转眼又是新的一年，不知不觉“INDIGO 的数字镜像”已经重启两年了。在 2023 的春节来临之际，先祝大家春节快乐，兔年吉祥！在这两年里陆陆续续更新了十来篇长文，频次低得惊人，每次都用学习一个新的领域来安慰一下自己。不过坚持写作输出的主要目的，就是为了更好地输入和学习，积累个人知识库。
上个月和朋友聊天才知道我这个是“费曼学习法”，作为新年的第一份礼物，决定把自己如何获取信息、聚焦阅读、汇总研究 和 深度长文输出 的方法分享给大家。全文由费曼学习法、信息获取和知识输出的方法论，还有笔记工具的进化构想三部分组成，共 5500 字左右，预计阅读时间 15 - 20 分钟。请先收藏，再阅读！
I. 什么是费曼学习法
费曼学习法，也称“费曼技巧”，英文原文是 [color=var(--ghost-accent-color)]
Feynman Technique。是实力派 + 偶像派物理学家，诺贝尔奖获得者 [color=var(--ghost-accent-color)]
Richard Feynman（理查德·费曼）开发的个人方法，用来深入学习和内化研究课题。核心是：当你准备学习一门新知识时，必须站在传授者的立场，假设要向别人讲解这门知识。你一定要用最简洁、清晰和易于理解的语言表达出来 …
- 目标：确立学习对象，产生专注力；
- 理解：对目标知识进行归类、结构、对比和筛选；
- 输出：用最简单的语言向他人解释这些知识。费曼特别提到了讲解对象是六年级的小学生，这是一个泛指，主要是他的词汇量和认知足以理解基本概念以及之间的关系；
- 回顾：找出输出过程中自己不能理解的地方，回顾和反思学到的知识；
- 内化：通过简化吸收形成自己的知识体系，内化是一切学习的终极目的；
配图01：费曼学习法学与用是互为一体的，无法对外输出的学习就不能称为学习。越熟悉的概念，大脑越喜欢，当大脑长时间习惯于这种学习模式，对新知识的创造力就会受到抑制。解决这个问题的最好方法就是学会输出，激励我们的大脑更多地使用第二种模式：“在不同的概念之间强行建立联系，也是大脑的特长”。知识的输出越多，我们对陌生事物的联想就越丰富，学习的创造性就越强，最终成功地突破旧知识的框架，得出有价值的新知识。
费曼认为，以教代学的输出方式属于“主动学习”，是主动去征服，而不是被知识所选择。为知识建立一个具有自己标准的“过滤器”，通过输出与回顾，将其内化。好的学习方法能够养成一个人对世界犀利的理解力，也是创造宏大事业的基础。
1.2 Dale's Cone Experience
其实这一个很朴素的方法 - Learning by Teaching，我们可能早就知道，并且一直都在使用，只不过在费曼的光环下，这个技巧就显得特别耀眼。学习专家 [color=var(--ghost-accent-color)]
Edgar Dale（爱德加·戴尔）在上世纪六十年代，提出了 [color=var(--ghost-accent-color)]
Dale's Cone Experience 的模型，这是美国缅因州的国家训练实验室，对不同形式学习效果的量化研究成果，从数据上验证了“费曼技巧”的效能。
配图02：Dale's Cone ExperienceCone Experience 用数字形象地呈现了：采用不同的学习方式，学习者在两周以后还能记住的内容（平均学习保持率）有多少。再创作写出来，还有对他人传授这种 主动学习（Active Learning）方法的记忆效果最好，可达 70 - 90% 的保持率。
费曼向来不主张追求数量的“贪多求全”的学习，他曾经嘲讽地说，“如果有人愿意拿自己有限的生命去追逐无限的知识，并且还为此感动，那他纯粹就是一个无知的妄人”。。。更多关于费曼学习法的“观点记录”，可以阅读“求师得 Qiutopia”的这篇《[color=var(--ghost-accent-color)]
费曼学习法》，作者详细整理了费曼推上关于这个技巧的语录，很有启发性！
在 2021 年三月份，写过一篇《[color=var(--ghost-accent-color)]
新内容创作方式的体验与实践》，在里面特别提到了我自己的信息获取方式：
- 随机漫步（Random Reading）：随机无差别的阅读任何觉得有趣的信息，收藏可能会用得到的内容；
- 聚焦阅读（Focus Reading）：明确了 1 - 3 个近期会创作的主题后，聚焦的筛选阅读信息，自动忽略掉那些无关的，提高大脑的感知敏锐度，用打标签的方式收藏内容；
