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    什么是好的知識體系?

     wxyzdhfn 2016-05-08


    學習時,我會停下來反思,這樣學是對的嗎?


    尤其是自學時,沒有人指導,沒有綱要,甚至連學習目標都要費勁心思思考。


    建一棟樓房前,我們需要先規劃架構,架構沒有理清楚就盲目開工,會造成巨大的浪費和損失。


    學習也是一樣,學習最大的成本不是錢,是時間。


    如果說知識內容是建筑材料,那么知識體系就是建筑架構。


    先搞清楚要建一棟怎樣的知識體系,當然是必要的。


    什么是好的知識體系?


    說這個話題前,先說說什么是壞的知識體系?


    壞的知識體系


    查理芒格有一個思考方法,就是在思考要去哪兒前,先想清楚不要去哪兒:


    我只想知道將來我會死在什么地方,這樣我就永遠不去那兒了。


    同樣的,在找到好的知識體系前,我們最好先想清楚壞的知識體系是什么,然后避免它。


    我認為壞的知識體系有這四點:


    1. 缺乏縱深

    2. 單一化

    3. 松散無聯系

    4. 不自洽

    1、缺乏縱深


    這點很好理解。一個人知識面再廣,至少在某一點上得是縱深的,縱深的知識點才能打穿現象與底層規律的通道,這也是個人競爭力的保證。


    2、單一化


    單一化的知識體系會造成狹隘的視野。


    舉個例子。


    長期做銷售的人傾向于形成“產品賣得好,主要是銷售的功勞”的思維定式。


    同樣的,長期做產品研發的人傾向于形成“產品賣得好,是產品質量好,銷售不重要”的思維定式。


    這是無印良品在做員工管理時發現的問題,這兩種看法都是片面的。


    于是,公司內部開始實行跨部門換崗的制度,研發崗換到銷售崗,銷售崗換到財務崗,財務崗換到研發崗。


    無印良品希望員工建立平衡全面的視野,這樣才能更好地理解自己的工作,更好地服務客戶。


    3、松散無聯系


    生活中我們能觀察到N多現象,這些現象1、現象2、現象3....現象N也許都能用同一個理論解釋。


    同樣的,理論1、理論2、理論3...理論N也可能存在一個共同的底層框架。


    松散無聯系指的是沒有去發現這些知識的共同點,就像任意堆積的衣服不去整理。


    長期以往,容易形成松垮堆積的知識體系,這會帶來很多壞處:


    1、思考費時


    處理問題時,人都是優先采用記憶檢索而不是思考,所以在松垮堆積的知識體系中檢索合適的知識點,會耗費大量的時間。


    就像在堆積成山的衣服中找你今天要穿的T恤。


    2、思考費勁


    檢索這么多松散的知識點,該過程大量占據工作記憶的容量,認知負荷較大。


    有朋友會說,處理難題不都費時費勁嗎?


    注意,在松散無聯系的知識體系的條件下,即便處理一些工作中的基礎問題,恐怕都讓你費時費勁了。更別說團隊管理、人力資源等更復雜的決策問題。


    要上一個臺階,這是一個天花板。


    4、不自洽


    自洽用一句簡單的話來理解,就是自圓其說。不自洽,就是不能自圓其說。


    一個人看到了商業現象1,推出了結論A。不久他看到了商業現象2,推出了結論-A。


    實際上,商業現象2只是商業現象1的翻版,例如服裝行業的社交電商和化妝品行業的社交電商,只是其中的人物、行業、渠道等要素替換了,主商業邏輯不變。


    對商業現象1和商業現象2分別推理(即便沒有意識到后者是前者的翻版),都應該得出A(因為兩個現象的本質是一樣的),推出了-A就是不自洽的體現。


    還有一種簡單的鑒別方式,就是看這個人在短時間間隔的前后,對同樣一件事的推論是否統一,統一就是自洽,不統一就是不自洽。


    為什么是短時間?通常來說,短時間間隔內,一個人的思維框架和認知方式不會有太大改變。間隔太久,也許他就完成了一次認知迭代,若推論前后不一致,也許就不是因為不自洽了。


    以上只是概括性的說法,具體案例還請具體分析。


    現在來說說什么是好的知識體系。


    好的知識體系


    告別錯的,才能與對的相逢。


    我認為好的知識體系是這樣的:


    宏觀層面:T型知識體系
    微觀層面:Y型知識體系


    T型知識體系(也稱為T型知識結構)很多朋友都聽過,但Y型知識體系是什么鬼?


    這是我為了填補T型知識體系的不完備而生造的,接下來說說我是怎么思考這個問題的。


    宏觀層面:T型知識體系


    就整體而言,好的知識體系是T型的。在某一專業上縱深,同時具有多學科的廣泛視野。


    誰能來做一個表率?還是查理芒格。


    查理芒格是巴菲特的合伙人,他認為自己之所以能做出現在的成績,是因為他很早就開始建立自己的思考方式,他稱之為多元思維框架


    你必須知道重要學科的重要理論,并經常使用它們——要全部都用上,而不是只用幾種。

    大多數人都只使用學過一個學科的思維模型,比如說經濟學,試圖用一種方法來解決所有問題。


    你知道諺語是怎么說的:“在手里拿著鐵錘的人看來,世界就像一顆釘子。”這是處理問題的一種笨方法。


    為什么查理要建立多元思維框架?《窮查理寶典:查理·芒格的智慧箴言錄》中這樣說:


    查理的投資方法和大多數投資者所用的較為粗陋的系統完全不同。

    查理不會對一家公司的財務信息進行膚淺的獨立評估,而是對他打算要投資的公司的內部經營狀況及其所處的、更大的整體‘生態系統’作出全面的分析。

    它們借用并完美地糅合了許多來自各個傳統學科的分析工具、方法和公式,這些學科包括歷史學、心理學、生理學、數學、工程學、生物學、物理學、化學、統計學、經濟學等。

    查理采用‘生態’投資分析法的無懈可擊的理由是:幾乎每個系統都受到多種因素的影響,所以若要理解這樣的系統,就必須熟練地運用來自不同學科的多元思維模式。


    查理的知識體系是一種典型的T型架構,縱深于投資領域,寬泛于各類學科,兩者相輔相成形成了他獨特的思考方式。


    從學習科學的角度來看,我認為跨學科學習非常有助于知識的遷移


    這樣的學習方法能讓你不斷發現各類學科背后的共同框架,有助于訓練你的抽象層面的表征能力。要知道,這種能力是專家和新手的區別之一。


    推薦閱讀:新手與專家的之間,難道就只差刻意練習?


