都是讲述法。

美国学者艾德格‧戴尔（Edgar Dale）提出了「学习金字塔」（Cone of Learning）的理论：

在初次学习两个星期后，透过阅读学习能够记住内容的10%；透过听讲学习能够记住内容的20%；透过图片学习能够记住内容的30%；透过影像、展览、示范、现场观摩来学习能够记住50%；参与讨论、提问、发言来学习能够记住70%；做报告、教学、模拟体验、实际操作能够记住90%。

老师在台上讲的口沫横飞，但学生最后实际吸收到的内容，其实少之又少。

更别说组织能力不好，上课缺乏互动的老师，上起课来又令人昏昏欲睡。

其实就我们上班族来看过去当学生时代所经历的事，简直是酷刑：

• 每天早上 06:30 起床，07:00 到校早自习
• 上学时每个小时都在读自己不知道能够起什么作用的书
• 每天这样的行程从 08:00 一直堆到下午 18:00，甚至还要晚自习到 22:00
• 检验是否学习有效的方式，是标准答案的考试。考试要是少于 90 分，少一分打一下。

这样的教育真不能怪青少年有反叛心理。试问如果职场上也是这样要求，哪一个大人能挨的住，不产生离职反抗念头。

3. 适得其反的改进方式

当青少年时期经历了这样的酷刑之后，大家进入职场后，都开始明了，填鸭考试对学习是没有用的，学习一门学问「最重要的是了解原理」。

所以这时候时期的学习方法，大家从心态上改成「最好的方式该从原理开始学起」。

但是，这样的学习方式，其实是更加辛苦的方式。

这也跟大脑的原理有关。在上一章，我们谈到学习本质上是产生新的记忆，去产生一条新的神经回路。而产生新的神经回路需要耗费大量的能量。

所以「从原理学起」其实反而是一件吃力不讨好的事。如果我们把学习一门技能当作是新种一棵记忆树的话。

• 要在短期之内，产出一株具规模的树，需要耗费大量的时间，甚至不太可能做到
• 新手不知道要怎么建树，在建树的过程当中受到重重挫折。非常容易放弃。

了解大脑的运作原理

我在研究大脑如何运作的研究过程中。开始接触一门崭新的学问，这么学问叫做「认知心理学」。这是一门从 1950-1960 间才发展出的一门学问。研究目的在于研究认知及行为背后之心智处理（包括思维、 决定、推理和一些动机和情感的程度）。通俗的说，就是大脑如何运作的学问。

而认知心里学里面当初有一门非常重要的科普书，书名是「为什么学生不喜欢上学?」

我在这本书当中挖掘出了一些相当有意思的观点：

1. 大脑并不善于思考

首先，我在这本书里面收获的第一个重点是：

人生来就有好奇心，但我们不是天生的杰出思想者。除非环境符合一定要求，否则我们会尽可能地避免思考。

当我们在网路上愤世嫉俗嘲讽现代人绝大多数时候不思考的时候。很少人知道这件事，实际上这句陈述句，在科学上可能是真的。

「大脑并不善于思考」。甚至是「绝大多数的人的大脑并不喜欢思考」。

这样的结论，让我们可能大感讶异。

因为在我们原有的认知里面，「大脑不是拿来思考的吗？」

但是在这里我举一个例子，你可能就明白了。

大脑所谓的思考运算，其实比起我们的发明的计算机来说，效率其实是极其低下的。

做个 7 8 的简单运算还行，但要题目要是改成 177288 的快速演算，很多人瞬间就当机了。

我再举另外一个例子：

一个空屋子里有一支蜡烛，一些火柴，和一盒图钉。目标是让点燃的蜡烛离地五英尺高，你已经尝试把蜡烛底不沾上蜡液，但还是年不到墙上，怎样才不用手幅，让点燃的蜡烛离地五英尺高？

