ขนาดวิดีโอ: 1280 X 720853 X 480640 X 360
แสดงแผงควบคุมโปรแกรมเล่น
เล่นอัตโนมัติ
เล่นใหม่
感恩分享！谢谢！谢谢！谢谢！
簡單清晰直接講重點解釋時例子也適當&接近但個人認為專有名詞反而妨礙理解例如"IPO", "知識留存度", "認知誤區", "知識顆粒度"這些名詞我沒聽過時, 令我理解邏輯突然斷開專有名詞是為了連結已知記憶 / 知識但如果能用簡單字詞直接解釋 時, 就沒必要感謝你用心分享
感謝你的反饋，的確是我的疏忽了
我再思考以後覺得要修正一下, "IPO", "知識留存度" 這2個名詞是有必要的因為背後連結的重要概念不能簡單取代的所以這裡卡住時, 反而是我要主動了解其實你也有簡單解釋這2個terms的所以是我錯了總之使用專有名詞前有考慮其必要性就可以了
對呀有點簡單複雜化了, 說得不夠具體,缺乏例子,就算看完也不知道該怎樣做,細節化那裡有點不清晰
終於等到新片🎉
还有一个问题其实非常非常现实，就是不管使用什么方法管理知识，随着知识的增长到海量，所有方法都会失效，以艾宾浩斯曲线为例，这个失效的临界点要么是你的知识点超出了最后的复习时间节点或者你每天需要复习的知识都已经达到了海量。说到底知识是拿来用的，尤其是AI普及的今天，你懂的再多也没有AI多，你记的再清楚也不如AI记得清楚，所以还能怎么办呢？自然是要弥补劣势，如果是自己的劣势还要猛砸时间在上面，只会导致越来越挫败最终头破血流。只要你不是应试，需要再学吧，如果你真的很需要这个知识，你是无论如何也能学会的，否则把它们挪到笔记本、笔记软件或者哪里都只是浪费自己的时间，时间久了你就真的不清楚自己还学过这些了。
我曾经把一些心得记在我的笔记里，但是经过一段时间再看到这些心得的时候，我却已经想不起当时的情景上下文。
不错~
好久不见加油
先赞后看
对于知识ipo来说，内化上面有什么好的建议么，我认为在建造知识体系的时候，将知识点给相互比对，判断因果，上下级关系，分类的过程是内化的一个关键位置，但是我经常在进行这个动作的时候，不能做到清晰的判断，例如我对一句句子，我希望给我的受众提供内容，分享价值。在理解内容和价值的时候我认为内容里面包含着价值，但是我又认为有价值的东西包括内容，请问如何在判断两个对象的关系层级的时候，能够更加流畅。
还有如果找不到能够教的人，无法在输出时获得反馈，能怎么处理，金手指你有面对到这样的状况么。
感謝你的留言：第一個問題的後半部份不是很明白，但沒關係可以兩個問題的同時回答你：第一：對於知識內化上，我會更傾向於的用「網狀」的形式來梳理知識點之間的關係，比方說：知識點A 可以用於解釋什麼現象，跟哪一些知識點是相似的等等。而不是用「層級」的形式來判斷上下級，因果關係；。因為層級結構的方式，在每次加入新知識點時，會容易的倒推重來；比如：之前的層級關係判斷錯了，需要重來，工作量大；因此「自由度」較高的網狀形式來梳理知識，建議參考：zettelkasten筆記法。第二：當你用網狀」的形式來梳理知識點之間的關係，事實上每一次的輸出，都會基於你之前的累積（知識點連結），這時候輸出對象就是你自己。希望有回答到你的問題
@@deepthinker94 谢谢你的回答，我理解你的意思，就是在遇到新的知识点的时候想要内化就用网状形式思考，然后用旧的知识点来帮助理解和内化知识点，我的问题会出现是因为我现在在使用的学习方法他的作者认为知识都是树状结构的，而他更推崇使用树状节构来去内化和建立知识体系（大概就是你以前说过的知识仓库的加强版）所以我在执行的时候会出现在mece上判断的难点。我现在的理解就是在面对知识以mece的原则放进树状结构的时候，如果出现无法判断的时候，就用网状形式来对知识内化，从而理解他们的上下层级，包含关系，同时运用你们的学习方式，对了，请问你有在运用树状结构来搭建你得知识体系么。你会在运用mece的原则的时候出现难以选择切入角度么。
@@waikeungcheng3049 關鍵在個人放這些知識點在哪個脈絡下進行詮釋, 從價值的觀點看也可以, 從內容的觀點看也可以, 以多層次重複詮釋同一件事情對事物的理解會更深, 供你參考
在看
