每一天,你都在学习新事物。从书籍、对话、播客、错误、文章、视频,到你身边的人。
但摄入更多信息并不一定意味着你学得更多。两个人可能花费同样的100小时学习同一项技能,最终却收获截然不同的结果。
一个人看遍了所有教程,读完了所有书籍,却依然难以将所学付诸实践。
另一个人则直接动手构建,在犯错中获取反馈,最终熟练到足以将这项技能转化为职业。
这种差异往往不在于智力,而在于他们的学习方式。
学习能力是为数不多的、能够提升你决定掌握的几乎所有其他技能的技能之一。
提升学习能力,你就能更快地成为更优秀的作家、创始人、设计师、工程师、投资者或创作者。你能在行业变革时迅速适应,在机遇出现时快速掌握新技能,并减少将时间浪费在那些一周后就会遗忘的信息上。
然而,几乎没有人被真正教导过“如何学习”。我们被教导的是阅读、记忆、做笔记和应付考试。但现实世界看重的是快速理解的能力、将所知付诸实践的能力、从反馈中学习的能力,以及将新想法与已有认知建立联系的能力。
这正是本文要探讨的内容。以下是让你更快掌握几乎任何事物的七项原则:
I. 在实践中学习(Learn by Doing) 当你试图学习新事物时,很容易陷入一种奇怪的陷阱。学习的过程会给人一种“富有成效”的错觉。你看了又一个教程,读了又一本书,收藏了又一条帖子,报了又一门课程。因为你不断在摄入信息,所以感觉自己在不断进步。
但明白某件事的原理与真正能把它做出来,完全是两码事。
你可以读十本关于写作的书,却依然写不出一篇好文章。
你可以看五十个小时的编程教程,却依然不知道如何构建你的第一个产品。
你可以钻研销售技巧好几个月,却在真实客户说出“太贵了”的那一刻僵住。
到了某个阶段,更多信息就不再是答案了。你必须亲自去做。写出的第一篇文章会教你任何写作书都无法传授的东西;你构建的第一个产品会暴露出任何教程都无法预见的漏洞;你的第一通销售电话会给你带来你从未想过要准备的异议。
这是因为行动会将抽象的知识转化为真实的问题。而真实的问题会明确告诉你,你还需要学习什么。
与其花三个月学习营销的一切,不如先去获取你的第一个客户。你会迅速发现营销中哪些部分才是真正重要的。
与其再看十个小时的编程教程,不如尝试构建一个略高于你当前能力的东西。每次你卡住的时候,你就找到了下一个需要学习的内容。
这会形成一个快得多的循环: 所以,每当你发现自己又在不断摄入信息时,问问自己:“凭借我已知的东西,我能做些什么?”因为在某个节点,持续学习最快的方式就是停止“学习”,开始“行动”。
II. 缩短反馈循环(Shorten the Feedback Loop) 两个人练习同一项技能的时间相同,进步速度却可能截然不同。差异往往在于他们发现自己做错了的速度有多快。
想象两个人都在学习写作。
第一个人花了一个月写了十篇文章,却一篇都不发表。
第二个人写完一篇文章就发表,观察读者在哪里停止阅读,留意哪些观点被分享,获取反馈,并利用所有这些信息来撰写下一篇。
十篇文章之后,从技术上讲,两人完成的工作量是相同的。但只有其中一人经历了十次反馈循环。
这几乎适用于任何事情。
创始人上线一个功能,观察用户如何与之交互,然后进行改进。销售人员三次听到同样的异议,于是调整了话术。开发者发布一个版本,搞砸了,修复它,从而比以往更理解这个系统。
这个循环越短,你就能越快在错误演变成习惯之前纠正它们。
这就是为什么花更多时间练习并不自动意味着你学得更快。如果你在没有反馈的情况下重复同一个错误100次,你并不会因此进步100次。你只会越来越擅长重复这个错误。
因此,当你试图在某方面取得进步时,不要只问:“我练习了多少?”要问:“我能多快发现自己错了?”因为学习的速度往往受限于反馈的速度。
III. 先独立思考,再搜索(Struggle Before You Search) 我们生活在一个几乎所有答案都只需几秒钟就能获取的时代。
不知道什么?去 Google 搜一下。
解决不了问题?去问 ChatGPT。
代码跑不通?粘贴到 Claude 里。
这确实极其有用。但它也让人很容易跳过学习中最有价值的部分之一:自己与问题死磕。
想象一下你正在学习编程,遇到了一个报错。你立刻把它粘贴给 AI,复制解决方案,然后继续往下走。
问题解决了。但你真的学会如何解决它了吗?