这个题目，正常一般人，很少能在 20 分钟内解决答案。

但是若把把这个题目「具象化」，也就是真的生出这些设备放在眼前。你就会发现这道题目的答案其实并不难。

只要把图钉倒出来，把盒子用图钉钉在墙壁上，再把蜡烛黏在盒子里，就完成了这个任务。

这个例子解释了思考的几个特性。

• 首先，大脑的思考是很缓慢的
• 接着，思考是很费力的。大脑很难凭空想像出这个场景并运算出解答。甚至可能达到了「完全答不出来」。

但是如果把大脑接上视觉系统与触觉系统。因为视觉系统与触觉系统进行了可靠的回传，大脑实质上是调用了其他地区可用的资源做了运算。就能迅速得出答案。

那么，既然思考那么费力。我们平时是怎么样不费工夫的做出日常生活中的各样决策？

答案是：「习惯」。

「习惯」就是「我们做过了这件事」，大脑调用「过去的记忆」，让身体自动执行判断。

2. 大部分的人做的决策，不是基于大脑所做的思考，而是「记忆」组成的结果

大脑的运作原理图是这样的：

环境 => 工作记忆（意识和思考区域） => 长期记忆（事实性知识、过程性知识）

工作记忆就是我们当前正在意识、思考的「工作区域」。

以计算机比喻，就是电脑的内存。内容小，资料存在时间短，重开机就不见了。

长期记忆就是我们长久以来储存的事实性知识、经验。以计算机比喻，就是电脑的外存。内容大，资料存在时间长，可以长期复用。

而长期以来，我们日常遇到的大量决策，事实上是调用了长期记忆（经验以及不变的科学事实），自动完成。

而所谓的解题与思考，是复用了短期记忆以及长期记忆而成。

比如说以 177 * 288 这个例子

7 * 8 是长期记忆，是我们小时候背的九九乘法。

接下来我们要演算几个式子

• 177 8 = 100 8 + 70 8 + 7 8 = 1416
• 177 80 = 100 80 + 70 80 + 7 80 = 14160
• 177 200 = 100 200 + 70 200 + 7 200 = 35400

所以 177 * 288 = 1416+14160+35400

我们要调用 12 次的演算。但是人类没有办法凭空直接运算。是因为这个运算已经远超过人类的大脑暂存空（3-5)。

我们能够凭空做出的直觉判断。基本上是直接调用「过去记忆」所做成的惯性决策。

3. 人是利用已知的事务理解新的事物，但「理解」其实是「记忆」

人是利用已知的事务理解新的事物，但「理解」其实是「记忆」。

「理解」其实不是一个调用大脑思考的过程，而是一个匹配「记忆」的过程。

一般人难以上手编程，而且对于学习编程，感受到痛苦。

其实是因为「编程」里面的知识，跟过往几乎所有的生活环境运作原理几乎是不匹配的，所以造成「无法理解」。

而大量调用大脑资源匹配、思考，结果却一无法所返的情况下，而造成意志力崩溃。

很多人学习编程，是被一堆所谓枯燥的「基础知识」，所吓跑的。老手觉得「基础知识」是很重要的，但「基础知识」恰恰对许多新手来说，是「无法理解的」。

举例来说，在编程里面，我们时常用一套版本控制工具 Git，对开发进度保存。

Git 网站官方教学指南的「Git 基础要点」：

https://git-scm.com/book/zh-tw/v1/%E9%96%8B%E5%A7%8B-Git-%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E8%A6%81%E9%BB%9E

那么，简单地说，Git是一个什么样的系统？这一章节是非常重要的。若读者了解Git的本质以及运作的基础，那么使用起来就会很轻松且有效率。在学习之前，试着忘记以前所知道的其它版本控制系统，如：Subversion 及 Perforce。这将会帮助读者使用此工具时发生不必要的误会。 Git储存资料及运作它们的方式远异于其它系统，即使它们的使用者介面是很相似的。了解这些差异会帮助读者更准确的使用此工具。

Git与其它版本控制系统（包含Subversion以及与它相关的）的差别是如何处理资料的方式。一般来说，大部份其它系统记录资讯是一连串档案更动的内容。如图1-4所示。这些系统（CVS、Subversion、Perforce、Bazaar等等）储存一组基本的档案以及对应这些档案随时间递增的更动资料。

Git并不以此种方式储存资料。而是将其视为小型档案系统的一组快照(Snapshot)。每一次读者提交更新时、或者储存目前专案的状态到Git时。基本上它为当时的资料做一组快照并记录参考到该快照的参考点。为了讲求效率，只要档案没有变更，Git不会再度储存该档案，而是记录到前一次的相同档案的连结。 Git的工作方式如图1-5所示。

