《如何学习》
引言
《如何学习》引用了近年来最新的脑科学、心理学研究的成果，重新审视过去我们奉为不可改变的"规矩",让你对"如何学习"有了更科学的思路，也对孩子的各种看似无法理解的习惯更多的包容。因为你认为对的那些道理其实也未必是真的。下图是"得到"app里对本书做的
1. 关于记忆的争议。
柏林大学的教师赫尔曼·艾宾浩斯发明了著名的遗忘曲线。他提出，人们对新事物的记忆会随着时间的推移而不断减弱，而且最初几天遗忘的速度还特别快。
这个曲线太有名了，以至于大家似乎都相信记忆就是如此。
但巴拉德却做了一个看似类似的实验得到了完全相反的结论：他找了一帮学生，让他们花上5分钟时间认真朗读一段亨利·朗费罗的《"金星号"遇难记》（81个单词），接着再让大家休息5分钟并提醒每个人尽量不去想那段诗，然后让每个人坐会原位尽可能把刚才那段诗给默写下来。结果没什么特别的，大部分孩子能记住一些，但更多的'就记不起来了。
两天后，他在事先没有任何通知的情况下再让孩子们重新默写一遍。这些孩子在没有任何心理准备的情况下成绩反而比第一次提高了10%!!!再过几天巴拉德又搞了一次"突然袭击",成绩居然还在提高。巴拉德无法相信此事，以至于他在之后的数年里重复了成百上千次类似实验，参与的孩子多达万人，但结果仍然相同。
难道艾宾浩斯的实验是假的？当然不是，他是第一个大量应用实验得到数据试图总结"记忆公式"的心理学家。只不过大多数人都忽略了他实验中运用的记忆内容——"一整套没有意义的发音".这个才是他的实验结果与巴拉德的实验完全相反的根本原因。
但我们真实的学习场景中，需要记忆的更多是有意义的一段文字，一些公式甚至是一套理论，而不是无意义的符号。所以我们其实应该更认真地对待巴拉德的实验。
2. 一套全新的记忆理论：记忆失用理论
记忆失用理论的第一条法则便是：任何记忆都具备两种能力，即储存能力与提取能力。
第二条法则：储存能力只会越变越强，但提取能力却是用进废退。
这两个法则便解释了巴拉德实验的原因：时间的流逝本身当然不可能让提取能力增强，但要求孩子将诗默写出来的过程却提升了他们记忆强度。第一次5分钟之后的默写虽然艰难，但正是由于这种艰难让孩子们对好不容易才默出来的部分印象深刻。两天后他们基本能够轻松默出第一次他们默出的部分，这样他们就会集中注意力在那些第一次没有默出的语句上来。而由于诗歌的单词与单词之间不是无关的，而是会有语义上的联系的，在已默出部分的提示下，他们往往又能多想出几个词甚至是几句话来。回过头来这段努力又同时加强了这段记忆的储存强度和提取强度，为第三次更好的表现做足了准备。
它同时也解释了艾宾浩斯的遗忘曲线——没有意义的符号是无法在大脑中占据住内存形成完整的记忆闭环的，就像没有转化成二进制数字的信息就没有办法被电脑储存是一个道理。
3. 考前看笔记错题本是高效的学习方式吗？
在作者看来并非如此。
这就涉及到记忆失用理论的第三个原则——"必要难度"原则了：你的大脑越是费尽力气地挖出某项记忆，你对其再次学得的程度也就越深——因为提取能力和储存能力都被增强了。
作者回忆了自己高中时期准备"三角函数"课程的悲惨遭遇。他考前足足花了好几个星期做准备，对照公式、概念翻来覆去看，把书上的题翻来覆去做，结果却非常惨淡。他总结道："我的错误在于误判了自己对学习内容的掌握程度。"这种误判就是他在反复摆弄那些他天天看的题目和概念中不断积累的——立即复习你刚刚学过的东西没有任何意义，那并不会增加任何记忆强度。
由此就可以得到一个毁三观的结论了：为了记住，要先忘却！因此每个人都要找到一个合理的复习节奏，拉开足够的长度，让提取开始变得有些困难，这时的复习才是最高效的。
