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费曼学习法2.0
介绍费曼学习法
第一:确定目标
eg
比如学习统计学的自由度的概念
找到学习的内容->看书、看视频、找度娘等等->觉得你行了,就可以了
第二:模拟教学
假设自己是一位老师
不看任何笔记,参考资料,并且简洁的将自由度的概念和相关内容->讲授给完全不懂的领域的人听
注意事项:
1.自己能否讲明白?
2.讲课的时候有哪些地方卡壳?
3.什么地方讲混淆了?
记录下来
第三:反馈
问:哪里听不懂?
答:都不懂
恭喜你,你必须要重新回去整理,并换另一套说法、方式来讲授
第四:简化并且重复
找到自己讲课混淆的地方和听众反馈听不懂的地方->进行深刻的理解和简化->尝试利用通俗易懂的方式、举例等来说明->回到第二步在讲一次
自由度:可以这么理解
A+B+C=10
如果A=1,B=2
自由度(degree of freedom, df)指的是计算某一统计量时,取值不受限制的变量个数
费曼学习法的局限性
问题出现在第二步,有时候无法找到合适的受体,来听你"废话"
这是将对费曼学习法进行改良
第二步:最大限度的简化内容
什么意思呢?
比如读一篇文章,请尝试用2句话概括中心内容
比如看到一个案例代码,请尝试梳理代码主体结构
第三步:提问和扩充回答
以python代码为例,在梳理完结构后,第一是导入模块,
提问:导入了那些模块?这些模块分别干什么用?能不能看看存在那些模块方法?等等
回答:pandas 数据分析工具 比如pd.DataFrame()转为数据框,pd.read_csv()读取csv文件
第四步对照和反复
找出错误和表述不清楚的地方
并且反复重复第三第四步骤
最后一定要用脑子思考,用手记录,并反复!!
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