现在想象一下,你先花十分钟自己尝试。你阅读报错信息,提出假设,修改某处代码,又搞坏了另一处,然后再次尝试。
即使你最终去问 AI 要答案,情况也已经不同了。你现在有了自己的想法,可以与 AI 的解决方案进行对比。你明白了自己的思路在哪里出了偏差。这几乎适用于所有场景。
在看答案之前,先尝试自己解决问题。
在阅读他人的分析之前,先形成自己的观点。
在让 AI 解释某件事之前,先尝试自己解释一遍。
目的不是让学习变得不必要地困难,也不是回避有用的工具。而是让你的大脑在他人替你思考之前,有机会先自己处理这个问题。
所以,当你卡住时,克制住立刻搜索的本能。先给自己几分钟。思考、猜测、测试,然后再去搜索。
因为更快得到答案和更快学会,并不总是一回事。有时,你一直试图避免的挣扎过程,恰恰是教你最多的部分。
IV. 即时学习(Learn Just in Time) 学习新事物时的一个常见错误是:在遇到任何问题之前,就试图为所有可能的问题做好准备。
你想构建一个产品,于是决定先学习编程、设计、营销、销售,以及你最终可能需要的一切。六个月后,你对每样东西都懂一点。但你依然没有构建出任何东西。
更快的方法是反其道而行之。从问题出发,然后去学习解决这个问题所需的知识。
如果你在构建第一个产品,你不需要精通编程的一切。你只需要掌握足够构建下一个功能的知识。
如果你在学习销售,你不需要背诵每一个销售框架。去和十个潜在客户交谈。他们的问题和异议会迅速告诉你需要改进什么。
如果你在学习写作,不要花三个月去研究写作理论。先发表点东西。看看它在哪里失败。然后去学习如何让下一篇更好。
这将学习从无止境的信息收集,转变为对真实问题的回应。这还有另一个好处:当你立刻有地方应用时,信息会变得更容易理解。问题会以一种出人意料的好方式,为你设计学习课程。
V. 提取胜过识别(Retrieval Beats Recognition) 有一个简单的方法可以检验你到底学到了多少。读一本书的一章,合上书。现在,在不看的情况下解释其中最重要的三个观点。
突然间,那些阅读时感觉完全清晰的内容,变得出乎意料地难以解释。这是因为识别信息与能够提取信息是两回事。
当你重读一页、重看一段视频或翻阅笔记时,一切都会感觉很熟悉。你的大脑看到了曾经接触过的东西,并给你一种感觉:
“是的,我知道这个。”
但熟悉感会制造出“已经掌握”的错觉。
真正的考验在于信息消失后,你必须自己将其重构出来。这就是为什么自我测试往往比单纯地重读更有价值。
读完一本书后,写下你记住的内容。
听完一场讲座后,在不看笔记的情况下解释其核心观点。
学会一个新概念后,尝试把它教给别人。
你会立刻发现被动摄入所掩盖的知识盲区。一旦你知道盲区在哪里,你就清楚该复习什么了。所以,不要用“感觉有多熟悉”来衡量学习效果。
VI. 先建立连接,再收集信息(Connect Before You Collect) 人们很容易把收集信息误当作构建知识。你读完一本书,收藏另一篇文章,书签标记一条帖子,把播客加入待听列表。你的资料库不断膨胀。
但你的理解力未必随之增长。最有用的知识很少孤立存在。当你能将其与已有认知建立联系时,它才会变得有价值。
学了心理学,营销突然就变得更有道理了。
学了营销,你开始明白某些销售策略为何有效。
学了销售,你开始理解为什么有些产品能广泛传播,而有些却举步维艰。
学了写作,你就能更好地解释上述所有内容。
每一个新想法都为你理解已有想法提供了另一种视角。这就是为什么两个人读同一本书,却能获得截然不同的价值。
一个人看到了七个有趣的观点。
另一个人则将这些观点与多年的经验、读过的旧书、过往的对话、犯过的错误以及当前正试图解决的问题联系起来。
信息是相同的。但连接的数量却不同。
少量深度连接的观点,远比成千上万你收集了却从未学会使用的事实更有用。
VII. 学习的复利效应(Learning Compounds) 你学得越多,学习就会变得越容易。
在任何一个领域的起步阶段,几乎所有事物都是陌生的。每个概念都需要解释。每个新想法都感觉像是你必须记住的又一条孤立信息。
但最终,情况会发生变化。新想法不再孤立地出现。它们开始与你已理解的事物产生连接。你现有的知识为每一个新想法提供了落脚点。
这就是为什么一位经验丰富的创始人有时只需二十分钟就能理解一种新商业模式,而初学者却需要好几天。
他们未必更聪明。他们只是将新想法与自己已积累的数百种模式、错误、对话和概念联系起来。这就产生了复利效应。
你今天学到的东西,不仅仅赋予你今天的知识。它还能让你明天要学的东西更容易理解。
长年累月下来,这种差异会变得极其巨大。持续学习的人并不是简单地将一个新想法叠加到另一个之上。他们是在构建一个更大的网络,在这个网络中,每一个新想法都能让已有的想法变得更有用。
你的学习能力越强,你在几乎所有其他方面取得进步就会变得越容易。
现在,以下是我真正希望你从这一切中带走的核心观点。
学得更快,核心在于提升将信息转化为理解、将理解转化为行动的能力。坚持足够长的时间,奇妙的事情就会发生:学习本身会变得更容易。
你掌握的每一项技能,都会让另一项技能更容易理解。你解决的每一个问题,都会为下一个问题积累经验。每一个有用的想法,都会成为你尚未发现的新想法的基石。
提升学习能力,你就能在“变得更好”这件事上做得更好。❤️