En kraftfull lärande tillvägagångssätt som smarta studenter använder för att lära sig snabbt och få bra resultat

Letar du efter nya sätt att lära dig? Om så är fallet finns det kraftfulla tillvägagångssätt som du kan lära dig utanför de konventionella teknikerna du lärde dig i skolan. För vissa är okonventionella tillvägagångssätt en nödvändighet, eftersom typiska förhållanden helt enkelt inte fungerar för oss. Det är som att kräva att alla ska vara en dator, men du är en MAC. Så fortsätt läsa om du är en MAC fast i en PC-värld.

Jag har utvecklat ett tillvägagångssätt för lärande som använder en kombination av några av de mest effektiva metoderna för att lära sig utanför skolan. Bakom detta tillvägagångssätt ligger en enkel formel kallad Lärande formel (TLR). Med TLR börjar vi genom att lära sig något nytt, följt av att aktivt bearbeta ny kunskap och sedan tillämpa den så snart som möjligt. därmed demonstrera att lärandesuppdateringar i vår hjärna genom att använda följande formel: Learning = Download + Process + Apply.

Med hjälp av denna formel (och liknande metoder för lärande) skapade jag Deep Rabbit Hole (DRH) Learning Theory.

Vad gör DRH till en effektiv lärande?

Jag kommer att demonstrera algoritmen för denna teori. Men innan jag dyker in i algoritmen, låt oss först diskutera två nyckelbegrepp som jag använde som ram för teorin. Tänk på dessa två begrepp som min heuristiska (ett verktyg eller tillvägagångssätt för problemlösning eller lärande).

För att förstå något snabbt: Solo Taxonomy

Strukturen av observerad lärandesultat (SOLO) taxonomi är en modell som beskriver graden av ökad komplexitet hos en studerandes förståelse av ett koncept. Med Solo Taxonomy flyttar du från den prestationsform (där studenten är osäker på konceptet) till den utökade abstraktionen (där studenten inte bara förstår konceptet, men ser på idéerna på ett nytt och utökat sätt). Detta tillvägagångssätt är effektivt för att vägleda oss i att ställa rätt frågor. ^[1] Reklam

Att komma ihåg idéer bättre än andra: Chunking

Chunks är små kunskapsenheter som passar varandra och låter oss träna och komma ihåg vad vi lär oss. Vi har en bättre chans att lagra den nya informationen i vårt långsiktiga minne genom att bryta dessa större bitar av information ner i mindre bitar. ^[2]

Med chunking kan du föreställa dig att du försöker lösa ett problem, där problemet har fyra grundläggande element. Vi kan bara hålla ungefär fyra tankar i vårt arbetsminne, så vi måste hitta sätt att gruppera relaterade element i bitar. När vi väl har lyckats montera användbara element i bitar kan vi sedan använda vårt arbetsminne för att manipulera koncept. För att kunna göra detta måste vi först förstå hur koncept passar samman. Därför är användningen av analogier så effektiva. ^[3]

Så här applicerar du DRH Learning Theory för att lära dig snabbt?

Min informella definition av en algoritm är helt enkelt en stegvis process eller uppsättning regler som jag använder i min teori. Att använda en algoritm hjälper till att lösa svåra och abstrakta problem, som ett ont problem. Låt oss ta en titt på varje steg i algoritmen.

Reklam

1. Identifiera vad du försöker lösa eller lära.

Med hjälp av denna artikel som exempel, försöker vi förstå vad smarta studenter gör för att lära sig snabbt med bra resultat. Detta skulle utgöra den fråga eller det problem som vi försöker lösa eller förstå.

2. Ange tydligt syftet.

Det är viktigt att ha en tydlig riktning och förståelse för ditt mål. I denna artikel är mitt mål att tydligt beskriva hur eleverna kan lära sig snabbt med de bästa resultaten.

3. Identifiera vad du redan har känt.

Detta ger studenterna ett perfekt tillfälle att använda Solo Taxonomy som diskuterats tidigare.

4. Använd ett djupt kaninhål (DRH).

Här använder vi en kombination av chunking med ett semantiskt träd. Med det här verktyget avkonstruerar du konceptet, frågan eller idén. Vi identifierar tydligt de delar av kaninhålet vi vill tillämpa. Det gör vi genom att färga eller cirkulera de komponenter vi vill vidare tillämpa eller bryta in i egna DRH.

5. Använd en analys.

En analogi är helt enkelt en jämförelse mellan två begrepp för syftet med förklaringen. Reklam

Läs Nästa

Den enda processen som markerar skillnaden mellan snabba lärare och vanliga lärare

Att lära sig kan vara mycket enklare om du följer den här femstegsstrategin

10 enkla strategier för att göra ditt liv bättre idag

6. Skapa eller använd ett diagram.

Ett diagram är en ritning som representerar utseendet eller strukturen av något i grafisk form. Det kan vara allt från en enkel skiss till en detaljerad beskrivning av en byggnad.

7. Formulera din teori eller hypotes.

Ett kraftfullt tillvägagångssätt som vi kan använda för att bilda en hypotes är att använda en form av deduktiv resonemang kallad syllogistisk resonemang. Låt oss ta en titt på en av Aristoteles berömda sylloger.

• Premise nr 1: Alla människor är djur (representerade som H).
• Premise nr 2: Alla djur är dödliga (representerade som A).

Slutsats: Därför är alla människor dödliga (representerade som M).

8. Öva och tillämpa din teori eller hypotes.

Låt oss äntligen titta på hur vi säkert kan säkra vad vi studerar eller lär oss i vårt minne. Genom att tillämpa det vi lär oss kan vi säkra det på lång sikt. Låt oss titta på två kraftfulla tekniker att använda för att öva och tillämpa vår nya kunskap. Reklam

För att förbättra ditt minne: Loci-metoden

Metoden för Loci är en mnemonisk enhet som går tillbaka till antikens grekiska tider. Det är en metod för minnesförbättringar genom att använda visualisering kombinerat med rumsligt minne. ^[4]

Att lära sig ett svårt begrepp: ADEPT

ADEPT-metoden för lärande är ett sätt att hjälpa oss att lära oss en svår idé eller ett begrepp genom att använda följande: Använd en Analogi, skapa eller hitta en Diagram, personligen Erfarenhet Konceptet, försök att förklara idén eller konceptet i Vanlig engelska, och beskriv sedan Tekniska detaljer av konceptet.

Börja ta upp dessa kraftfulla tillvägagångssätt och göra dem till din goda studievanor för att lära dig snabbt och smart!

Utvalda fotokredit: Flaticon via flaticon.com

Referens