    查理芒格這樣學習,背后是有道理的。


    微觀層面:Y型知識體系


    我們用放大鏡近距離觀察T型知識體系,就到了微觀層面。


    比如你在做設計,也許你只使用設計知識。微觀Y型知識體系指的是,你不能只使用單一知識,還要將其他類型的知識合并進來一同使用。


    例如,設計 認知科學就是一種很棒的微觀Y型知識體系。一張海報,受眾應優先獲取什么信息?會有什么樣的情緒反應?一個用戶交互界面,是否符合用戶的預設概念模型?用戶能否無需思考就知道如何行動?


    一個設計師若了解人的認知規律,哪怕只是一些基礎原理,設計出的作品都會比不了解的好N倍。當然,這里說的是商業領域的設計。


    曾聽朋友講,他們招了一位藝術家做商業設計,海報出來后朋友就納悶了,說在這海報的應用場景下,他的設計沒法讓受眾輕易理解。結果朋友得到的回應是“你不懂藝術”。


    Y型知識體系強調的是在微觀的應用層面,將兩種學科以上的知識刻意合并使用,所以我用Y這個字母來形容這種模式。


    重點就在于刻意合并使用,因為對于大部分人來說,做自己擅長的工作,思考模式都傾向于自動化提取,或是回憶檢索。若非有意而為之,是很難加入其它學科知識的。


    長期如此訓練,能讓技能合并。合并后的綜合技能,能和其他技能再合并。


    我索性做了一張圖來表示按這種方法建立的知識體系。




    宏觀層面呈T型,微觀層面呈Y型,干脆取一個名字叫做TY型知識體系


    TY型知識體系的規劃


    TY型知識體系的圖示很形象,像鏤空的情趣丁字褲,老司機都很喜歡。


    這張圖給出了三個要點:


    1、找到縱深的知識點
    2、建立多元學科的知識體系
    3、合并交叉地使用知識


    縱深某一專業知識點,終極目標是洞穿該領域的現象和底層規律之間的關聯,熟練使用各個層面的知識和技能,成為這個領域的專家。


    在橫向拓展多學科時,至少要掌握該學科中的大觀點(big idea),不完全舉例如下:


    創業:戰略*組織

    營銷:STP 4P CRM

    會計:資產負債表,利潤表,現金流量表

    認知科學:CRUM模型,心智的計算-表征理解模型

    經濟學:需求定律,利息理論,制度理論,宏觀理論

    概率論:統計概率,完全概率,貝葉斯定理

    物理:牛頓力學,量子理論,相對論


    這些大觀點可以根據個人情況進行調整,因為不是每個學科都存在大觀點。


    例如,心理學就不像物理,有類似于牛頓力學三定律這樣的理論,心理學理論更為離散一些。


    另外,有一些大觀點是公認的,有一些大觀點卻是因人而異的。大觀點也未必能概括該學科的全部,通常是區間性的,不完備的。


    但這都不重要,無論你怎樣選擇,只要抓住最終目的,即通過這些大觀點,掌握該學科的思考方式和核心概念模型,并能在現實中應用


    查理芒格談到如何使用跨學科知識時,舉了一個統計學的例子:


    我認為大多數人沒有必要精通統計學。例如,我雖然不能準確地說出高斯分布的細節,不過我知道它的分布形態,也知道現實生活的許多事件和現象是按照這個方式分布的。所以我能做一個大致的計算。

    但如果你們要我算出一道高斯分布方程,要求精確到小數點后10位,那我可算不出來。我就像一個雖然不懂帕斯卡,但牌打得很好的撲克牌手。

    順便說一聲,這樣也夠用了。但你們必須像我一樣,至少能粗略地理解那道鐘形曲線。


    有朋友會問我,你是做營銷的,物理能給你帶來什么實用價值嗎?


    物理學中有大量的理論模型和思想,和市場營銷的模型是類似的。


    商業的問題都較為抽象,這樣的跨界混搭能將抽象問題轉化為具象問題,更好分析。


    例如,海森堡測不準原理也會發生在消費者調研的時候,調研本身會改變消費者的行為和想法。這是個大話題,談起來沒完沒了,有機會再談。


    也有朋友曾跟我講,你說的這套方法是很好,但很多人做不到。


    我說,我目前只是想到,還沒有做到。別人做不做得到我不管,自己要不要去做卻是另一回事。


    歷史上有不少牛人都會跨學科思考,富蘭克林、愛因斯坦、費曼、查理芒格,這些人就像燈塔一樣,給熱愛理論知識的人指明了一個方向。


    我把這個方向做了一個總結,算是一種信仰,甚至你可以說這是迷信或者偏見:


    當頭腦中的知識密度突破某一閾值,就足以對現實產生強大的扭曲力。


    至于這個閾值是多大,我不得而知。


    但無論如何,老司機如果要發車,難道你不可以先上車再說?


    搭配閱讀:如何建立自己的知識體系?


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