关于渐进学习的想法 -- 随手记

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现在的情况 2024 年 11 月 25 日

我现在的学习,注重于学,而缺少了输出,如同文章 Master How To Learn1中所说:

从现在开始,我对 “如何学习 ”的关注点将从 “我什么时候应该复习这个 ”转移到 “当我真的复习这个时,我应该怎么做 ”这个 “的重点。它将是关于思维框架和心智模型的;它是关于“什么以及如何思...2

关于如何“当我真的复习这个时,我应该怎么做”#感悟/学习/渐进哲学#​

  • 对知识进行重分解

    • 来源:supermemo【知识树】【概念】和【链接】的作用和使用3
  • 这里提到了一个“概念”的思想

    • 假如将知识树比作大江大河的话,知识点就可以比作河流附近的村落

      • 而村落多了,也就是一个范围的知识点多了,那么村落就形成了城镇,这个城镇就叫做概念
    • 我在学习的过程中,这个过程是学习别人概念的过程

      • 缺少了对知识进行梳理,形成自己概念的过程
    • 这个就涉及到知识的主动性,我缺少主动输出的能力

      • 一个是对知识的梳理

        • 我使用 supermemo 的原因,就是其可以主动推送知识点,但是随着学习发现知识点很孤立,没有形成体系

          • 所以就有了概念和链接的用法

            • 概念就是对知识的进一步重组,链接就是对知识网络的梳理

              • image
        • 这是一种理念,对知识进归类,链接的理念

          • 而在思源笔记中,通过标签能够实现知识的归类,通过双链能够实现知识的链接
          • 而对于这些,supermemo 做起来就很复杂
  • 今后要实践的内容

    • 知识的归类:概念
    • 知识的链接:反链
    • 知识的输出:zettle


  1. Master How To Learn

    • 插件:导入文章之后,将文章加入闪卡之中


    掌握如何学习资源职位大约Master How To LearnCancelResourcesPostsAbout## 内容

    Why I Switched to Obsidian After Using SuperMemo for 4 Years

    2022-08-05 2022-08-08 2026 字 10 分钟/2022-08-05-为什么我在使用超级备忘录后改用黑曜石 4 年/SuperMemoObsidian.png

    Contents

    抽象 TL;博士:

    I. Obsidian 已成为一种可行的间隔重复系统

    II. Obsidian 中的 Zettelkasten 方法是我需要的思考工具

    III. Obsidian 为我提供了更好的用户体验

    IV. 我已切换到 Linux

    介绍

    这篇文章的标题与我的第一篇文章相似 为什么我在使用 Anki 5 年后切换到 SuperMemo

    你的反应可能是“等等你又换了什么?是的,首先,我使用的工具反映了我多年来学到的东西,以及目前最适合我的工具。正如您将在下面看到的,一些原因与选择 “最佳学习工具” 无关,而是与我的工作流程和生活发生了怎样的变化有关。我写这篇文章只是为了分享我所知道的。这并不意味着 Obsidian 客观上比 SuperMemo 更好,你也应该换。您的情况可能会有所不同:最好的学习工具是您喜欢使用且最适合您的工具。我仍然认为 SuperMemo 是最好的学习工具之一;只是它不像以前那样适合我。我需要的两个核心功能是间隔重复和双向链接。

    注意尽管我在标题中提到了 Obsidian,但它可能是其他个人知识管理系统 (PKM),如 LogseqRemNoteRoam Research。尽管我使用的工具在变化,但基本原则保持不变。其中之一是 SuperMemo 的 Incrementalism。我刚刚提取了增量主义并将其应用于 Obsidian 中。例如,我现在在 Obsidian 中进行 Incremental Reading 和 Incremental Writing。因此,它不会否定 SuperMemo III 中 Incremental Reading 等文章的重要性。

    I. Obsidian 已成为一种可行的间隔重复系统

    在最基本的层面上,任何间隔重复系统都可以归结为:它管理你的复习时间表,以及你给系统的反馈(对于抽认卡:你记住信息的程度;对于备注:你想多久重新访问信息)。它基本上是一个个人助理,它会提醒您何时应该再次查看信息。[^2]

    Obsidian 已成为一种可行的替代间隔重复系统。一两年前,无法在 Obsidian 中安排笔记审查,但现在我们有 Spaced Repetition 插件,例如 obsidian-spaced-repetitionIncremental Writing(由我们亲爱的朋友 James 创建)。note-refactor-obsidian 是一个在 Obsidian 中创建 “extract” 的工具。这些插件可以在 Obsidian 中创建初步的间隔重复系统。它们不如 SuperMemo 复杂,因为 SuperMemo 间隔重复软件的定义,但我发现它们运行得足够好。有了 SuperMemo,我获得了一流的间隔重复调度程[^3]序。使用 Obsidian,我得到了一个基本的间隔重复调度器 + 双向链接(见下文)。