相信这段话，本书读者应该看得一头雾水。自然对作者这个善意的举动：「若读者了解Git的本质以及运作的基础，那么使用起来就会很轻松且有效率」完全无法理解。

但如果我这么比喻：「Git 就是进度保存工具，类似小叮当时光机。可以让你随回溯去过去某一版本的代码。并且检视当时的代码内容」。

这样就非常容易理解。

这个文章里面的一些名词「Subversion」「Perforce」「Snapshot」「参考点」对一般人来说，基本上是毫无意义的。因为用这套工具的人，未必用过本文当中提过的工具，甚至这一辈子都没有碰过相关工具。

但是，绝大多数技术书籍，都是类似写作模式。开头为了「贴心」，从原理开始教学。但是这些原理，对于一般新手来说，是毫无意义的。在此前的人生中，可能甚至都没有类似的参考物。

而好的能让人马上理解的举例法，通常寻找听众过去人生类似的参考物，做出比喻。

因为：「人是利用已知的事务理解新的事物」。这甚至是许多教学原理上反覆提及的教学要点。

人类的「理解」，实质上是一道不断在旧有记忆上不断叠加累积的过程。

4. 没有重复的练习，不可能精通任何脑力活

带球的同时还要思考踢球的角度和速度，不太可能成为一个优秀的足球选手。像这样的低层次过程必须不假思索，才能给更高层次的过程，比如战术策略提供足够空间。

如果我们不靠「习惯」反射式决策，那么在进行复杂的组合动作。如踢足球，足球选手在踢一个球时，需要一边思考踢球角度和速度，那么下场不但不只是「无法射门」，甚至可能是「跌倒」。

多半优秀的足球选手进行射门，往往是凭「直觉」判断，「感觉」角度对了，场上有空档，直接踢出一个漂亮弧度的求，射门成功。

这个直觉，往往就是「深焊在肌肉里面的长期记忆」。

而一般人所谓的学习，事实上将将新事物，与旧事物进行神经回路连结。再透过反覆的练习，保存在长期记忆之中。

5. 题海战术以及填鸭教育，有时是必须的

在过去我们的应试教育中，因为被大量的被填鸭教育以及题海荼毒，导致我们对这两个名词深恶痛绝。填鸭教育囫囵吞枣虽然能够快速表面学成一件事，但长大之后，我们却忘记当初所有内容。导致我们对于「肌肉的记忆」练习术这件事十分不苟同。

但实际上这并不是「填鸭教育」的错。填鸭教育实际上是非常有效果的。

当时填鸭教育的主要问题在于，课程没有后续对实务的连结，练习，底层原理补完。导致当初花上许多时间学的东西，时间一久，蒸发殆尽。

所以改进方法，并不是在「未来教育学生，必须使用理解型教育」。而是填鸭教育后，得让实务连结填鸭教育快速建立的框架。

我们人类的学习机制其实是「记忆匹配学习」。如果没有当初那些不明究理的框架知识点做为种子神经点，学习速度也不可能快的起来。

但是如果是从底层慢慢理解搭建。这个过程反而是缓慢痛苦且事倍功半的。

比如说，你如何让幼儿理解 7 * 8 = 56。中学生如何理解 e = mc2。想学编程的大学生，git 的 储存机制。

答案是：你不能。

因为事实上新手的大脑记忆里面，就没有相关记忆可以去做链结。所以只能让他们硬背，直接在他们的大脑里面建立框架。等待将来补完更有意义的相关材料，进一步的补全更密的知识网。

6. 记忆不是单点存在的，而是整群存在

在人类的记忆中，许多记忆不是单点的存在，而是整群区块的存在。

在逻辑思维 180 期时，「黄执中：你如何听懂我说的话?」 举了这样的例子：

不管是在谈判，辩论，说服还是沟通，我们几乎人的，所有的说话形态，其最终目的就是要把自己脑子想的东西，传到到别人脑子里。好，那可是我们都会遇到这种情况，对一个老师而言，他在课堂上讲了半天，学生懂懂懂。然后抄了笔记，回去了以后全忘光，公司的上司告诉大家未来公司的新政策，新观念，员工鼓掌，了解，点头，同意，回去以后开开心心的继续执行旧政策。我们要怎么样传递我们的观念，这件事情一直对我个人来说，是一个很有意思的问题。

