ダブリングを回避する方法(実際にできるようにする)学ぶ)?

(サラシンプキンス)(2020年8月5日)

ダブリンのトリニティカレッジを探索する(2019年11月)

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dabble (verb):カジュアルまたは表面的な方法でアクティビティに参加する

取り組みを開始することにしたとしましょう2020年の大きな、漠然とした、学際的な質問です。

そして、仮に、その質問は(卒業するかどうかです。学校とその理由

)。

この架空のシナリオでは、究極のビッグに答えるために答える必要のある質問のリストを作成することから始めることができます。 、漠然とした、学際的なgr学校の質問。次に、どういうわけか質問の山に優先順位を付ける必要があることに気付くかもしれません。

あなたは理由に答える前にどのように答えるべきかを決定します。そのため、コースを受講し、本を読み、ポッドキャストを聴き、ビデオを視聴し、将来の仕事の説明を調べ、ソーシャルメディアで学ぶことができる人々をフォローし始めます。なぜ大学院に答えるのに関連すると思われるすべての科目で質問。

同時に。

大学院についての最も重要な質問は何ですか?

大学院についての最も重要な質問は ではありません。大学院についてはまったくありません。

medium.com

突然、架空の脳が痛くなり、どこにも行けなくなったように感じます。

もっと良い方法が必要です…そうですか?

2020年に、私はスコット・ヤングの本 Ultralearning をAudibleですでに2回聴いています。

言うまでもなく、私はファンです。

スコット・ヤングは、ウルトララーニングをで難しいことを学ぶための深い自己教育と定義しています。より少ない時間。この手法は、深さ優先の学習に重点を置いており、行き詰まりを前提条件に分解して、段階的に終了できます。 リソースを創造的に使用するおよび

理論と実践のバランスをとる。彼はまた、ウルトララーニングは特定の測定可能で明確に定義された目標に適用すると最も効果的であると明確に述べています。

学習プロジェクトが広すぎて学際的である場合、多くの科目に手を出しますが、実際には何も学びません。

聞き覚えがありますか?

スコットH.ヤング-ミディアム

スコットH.ヤングからミディアムでの執筆を読んでください。WSJベストセラー本の著者:Ultralearning www.scotthyoung.com |…

ミディアム.com

問題は、私が取り組んでいるこの特定の(大学院学習プロジェクト)が 学際的であるということです。 (誰かが大学院に行くべきかどうか)という問題は大きくて曖昧です。 (誰かが一生取り組むべき問題)(そして大学院がそれを許可するかどうか)の問題はさらに大きく、より曖昧です。

手を出すのを避けるにはどうすればよいですか。大規模で漠然とした学際的な学習プロジェクトに取り組むときは?

正直なところ、私はまだこれを理解していません。しかし、私はウルトララーニングとこのプロジェクトへの私自身の最初のアプローチによって情報を得た戦略に取り組んでいます(率直に言って、それはうまくいきませんでした)。これが私がこれまでに学んだことです。

深さを再考する

微積分のような主題では、数式を覚えることで1つか2つのテストを通過できるかもしれません。しかし、ある時点で、自分が何かをしている理由がわからない場合、壁にぶつかることになります。 暗記は短期間のバンドエイドです。

知識をさまざまなシナリオに適用し、自分の知識に基づいて構築することに関心がある場合より高度な問題に取り組むための最初の知識は、強力な基礎知識(深さとも呼ばれます)を確立する必要があります。

私はSTEMのバックグラウンドを持っているので、これが私の方法です。私の大学院の問題に取り組みたかった。関連性があると思われる各科目の基本的なスキルセットを確立し、組み合わせた知識を、答える必要のある実践的な理由方法の質問に適用したいと思いました。

簡単そうに聞こえますか?