    SuperMemo 超级记忆 Zettelkasten 法
    渐进式摘要
    提取 文献注释
    Q&A 或完形填空 永久笔记
    最终目标 Q&A 或完形填空 双向链路
    强度 间隔重复 双向链路
    缺乏 双向链路 间隔重复

    我现在在 Obsidian 中使用间隔重复系统:Zettelkasten 方法缺少间隔重复调度器,这里有一个简单的解决方法

    Q&A 或完形填空呢?如果我想创建抽认卡,我会使用 Obsidian 中使用基于抽认卡和基于音符的 Spaced Repetition Plugin 来实现。

    II. Obsidian 中的 Zettelkasten 方法是我需要的思考工具

    间隔重复系统仅告诉您何时应该查看信息;它不会告诉你​应该用它做什么​。例如,每当系统显示相同的材料时,您可以越来越多地突出显示。有效和高效的学习是关于找到最佳的审查时间表,就像增加处理的深度一样,而我犯了忽视后者的错误。

    寻求最佳间隔重复算法

    经过思考,我陷入了寻找最佳间隔重复算法的陷阱。这个任务让我从 Anki 切换到 SuperMemo。我几乎完全专注于优化何时应该审查材料。我的搭档意识到,任何间隔重复算法都只是故事的一半。另一半是你如何与材料互动。

    以下是 Improving Students' Learning With Effective Learning Techniques 中的表格:

    ./images/golden-paper.png

    绿色是关于审查时间表(何时问题):分布式练习 = 间距;交错练习 = 在一次学习中复习来自不同主题的材料。

    蓝色是关于您在审核期间做什么(如何处理它的问题)。

    这两个视频 关于主动回忆和间隔重复的真相 没有人谈论(下面的图片来源)和主动回忆和间隔重复的问题(更聪明地学习背后的真相)解释得很好。

    ./images/brain.png

    不同的工具促进不同级别的处理

    结构决定功能

    报价在生物学中,一个关键思想是结构决定功能。换句话说,事物的排列方式使其能够在有机体中发挥作用,完成其工作。

    让我们以锤子为例:

    功能:

    该工具有两个功能。敲打钉子,然后拔出。

    结构与功能的关系:

    手柄使工具易于抓握。手柄的长度允许摆动,从而增加锤头的速度。

    爪子允许用户抓住钉子。圆头充当杠杆的支点。长手柄允许杠杆将钉子从木头中拉出。- 结构决定功能

    “结构决定功能”只是“为正确的工作提供正确的工具”的不同说法。例如,您能研究站在繁忙的街道上吗?是的,但它不利于学习,而图书馆或咖啡馆则适合学习。换句话说,该工具并不决定您如何使用它,但它会引导方向。例如,SuperMemo 默认提倡交错练习:未完成的队列(审阅顺序)是从整个集合中拉取的,因此在审阅时默认是从不同的来源交错。

    SuperMemo 或 Anki 都是审核计划程序:它会根据您的反馈计算您的最佳审核间隔。重点是间隔重复调度器。事后看来,一个明显的问题是,你为提高处理水平(提高理解和建立联系)所做的工作超出了任何间隔重复系统的范围;它们不利于(深入)思考和建立联系。

    我缺少一个系统来增加 SuperMemo 中的处理深度

    我以前在 SuperMemo 中的思考方法很简陋。(有关更多信息,请参阅增量阅读:我如何使用此程序通过自解释进行学习)

    简而言之,当我在 SuperMemo 中重新访问数据提取时,我会逐步用我自己的话重写它。当我再次遇到它时,我会想一想。 我只是想着它与我的生活有什么关系,或者试图想出类比。就这样。老实说,大多数时候我都会跳过这个过程。我缺乏一个系统来编纂思考过程。当然,这是我未能有意义地处理 Extracts,但我以前的系统不利于这样做。

    用 Obsidian 编纂思维

    注意我使用 Zettelkasten 方法作为我的思维框架,我使用 Obsidian 来实现这个框架。这里的 Obsidian 和 Zettelkasten Method 的含义是可以互换的。#### 双向链接

