碎片化学习可能不是你想的那样

碎在哪里

碎片化学习早已不是什么新词,自从智能手机的广泛普及,学习成了一件随时随地可做的事情,这年头谁的手机里没有几个学习有关的APP,但方便快捷的同时,我们面临的是学习的碎片化。

碎片化是好是坏,好,好到什么程度,坏,又坏到什么程度,仁者见仁智者见智,但是既然今天碎片化学习已经成为一个事实,那我们就不能一直纠结于要不要碎片化学习,而是要尽可能地利用好碎片化时间,让碎片化学习变的相对高效起来。

碎的弊端

我们先来看几个碎片化学习的弊端。首先,碎片化学习最容易被打断,比如听书,有时候听一半来电话了,你得接电话,接完电话你可能又得做别的什么事,或者又不想听了,又比如,你正在看一个知识点的连载,正学的起劲,你妈妈喊你吃饭,你不去,你妈就一直喊。

其次,碎片化学习的场景不固定,你开车时听音频课,做饭时也听,拖地时你又换了个课程听。

这些学习方式都和你上学时正襟危坐在课堂上,一听就是45分钟,形成了鲜明的对比。

伴随着学习场景和内容的碎片,是你知识点的碎片,上学时所有的知识点都是老师串联起来的,教材的设定也是先易后难,前后呼应,你只需要紧密跟随老师的步伐基本上就可以学的不错。

为碎正名

今天在座的各位大佬都是上过学的,你们自己课堂45分钟怎么过的,自己心里没数么?碎片化学习是不是你们自己主动要学的?

上学时大部分是不得不学的,没办法,这一局碎片化学习就赢了,赢在了学习的态度是主动的,如果是付费课程的话,大部分花的还是自己的钱,不像上学时花的是爸妈的,花自己的钱能一样么?那不得可劲学么?

既然今天你点开了这篇文章,我就不能让你空手而归,我要告诉你的是碎片化学习更符合学习的规律。

先来看一个概念,注意力。心理学上总结了注意的四个特性,分别为注意的稳定性,注意的广度,注意的分配性和转移性。

我们的注意力是可以分配的,即使在聚精会神地做一件事时,我们仍然可以同时将注意力分配给眼前的2-3个事物,我们注意的广度也不是仅有一个的,不管是数字还是图形,因人而异,一般人都可以同时注意到3-4个。

所以,要对自己的注意力有信心,它没有你想的那么脆弱,脆弱到好像只有在真空环境中才可以用心学习。

也不是100%绝对的注意就能将知识记住,一个知识点真正的学到,不是记住它,而是需要运用它,转述它,这才是符合我们大脑的构造。

关于碎片化学习的被打断,我想起来一本书《番茄工作法》,相信很多人都听说过这个工作方法,在网上也很容易就能买到番茄钟,番茄工作法以25分钟为一个单元,倡导劳逸结合,25分钟最符合人脑的精力集中特性。

另外在学习的过程中,也存在着边际收益递减规律,人很难长时间集中精力学习,一坐就是几个小时效果真的不好,而且还可能容易诱发厌学情绪。有些小朋友的厌学就是这么来的,劳逸结合真的不是一句空话。

说完时间,再来说场景,20世纪70年代,有三名心理学家在密歇根大学做了一个实验。他们让学生在不同的教室、不同的场合学习,最后发现,在同一间屋子里学习的小组平均能够记得40个单词中的16个;在两间不同屋子学习的小组平均能够记起来24个。也就是说,变换了学习场所之后,学生的记忆力提高了40%。

我不知道大家有没有过这样的经历,就是你闻到一个气味就联想到一个场景,反正我每次闻到Dior一款香水就自然想到有一年夏天第一次在柜台试这款香水的场景。

有时候你去到一个地方,感觉好像曾经来过,这些都是场景记忆,目前还没有强有力的科学证明,这里面的形成机制,但我们既然已经知道了场景对于记忆的奇妙作用,就不妨用起来。

比如你可以在周末带着电脑去咖啡馆或者公园的草坪上学习,或者去小区的凉亭里,杨柳依依的湖边,可能你遇到的某个知识点,夹杂着春天的气息就这么润物细无声地刻在了脑海了,日后再遇到这个知识点时,昔日场景将会给你来个神助攻!

说完了时间,场景,再来说个大点的命题,“跨界学习”。

其实说的简单点,就是在碎片化学习的过程中,我们切换学科的成本低了,切换知识点的成本也低了。比如我最近在学万维钢老师的第一季的精英日课,就听它经常提到熊逸老师的课,他有节课是《佛学是不是真的》,熊逸老师就有一个专题是专门聊佛学的,那你就可以把这两人的观点结合起来看,触类旁通,在两位大佬的点拨下,得到关于佛学新的启发。

碎片化学习大部分是自主自发的,既然如此,每个人都可以有自己的一套方法,比如我有一个朋友喜欢疯狂做笔记,自己做知识架构图,不受任何学科,老师的约束,久而久之就形成了自己的知识系统。所以当你拥抱碎片化学习,摸索出一套属于自己的方法时,定能大有收获。

写在末尾

可能如今我们对碎片化学习的这个叫法都还不是非常准确,说不定以后随着科学的进步,碎片化学习会被越来越多的人接受、运用,甚至成为主流。

但无论如何,今天关于碎片化学习的一点点探讨,都将会成为这个学习方法演进路上的光和希望。

碎片化学习可能不是你想的那样



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