残念ながら、哲学のような科目には微積分のような「基本的なスキルセット」がないことにすぐに気付きました。最終的には、いくつかの科目をすばやく深く掘り下げた後、実際の問題を解決するための基本的なスキルセットを確立できない可能性があります。

また、どの科目の組み合わせを学ぶべきか完全にはわかりません。この時点で、私がまだ気付いていないことを学ぶ必要があるかもしれません。簡単に言えば、何がわからないのかわかりません。 何を勉強するかについてのこの不確実性により、私は一度にすべてを効果的に学習しようとしました(そして、当然のことながら、まったく学習しませんでした)。

禁止t何かを理解していますか?それについて書いてください。

情報のギャップを埋める方法についての考え

medium.com

それで、私には2つの問題があります。本質的により学際的、曖昧、または理論的である主題の実際に適用可能な理解を確立するために そして私はまだ一般的な理解を確立しようとしているので、各主題にあまり時間をかけずにそうする方法複数の分野(そして、私が学ぶ必要があることについてもっと学ぶにつれて、他のことを学ぶことにピボットする必要があるかもしれません)。

超学習アプローチでこれらの問題をどのように解決できますか?

Atこの点で、私は「深さの確立」を「フレームワークの確立」と考えています。

STEM科目の外部(およびある程度はSTEM科目内)で、何が何であるかを知るのに十分な専門用語を理解していますあなたが学んでいることはあなたが尋ねている質問に関連しているので、挑戦することができます。簡単に深く掘り下げた後、哲学的問題を解決するための「基本的なスキルセット」を確立することは不可能かもしれませんが、学習に集中するのに役立つフレームワークを構築することは可能かもしれません(少なくともあなたが読んでいるものが何であるかを知ることができます解決しようとしている問題に適用できます。

フレームワークの主な目標:新しいテーマを学ぶたびに専門用語の山に埋もれないようにします。

深い自己学習のためのリソースを創造的に使用する

のように、ウルトララーニングのテナントの一部を使用してフレームワークを確立することはできます。この目的のために、私は主題の一般的な概要(最も広く使用されている専門用語の定義を含む)を提供する入門的なオンラインコースと本を使用しています。主題が思考の学校や基本的なテナントのようなものを持っている場合、それらはまさに私が最初の深いダイビングで学ぼうとしていることです。これらの組織のフレームワークを知ることで、将来私が学んだことが全体的な分野のどこに「適合する」かを知ることがはるかに簡単になり、保持に役立ちます。フィールドの一般的なレイアウトを知っていると、追加の調査を通じてさらに深みを確立するためにドリルダウンする必要がある場所を判断するのにも役立ちます。

一度に1つのフレームワーク

これを決定したときアプローチ、私は実装を間違えました。いくつかの異なる分野のこの一般的な紹介/調査を同時に行おうとしました。私がこれを行った理由には、論理的な根拠がありました。私は、学んだことを真空で(一度に1科目ずつ)適用する予定はないので、あるべきだとは確信していません。 真空中でも学習します。

学習を統合するというアイデアにはまだ惹かれていますが、このアプローチは調査/イントロレベルではうまく機能しませんでした。個々の主題に最初に焦点を当てなければ、基本的なフレームワークを確立することは困難です。その基盤がなければ、私はただ手を出していました(そして私が学んだことの多くを保持していませんでした)。

今後、私は短い深いダイビングをするという考えを続けるつもりですが、私はただ一度に1つの主題にこれらの深い潜水をしてください。当初は、各科目の入門フレームワークを構築するのに1か月もかからないようにする予定です。現在、データサイエンスコースの統計

今月終了する予定です。これらが完了したら、これら2つのトピックの1つ(または(私のリストの他のトピック)の1つ)を選択して個別に焦点を当て、何をすべきかを決定するのに十分なフレームワークを確立していることを確認します次の前に勉強します。次のトピックに進みます。

私の手を出す日は(願わくば)私の後ろにあります。

ウルトララーニングをに適用しましたか大きく、漠然とした、学際的な学習プロジェクト?さまざまなトピックをカバーする必要があるという問題にどのように対処しましたが、深さも確立しましたか?アイデアや洞察をありがとう。

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