那时还不知道“费曼技巧”，不过聚焦阅读应该算是“确立目标”，提升专注力的一种方式。按照香农信息论的概念，就是通过自己的信息处理模型，逐步向着高“信息熵”的源头探索的过程（通俗来讲就是向对于自己信息量大的干货内容聚焦），这个过程可以把杂乱的信息有序转换为可以系统输出的知识。这里我绘制了一张自己使用的信息获取与知识输出流程图。
配图03：INDIGO 的信息获取与知识输出流程图全过程分为 输入（Input）与 输出（Output）两大部分。输入过程包括了“随机漫步”和确立了目标之后的“聚焦阅读”；输出部分则是由“笔记与观点输出”、“长文输出”和“课程输出”构成。
其中 笔记与观点（Notes & Short Optinions）是无结构化的片段输出，这个适合读后无关联的快速观点分享；长文（Long Articles）是深度理解后的结构化和概念连接性输出；课程（Live Classes）则是最后自己内化的知识，它经过了 主题研究（Research）的回顾，发现自己不够深度理解的地方，回炉再造，简化结构之后，增加案例制作成可以直播讲解的课程。
2.1 主题归类和结构
因为爱好还有工作的原因，分类以科技主题为主，这个类别会用在收藏夹、笔记本的分类目录以及 Twitter Bookmark。这是所有工具的一级分类（不建议超过十个），二级采用标签（Tags）归档，非常灵活自由，也便于检索。
- Metaverse
- Cloud & SaaS
- Web 3 & Crypto
- AI & Robotics
- Biotechs
- Physics & Science
- Political & Economy
2.2 输入的渠道与工具
随机漫步的输入，信息主要来自 Twitter、订阅的邮件列表（Newsletter）、播客（Podcast）还有 Youtube，以及部分朋友和群组的分享。这里面 Twitter 的信息获取效率最高，因为文字内容短，但噪音也最大，用好 List 分组、Topic 关注还有 Top Articles 功能会极大提高效率，Twitter 在文字知识内容推荐上做得很棒。对于社交媒体平台，需要仔细按照自己的口味调教推荐算法，Youtube 也是同样的逻辑。
邮件列表和播客不建议关注太多，严格控制在自己筛选的分类之下。尽量订阅那些更新频次不太高但信息密度高的优秀内容，因为有太多的博主喜欢用高频次和低内容来吸引注意力。
输入阶段的主要目的就是过滤、做自己的筛选和快速阅读，所以需要好的工具来帮助收藏和做摘要记录。我用 [color=var(--ghost-accent-color)]
Pocket 来做文章类的 Read It Later，用 [color=var(--ghost-accent-color)]
Raindrop 收藏所有的网页，Twitter Bookmarks 还有 Youtube Likes 都能通过 [color=var(--ghost-accent-color)]
ifttt 自动同步到收藏夹，方便日后集中浏览和检索。不少同学还会用 [color=var(--ghost-accent-color)]
Readwise 来做阅读标记，最近推出的 [color=var(--ghost-accent-color)]
Readwise Reader 功能十分强大，几乎可以做所有的信息源精选汇集。
最后，看书是最重要的输入环节，你不可能每天都被各种信息碎片冲刷，避免鸡汤类书籍，找知识架构严谨的书来看。我的阅读主要集中在 2.1 小节中的那个分类，以及 [color=var(--ghost-accent-color)]
GoodReader 评分在 3.8 分以上的书。读书笔记非常重要，这是你的
思维线索 和
外脑智慧，我会用 [color=var(--ghost-accent-color)]
Notion 为每一本读过的书建立一个 Page，书的笔记可以和收藏的 Link 还有自己的备注，可以灵活的混合在一起。当我在创作输出的时候，可以非常方便地查找和调用。
学习的输出非常灵活，完全因人而异。我尝试了一年的直播课还有快两年的长文创作，用这个来倒逼输入，完全能体会到费曼教授所说的“内化”，通过简化最终形成自己的知识体系。
配图04: 结构化输出的方法有了输出骨架，下一步就是内容填充。这一步骤实际上是