    有关介绍,请参阅会话 Logseq 作为双向链接工具(下面的图片来源)。

    ./images/links.png

    Zettelkasten 方法指示您将不同的想法链接在一起。您将一个永久票据与其他永久票据相关联。想法不是凭空存在的,双向链接可以帮助你看到想法是如何相互关联的。重点是对材料进行编码(处理)以理解和理解它。

    创建链接的需求将思考过程编纂成文。创建的链接数量就是实现的思考过程。链接使思考过程变得有形:链接是您将材料与先前知识联系起来的证据。拥有大量未链接的笔记也证明了不同的信息是孤立存在的。在 Obsidian 中,如果我不在笔记中添加标签或创建链接,内容就会变成孤立的笔记,基本上会丢失 (find-unlinked-files)。因此,我至少必须创建一个链接,这样这个便条就不会变成孤立的便条。

    Obsidian 提供了各种工具来可视化和促进建立联系:

    1. 链接和未链接的提及
    2. 标签窗格
    3. 图形分析

    侧面板显示所有已链接和未链接的提及。它向您显示任何潜在的连接。这些工具可以更轻松地找到偶然和自发的联系,即 aha 时刻。

    重新审视大局问题

    我如何保持知识的大局观这个问题从一开始就困扰着我。我现在的答案是,SuperMemo 和 Anki 都不是维护和理解大局的正确工具。原因是,如上所述,SuperMemo 和 Anki 主要是一个评论工具,而不是一个思考工具。

    当然,一个好的审查计划可以帮助您保留信息。如果您保留这些信息,您可以更轻松地将其与您的先前知识相结合。回到 web-of-connections 的类比:SuperMemo 根深蒂固了各个节点的内存,因此每个节点都可以更容易地链接到每个节点。但这里有一个问题:连接不会自动发生。你仍然需要有意识地考虑大局,以提高你的理解力。具有双向链接的笔记工具更适合它。

    III. Obsidian 为我提供了更好的用户体验

    SuperMemo 有其怪癖和挑战:IIIIII。

    我主要通过键盘浏览计算机的事实意味着 SuperMemo 不适合我的工作流程。我的 SuperMemoVim 旨在缓解这一差距,但 Obsidian 内置了 Vim 支持,这简直是无与伦比的。我甚至可以使用 obsidian-vimrc-support 来进一步增强体验。

    Obsidian 的生态系统与日俱增:每周都会发布越来越多的插件。omnisearchvarious-complementsdataview 是一些令人惊叹的插件,它们使使用 Obsidian 成为一种乐趣。

    ./images/bookshelf.png

    Obsidian 是一个更好的个人知识管理系统 (PKM)

    Obsidian 是我找到的最接近多合一 PKM 的工具。多年来,我一直尝试将 SuperMemo 用作 PKM。我用它来做所有事情:日记、日程规划、增量写作。SuperMemo 几乎是我所有事情的中心枢纽。

    您可能会争辩说,将 Obsidian 与 SuperMemo 进行比较是不公平的,因为 SuperMemo 从来没有打算成为 PKM。SuperMemo 确实具有 PKM 的功能。例如,我使用了 SuperMemo 的计划(两个视频:Raj 在 SuperMemo 中使用计划和使用 SuperMemo 规划完美的一天):

    ./images/sm-plan.png

    我喜欢在 Obsidian 中使用 Daily Planner。有关视频介绍,请参阅我如何将 Obsidian Daily Notes 用作子弹日记我如何计划我的一天

    IV. 我已切换到 Linux

    我完全专注于 Linux 生态系统,其工作流程非常以键盘为中心。在我的文章 A Comprehensive Guide to Installing SuperMemo in Linux 中,我概述了 4 种设置虚拟机的方法,仅用于使用 SuperMemo。我尝试了这些基于虚拟机的解决方案一段时间,但我发现自己越来越不愿意仅仅为了使用 SuperMemo 而启动 VirtualBox。我试图通过自动启动 VirtualBox 来减少摩擦,它在启动到 Windows 时会自动打开 SuperMemo。但我就是不喜欢这个笨拙的解决方案。显然,这更像是一个肤浅的原因,但它仍然是原因之一。

    结论

    我第一次发现 Anki 是在 2013 年。我花了将近十年的时间在这个间隔重复软件 Anki/SuperMemo 领域中盘踞。我非常感谢 SuperMemo。它激发了我对学习科学的兴趣,并在此过程中教会了我很多东西。