所以这就是为什么考前看笔记和错题本没用的原因了。错不在笔记，也不在错题本，而是在"看"这个动作上。"看"是一个不需要太多大脑付出的行为，反而我们会在不断地"看"中去安慰自己"付出了，努力了",仿佛只要做了这些上天就理应眷顾我们了一样。
笔记越是好看，复习笔记时付出的努力反而越小
正确的复习姿势，应该从第一次记完笔记开始。笔记记完以后，一定要把笔记的内容转化成问题，记在另外一页纸或一个本子上，而复习的时候应该对照这些问题去努力回忆，重新建构起一套笔记来。只有当完全想不起来时，再从之前的笔记里去寻找答案。这样每复习一次，知识的储存强度和提取强度都会得到一次加强，这才真正叫做复习。
4. 先考试后学习。
在现代的认知心理学家眼里，考试不仅仅是一个测试工具，它还能调节我们已经记住的内容，令大脑以不同的方式将其重新组织一遍。而这番调整的结果就是大大加深我们对知识的理解和记忆。一个又一个的实验证明，只要考试不会给学生带来任何后果，那么考试的数量基本和学习效果就是强烈的正相关。
更夸张的是：发生在学习之前的考试都对学习过程有很大的促进作用。
实验内容：记住24个非洲国家的首都名称
第一部分：被试先随机抽选12道非洲国家首都的选择题——每题5个选项。当然，基本是瞎猜了。猜完一个以后，旁边的实验者马上给出此题的正确答案。
第二部分：被试在拿到另外12个非洲国家和首都的对应，()被试自己边看边默记。时间与第一部分完全相同。
第二天你将做一套关于这24个国家首都的单选题，每题也是5个选项。结果，第一部分的平均得分比第二部分高出10%~20%.也就是说："失败的提取尝试强化了学习效果，增加了后续考试时再次尝试的提取成功率。"
这就是"无知"的价值。由此产生出了一个新的学习工具——"预考".
"预考"让学生们注意到了哪些是需要加以注意的概念，这就大大提升了每名学生在后续学习中的效率，他们知道何时需要深入思考（因为这是他们在"预考"中就埋下的困惑），何时可以适度放松，维持精力。
5. 反脆弱系统。
无论是用自测代替看笔记，还是先考试后学习，包括作者还提到了很多其他学习效率的研究：学科间交错学习强于各学科连续学习；把学习时间分散成多次强于集中到一段时间；每天在不同场景下学习强于每天在同一间屋子；学习环境里稍有声音强于特别安静……
记忆提取能力的用进废退与刻意学习的理论不谋而合：人是一个反脆弱系统，不能太安逸和稳定，只有适当迈出舒适区才能推动学习的效率。
《为什么精英都是时间控》
这本书的主要思想就是提升专注力，提高工作效率，而不是堆砌工作时间。
主要是他给的方法都很有操作性，针对早晨下午和晚上的时间都做了分析，提升专注力一方面要顺应我们大脑的规律，一方面通过调整获取更多的专注力。
为工作而努力是件好事，但单凭恒心和毅力等精神层面的鸡血支撑，不管怎么拼命，也不能提高专注力。这样必定造成工作效率低下，结果不得不延长工作时间来弥补。
“接下来我该做什么”是一种强烈而顽固的杂念，对专注力具有极大的杀伤力。为了不让这种杂念干扰我们的专注力，让工作能像流水一样顺利开展，我有一个好建议。那就是把“TO DO清单”利用好。只要事先制作好“TO DO清单”，在工作的时候把它放在一眼就能看到的地方，我们就不用浪费时间和精力去想“接下来我该做什么”。当做完一项工作，只要瞥一眼“TO DO清单”，自然而然就可以顺利进入下一项工作了。人类的大脑，处理视觉信息就要占用90%的机能。所以，面对电脑工作的人，仅仅是处理视觉信息就已经相当疲劳了。看、读等行动，会给大脑造成相当大的负担，因此在休息的时候，应该尽量将自己从视觉信息中解放出来。激发血清素活力的方法很简单，我给您介绍3个简单易行的方法。第二章也介绍过，那就是日光浴、有节奏的运动和咀嚼。外出吃午餐就可以同时实现上面3个方法。走出公司，步行5分钟左右找一家心仪的餐馆，这个过程就晒了日光浴。步行也是一种有节奏的运动。坐下来细嚼慢咽地享用午餐，就做到了充分咀嚼。这一系列过程就能充分提升血清素的活力。
