新手和专家的区别 & 如何看待学习
又一次知识焦虑和学习焦虑
最近又一次出现了比较严重的信息焦虑、知识焦虑和学习焦虑。
这种感受上一次出现是研究室刚开始决定做生物信息方向，再上一次出现则是在大三决定准备读研。这三次的相似之处是处于不同阶段的转折点，想要开始做一件新的事情但尚且不能找到清晰的头绪；不同之处则在于自己已经从20岁来到了29岁，当时身边还都是同龄人，此时早已不然。
在任何一个领域，当你作为菜鸡进入的时候通常都会面临着这样一种情景：抬眼望去你的面前是经验阅历丰富可能还比你年轻的同辈，你的身后是这个领域积累了几年甚至十几年的知识储备，你左顾右盼时到处似乎都是不应该错过的信息。你知道自己的的眼光应该放在这个领域的三五年之后，但又清楚自己的现状明显是多数人的三五年之前，头脑和思维则处于这种身体和眼光的脱节之中，无处安放无所适从。
阅读是我平复情绪的一个主要方式，所以焦虑的直观体现就是自己最近一个多月的读书时长显著增加🤣，平均每周在微信读书的阅读就能超过10个小时，还没算进去纸质书。
我最近读到的书中，《程序员的思维修炼》虽然不厚但读完收获很多，其中尤其有两块内容启发最大，所以记录成文和你分享。
德雷福斯模型：新手和专家的区别
如何区分新手和专家这个话题之前在很多场合都聊过且每次讨论结果都不尽相同，比如在熊言熊语的播客节目中 对话|从编程学习心得聊到线上交友技巧。
从这本书中我第一次学到了德雷福斯模型（Dreyfus model of skill acquisition），从而理解了从新手到专家会发生哪些变化。这样的系统认知是此刻的我非常需要的。
首先说明专家和新手不针对所有事情，你只是处于某个特定技能领域中的某个水平阶段，比如虽然你可能只是做饭新手，但却是一个干饭专家。
德雷福斯模型将一个技能的学习程度划分为5个层次，由上而下分别是：专家、精通者、胜任者、高级新手和新手。
新手需要详细明确的指令清单，指令清单的问题则在于不能一五一十地将所有事情解释清楚，规则只能让你启程，不会让你走的更远。高级新手多少能够摆脱规定的规则独自尝试任务，但是他们还难以解决问题，同时因为没有全局思维所以无法认知工作的相关性。
胜任者能够建立问题域的概念模型并有效地使用它们，他们可以独立解决自己遇到的问题并开始考虑如何解决新的问题。不过他们的工作更多是基于谨慎的计划和过去的经验，如果没有更多的经验，在解决问题时将难以确定关注哪些细节。
精通者具有全局思维且能够自我纠正，他们会反思以前是如何做的，并修改其做法期望下一次表现得更好。精通者有足够的经验，知道下一步会发生什么，如果没有发生又需要改变什么。他们非常明确哪些计划需要取消，又应该采取什么行动。
至于专家，他们是各个领域知识和信息的主要来源。专家总是不断地寻找更好的方法和方式去做事。他们有丰富的经验，可以在恰当的情境中选取和应用这些经验。更重要的是专家根据直觉工作。他们可能会对如何得到结论完全说不清楚，但是知道应该关注哪些细节，可以放心地忽略哪些细节。专家非常擅长做有针对性的特征匹配。
从新手到专家的过程中最重要的三个变化如下。
从依赖规则向依赖直觉转变。
观念的改变，问题已不再是一个相关度等同的所有单元的集合体，而是一个完整和独特的整体，其中只有某些单元是相关的。
从问题的旁观者转变为问题涉及的系统本身的一部分。
不过研究似乎表明，大多数人的大多数技能从来没有高于第二阶段高级新手，执行他们需要做的任务并根据需求学习新任务，但是从来没有对任务环境获得更广泛的、概念上的理解。
在从新手出发的过程中，积极的实践需要四个条件。
一个明确定义的任务。
任务需要有适当难度但可行。
任务环境可以提供大量反馈，以便于采取行动。
提供重复犯错和纠正错误的机会。
作者在书中写到，稳步做这种实践十年，你就会达到目标。也是另一种对于一万小时定律的解释吧。
如何看待学习以及像定投一样学习
这本书给我的第二点启发是对于学习的理解。
首先，只掌握知识的提纲并不会提高专业水平，虽然掌握它非常有用但对现实工作很难有所贡献。因此学习一定要有目标，然后通过SMART法则去实现它。在这里SMART代表具体的、可度量的、可实现的、相关的和时间可控的（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, and Time-boxed）。
其次，我们常常陷入这样的学习计划：等到有空再花时间学习一门新语言或者新技能。但是把学习活动安排到「空闲时间」的做法一定等同于失败。
最近一个月的经历就让我深刻的体会到事实上我们没有任何“空闲”时间。时间不仅像海绵里的水，它更像是硬盘空间，总是会很快被填满。为一件事情创造时间的说法用词不当，因为时间是无法创造和销毁，时间只能分配。主动安排你的学习，分配合适的时间，合理地使用时间。
至于坚持学习有没有用，作者在书中作了一个让我看来挺恰当的类比。如果你有一些理财常识就一定听说过所谓成本平均法（dollar-cost averaging）或者定投。如果定期购买股票或者基金有时会大赔有时也会大赚，但长期看这些大波动往往互相抵消，最后整体上反而会获得一个不错的回报。
作者认为学习也是投资（这个观点不新鲜），所以我们也应该采取「定投」策略。你需要定期投资最低限度的学习时间量，养成一种习惯，想尽办法躲在什么地方去完成学习。虽然并非每期学习都会有很大成效，但是只要定期安排学习，长期来看就会有收获。即使你从来不会在工作中使用某项技术，它也会影响你思考和解决问题的方式。
最后，再次推荐一下这本比较好读的书，《程序员的思维修炼》。
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