我举个例子好了，这个故事也许你们听过，没听过的人其实恰好拿来可以做个实验，有一个朋友叫大卫好了，比如是他到吉隆坡去出差，在当地的酒吧上遇到了一个漂亮的女孩子，他请她喝了一杯酒，你一杯我一杯，两杯下肚之后，大卫先生整个人人事不知，醒来的时候，他醒来在旅馆的浴缸里，里面放满了冰块，旁边有一个小纸片，跟他说不要动，打119，他打电话，对方跟他说，先生不好意思，你可不可以摸一下你的腰后头有没有摸到一根管子，他说有有有，有一根管子，那是这样的了，你不要动，我们马上会有人来给你坐急救，因为你遇到了一个盗肾​​集团，把你的肾给偷走了，在这个城市里已经发生不止一次了，我现在讲完了，对不对。你停下来，闭上眼睛，然后拿起电话，你打电话给你熟的人，把这个故事在讲一篇，我跟你保证，你几乎讲的八九不离十。

这个故事非常好记，因为恭喜你，我现在刚刚讲的这个是过去十五年来，网络上最大的一所谓的城市传说，或者是城市谣言，这件事没有发生过，可是这个故事让人印象太鲜明，太鲜明了，每一个人听完这个故事只要听一篇，我刚刚甚至没有特别让你坐笔记，听得懂，记得住，能转述，而且有一个很明确的印象。

人类的大脑，陌生的记忆，要直接写入长期记忆中，除了靠练习外。

另外一个方法就是靠「故事」，故事能够大规模的将新的观念直接锁进去，因为故事所接触以及锁的面积够大。

那么除了故事之外，还有什么方法也可以直接锁进去人的长期记忆之中呢？ 「模仿做法并直接实作出一个成果」。

这就是所谓的记忆编码。

餐厅学徒如何直接学会做菜？应该没有人会在培训厨师时，强调第一个月学习肉的烹调原理，热度的传导原理。

餐厅培训的作法，是让这些餐厅学徒，前几个月练基本功，切菜备料。后几个月跟著模仿做菜，并且逐渐调出属于自己的味道。这当中参杂著大量的模仿，操作，并且练习的回圈。

大脑规格

• 大脑不善于思考。我们认为的「思考」其实是记忆匹配。
• 所谓的理解，其实是基于已知记忆上的新增记忆过程
• 所谓精熟，是指肌肉记忆的下意识反应
• 对于未知事物的学习，填鸭式的先在大脑打下一套框架，而后理解，是最快的途径。
• 记忆不是单点存在的，而是整群存在

人类的大脑就像计算机领域的数据库，特性所差无几

人类为什么在幼年时学习速度很快，成年期速度学习却很慢？

这个问题，在脑科学领域以及认知心里学里面，并没有很肯定的结论。

但我后来在计算机领域找到了可能的答案。

如果大脑的思考，并不是运算，而是指记忆存取的话。

我试著以计算机领域的数据库领域去比拟。

一般来说，我们写代码，存取数据库有 CRUD 四个动作。（创建，读取，更新，删除）

我试著回想这四个动作，以大脑运作来说，耗能（痛苦）的比例。

这四个动作，我们排除讨论「删除」这个动作的功耗。（因为记忆不用就自动删除了）

痛苦指数排行是

创建 >>>>>>>> 更新 > 读取

大数据库下的写入效能提升技巧

这让我突然回想到了，我以前在经营大型网站，调校数据库效能的时候。如果我们有一张亿万等级的数据表。但是需要短时间大量插入新资料时。我们所会采取的策略。

第一种方式是：先新增一大堆空 record, 有新 record 就 更新该列的数据，而不是在表的最后插入新数据。 第二种方式是：先把这些新数据放到不耗能的暂存区，累积到一定程度，再一次性的插入数据库。减少耗能。

第一种方式，也是天猫双十一的策略，先行建立几千万的空订单。然后上线时，用户下单时，实际上是把数据更新到这些空订单上。

这两个方法，背后的原理，其实是因为这么大的数据表，为了找寻资料方便，都会打上数个索引。而这些索引随著数据表越来越大，在新增资料时，越来越耗能。每新插入一笔资料，都要更新相关的索引并且调整排序。

