Learning

🧭 每一次降低學習成本的技術，都被指控過同一件事。而指控大多沒有成真。我是 1980 年代初出生的，經歷過紙本轉電腦、圖書館轉 Google。所以當滿場都在說「AI 讓學生變笨」的時候，我的第一反應是懷疑。但寫著寫著，我發現最流行的那個講法——「以前 AI 取代苦力，這次連思考都取代了」——其實站不住腳。📚 柏拉圖抱怨的是記憶力，不是抄寫。🧮 計算機拿走的是數量級直覺，不是心算手續。🔍 Google 拿走的是知識本身，只留下索引。 每一次被拿走的都是認知。我們只是在事後，把失去的那部分重新定義成「本來就不重要的苦力」。 那真正不一樣的地方在哪？我認為是這個：⚠️ 評估能力是靠大量生成練習養出來 …

刻意練習強調『反饋，有目的，跳出舒適區』，落實到實際生活，學習任何東西，都是要有一些技巧。實際要怎麼做？ 目標與範疇 先確定學習動機與目的，定下學習範疇與目標。所有的學習都是邊界的，不可能沒有邊界的學習，因此一開始為 了目標，將學習範疇定好，才不會收集資料的時候毫無節制。除了廣度，學習深度也與目標有關，要確認學習的深度，才不會單一單元無止盡的深入。當然這個學習範疇與目標，都是可隨著學習的成逐步改變，不是一開始定死了，後面就一路走到底。可以隨著學習的進展、實際狀況，或者是ㄊ人的反饋進行調整。 反饋與連結 內部或外部設計反饋機制。這是個刻意練習的重要概念。所有有反饋，最簡單的方是就 …