近期非常关注 AI 对学习流程的改进
现在大家都认识到 AI 就是最好的私人教师吧
可以完全按照自己的节奏和喜欢的方式来学习
ai 和 agent 把知识的获取门槛降低一个层次
但为何相同的信息资源放在不同人面前
有人能看到冰山之下隐藏的关键
而有些人却路过宝藏视而不见
一是过往的经验和认知导致对信息的解读不同
但我今天不想说“认知”相关的主题
因为这东西不太具备可复制性
我想说普通人能利用 Ai 来加速对知识的摄取和理解速度
如何用 Ai 帮助快速理解和相对彻底得掌握知识
今天有探索到一条似乎成熟的路径：
阅读材料 -> active recall 答题 -> 费曼讲授法 -> 苏格拉底式追问
大部分成年人的学习止步于第一步的阅读
这也就是为啥有时发现
花了很多时间沉浸式观看自媒体中长视频的时候
仿佛只是享受观看过程的沉浸感和爽感
但是知识像沙子一般从指尖流走了
过几天完全想不起看了哪些视频更别说内容主旨了
如果没有主动总结的习惯的话
我相信大部分在被动输入学习时也是相同表现
因为这样去做是很劳心费力的
第二步以练习题为测试是否掌握关键知识点
传统学校教育当然教材和考卷是配套的
对于很多互联网上的碎片化知识如专业技术等
其实在 LLM 时代之前是很难有配套的训练资料的
大概是只能靠低效的实践踩坑过程去练习巩固
或者是靠一些不具备系统性的企业面试题来强化
这也是我学习新技术会碰到瓶颈的一个原因
学习入门示例和官方文档貌似已经会了
但是实践过程中发现还太能轻松驾驭
要靠大量的项目验证才敢在简历上说自己熟悉这项技术
所以我一直在寻找一种能快速把知识内化自用的高效方式
而不严重依赖漫长的实践过程
而如今 AI 的加持下可以超低成本来生成个性化的问卷题目
用户可以给 AI 任意形式的知识文档
这位不知疲倦的专业老师会给你出一份完美的试卷
无非就是产品形式的问题
今天第一次使用这类产品确实又被惊讶到
同样的阅读材料我读完并没有记住关键点
转成试卷后发现了非常多薄弱模糊不清的概念
如果你最近在学习任何知识
都强烈建议试用一下相关产品如quizgecko
第三步实际上是费曼学习法
通过教会其他人来巩固对知识的掌握
第四步是苏格拉底追问法
不会直接告诉你答案
而是循循善诱启发式的抛出一连串由浅入深的问题
鼓励学习者自己去探索和发现答案
以上内容基于我和 Genspark 的讨论过程
参考：https://t.co/3WPsaZatTu
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近期非常关注 AI 对学习流程的改进
From X · @therealfreddyx
小想法
mew～
近期非常关注 AI 对学习流程的改进
现在大家都认识到 AI 就是最好的私人教师吧
可以完全按照自己的节奏和喜欢的方式来学习
ai 和 agent 把知识的获取门槛降低一个层次
但为何相同的信息资源放在不同人面前
有人能看到冰山之下隐藏的关键
而有些人却路过宝藏视而不见
一是过往的经验和认知导致对信息的解读不同
但我今天不想说“认知”相关的主题
因为这东西不太具备可复制性
我想说普通人能利用 Ai 来加速对知识的摄取和理解速度
如何用 Ai 帮助快速理解和相对彻底得掌握知识
今天有探索到一条似乎成熟的路径：
阅读材料 -> active recall 答题 -> 费曼讲授法 -> 苏格拉底式追问
大部分成年人的学习止步于第一步的阅读
这也就是为啥有时发现
花了很多时间沉浸式观看自媒体中长视频的时候
仿佛只是享受观看过程的沉浸感和爽感
但是知识像沙子一般从指尖流走了
过几天完全想不起看了哪些视频更别说内容主旨了
如果没有主动总结的习惯的话
我相信大部分在被动输入学习时也是相同表现