但在数据只有万笔等级时，并没有这样的负担。写入非常快。

顿时间我就明白，为什么小孩子学习速度很快，而且在学习时没有什么负担。因为小孩子的数据库小，插入数据速度是很快的，也没有什么额外功耗。

但是大人就不一样了。每一个人到了二十几岁，都累积了一张亿万等级的数据表。在这个表上塞入新数据，成本是很高的。

而多数的学习，指的是陌生领域学习，在这样的情况下，新建一颗全新的记忆树，代价成本是很高的。所以人类才不喜欢学全新的东西。

相反的，如果是已经很熟的领域，学习一些衍生的新知识，反而很轻松。这是因为更新这些节点上的数据，并不需要「重新排序，重新检索」。

所以人类学新东西时，趋向于用已知经验去推导。本质上来说，是不愿意去改动这棵记忆树上的结构，而趋向在这些节点上外挂新知识。

这也解释了某一些领域的顶尖人才，在该领域精通之后，跨界学习一门全新领域，有的时候可能是比新领域的从业者快太多了。因为这些顶尖人才，身上已经累积很多「记忆树」（经验以及学习方法）了。

如果这个人才，同时间又精通两三门以上的领域。甚至你可以在这个人身上看到不可思议的跨界学习速度。

你不需要一万小时才能学会一门技能

很多人对于学习心生恐惧的另外一个原因。是误以为学习新技能需要「一万小时」的努力，才能习成。

一万小时定律是指作家格拉德威尔在《异类》一书中指出：“人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件”。要成为某个领域的专家，需要10000小时，按比例计算就是：如果每天工作八个小时，一周工作五天，那么成为一个领域的专家至少需要五年。

但是：

• 一万小时的努力是指成为专家所需要的时间
• 绝大多数人没有成为专家的需求

在这里我们要介绍一个将一个技能的程度类比成阶梯式的模型，德雷福斯模型（Dreyfus model of skill acquisition），这个模型将技能熟练度，由上而下分成：专家，精通者，胜任者，高级新手，新手五个等级。

这个模型提到业界其实绝大多数的从业者，绝大多数都是高级新手，比例甚至高达 50%。

而我们通常学习一门新技能，其实标准并不是瞄准大师，而是瞄准「高级新手」（懂得基本规则，能够解决基本问题）这个层级。那么，高级新手这个层级，通常要多少时间的锻炼呢？

以我们程序员来说，到达专家的确需要五年的时间。但成为高级新手，大概只需要一年左右的时间。所以大约是 2000 小时的时间。

而这 2000 小时，通常指的是没有老师以及没有良好学习框架下的耗时。

如果有好的老师带入门，并且利用老师打造的框架有系统的学习，通常只要三个月的时间学习与练习。也就是大约 500 小时的时长。

热情对学习的重要性

在报章杂志中，总能看到成功人士说自己是追随内心的热情，才达到现在的成就。这真是有根据的。

我在 23 岁出社会第一份工作，并不是职业程序员。而是一份文职工作，业馀时间研究怎么架设网站。架设的网站意外爆红，认识了网路公司的职业程序员。却讶异相近年记的对方，程度却比自己高出百倍。

我原本对学习技能的假设，是上班得找一份轻松的工作，心无旁骛的研究，才能得到最大的进步。但在那一刻，我才意识到自己原先的想法真是大错特错。

我跟对方最大的差别在于，我每天下班只能用两小时学习，就算偷用上班时间，也顶多再有两小时。而对方是每天八小时的不间断运用以及精进技能。

我在意识到自己的错误之后，立刻辞职换了一份职业程序员的工作，从新手开始做起。

因为对这份工作有高度的热情，我每天上班不止八个小时，甚至下班还继续做 side project。周六假日也拿来学习与补强自己的技能。

这样的生活日以继夜的过了三四年之后，我也成为程序员领域上的专家。

其实技能的熟练真是数学问题。我能快于其他人达到标竿的原因，在于别人可能不喜欢这个工作或者领域，所以进展缓慢。而我非常喜欢这个领域，每天花出了比一般人多的时间钻研精进。自然到达的时间就大为的缩短。

