费曼学习法

1. 费曼学习法

费曼学习法
1.是什么(概念)？
	是一种学习方法。从老师的角度讲问题，不断反思，总结出更简洁易懂的回答。
2.有什么？
	高效学习，掌握-学习对象。
3.怎么用？
	核心做法：explain it
	步骤：
    	A.base：get a concept
    	B.start
    		1.select a concept
    		2.teach to toher
    		3.think answer
    		4.teach agian
		继续2.3.4知道完美效果

利用费曼学习法，自己要做的就是：
0.通过学习---获取一个概念
1.选择一个概念
2.教会其他人（通过回答：1是什么？2.有什么用？3怎么用？）
3.反思优化答案
4.继续教的动作。
2,3,4重复。达到完美效果，结束重复。
		

其他补充：

学习类型有哪两种？
每种类型的具体例子有哪些?
具体例子学习效果强弱的排序？

被动学习
    lecture
    reading
    audiovisaul
    demonstration
主动学习
    discussion
    practice doing
    teach other  
学习效果从上到下递增。

2. 提问模版

2024/5/11 19:04

1.xxx是什么？（概念）
2.xxx有什么用？(作用，解决什么问题，相比其他方案，有什么优缺点？)
3.xxx怎么用？（使用。包括:语法、用法、使用场景... ）
4.xxx原理是什么？(原理)

3. 学习-相关辅助工具

结构化【xmind】
- 作用：知识简化、结构化
文字【obsidian ~~mybase~~】
- 作用：更详细的文字描述；图、代码、详细描述的组合。
代码【github | gitee】
- 作用：记录学习历史；提供代码例子
复习【anki】
- 作用：复习相关
图【drawio】
- 作用：自画图，提供图片支持

4. 知识点-高效记忆

具体的方：
1.经常复习
    结合anki
    结合xmind
2.尝试教会别人
    学习法
3..实践+联系知识点

需要“悟”的方法：
1.建立扎实基础
2.创建创造性学习
    尝试利用自己的方式，去解决问题，理解知识点。

5. 补充-demo的重要性

学习中，可以根据demo来快速理解内容。

难点：合适的demo哪里找。

目前已知：

w3schools 中的教程有大量的Demo。

6. 我的学习流程

flowchart TD
    A[1.选择高质量学习资源]
    A --> O[2.划分为小单元]
    O --> B[3.学习小单元]
    B --> C[4.通过demo加速理解]
    C --> D[5.用费曼方法输出内容]
    D --> E{6.是否发现盲点？}
    E -->|是| B
    E -->|否| G[7.完成学习]

优先选择高质量资源：
- 节省整理资料的时间，直接从权威和条理清晰的教程中学习。
- 如：官方文档、优质视频课程（如 B 站、Coursera）或 w3schools。
结合示例和 Demo 加速理解：
- 边学习边查看相关代码示例或案例，帮助更快掌握抽象概念。
- 如：用代码验证异常处理、算法运行等知识点。
快速迭代：
- 每次输出和教学时，聚焦小模块内容，快速发现盲点并优化。

输出形式多样化： 用费曼方法的深入输出包括（内容更有弹性）
1. xmind结构图
2. obsidan文档
3. code demo
4. anki问答
5. drawio图（可能）
逻辑更清晰： 强调“输出内容”是一个递进的环节，覆盖应用和总结。

输出和深入输出区别

（mine: 先用熟悉，后原理）

1. 用费曼方法输出内容

定义：
将所学的知识用通俗易懂的方式表达出来，目的是检测和巩固当前的学习成果。
场景：
通常在学习的中期或针对某个小模块时使用，用来检验自己对知识点的理解程度。
形式：
- 向他人解释概念（面对面或书面）。
- 写出简化版笔记、回答问题或制作演示。
目标：
通过输出找出盲点，反馈回学习环节，完成循环优化。

2. 用费曼方法进行深入输出

定义：
在完成基础理解后，通过更复杂的应用场景、跨学科联系或实际问题解决，进一步深化对知识的掌握。
场景：
通常在学习的后期，或对完整知识体系进行深入探究时使用。
形式：
- 实际项目中的应用（如用代码实现一个功能）。
- 将知识与实践结合，产出高质量内容（如技术博客、思维导图、工具总结）。
- 通过跨学科应用（如用学到的技术解决其他领域的问题）。
目标：
将知识内化为长期记忆，通过实际应用和总结巩固。

两者的主要区别：

对比项	用费曼方法输出内容	用费曼方法进行深入输出
深度	浅层理解，侧重概念掌握	深层探索，注重综合应用
应用场景	检验学习成果，找到盲点	实践应用，生成知识总结或工具化
目标	反馈学习环节，完善模块内容	内化知识，建立长期记忆和系统
时间节点	学习中期（模块学习后）	学习后期（整体优化时）

总结：

输出内容 是一个“检测工具”，是初步验证学习成果的阶段。
深入输出 是“知识升华”，通过实践和跨学科联系，巩固知识体系并形成自己的理解框架。

这两个环节是递进关系，可以根据学习进度和需求选择适用的方式。