    从现在开始,我对 “如何学习 ”的关注点将从 “我什么时候应该复习这个 ”转移到 “当我真的复习这个时,我应该怎么做 ”这个 “的重点。它将是关于思维框架和心智模型的;它是关于“什么以及如何思考”而不是“何时思考”。

    我希望你知道你的想法!请随时给我发送电子邮件:masterhowtolearn at gmail dot com

    更新 2022-08-08
    返回
    |
    Zettelkasten 方法缺少间隔重复调度程序,这里有一个简单的解决方法如何在 Obsidian 中为增量视频流式传输视频

  2. 从现在开始,我对 “如何学习 ”的关注点将从 “我什么时候应该复习这个 ”转移到 “当我真的复习这个时,我应该怎么做 ”这个 “的重点。它将是关于思维框架和心智模型的;它是关于“什么以及如何思考”而不是“何时思考”。

  3. supermemo【知识树】【概念】和【链接】的作用和使用

    原文地址 https://zhuanlan.zhihu.com/p/377680572

    前两天在 telegram 的 sm 群里受到了 khan 的启发,觉得 SM 的【知识树】【概念】和【链接】应该有比书签和文件夹更抽象一些的设计目的。

    史蒂芬平克在《风格感觉》一书中提到:「写作之难,在于把网状的思考,用树状的语法结构,转换成线性字符串。」

    【知识树】的作用

    知识树的本质是==承接外来知识的接口==
    ==人类的思考是==**==网状==**==结构==,但人类的语法结构决定了,==绝大多数输出行为都是==**==树状==**==逻辑==,而我们的材料也是如此
    **知识树**这样的**树状**结构恰恰迎合了材料的需要,因为人类的输出都是**==树状==**的,因此学习者的接收端也要是**==树状==**的
    **知识树**是对知识浅层挖掘的体现,它最重要的价值在于:==对他人输出的结构进行拆解==,即【理解他人的话】
    而想真正构建【自己的知识】,==需要的是==​**==概念==**​==和==​**==链接==**

    【概念】和【链接】的作用

    人的思考是一个网状过程,知识之间的关系也是如此
    但是,人类语言结构是树状结构,文章也常常遵循树状结构或者线性结构
    所以网状的结构很难直接通过语言或文字输出给别人
    传播者只能将网状的知识结构压缩成树状甚至线性的语料进行传播

    【知识树】就是为了接收别人传递的信息所设置的
    但是,仅仅利用知识树,最多只能做到【理解别人想让你理解的】
    想【有自己的看法】则一定要构建自己的知识网络(注意:网络一定是网状结构的)
    【概念】和【链接】就是为此而生的

    我对【知识树】【概念】【链接】的理解

    我做一个比喻:
    如果把【知识树】比作水系,知识是沿江的村镇,
    那么【链接】就是陆路,我们在觉得两个地点之间的有关系的时候就搭设一条陆路,
    而【概念】:就像好几个村镇,它们紧挨着,连成了一个城市,我们就给这个城市起一个名字,这个名字就是【概念】。
    而以后,外地建一条路过来时,就不需要知道路通到具体哪个村子,只需要知道这个城市的名字即可。
    我们的最终目的是形成水路交错的交通网,
    因此,大费周章的调整水路大可不必,因为【知识树】其实是前人脉络的总结,它往往足够健壮,逻辑联系很紧密
    【神经复习】,是随便从一个村镇出发,随机的去隔壁村儿旅游,走到哪看到哪

    【增量写作】,就是从某个城市出发,从地图上找到一个健壮的主干道
    (一般是自己构建的【链接】,自觉拾人牙慧常常不能有好的创作表现),然后将主干道的支系都囊括进来(支系就不拘于水陆了),

    后面的文字梳理过程相比起来就是水到渠成的事情了
    这也是增量写作的厉害之处,知识网络搭建的好,随便找一条干道就是一篇文章(作者的比喻是真好啊 )

    【知识树】的使用

    【知识树】其实是进行渐进学习的主要平台,其主要干两件事:
    1、卡片的调度和组织
    2、可视化
    对于调度和组织:
    需要注意的是:==导入任何文件后,一定要对卡片进行 ALT+Q==,这是为了保证在知识碎片化之后,快速获得问答卡片的上下文,保证复习效率
    (同时保证同一【来源】的知识之间,联系不会因为个别调度被拆碎)
    对于可视化:
    创建一个【TODO 概念】(SM 会在【知识树】自动创建一个卡片来锚定概念,即 hook(这里的 hook 是不是 concept?)
    (如果你经常创建卡片,这可能会节省调整知识树的时间)