我在这件事情上最大的体悟，是别找一份自己不喜欢的工作在那里干耗著。如果你不喜欢自己原有的工作领域，想要换一份技能。如果你真心喜爱，那么也许应该试图改行，改行的时间成本，真没有想像的大。

虚线框架学习法

我们常把一个领域比拟是金字塔，所以学习是一项登山活动。

但是，我觉得技能学习，以大脑的运作原理来说，其实比较像是学画一棵技能树。

如果说老师想要传授的最终技能是长成这样：

那么讲授式学习法，以及强调了解基础原理的学习方式，比较像是这样的轨迹：

这样的学习方式也不是不可以。只是一般人光画出这两根线就已经够辛苦了。更何况很多人是画完这两根线之后，就放弃了。

而比较好的学习方式。是老师善于设计以这样的虚线学习框架，让学生在一开始就有方法可以有基本的记忆树，可以附著并且加以完善。我们常常在某某大师的学生上看到某某大师的影子，这个影子其实指的就是这样的虚线框架。

而要学牢这个框架，就是对这个虚线学习框架，来回反回的补强断裂点，以及重复练习加强深化。

如何有效的高效学习

谈到这里。其实我们就有了快速学习的初始的两个方向了：

• 找到大师学框架
• 找到有框架的书学框架

找到大师学框架

学习找到正确的老师领入门是很重要的。好的老师带你上天堂，坏的老师害你困套房。

我们怎么去判断一个老师是不是真正的好老师呢？

这里有一个基本的判断的方法。我们在德雷佛斯模型里面看到只有两种等级的人：精通者，与专家，具备自己的套路。

而鉴定的方式其实就是请教你想要学习的这些老师，有没有快速的套路，适合新手很快上手。

要是这个老师回答没有捷径，只能从基础学起。那么你真的找错人了，这个人可能是高级新手。高级新手不但没有自己的方法论，甚至因为他的基础规则不够熟习，才会一直跟你强调从基础学起非常重要。

而且，有这样观点的人甚至不在少数，才会让你误以为这是业界真理。

毕竟精通者+专家的人数只占了 11%，而高级新手的人数占了 50%。所以才会让你误以为高级新手说的话，才是对的。这其实是一个数学概率问题。不是人多说的话，就是对的。

找到有框架的书学框架

但是大师不是时常遇得见，也不一定愿意收你为徒。另外一个途径，旧事我们可以去买大师或者是有套路的人出的框架书。

当然，我不是说这些框架一定正确阿。但起码在特定情景「跑得动」。

市面上教授技能的书分两种。一种是理论解释，一种是实战练习。

但是我们通常会因为网上的书评对一本书有错误的评价。

比如说，很多人就会对称赞某些理论书，写的实在好。但是这个好，是什么呢？绝大多数的这些「好书」是读的爽。并不是容易学的起来。

我曾经看过很多被称之为「好书」的程序书籍，被推荐给新手。但是新手看完很沮丧的发现，自己都看得懂，书也写的牛逼，但是学不会。所以对自己的学习能力沮丧。但这其实真不是新手的能力不足。因为新手是没有办法自己「建树」的。

而有些程序框架书籍，写的真是好。照著例子跑过一两遍，就可以大至跑明白上手，甚至依据类似的结构，搭建出自己的项目。但这些书籍却很少得到正确的评价，反而会被怪罪书中并没有「太多解释」，照了书做了但不知所以然。反而评价不高。

我并不是说理论书籍不好，实战书籍不好。而是它们有不同的用途。

实战书籍为了让读者快速上手，而且避免纠结细节，细节的确并不会有过多著墨。但这是可以另外补强的。补强的办法，就是去购买其他写的好的书籍去补充这方面的断层。

也就是实战书籍给的是：

剩下你得靠理论书籍自己补成：

所以像我在攻课一门新领域时，常常是一次买一堆书籍，而不是只买一本书籍。

然后在这些书籍里面，挑几本框架书籍，然后找到一个自己有办法练下去的框架流程，练会他。然后练会了以后，再练第二个框架。通常在练这两个框架后，针对里面的「虚线」补强与加强练习。就可以快速跳到高级新手的程度。

