Aquí hay una lista que un amigo y yo reunimos cuando discutimos nuestras estrategias de aprendizaje / hacks para ingeniería y ciencias de la computación. Pero muchas de estas técnicas son aplicables también a otros campos.
1. Aprenda en iteraciones: no va a entender todo cuando estudie un tema por primera vez, así que acepte ese hecho y asigne tiempo para múltiples lecturas. Una pregunta importante se responderá por sí misma durante muchos meses o años a medida que haga más conexiones, por lo que ser paciente es una virtud.
2. Consulte los libros y sitios web definitivos: Internet está lleno de recursos. Pero inicialmente, es difícil separar los buenos sitios web, libros y MOOC de los malos. Así que trabaje en hojear todas las opciones disponibles y elija las que le gusten . Incluso si pasa dos días adicionales por adelantado en elegir el recurso adecuado para comenzar, el esfuerzo de búsqueda dará sus frutos a largo plazo.
Por ejemplo, el sitio w3schools aparece primero en google cuando estás aprendiendo desarrollo web o SQL, pero necesitas aprender a dejar de lado los tutoriales básicos y pasar a mejores sitios como Mozilla Developer Network.
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Del mismo modo, descubrí que me gustaba el libro menos conocido sobre la teoría de la computación de Michael Sipser en lugar del famoso libro de Ullman porque incluía explicaciones intuitivas para cada prueba.
En una nota relacionada, use motores de búsqueda específicos del sitio como HN Search con tecnología de Algolia y sitios curados como Reddit y StackExchange antes de pasar a Google para descubrir buenos libros y material para principiantes.
3. Sea un productor activo de conocimiento, en lugar de un consumidor pasivo : No se asuste para hacer preguntas y brindar respuestas y opiniones sobre StackExchange / Khan Academy / Reddit / Disqus / Quora. Esta es una forma efectiva de obtener retroalimentación sobre su proceso de pensamiento y comprensión. Por ejemplo, al aprender la intuición de las series de Maclaurin y Taylor en la Academia Khan, tuve una pregunta de novato y me sentí avergonzado. Pero lo pregunté de todos modos y recibí una maravillosa respuesta, que fue más útil que el video original.
4. Celebre cuando resuelva un problema difícil o logre un hito. No te fijes en cosas que no sabes todo el tiempo.
5. Lea A Mind for Numbers de Barbara Oakley, que explica cómo aprender mejor a través de la fragmentación, los descansos, la repetición espaciada, la técnica de Pomodoro y otros métodos.
6. Lea Cómo resolverlo por George Polya, trabaje constantemente en su conjunto de herramientas de resolución de problemas: cuando las cosas no van bien, no se dé por vencido. En su lugar, dale más estructura a tu proceso de aprendizaje y revisa todas las herramientas de tu arsenal.
7. Cree un gráfico de concepto : digamos que tiene dificultades para entender los árboles de búsqueda binarios óptimos. Debe comprender las técnicas básicas de prueba, como la prueba por inducción y la prueba por contradicción, los conceptos básicos de programación dinámica y las subestructuras óptimas, los árboles binarios y algunas probabilidades básicas. Entonces, si tiene dificultades para entender cualquiera de estos requisitos previos, concéntrese en aprender estos conceptos y luego ataque su problema original.
8. Vaya a una serie de páginas web de Wikipedia y familiarícese, al menos superficialmente, con todos los términos importantes del tema. También puede seguir el tema en Quora / StackExchange y averiguar todas las preguntas frecuentes y las situaciones con las que los principiantes tienen que lidiar.
9. Escriba una lista de preguntas que desee que se le responda antes de comenzar a estudiar un tema. Por ejemplo, antes de comenzar a aprender a programar en serio y solo tenía un curso de programación de Introducción a C en mi haber, cuando las ramas, los bucles y los arreglos eran las únicas herramientas en mi caja de herramientas para programadores, tenía la siguiente pregunta.
