科學的學習方法與技巧有哪些

　　大部分人在學習的時候都會追求如何智慧地學習，而不是一味埋頭苦幹。那麼哪些學習小技巧和小方法科學有效，並且還可以幫助我們取得不錯的成績呢?以下是小編分享給大家的科學的學習方法與技巧的資料，希望可以幫到你!

　　科學的學習方法與技巧

　　將學習時間分割成小塊

　　研究表明，將學習時間分割成小塊，比10個小時的填鴨式學習要有效的多。把這10個小時分散到幾周，每次20到30分鐘效率更佳。這是因為大腦在神經新增資料和處理資料時，小段時間單元不斷強化，比單一的大時間單元效率更高。這就是為什麼當我們學習不同的技能時，無論是游泳打乒乓球還是唱歌，都是基於同一種學習的方式。

　　規劃好一天或者每一週

　　當孩子習以為常，夜以繼日地用知識填充著自己時，這種學習方法已經和較低的分數有關聯了。經過了一晚上的挑燈夜戰，認知和記憶能力的負面影響可能長達四天。相比之下，應該規劃好一天或者每一週。用固定的路線，以此讓大腦更好的學習。幾次之後，當大腦習慣在固定時間學習，學習會變得更加簡單。

　　學習卡片已被證實是幫助記憶的有效工具

　　當孩子花上幾個小時，被動地讀筆記或在課本上畫重點時，研究證明這樣做效率低下。劃重點或讀筆記，並不會提升你對知識點的理解，也不會幫助他將關鍵概念歸納在一起，這樣甚至是有害的，次重點會吸引過多的注意力。另一方面，學習卡片已被證實是幫助記憶的有效工具。無論是在規劃的學習時間，還是在放學回家的公交車上，學習卡片還可以幫助我們明確每段時間的學習目標，這樣就可以避免漫無目的的學習。

　　模擬測試可以提高自信

　　選一個孩子重點關注的方面，無論是配平化學方程式，還是學習如何對法語動詞進行詞形變化，如果不能簡潔地回答，孩子對知識點的理解就不夠透徹。在研究中，要求受試者學習一篇文章，其中的一半會參加有關這個材料的考試，另一半則被告知，要將多學材料傳授給其他的學生聽，那些講授給其他人聽的參與者，更能抓住材料要點。當傳授知識時，大腦會將資訊組織成一個更加連貫更加有邏輯的結構，當然要學好就要：練習，練習，練習。不僅在環境中訓練你的大腦，即使犯了錯，仍然可以幫孩子找到知識點中的欠缺，模擬測試還被證明可以提高自信，從而使孩子可以更好地發揮。

　　把你的手機扔到旁邊

　　現在我們來看看另一個問題，應該讓孩子在哪裡學習呢?研究表明，在配全所需工具的時候，特定私密位置學習是最棒的，就像前面說的規劃時間，這樣讓孩子的大腦學習更加充分。有些研究證明，特定的古典音樂可以提高注意力，但最近有研究指出，在一個有旋律背景噪音的地方學習，不利於集中注意力，那些學習時不聽音樂的人，能更好的集中精力。

　　科學學習的建議

　　科學的方法不適合天才

　　科學的方法是不適合那些天才、神棍、衙內的，它只適用於我們這些普通人。在講科學的學習方法之前，請允許我根據自己的理解，嘗試著描述一下個人對科學的理解。科學的東西應該是可經驗、可直觀、可操作、可複製的，它並不需要具備什麼特殊的能力，也不需要高深的思想，它是最清晰、最明白、最普通的人也能夠理解並且可以運用的。它和那些需要啟示或領悟的“道”不一樣，就是一種純粹的“術”，它的功能是工具理性，和價值無關。科學只講效率，不講良知;只講目標，不擇手段。一切道德、情懷、感受、人性……都是科學的敵人，科學不關心這些，它是完全功利的。

　　科學的學習需要排除個人情感

　　很多人在學習的時候受一些和學習本身無關的事幹擾，總是擔心自己考不上沒有工作、找不到物件、對不起父母……這些擔心可以理解，但是這些東西和學習無關，更為關鍵的是，考慮這些東西對提高學習成績沒有任何幫助，完全是多餘的。除了學習之外的干擾，還有一些學習之內的干擾。舉個例子來說，很多人在平時練習的時候，總是希望自己答對，一旦答錯了，不但會沮喪，甚至還會狡辯，不願意承認。我在講課的時候就經常遇到這種情況，每當講到有人做錯了，並且錯得非常離譜，有人不是馬上學習好的方法，而是會不停地問：“我這樣答可不可以，難道這樣就沒有分，我覺得這樣也有道理……”。這種總是在糾結歷史的對錯得失，不僅會影響到心情，還會浪費資源，非常不划算。

　　科學的學習應該排除錯誤的目標

　　科學的學習應該排除錯誤的學習目標。很多人做題都有一個不良的習慣：總喜歡做對。有人會說，你傻啊，做題不是為了做對難道是為了做錯嗎?作為一個正常的人，我當然不反對做對，但僅僅做對是不夠的。做題最終目的是為了提高答題能力，以最恰當的方法，最快的時間，做得最準確。有些題目做對了，但方法路徑不是最優的，或對問題的理解認識不清晰，甚至用了錯誤的方式。這樣做對的題目不僅無益，反而可能有害，它造成一種對某種知識點認識不清但又以為自己掌握了的幻象，考試時反而容易做錯。在做題的時候，一定要清晰，做得對錯都不是最重要的，重要的是通過這個對錯獲得了什麼。簡單地說，平時練習時，不要糾結對錯，而要在意對錯之後的得失。不以“對”喜，不以“錯”悲，甚至為了找到一些更好的方法，要去試錯。始終要記住，平時練習，做對題不是最終目的，通過做題提高才是目的。