甚至，我在初学时，还会去买那种不想让人知道的 step by step 书籍从头开始练。

因为坦白来说，我就是彻底的新手嘛。刚拜师武当山，练的当然是武当长拳，难道一上来练九阳神功吗？

如何无师自通

有的时候，你要攻克的领域，不仅找不到老师，甚至是也没有书。这要怎么办呢？

这种状况不是没有。特别是跨界学习的时候，常会遇到混合性领域的挑战，前无古人，目前后无来者。

这种方式怎么样学习。这里我会引入一个名词。叫「自学」，这个字很妙，中文你会认为是自我学习。但这个字在英文里面却是 “Self Taught”，「自教」。

「自学」本质上等于「自教」。

那么「教学」这件事，其实是有框架的。特别是我们作为专家级别，甚至知道怎么设计教学框架。

Step 1: 写下自己当前的状态

写下自己当前的状态：

比如说这本书吧：打造超人一等的大脑。这其实是过去两年来我的「自教」主题。

• 起点是：不懂任何超频技巧
• 终点是：看书轻松，学得快，记得牢，高效成长

Step 2: 写下自己的挫折

然后再写下这条路线下，我或其他人会遇到的挫折。我发现走在这一条路上，大家常见的挫折是：

• 书看得不快不轻松
• 学得慢又容易忘
• 学习新东西没有方向
• 对于一门技能不容易持续学习

那反过来，我需要攻克的方向主题就是：

• 如何看得快又轻松
• 如何学得快又记得牢
• 在学习时找到正确的方向
• 非常有热情的持续学习

再来，我针对「如何看得快又轻松」继续进行拆解。

这个大问题又可以拆分成

• 如何看得快
• 如何看的轻松

然后我就去研究为什么人类看书看得慢，而且看得很累。

结果发现问题出在「声音编码」的上限速度，「输入」与「吸收」的耗能不同。

那么解决的方向就变得容易很多。我只要找到方法办法突破「输入」的速度。这个大问题就解了一半了。

一般人看书脑袋里面塞不了这么多东西进暂存区，那么如果我让这些东西，写到纸上，但不即时吸收，而是30分钟之后再总结吸收呢？那这个问题也解了。

Step 3: 创造自己的框架

这个方式，基本上就是创立自己的虚线框架。

起码这个时候，你已经有自己的研究方向了。接下来剩下的，就是把线慢慢连起来。

我在把线连起来之后，还会有一个比较好的习惯。就是会把这些线重组成一个新框架。

这就是上一章提到的「极速读书法」的创造背景。

这样，我下次再做同样一件事的时候，就可以节省极大的力气了。

如何学习到行业前沿知识

我从事的是高科技行业。在这个领域里面，很多学说与经验，都是现在进行式。等到翻译成中文书再读，已经太晚了。

所以比较快的方式，是买英文书直接阅读。

但我后来又发现一件事，买英文书并不是最新获取大师经验的最佳方法。

如果你在 Youtube 上一搜，这些大师在出书前，可能就有一个经营五六年的相关博客，甚至过去这两年已经在世界上循环演讲相同的主题数十遍。之所以出书的原因，是因为太累了，不想再重复讲一样的主题了。

所以理论上，只要你现在去看大师的 Youtube 演讲，就可以领先同领域的人，两年的信息差。

但是大师的影片太多太长了，实在看不完，听英语又很耗注意力怎么办？

我的解决方法是这样的：

• 下载 Youtube 影片，找到时间轴公司上英文字幕。（特别是现在 AI 已经很先进，大概 1 分钟 1 美元）
• 用翻译软件，直接翻译整片的字幕。

做好的稿子，再用极速读书法阅读。一片长达 60 分钟的影片，可能只要 10 分钟就读完，甚至还能够记得牢。

影片的好处，是讲者通常会在演讲里面分享很多 “uncut scene”，也就是书里面会删掉的实战场景（作者也是人，写书也会累，没耐性时，能跳过多少是多少）。

中文的影片就更简单了。现在科技发达：

• 迅飞听见的机器快转：0.33元/分钟　　
• 迅飞听见的人工精转：80元/小时

机器快转 5 分钟内完稿。人工精转 3 小时完稿。

我目前正在创业。创业路上很多的学习方向与经验，往往是书里面没有的。但是我光靠这个方法，就向互联网同业，学到很多当前闪电战式的最新打法与框架。而这是书所不能带给我的珍贵信息。