Cuando inicio sesión en Google y doy mi nombre de usuario / contraseña, ¿el software recorre todos los nombres de usuario antes de encontrar el mío? ¿No es demasiado ineficiente? Más tarde, (después de aproximadamente un año de programación autodidacta) descubrí sobre los árboles, las tablas hash y otras estructuras de datos, estaba extasiado. Me di cuenta de que GMail no recorre todos los nombres de usuario, después de todo. Ahora, cuando me estoy embarcando en aprender un nuevo tema, formulo preguntas similares que me mantienen motivado cuando atravieso momentos difíciles. Sé que hay luz al final del túnel.
10. Mantenga una lista de todas sus preguntas / dudas y respuestas junto con las marcas de tiempo. Habrá días en los que parecerá que no ha progresado mucho, le sorprenderán las mejoras que ha hecho al recordar las mismas preguntas unos meses más tarde. Si ha estado perdiendo el tiempo, los datos lo harán sentir culpable y le motivarán a invertir más tiempo en sus estudios. Si sigue este proceso religiosamente, tendrá un rico conjunto de datos en unos meses y podrá analizar sus fortalezas y debilidades de manera más objetiva.
11. Escribe para probar tu calidad de pensamiento : puedes pensar que has aprendido algo lo suficientemente bien, pero ¿cómo validas tu hipótesis? Escribir sobre algo que acaba de aprender es un excelente proxy para su claridad de pensamiento y el nivel de comprensión. Si su velocidad de escritura no es lo suficientemente rápida, use Dictation – Online Speech Recognition. También puede grabar un audio o video de usted explicándose el concepto o enseñarle a un amigo o alguien en Internet.
12. Haga preguntas provocativas durante su toma de notas. No copie a ciegas una fórmula o un algoritmo. Tomar notas no es solo una herramienta para revisiones futuras, sino también para estimular su mente ahora. Cuando hago una nota, generalmente también se agregan varias preguntas a mi conjunto de datos.
13. Escribe código / simulaciones incluso cuando no estás aprendiendo CS. Cuando ha comunicado su comprensión con éxito a una computadora, es casi seguro que ha aprendido bien el concepto. Esto también hace que el proceso sea interactivo y divertido (especialmente cuando se aprende a través de un video en línea suave). Por ejemplo, vea la clase de Estadísticas de Udacity. También lo he intentado extensivamente para aprender varias distribuciones de probabilidad al seguir videos de Khan Academy y sí, ¡funciona!
14. Vive el tema / concepto. Conecta tu aprendizaje a eventos en tu vida diaria y crea analogías. Aquí hay un ejemplo. Mis amigos me regalaron un peluche de fútbol. Cada vez que quiero tomarme un descanso del estudio, pateo la pelota en nuestra casa (para disgusto de mi papá). Noté que había una delgada línea recta desde la sala de estar hasta la habitación de mis padres sin obstáculos ni paredes.
Así que quería comprobar si era posible “lanzar un tiro libre” desde el borde de la sala de estar hasta la habitación de mis padres. No había margen de error si elegía patear la pelota en línea recta. Así que tuve que aplicar algunos giros para aumentar mis posibilidades, lo que lo hizo más divertido. Tenía tres variables independientes para jugar con: velocidad, giro y dirección. Durante cada descanso, tomaría 10 patadas. Yo aplicaría varias combinaciones de las tres variables durante cada sesión. Mi puntaje promedio siempre rondaba los 2 y mi puntaje más alto era 3 durante los primeros días y podía sentir la distribución de Gauss en mis puntajes aunque no los anoté. Después de 2 semanas de práctica, llegué a 6 por primera vez. Yo estaba eufórico Pero luego me di cuenta de que esto podría ser un hecho atípico, o en otras palabras, una casualidad. ¿Cuántos puntajes más por encima de 3 necesito para asegurarme de que realmente he mejorado? Ahora, tenía que hacer más sesiones y medir mi nueva media y desviación estándar; en otras palabras, la prueba de hipótesis. Así que sí, este fue mi primer experimento consciente de estadísticas en la vida real.