碎片化學習可能不是你想的那樣

碎在哪裡

碎片化學習早已不是什麼新詞,自從智能手機的廣泛普及,學習成了一件隨時隨地可做的事情,這年頭誰的手機裡沒有幾個學習有關的APP,但方便快捷的同時,我們面臨的是學習的碎片化。

碎片化是好是壞,好,好到什麼程度,壞,又壞到什麼程度,仁者見仁智者見智,但是既然今天碎片化學習已經成為一個事實,那我們就不能一直糾結於要不要碎片化學習,而是要儘可能地利用好碎片化時間,讓碎片化學習變的相對高效起來。

碎的弊端

我們先來看幾個碎片化學習的弊端。首先,碎片化學習最容易被打斷,比如聽書,有時候聽一半來電話了,你得接電話,接完電話你可能又得做別的什麼事,或者又不想聽了,又比如,你正在看一個知識點的連載,正學的起勁,你媽媽喊你吃飯,你不去,你媽就一直喊。

其次,碎片化學習的場景不固定,你開車時聽音頻課,做飯時也聽,拖地時你又換了個課程聽。

這些學習方式都和你上學時正襟危坐在課堂上,一聽就是45分鐘,形成了鮮明的對比。

伴隨著學習場景和內容的碎片,是你知識點的碎片,上學時所有的知識點都是老師串聯起來的,教材的設定也是先易後難,前後呼應,你只需要緊密跟隨老師的步伐基本上就可以學的不錯。

為碎正名

今天在座的各位大佬都是上過學的,你們自己課堂45分鐘怎麼過的,自己心裡沒數麼?碎片化學習是不是你們自己主動要學的?

上學時大部分是不得不學的,沒辦法,這一局碎片化學習就贏了,贏在了學習的態度是主動的,如果是付費課程的話,大部分花的還是自己的錢,不像上學時花的是爸媽的,花自己的錢能一樣麼?那不得可勁學麼?

既然今天你點開了這篇文章,我就不能讓你空手而歸,我要告訴你的是碎片化學習更符合學習的規律。

先來看一個概念,注意力。心理學上總結了注意的四個特性,分別為注意的穩定性,注意的廣度,注意的分配性和轉移性。

我們的注意力是可以分配的,即使在聚精會神地做一件事時,我們仍然可以同時將注意力分配給眼前的2-3個事物,我們注意的廣度也不是僅有一個的,不管是數字還是圖形,因人而異,一般人都可以同時注意到3-4個。

所以,要對自己的注意力有信心,它沒有你想的那麼脆弱,脆弱到好像只有在真空環境中才可以用心學習。

也不是100%絕對的注意就能將知識記住,一個知識點真正的學到,不是記住它,而是需要運用它,轉述它,這才是符合我們大腦的構造。

關於碎片化學習的被打斷,我想起來一本書《番茄工作法》,相信很多人都聽說過這個工作方法,在網上也很容易就能買到番茄鍾,番茄工作法以25分鐘為一個單元,倡導勞逸結合,25分鐘最符合人腦的精力集中特性。

另外在學習的過程中,也存在著邊際收益遞減規律,人很難長時間集中精力學習,一坐就是幾個小時效果真的不好,而且還可能容易誘發厭學情緒。有些小朋友的厭學就是這麼來的,勞逸結合真的不是一句空話。

說完時間,再來說場景,20世紀70年代,有三名心理學家在密歇根大學做了一個實驗。他們讓學生在不同的教室、不同的場合學習,最後發現,在同一間屋子裡學習的小組平均能夠記得40個單詞中的16個;在兩間不同屋子學習的小組平均能夠記起來24個。也就是說,變換了學習場所之後,學生的記憶力提高了40%。

我不知道大家有沒有過這樣的經歷,就是你聞到一個氣味就聯想到一個場景,反正我每次聞到Dior一款香水就自然想到有一年夏天第一次在櫃檯試這款香水的場景。

有時候你去到一個地方,感覺好像曾經來過,這些都是場景記憶,目前還沒有強有力的科學證明,這裡面的形成機制,但我們既然已經知道了場景對於記憶的奇妙作用,就不妨用起來。

比如你可以在週末帶著電腦去咖啡館或者公園的草坪上學習,或者去小區的涼亭裡,楊柳依依的湖邊,可能你遇到的某個知識點,夾雜著春天的氣息就這麼潤物細無聲地刻在了腦海了,日後再遇到這個知識點時,昔日場景將會給你來個神助攻!

說完了時間,場景,再來說個大點的命題,“跨界學習”。

其實說的簡單點,就是在碎片化學習的過程中,我們切換學科的成本低了,切換知識點的成本也低了。比如我最近在學萬維鋼老師的第一季的精英日課,就聽它經常提到熊逸老師的課,他有節課是《佛學是不是真的》,熊逸老師就有一個專題是專門聊佛學的,那你就可以把這兩人的觀點結合起來看,觸類旁通,在兩位大佬的點撥下,得到關於佛學新的啟發。

碎片化學習大部分是自主自發的,既然如此,每個人都可以有自己的一套方法,比如我有一個朋友喜歡瘋狂做筆記,自己做知識架構圖,不受任何學科,老師的約束,久而久之就形成了自己的知識系統。所以當你擁抱碎片化學習,摸索出一套屬於自己的方法時,定能大有收穫。

寫在末尾

可能如今我們對碎片化學習的這個叫法都還不是非常準確,說不定以後隨著科學的進步,碎片化學習會被越來越多的人接受、運用,甚至成為主流。

但無論如何,今天關於碎片化學習的一點點探討,都將會成為這個學習方法演進路上的光和希望。

碎片化學習可能不是你想的那樣



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