我这点做的很差。没能把握好休息，把握一天中轻重缓急的节奏，还有一种表达方式就是：“工作时间就努力、认真、高效率地工作，但下了班，就把工作的事情抛到九霄云外去。”
《为什么精英都是时间控》读后感2
刚刚看到《为什么精英都是时间控》这本书的时候，以为就和其余的鸡汤
读书有的时候更是在享受一种精神食粮，深陷其中，忘记了时间的缓缓流逝，让自己的思想接受熏陶，或者对照看到自己的不足，合理的加以转变。当看完一本书之后，我们往往会将其放下，将其搁置，然后阅读下一本书。但是我们看第一遍的时候书本的内容我们只吸收了不到一半。
也就是说，任何会带来价值的书本看一遍往往是不够的，而一个完整的阅读步骤是：阅读第一遍，记录输出，感悟思考，再阅读一遍。
记得我们本科老师说过，她每次考试前，无论是多么难的科目，她都肯定会把书本翻三遍左右，然后上考场，后面的成绩也还不错。这首先不能否认之前努力学习的效果，但是透露了一点，书本如果只是看一遍的话，无论理解多么深入，最后遗留在我们脑海里面的所剩不多，我们需要反反复复的去吸收。
好吧，言归正传，回归到这本书上来，这本书是一位神经科医生构思了10年，花了2年时间将其体系化，然后创作出来的，书中的内容不仅仅是作者个人的来往经验，也加入了脑科学和心理学知识将其科学化，是一本科学与现实紧密结合，具有较大实用价值，不可多得的读物。
跟我们联系紧密，但是我们往往没有注意到的一件事情，高中的课堂往往是以45分钟作为间隔的，而现在的研究生课堂我们是以1一个半小时作为间隔的，为什么是45分钟、90分钟这样子设置呢？而不是30分钟？60分钟？
书本提出了一个15-45-90法则，15分钟是注意力集中的一个单位时间，用于一气呵成的工作；45分钟是专注力持续的极限时间，比如课堂时间，应该小休一下；90分钟是成年人专注力持续时间极限，比如足球赛；人体的昼夜节律周期、肠胃蠕动、睡眠周期等大致是以90分钟作为一个单位的。
这也解释了我们，我们是不可能长时间集中注意力在一件事情上的，我们需要合理的安排间隔时间，然后进入到下一个循环的专注周期。写到这，不经想到我们的高级数理分析老师，每周一次课，上课一个半小时+休息15分钟+上课45分钟，往往开始的90分钟就显得比较煎熬，一开始上课还是能够集中注意力的，但是在老师的密集知识的冲击下，90分钟根本都不带停的，就很难一直保持注意力下去了。
我们注意力集中的单位是以15分钟计算的，持续了15分钟，我们就需要稍微缓解一下，大约30s左右，从之前集中的注意力中转移一下，读后感有的时候老师这时就会穿插一些故事性的'内容，看似与课堂内容无关，但也是重要的部分，能够使我们从刚才注意力高度集中的状态中缓解一下，以便更好投入之后需要理解的内容，而这部分是我们高级数理分析老师所没有的部分。
同样，电影情节设置也是一样的，如果一直持续的武打动作，观影的人们也会审美疲劳的，这时候电影就往往会在中间穿插一些其余的情节，然后再进入到之前的精彩部分，让人们能够享受更好的观影效果。
所以，我们进行任务合理安排的时候，15分钟为一单位，缓解一下，然后再进入工作安排当中，45分钟为一个中周期，之后就需要稍微休息更长一段时间，最后90分钟作为完成一个任务的合理最长周期。
