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我学计算机,也会修电脑

作者 : admin   | 发布时间 : 2020-07-08 07:54

“你学啥专业?”

“计算机科学。”

“帮我修电脑吧。”


现实中——

金融专业的被问炒股

土木专业的被问装修

天文专业的被问运程

医学专业的被问药方

……

很显然,这是认知差异的误解。

但这也反映了一个现实问题:

学科知识与生活应用之间

差了不止一个大学生。


譬如计算机专业,会教

组成原理、操作系统、程序设计,以及数理逻辑……

但不会教

装电脑、装系统、装程序、office……


计算机专业角度,

电脑、手机、平板、机器人基本一致:

都是芯片、主板、存储、输入、输出、电源的组合。



但实践中,

手机电脑插口不同,封装螺丝也不一样。

学计算机的你,连自己的手机都拆不


专业课知识,像没兑饮料的威士忌,浓度高,易上头。

计算机专业部分教材示例


一个例子:“电脑上网慢,怎么办?”

《计算机网络》:网络分七层,每层按具体协议工作;

《操作系统》:计算机资源被统一管理、分配和调度;

《程序设计》:设计算法,写出能让机器执行的代码;


没有一门计算机专业课能直接回答。

你还在“套公式”解题,隔壁电脑城小哥已经搞定。



还有个“博士和农民工”的故事。

某带盒香皂生产线有缺陷,常有漏装肥皂现象。

博士组建攻关组,花费近百万设计多学科联动方案:

空香皂盒经过时,探测器报警,机械手臂拿起空盒。

农民工凭“直觉”,花200块买了台大功率风扇,

放生产线旁“呼呼呼”一顿吹,空盒字纷纷落地。



“专业比不过直觉”的现象背后,隐藏着两种解题思想:

自顶向下(Top-Down)

自底向上(Bottom-Up)





自顶向下


在《有一种执着,叫“我要学编程”》里提到的“分而治之”

就是一种自顶向下的解题思想。

它是通用思想不仅用在编程,

还被用在架构设计、项目管理、目标分解等。

“套公式”的过程,其实就是在自顶向下解题。

逻辑学称为“演绎”:从一般到特殊。

解决问题时,从“通用知识”——“注入信息”——“获得结论”


比如解决“上网慢”,

这样的演绎在逻辑上并不严谨,但足以表达我们自顶向下的解题过程。



每一次演绎,都会增加多个具体情况,每一个都要去判断。

于是你发现,自己陷入了一个指数级“信息风暴”,

穷尽一生也未必能找到答案。

这就是所谓“把问题复杂化



自底向上


与自顶向下相对应的解题思想,是自底向上。

逻辑学,称为“归纳”:从特殊到一般。

这解题思想更贴近我们日常思维方式。


“上网慢”?那就把所有遇到过的原因列出来。

然后,用排除法一个个试。

很简单,大部分人都会。

以前网络不发达,电脑城小哥靠师徒传承,垄断“修电脑”。

现在,普通人随手网上一查,唾手可得。


不仅修电脑

对于具体问题,信息获取已成为每个人的基本生存能力。


自底向上的解题思想,是不是比自顶向下更优秀?

或者说计算机专业知识木有用了?





知识无用?

这也是当前很多大学生的困惑:

学那么多“经典”知识,在工作岗位上完全派不上用场。


电脑城小哥更快解决问题的前提至少有两个:

1. 上网功能较稳定;

2. 遇到问题较集中。


前提1 把大部分软硬件功能损坏的可能性降到最低;

前提2 把常见问题归为一张清单。

于是,问题似乎很容易解决。


但,如果遇到问题不具备这两个前提,又该如何?

穷尽了清单所有条目,问题依旧。

这时,你只能期盼某位高手到来,或者直接放弃。


知识,是信息的抽象。

人类,因为具备抽象能力,才能直接学习知识。

我们用抽象提取知识,应用时再注入具体信息。

知识是信息压缩容器,就像龙珠里的万能胶囊:


物理世界中大部分定律源于观察实验,如牛顿第二定律。

历经百年实践,计算机才从打孔机演变为“智能机”。

所以,自顶向下和自底向上两种解题思路,伴随人类实践与学习,相辅相成。


在这个信息爆炸时代,学习是每个人压缩信息的必备武器。

那如何才能提高学习能力?