因为这样去做是很劳心费力的
第二步以练习题为测试是否掌握关键知识点
传统学校教育当然教材和考卷是配套的
对于很多互联网上的碎片化知识如专业技术等
其实在 LLM 时代之前是很难有配套的训练资料的
大概是只能靠低效的实践踩坑过程去练习巩固
或者是靠一些不具备系统性的企业面试题来强化
这也是我学习新技术会碰到瓶颈的一个原因
学习入门示例和官方文档貌似已经会了
但是实践过程中发现还太能轻松驾驭
要靠大量的项目验证才敢在简历上说自己熟悉这项技术
所以我一直在寻找一种能快速把知识内化自用的高效方式
而不严重依赖漫长的实践过程
而如今 AI 的加持下可以超低成本来生成个性化的问卷题目
用户可以给 AI 任意形式的知识文档
这位不知疲倦的专业老师会给你出一份完美的试卷
无非就是产品形式的问题
今天第一次使用这类产品确实又被惊讶到
同样的阅读材料我读完并没有记住关键点
转成试卷后发现了非常多薄弱模糊不清的概念
如果你最近在学习任何知识
都强烈建议试用一下相关产品如quizgecko
第三步实际上是费曼学习法
通过教会其他人来巩固对知识的掌握
第四步是苏格拉底追问法
不会直接告诉你答案
而是循循善诱启发式的抛出一连串由浅入深的问题
鼓励学习者自己去探索和发现答案
以上内容基于我和 Genspark 的讨论过程
参考：https://t.co/3WPsaZatTu
现在大家都认识到 AI 就是最好的私人教师吧
可以完全按照自己的节奏和喜欢的方式来学习
ai 和 agent 把知识的获取门槛降低一个层次
但为何相同的信息资源放在不同人面前
有人能看到冰山之下隐藏的关键
而有些人却路过宝藏视而不见
一是过往的经验和认知导致对信息的解读不同
但我今天不想说“认知”相关的主题
因为这东西不太具备可复制性
我想说普通人能利用 Ai 来加速对知识的摄取和理解速度
如何用 Ai 帮助快速理解和相对彻底得掌握知识
今天有探索到一条似乎成熟的路径：
阅读材料 -> active recall 答题 -> 费曼讲授法 -> 苏格拉底式追问
大部分成年人的学习止步于第一步的阅读
这也就是为啥有时发现
花了很多时间沉浸式观看自媒体中长视频的时候
仿佛只是享受观看过程的沉浸感和爽感
但是知识像沙子一般从指尖流走了
过几天完全想不起看了哪些视频更别说内容主旨了
如果没有主动总结的习惯的话
我相信大部分在被动输入学习时也是相同表现
因为这样去做是很劳心费力的
第二步以练习题为测试是否掌握关键知识点
传统学校教育当然教材和考卷是配套的
对于很多互联网上的碎片化知识如专业技术等
其实在 LLM 时代之前是很难有配套的训练资料的
大概是只能靠低效的实践踩坑过程去练习巩固
或者是靠一些不具备系统性的企业面试题来强化
这也是我学习新技术会碰到瓶颈的一个原因
学习入门示例和官方文档貌似已经会了
但是实践过程中发现还太能轻松驾驭
要靠大量的项目验证才敢在简历上说自己熟悉这项技术
所以我一直在寻找一种能快速把知识内化自用的高效方式
而不严重依赖漫长的实践过程
而如今 AI 的加持下可以超低成本来生成个性化的问卷题目
用户可以给 AI 任意形式的知识文档
这位不知疲倦的专业老师会给你出一份完美的试卷
无非就是产品形式的问题
今天第一次使用这类产品确实又被惊讶到
同样的阅读材料我读完并没有记住关键点
转成试卷后发现了非常多薄弱模糊不清的概念
如果你最近在学习任何知识
都强烈建议试用一下相关产品如quizgecko
第三步实际上是费曼学习法
通过教会其他人来巩固对知识的掌握
第四步是苏格拉底追问法
不会直接告诉你答案
而是循循善诱启发式的抛出一连串由浅入深的问题
鼓励学习者自己去探索和发现答案
以上内容基于我和 Genspark 的讨论过程
参考：https://t.co/3WPsaZatTu