　　科學的學習是深入研究

　　科學的學習不是簡單重複，而是深入研究。從這個意義上說，平時的練習不僅是要做題，而且是要根據歷年的命題情況，對題目進行研究、分析、甚至預測。尤其是那些必考、常考、自己掌握得不好的題目，要通過對一個題目的深入研究，通過一個題學會一種題、一類題，甚至變異升級題。因此在平時練習的時候，不是比誰做的題更多、更對、更快，而是要比誰做得更好，對題目理解更加透徹。有些人題做得不多，但是分數很高，不一定是什麼運氣或者天賦，而是在於方法。牛逼的人是可以通過做最少的題，得最高的分。這是因為他們每做一次題目，都意味著對問題的理解更加透徹，對選項的把握更加準確，對知識的掌握更牢固。***的人做得再多，缺乏總結分析，永遠只是一堆沒有技術含量的簡單重複勞動。

　　科學的學習要有創造性

　　科學的學習應該有創造性，是面向未來的。雖然我們並不推崇題海戰術，但是一定量的做題是必不可少的。做題是一種能力，根據經驗，所有的能力都是經過長期反覆的訓練獲得的。人作為一種具有創造性的主體，天性就不喜歡重複，任何簡單、重複、機械的勞動都是讓人討厭的，這是自然的反應。作為一個有十年經驗的公考教師，有一段時間我看到一些題目都有生理反應——想吐。我個人找了一個比較有效的方法，就是把老題用新的提問方式、理論政策、時事熱點去分析、論證，不僅獲得了新的思路、角度，還帶有預測性的效果。帶著面向明天、面向未來的心態學習，將收穫意想不到的風景。

　　科學應該被超越

　　科學固然非常重要，從效率的角度上說我們是需要科學的，但是從人性的角度上說，科學不是應該被遵守而是應該被超越的。公務員考試雖然只是一個考試，但是我們特別不希望把備考的過程變成純粹的、機械的蒙對錯的過程。希望備考的過程不僅是一個成績提升的過程，也是知識積累消化的過程，是提升分析、辨別、寫作能的過程，更是提高自身綜合就業競爭力的過程。雖然可能不是故意的，但如果碰巧我們能在提高成績的同時，讓您感受到智慧的魅力和學習的樂趣，將是我們彼此的福氣與緣分。

　　提高學習改進記憶的科學方法

　　•通過閱讀學習時，一定要安排週期性的停頓以此反思你所閱讀的內容。如果你的學習目標是為了記憶你所閱讀的東西，你需要將這樣的學習方式轉換為主動模式。簡單地說，就是你需要在每一章節給你自己安排一次測驗，而且還要反思你所學習的內容。如果你的學習目的只是出於好奇，你當然可以像海綿一樣，儘可能自由地吸收知識。但是除非你花費一定時間用於主動重新獲取，否則絕大多數的資訊將無法保留下來。

　　•安排時間用於反思和記錄你所學到的東西。寫作會強制你從你的長期記憶中重新獲取重要的細節，並且會將這些細節轉變成文字。寫部落格 - 分享知識給他人 - 將會讓此類活動更加深入，當你以這樣的方式寫作和分享你所理解的內容時，就是對此類活動的強化。這也許沒什麼奇怪的，我自己在過去兩年的寫作經歷就幫助我提煉和強化了許多我在過去工作中積累的工程經驗和技巧。

　　•找到主動應用知識和技能的途徑。如果你是一名工程師，正在學習一種新的程式設計框架、程式設計庫，或者新程式語言，編寫程式碼就比單純地閱讀技術文件更為有效。記得要將學到的東西應用到自己選擇的專案中。如果你參加一門線上資料科學的專業課程或者研討會，一定要找到適當的資料集合，將其用於你新學到的新技能之中，這樣的話，你就不會輕易忘記它們了。如果你正在學習一門外語，計劃一次海外之旅，或者出席一場語言交流會，對你來說，都是非常必要的強化和實踐機會。

　　•在尋求幫助之前，先要自行解決問題。相比那些來自外部的建議和幫助，我們學習和記憶我們自己生成的辦法和思路更為有效。這一點被稱之為“生成性效應”。所以，自行解決問題與其它方式相比，對你形成的影響可能更大更長久。但是也要注意一點，自主解決問題的時間不宜過長 - 知道什麼時候尋求幫助同樣也是一門重要的學習技巧。

　　•解釋和教授他人。如果你最近正在學習一種新的思維方式或者新程式設計框架，分享你之所學給你的同事或夥伴。如果你想出了一個新的設計，把你的想法解釋給你的同學或同事聽聽。這樣做會要求你主動重新獲取和格式化你的想法，為了幫助別人更好地理解你對問題的處理方式。經常出現的情景是，你的解釋往往會暴露你在一些理解上存在的邏輯或知識漏洞。

　　•不要對自己太刻薄，每次學習內容不宜過多。深陷多個專案和過多內容意味著，你無法在任何一項上取得有效進展。填鴨式學習模式經常會出現一種現象，你根本沒有時間和精力消化這些知識。把你的學習劃分為不同等級和層次，按部就班地學習它們。

　　你在學習一個東西上花費的時間和精力越多，你所收穫的知識和技能的保留率就會越高。訣竅就在於，找到正確的平衡點。過少的努力，知識就會快速遺忘。過多的努力，你將觸及投入遞減效應，因為你的精力和時間畢竟有限。

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