精读学习，对应费曼技巧的“
理解”与“
输出”两个步骤，更多细节的
筛选 与
结构化。同时，我们把输入环节收藏的内容拿出来做主题检索（来自 [color=var(--ghost-accent-color)]
Pocket、[color=var(--ghost-accent-color)]
Raindrop 以及 Google 检索），对有价值的文章做深度阅读，沉淀和创作主题相关的内容。[color=var(--ghost-accent-color)]
Notion 是创作过程中最主要的信息整理工具，我会为要写的主题专门建立一个 Page，用来做关联链接收藏、深度阅读摘录和写创作草稿，这时也可以在不同的概念之间强行建立联系，让创作的内容更有广度和跳跃性。最终正式的文章通过 [color=var(--ghost-accent-color)]
Google Docs 汇总成文输出！
课程是对长文输出的“回顾”和“内化”。将学到的知识，转化成自己的体系，才能够做到清晰的讲解。因为文章输出的重点是知识结构，而课程输出的是知识要点的细节，这里需要配合更多的图示和案例。人类是图形化思考的动物，制作课程最重要的过程就是 将文字理解转化为图形，可以自己绘制，可以搜索图例；同时课程需要用到更多的细节概念和例子，这也能强化深度研究，Google 将是这个阶段的主要工具，可以帮助扩展在输入阶段没能覆盖到的内容。
以上流程就是我自己对费曼技巧的实践，这也是个不断优化的过程，最终它将成为自己的有效学习体系。今年我也会加强 阅读笔记和观点的短文输出（通过 Twitter 来输出），这样可以更早的接收到 创作主题 的反馈，收获更多关联的推荐以及改进创作。
III. 笔记工具的进化
Note taking is building a relationship with a future version of yourself.
记笔记是在与未来的自己建立联系。
让我们回到学习笔记，如何高效地获取信息、整理记录，在需要的时候可以精准的调用出来，或者建立不同知识点的连接，让存在于外部世界的信息“内化”成我们自己的知识。我们用“费曼学习法”来强化输出，也都是为了更好的驱动输入，因此高效的组织信息，是每个善于学习者的日常。
3.1 用笔记工具构建知识库
相信每个人都会有自己最称心的笔记工具，从随身携带的小本本，到电脑和手机上的“记事本”应用，再到更高级的专用笔记工具，例如 Microsoft OneNote 还有 Evernote 等等。随着网络和移动设备的进步，这些工具已经完全数字化，目前正在向自动化和智能化转变。
从开始放弃小本本做笔记收藏后的第一个数字化工具就是 [color=var(--ghost-accent-color)]
Evernote。但由于软件太臃肿，后来逐渐切换到了 Apple Note，便捷快速，最大的缺点就是不方便归档整理和跨平台使用，目前主要用它来做日常快速记录，所有和学习研究的笔记已经全部都用 Notion 了，组建自己的知识库，现在来看 Notion 最合适。
配图05：以 Notion 为中心的个人知识库其实在 Notion 之前，还尝试使用过 [color=var(--ghost-accent-color)]
Obsidian 和 [color=var(--ghost-accent-color)]
Roam Research，但这两款工具在易用性、多平台的访问还有内容组织的灵活度与结构化上，始终和 Notion 有些差距，特别是需要多人共享知识库的时候，就捉襟见肘了。当然，如果更关心数据安全和可以本地访问，本着我的数据属于我的原则， [color=var(--ghost-accent-color)]
Obsidian 就是最佳选择了，完全基于 Markdown 可以灵活迁移绝对是 Geek 的最爱。
最近正在体验一个新的笔记组织工具 [color=var(--ghost-accent-color)]
Heptabase，一款专注可视化学习的笔记工具，用思维导图的方式组织所有笔记资源，大家有兴趣可以试试。
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狗仔卡
发表于 2023-1-18 15:27:35
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