没有例子 我们很难comprehend
能說說是哪一個環節不明白嗎？
感恩分享！谢谢！谢谢！谢谢！
簡單清晰直接講重點
解釋時例子也適當&接近
但個人認為專有名詞反而妨礙理解
例如"IPO", "知識留存度", "認知誤區", "知識顆粒度"
這些名詞我沒聽過時, 令我理解邏輯突然斷開
專有名詞是為了連結已知記憶 / 知識
但如果能用簡單字詞直接解釋 時, 就沒必要
感謝你用心分享
感謝你的反饋，的確是我的疏忽了
我再思考以後覺得要修正一下,
"IPO", "知識留存度" 這2個名詞是有必要的
因為背後連結的重要概念不能簡單取代的
所以這裡卡住時, 反而是我要主動了解
其實你也有簡單解釋這2個terms的
所以是我錯了
總之
使用專有名詞前有考慮其必要性就可以了
對呀有點簡單複雜化了, 說得不夠具體,缺乏例子,就算看完也不知道該怎樣做,細節化那裡有點不清晰
終於等到新片🎉
还有一个问题其实非常非常现实，就是不管使用什么方法管理知识，随着知识的增长到海量，所有方法都会失效，以艾宾浩斯曲线为例，这个失效的临界点要么是你的知识点超出了最后的复习时间节点或者你每天需要复习的知识都已经达到了海量。说到底知识是拿来用的，尤其是AI普及的今天，你懂的再多也没有AI多，你记的再清楚也不如AI记得清楚，所以还能怎么办呢？自然是要弥补劣势，如果是自己的劣势还要猛砸时间在上面，只会导致越来越挫败最终头破血流。只要你不是应试，需要再学吧，如果你真的很需要这个知识，你是无论如何也能学会的，否则把它们挪到笔记本、笔记软件或者哪里都只是浪费自己的时间，时间久了你就真的不清楚自己还学过这些了。
我曾经把一些心得记在我的笔记里，但是经过一段时间再看到这些心得的时候，我却已经想不起当时的情景上下文。
不错~
好久不见加油
先赞后看
对于知识ipo来说，内化上面有什么好的建议么，我认为在建造知识体系的时候，将知识点给相互比对，判断因果，上下级关系，分类的过程是内化的一个关键位置，但是我经常在进行这个动作的时候，不能做到清晰的判断，例如我对一句句子，我希望给我的受众提供内容，分享价值。在理解内容和价值的时候我认为内容里面包含着价值，但是我又认为有价值的东西包括内容，请问如何在判断两个对象的关系层级的时候，能够更加流畅。
还有如果找不到能够教的人，无法在输出时获得反馈，能怎么处理，金手指你有面对到这样的状况么。
感謝你的留言：
第一個問題的後半部份不是很明白，但沒關係可以兩個問題的同時回答你：
第一：對於知識內化上，我會更傾向於的用「網狀」的形式來梳理知識點之間的關係，比方說：知識點A 可以用於解釋什麼現象，跟哪一些知識點是相似的等等。而不是用「層級」的形式來判斷上下級，因果關係；。
因為層級結構的方式，在每次加入新知識點時，會容易的倒推重來；比如：之前的層級關係判斷錯了，需要重來，工作量大；因此「自由度」較高的網狀形式來梳理知識，建議參考：zettelkasten筆記法。
第二：當你用網狀」的形式來梳理知識點之間的關係，事實上每一次的輸出，都會基於你之前的累積（知識點連結），這時候輸出對象就是你自己。
希望有回答到你的問題
@@deepthinker94 谢谢你的回答，我理解你的意思，就是在遇到新的知识点的时候想要内化就用网状形式思考，然后用旧的知识点来帮助理解和内化知识点，我的问题会出现是因为我现在在使用的学习方法他的作者认为知识都是树状结构的，而他更推崇使用树状节构来去内化和建立知识体系（大概就是你以前说过的知识仓库的加强版）所以我在执行的时候会出现在mece上判断的难点。我现在的理解就是在面对知识以mece的原则放进树状结构的时候，如果出现无法判断的时候，就用网状形式来对知识内化，从而理解他们的上下层级，包含关系，同时运用你们的学习方式，对了，请问你有在运用树状结构来搭建你得知识体系么。你会在运用mece的原则的时候出现难以选择切入角度么。
@@waikeungcheng3049 關鍵在個人放這些知識點在哪個脈絡下進行詮釋, 從價值的觀點看也可以, 從內容的觀點看也可以, 以多層次重複詮釋同一件事情對事物的理解會更深, 供你參考
在看
没有例子 我们很难comprehend
能說說是哪一個環節不明白嗎？