#微写作# 如何让学习产生更多价值?

#微写作#第5篇

在学习时经常产生的问题:学了之后就忘了,好像也没有记得学到什么。解决这个问题的方法是经常使用,在不同的应用场景下使用这个知识点的方法。

有没有遇到过这样的情况,当遇到问题不知道怎么处理时,就从经验值里找一个过去成功的方法复制。如果多一步思考,是否有其他的解决之道?是否用别的角度来看问题,可以得到和过去截然不同的答案。

怎么能让知识发挥更多价值?学习首先是0到1的过程,由无知到知,将其拓展到不同领域应用,发展由1到N的复制,那么知识就有加倍价值。要做到知识的平移,有几点可以思考:

1) 了解知识的本质
2) 思考有效的原因
3) 解构和重构

许多事情本质都与心理学有关,因为最后都在处理人的事情。了解本质就等于为知识做了拆解,看到核心的部分。这个部分让我们在遇到类似状况时可以想起来运用。思考其有效原因可以从假设-结果的流程来理解。解构和重构可以理解为将知识拆解后的个别应用,就像乐高积木的每一块,其他的积木能够拼出不同结果。如果尝试结合不同领域,可能迸出更多的火花。

举个项目管理中的例子。在PMP中列举的估算法有好几种:PERT、三点估算、自下而上估算、类比估算、参数估算等等。其中类比估算和参数估算可能是最常用的两种。

From internet

类比估算 Analogous Estimating

过去类似活动的参数值(如范围、成本、预算和持续时间等)或规模指标(如尺寸、重量和复杂性等)为基础,来估算未来活动的同类参数或指标的估算技术。

这是一种粗略的估算方法,有时需根据项目复杂性方面的已知差异进行调整。该方法综合利用历史信息和专家判断,常用在项目的早期阶段。

相对于其他估算技术,类比估算通常成本较低、耗时较少,但准确性也较低。如果以往活动是本质上而不只是表面上类似,并且从事估算的项目团队成员具备必要的专业知识,那么类比估算就最为可靠。

参数估算 Parametric Estimating

利用历史数据与其他变量(如建筑施工中的平方英尺、软件开发中的代码行数)之间的统计关系来估算诸如范围、成本、预算和持续时间等活动参数的一种估算技术。例如,进行成本参数估算,就可把计划工作量乘以历史单位成本,得出成本估算值。

参数估算的准确性取决于参数模型的成熟度和基础数据的可靠性

那么什么时候使用类比估算,什么时候使用参数估算呢?首先了解这两者估算方法的本质是什么。

本质:估算要解决的问题是对未知的预测。不论是基于历史或数据,设定假设,经过模型分析,推导可能结果。

有效原因:要判断采用哪一种估算法。首先了解两者的假设。

类比估算要求:1)类似活动 2)历史信息 3)专家判断。其中我认为最关键的是:类似活动。类似的程度越高,用这种方法估算的准确度也越高。

参数估算要求:1) 可量化 2)历史信息 3)成熟模型。其中可量化是关键。指的是整体范围可以切分为单位工作量(最小单位),再以数学公式或模型计算来找出预测值。

解构和重构:不管是哪种方法,历史信息都是重要的。收集信息就成为基础。在大数据时代,数据本身包含的概念已经去过去大很多。也比过去增加了真实性。我们在互联网上产生的任何信息都成为数据的一部分。大数据使人工智能成为可能,在于提升了概率。最近阅读「智能时代」这本书,对于智能和大数据有些基本理解。之后会再整理读书心得。

学习这些估算法,除了工作,对生活有没有帮助?从本质上思考,只要想解决的问题是属于"预测"类型,这个方法就可以使用。例如读完100本书需要多少时间?可以在三个月内瘦身十公斤吗?今天能写完三篇2000字的文章吗?

简单的使用参数估算来预测读完100本书需要多少时间,只要知道自己一般阅读一本书需要多少时间,就可以估算100本书需要多长时间。

要做到发挥知识价值,反覆学习和深入思考都是必要的。平时可以透过几种方法来锻炼自己:

1) 写作:读书笔记、学习心得,成长记录。写作是一种自我修练最好的方式,写作锻炼思考能力、组织能力、表达能力。往往我们以为已经知道的东西,写出来时却发现有重重困难,而不得不重新学习。

李笑来最近的分享说到:写作是把自己的同一段时间重复销售很多次的极少数选择之一。也是相对来看最容易成为普通人起步的台阶之一。

因为互联网的缘故,执行和传播都相对容易许多。即使没有销售写作的想法,纪录思考的脉络本身已经是极有价值的事。

2) 分享:教是检验学习的最好方式。尝试进行分享会逼迫自己重新理解概念。不管是文字形式,或者是口语形式,要将一个概念用清晰简单的方式表达,需要不断去思考和尝试。

3) 行动:在生活或工作中不断去尝试使用各种概念。有意识的思考可行与不可行,成功或失败的原因。拓展自己的生活圈,与不同行业、不同专业的人接触,透过刺激激活思考。

知识的深入要经过反覆打磨,练习为自己的学习打造更多的价值吧。


最后附上这里在看到关于两者的说名,感觉清晰明了。对于其他PMP Concept也有视频和文字,是一个自我学习的好地方。

Analogous Estimating

Analogous estimating uses a similar past project to estimate the duration or cost of your current project, thus the root of the word: analogy.

Used when there is limited information regarding your current project, an analogous estimate is considered “top-down” and is generally not as accurate as other estimating techniques.

Because the project manager’s, and possibly the team’s, experience and judgment are applied to the estimating process, it is considered a combination of historical information and expert judgment.

For example, if it cost $7,100 to develop a website a few months ago and you are responsible for developing a new similar website, you estimate it to cost $7,100.

Parametric Estimating

Parametric estimating, a more accurate technique for estimating cost and duration, uses the relationship between variables to calculate the cost or duration.

Essentially, a parametric estimate is determined by identifying the unit cost or duration and the number of units required for the project or activity.

The measurement must be scalable in order to be accurate.

For example, if it took me two hours to mow my one acre yard last week and this week I’m mowing four acres, I could estimate that it will take eight hours to mow.

However, if the first one hour was spent transporting my tractor and preparing it to mow, the estimate would need to be scaled appropriately: 1 hour for transporting and then four hours to mow, for a total of five hours.

Summary

Similarities between analogous and parametric estimating:

Can be used for both duration and cost estimating
Essentially a combination of historical information (leveraging past projects/activities) and expert judgment

Differences between analogous and parametric estimating:

Analogous is considered top-down and is less accurate than parametric. Analogous estimating uses an “analogy” – comparing a past similar project to your current project.

Parametric is more accurate, specifically when the underlying data is scalable. Parametric uses a relationship between variables (a unit cost/duration and the number of units) to develop the estimate.

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