模仿学习


如果我们观察小朋友学习,就会发现:

最原始的学习方式就是模仿。

他们会模仿大人说话,也会模仿大人动作。

模仿,就是获取信息后直接应用。


当我们准备掌握一项新技能,第一步往往都是模仿。

比如,对着字帖练字、照着原画临摹、看着教练运球……

也有对着视频学软件。


模仿的前提,是有参考物,也就是得有“抄”的对象。

信息化时代,不怕没对象,就怕找不到。

幸好,信息工具也在持续创新。

从最早电信黄页,到门户网站,再到搜索引擎,以及现在的信息流推荐。


这些技术工具在做同一件事:提升信息获取效率。

互联网平台间的竞争,从功能,到内容,再到内容生产者,从未停歇。

如今,谁有优质内容,谁能持续拥有内容源,成了流量竞争关键。

除了要熟练使用搜索技巧,我们还得了解内容分布。

比如,用搜狗微信找公众号内容,用天眼查或企查查找企业信息,还有各行业垂直社区……

用好这些工具,我们就能快速找到信息。

但,

因为,每个人知识积累不同,我们说话会自带信息过滤。

高手对话,往往不会夹带过多具体信息。

就像这样:


所以,我们得学会分解知识。




知识分解


我们学骑车、学游泳、学画画……往往不是一气呵成,而是伴随“动作分解”。

“动作分解”,其实就是用“分而治之”的思路解题。

我们把“大知识点”分解到“小知识点”,然后分别学习。

知识积累因人而异,所以分解方式也不同。

教育所说“因材施教”,正是这个道理。


所以,我们需要学习“学习”,才能更好学习。

看,就像编程语言有“高级”之分,知识也有级别概念。

既然“学习”本身可以被学习,那有没有辅助工具呢?

有,就是我们常说的“学习方法”。

搜索引擎可以给出大量“学习方法”相关内容,但它还无法告诉你哪些更适合。

你会找到一堆“高手技巧”,洋洋洒洒几万字,得来大半是鸡汤。


目前被广泛采纳的学习方法,主要有2个:

思维导图

费曼学习



思维导图


思维导图采用结构化信息组织形式。

学习过程中,你可以用“关键词”创建节点,然后围绕“是什么”、“有什么用”、“怎么用”等问题描述它。

思维导图最大的作用不是帮我们储存信息,而是辅助我们发现规律,从繁杂信息中提取知识。

它是一种大脑思考辅助工具。

借助思维导图,我们还可以从全局视角看知识结构。

尤其在知识分解时,我们更容易从中发现同类信息背后的知识,进一步提升学习效率。


初学者经常会进入一个误区:直接收藏别人整理好的“思维导图”,以为这样学习起来更快。

其实,那些整理好的思维导图文件,对你而言只是一种信息,而非知识本身。

别人的输出,只能作为你的输入。思维导图是帮助你“消化“。


另一个学习方法,是费曼学习法,它经常被人称作是“最好、最快、最牛、最有效”的“终极”学习方法。




费曼学习


费曼学习法最大特点,是“以教促学”,

即通过“教会别人”来掌握知识。

生活中,当我们向别人解释知识时,免不了要举例给对方听。

当对方听得懂例子,他就能理解;反之,你还得继续举其他例子。

也就是说,你得举对方“懂”的例子,才能把知识“传授”给对方。

当你俩信息不在一个”频道“时,就会有讨论。

讨论过程也是信息同步过程,让你俩能更“懂”对方。

于是你就有机会从对方角度举例。

这样的例子,对你而言,是新信息输入,也是对已有知识的检验。

当知识经受住新例子检验,你也加强了知识的理解和掌握;

当新例子打破了原有知识,可以帮你纠正错误,重塑知识。


所以,用费曼学习法“教会别人”,也会获得更多案例,强化知识。



总结


识是信息的压缩胶囊,应用时注入具体信息。

“自顶向下”和“自底向上”解题思想相辅相成,对应逻辑演绎归纳。

学习源于模仿,借助工具可以快速对标。

学习复杂知识,可以先分解,再学习。

思维导图和费曼学习是两大学习辅助神器。



我们生活在一个充满问题的世界;

我们也生活在一个知识泛滥的时代。

我们从未如此全面地看清世界;

我们也从未如此无力地害怕未知。

没了章法,我们会心生恐惧。

但又有多少问题,会有标准答案?

人生,是一场充满知识的旅途。

解决问题,需要知识厚积,更需要实践创新。


END



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