之后我们如何在每个单位更好的集中注意力呢，书本当中也提到了杂念排除法，首先，当人的注意力高度集中于某一项工作当中，别人的搭话或者电话铃声都会使得人的专注力打断，而且，如果要恢复之前高度集中的注意力状态，至少需要15分钟。
所以，专注力一旦被打断，再恢复到原来的状态至少需要15分钟时间，一旦受到某项干扰，我们的注意力就会被打断一下，就会使得我们的时间利用效率显著降低。
我们专注工作学习的时候，需要把其余的干扰信息给排除在外，从而，我们需要尽量寻找相对隔离的环境，最大限度减少外界的干扰，提高专注力，高效率地推进工作的进展。
这就是书本提出的“罐头工作术”，就好比自己关在罐头瓶里面，隔绝了外界的干扰，可以一心一意的埋头工作，而罐头瓶就是专注空间，找到自己适合的专注空间，就可以在其中进行高效率的工作。
有的时候，我们工作，脑海里面会冒出各种各样的杂念，比如说还有其它的事情没有完成，想要忙其它什么什么事情来着。我们如何更好克服这些脑海里面不断冒出的杂念呢？
书本里面提出了一种比较好的方法，把杂念写出来，我们就会把意见没有完成的的时间转化为一件完成的事情，进而会将其遗忘，然后更好地集中注意力。
为了更好地理解书本的精华，所以分享的话每次分享三个点，重在应用转化，然后合理提高我们的工作效率。大家有兴趣的话也值得推荐这一本书籍，微信读书app里面可以搜得到，每周一次的微信写作也将持续。
一、本书简介：
这是一个大数据的时代，商业、社会管理、科研、创业，言必称大数据。它以特殊的模式超快的速度处理分析大量相关数据，正在悄然改变全球。大数据一种规模大到在获取、存储、管理、分析等方面都与传统处理模式很大不同，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。区别于以往的数据收集的最本质区别是，不用抽样调查，而是采用所有数据进行分析处理。抛弃人类之前限于成本的的抽样分析方法，而是存储一切，分析一切。“大数据”概念就是由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写的这本《大数据时代》中提出。这种大数据的收集，在互联网，甚至是移动互联网出现之前的时代是不可能的。现在，随着储存技术、处理器技术、网络技术、智能终端的深入发展，把这些大数据收集存储起来已经非常容易而且成本低廉。本书从三个方面诠释了大数据将带来怎样的变革
一是大数据时代的思维变革，首先大数据不是抽样调查样本，而是能获取的相关信息的全体数据，不用随机分析法这样的简单模式，而是对所以的巨量数据的进行分析处理;其次是大数据不再是结构化简单精确的数据，而是综合性非结构化的数据，传统方法处理分析方法大部分数据都无法被利用;再次是大数据间的信息从因果关系变为相关关系，这样处理分析就不必关心现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，因此建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。
二是大数据时代的商业变革，该书提出大数据时代将给商业带来巨大的变革，可以将商业的相关信息量化成数据，而且商业数据是取之不尽用之不竭的。
三是大数据时代的管理变革，首先大数据时代我们的隐私暴露无遗,这也给监管带来更多挑战。其次大数据是必然趋势，防止大数据变成黑匣子,防止数据垄断者的出现,这些可能都是以后应被注意的甚至是写进法律里的。
二、对大数据的看法
1、大数据产业离老百姓究竟有多远?