    将所有的待处理材料都放到 TODO 分支中(不用管【概念】和【链接】,直接放,不会有任何影响),
    ==将【concept box(概念框)】默认设为【TODO】(概念),==
    这样一来,所有 ALT+N/A 的卡片全是默认在【TODO】(知识树)分支的最下面

    【知识树】在实际使用中的作用就是方便我们快速的找到材料,TODO 就是强化了这个步骤,
    我们每次想处理材料时就折叠掉其他分支,只打开【TODO】分支,从而提高屏幕利用率

    【TODO】分支不宜太过臃肿,最好保持不需要滚屏就能看清所有【已折叠的】子目录的程度

    【知识树】是可以挪移的,但一定要注意:改写的最小单元是【来源】,
    如果导入【来源】是一篇文章,则不能以段落进行挪移
    如果导入【来源】是一本书,则不能够以章节进行挪移,
    这是为了保护==【来源完整性】==,为知识留存最基本的可视框架,
    至于建立我们自己的逻辑脉络和思考,则应当使用【链接】和【概 念】

    注意:【TODO】概念是为了【知识树】的需求创建的,它并不符合【概念】的正确使用方式

    ps:这个【TODO】法是从叶佬那里学的,很好用

    【概念】与【链接】的使用

    对于【概念】的用法,我之前一直把它当做一个标签,
    所以我创建的【概念】都像【english】【computer】【retrieval of information 】这样,大而笼统
    这当然是错的。
    【概念】应该是小而精****的
    正如我做的比喻,【概念】是村镇之间挨得太近才形成城市,而不是将一个地区的村子都划归某个行政单位管辖
    【概念】是多个村镇(卡片)的集合,是因为这些卡片的关系确实太近了,以至于我们脑子里冒出这个【概念】就能直接想到这几个【卡片】

    请注意:【概念】和【链接】是想要将我们脑内的知识网络映射出来,
    【概念】就应该是脑子里一瞬间能反应过来的事物,而不是庞大臃肿的分类学集合,
    那些包含太多卡片的【概念】,其内部的卡片间逻辑无法真正映射到脑中,事物间的联系被模糊了,而这应该是神经学习使用者不想见到的
    我目前的策略是这样的:

    多建立【概念】,建立特别多,只要我觉得重要且粒度不大的抽象事物,都让我设置成概念了
    每个【概念】内的卡片不超过 9 个 (知识不重复)
    出现十个的,就思考
    1、如何将概念拆分成两个
    2、找出【概念组】内可以归为一类的卡片,先建立一张描述这个类的总纲卡,将这张总纲卡加入【概念】,
    将那些从属于总纲卡所描述类别的卡片【链接】到这张总纲上,然后将这些【链接】完成的卡移出【概念组】
    当然,如果已经将【概念】当做书签使用,也没事
    因为更改【概念组】的名字,【概念组】下辖的卡片的 concept group 里的名字也会跟着变化
    所以大可将以前设置的【english】改成【tag:english】,以后就只拿它当做书签 (当然,会对神经学习产生影响)
    其实分类这个活是应该给【知识树】做的,有 ALT+Q 设置标题和引用,已经足够了
    相比于【概念】,【链接】就随意多了,
    只要有灵感觉得两个东西有关系或者组合起来会有什么反应,全都可以【链接】,
    甚至临时有想法的话可以新建卡片自己写上再进行【链接】,基本可以随便加
    有些时候,如果看文章时产生的想法和文章高度相关,就可以直接把想法挂在该文章的分支下,但也要进行【链接】操作

    一些小问题

    因为【概念】是自带钩子的,所以当我们将某个元素的【concept group】设置为新的【概念】时,被操作的卡片会自动被挪到钩子上,再挪回原位置有点费时(主要是我一口气设置的概念有点多,如果循序渐应该进完全不是问题)
    还有,选择【新建概念】 和 选择【将卡片转化为概念】会有完全不同的体验

    我目前的选择是全部【新建概念】,把所有【概念】挂在【知识树】的一个一级分支下,
    再将中意的卡片链接上【概念】,最后手动把卡片挪回原位置(总觉得复杂了些)

    更具体的操作部分,下面这一篇讲得十分清楚(这一篇对【知识树】的想法和我不太一样,求同存异啦):

    jasony:SuperMemo 知识树与神经复习

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    MongoDB(来自于英文单词“Humongous”,中文含义为“庞大”)是一个基于分布式文件存储的数据库,由 C++ 语言编写。旨在为应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似 JSON 的 BSON 格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。

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