贵阳与大数据紧密联系到一起了，2016年数博会暨中国大数据产业峰会于5月末在贵阳召开。在贵阳当问人们大数据在他们生活中的实际体会时，估计听到的答案有全城覆盖的wifi无线网络、智能公交、移动医疗，智能打车软件等等。官方及多数媒体报道中提到的'贵阳对大数据的应用，多集中在云上贵州、精准扶贫、灾难预警、公共交通，数据铁笼等等。普通民众可能在政策影响下对大数据兴趣浓浓，但或许其中真正明白大数据到底为何物的人寥寥。已稍成气候的大数据应用多集中在政府主导的公益领域，惠及普通百姓自然是好事，但从大数据产业中实现大规模盈利仍有很长的路要走。
2、大数据带来的彷徨!
大数据自然会给我们带来很多便利，有时候大数据能够打破信息不对称的壁垒，让那些装模作样“所谓专家”们以后可不好当专家了。我们可能会拿着电脑上打印下来的
还有最重要的是大数据必然是大价值的资产，必然大多掌控在大公司的手里，这些才是实际“大数据的操控者”。大众只是一个普普通通的消费者，在大数据的时代，当你收到“大数据的操控者”送来的礼物时，你不彷徨么?，你注册使用微信等软件时强制你开启位置信息和电话信息时把自己的一切暴露出来，比方你刚买了房不时收到装修公司或家具家电公司的电话，你报名考试后不停受到培训机构骚扰。也许“大数据的操控者”们会比你自己更了解你的行为，他甚至知道你的一切，知道你买得起多少钱的服装和什么品牌，喜欢什么娱乐活动，甚至什么时候你可能会去旅游，甚至预测你明天要去那儿，你是什么身份和你的家庭情况等等。
大数据时代我们更多的时候是“小白鼠”被观察者观测，被分析师研究，当然也有时候是受益者也能利用大数据。
3、基于人工智能的大数据
人更多的时候是复杂和带有非理性因素的。大数据与计算能力密不可分。大数据无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储和虚拟化技术等对海量数据进行分布式数据挖掘。但这种模式的计算能力仅是在数量上的增加。所以只有应用各种新的数据处理方法处理的“数据”才能成为“大数据”，才能从中发掘这种综合性非结构化且为相关关系数据的新意义，进而产生新的价值。机器计算相比大脑的优势在与对于巨量数量的处理，如果机器也同时也能具有大脑的逻辑、分析、判断、联想、想象、情感能力，则可以轻易超越大脑的智能。
目前基于神经网络机器学习的人工智能才初步崭露头角。现在人类大脑的脑科学的研究程度还远远不够，甚至可以说对大脑智能还知之甚少。虽然人工智能理解大数据还为时尚早，人类对于大数据的利用基本上还是基于收集技术和非智能化分析处理上的发展。但我想基于大数据的人工智能才是未来大数据发展的走向，贵阳这个发展大数据城市鲜有出现成熟的相应技术和服务，也许走出大数据数据处理能力的瓶颈才有贵阳大数据产业辉煌的明天。
三、对大数据技术在统计上的期待
可以想象一下，如果统计系统有一个人工智能化的大数据平台，通过政府统筹规划和相关立法，让该系统实时收集国民经济所有环节的具体信息。比方农业上来说，系统实时收集从每一个农民购买种子、化肥、农药到出售农产品等的信息，实时收集每一个农产品加工销售环节的具体相关信息，同时也实时收集每一个居民购买使用农产品的所有信息，大数据系统实时精细的进行数据的汇总分析和报告。而这些在现有的技术上非智能化实现不难，难点估计只是制度壁垒。不难想象不久的将来国家统计局叫为国家统计大数据中心，一切已经不需要传统的统计，一切发生的时候就已经被实时统计。
