Насколько я понимаю процесс обучения есть процесс создания и совершенствования новых субъективных моделей того, что собственно и является объектом изучения.
Я думаю это очень большая тема, и детали зависят от специфики того, что именно изучается.
Поэтому в рамках своего интереса, для начала, я выделю два направления, на примере которых мне было бы интересно лучше понять механизмы. Хотя я думаю в качестве примеров пойдут и любые другие задачи, если для кого то они будут актуальнее.
Пример 1: Изучение программы. Например 3D редактора. Однако мне бы не хотелось детализировать в конкретную программу, гораздо важнее понять более общие принципы и механизмы, лежащие в основе, которые можно скорректировать, чтобы более осознанно и быстрее изучать любой необходимый софт.
Любой софт – это среда со своими закономерностями, комплекс условий. И чем быстрее я построю максимально полную, необходимую для моих задач модель этой среды, учитывающей ее принципы – тем быстрее я смогу ловко оперировать в ней, реализуя любые свои задумки, ограниченные лишь возможностями программы.
Обычно самый быстрый путь с которого начинают это просмотр туторов. Автор урока пошагово демонстрирует соблюдая какие условия можно получить заявленный им результат. У туторов есть один минус – если на них слишком залипнуть – модель софта формируется как правило урезанная. Человек умеет делать фишки которые видел в туторах, но самому с нуля сделать что либо сложно. Так было и у меня. Почему то личные эксперименты и пробы гораздо лучше улучшают модель. Уроки же хороши когда ну уж совсем неочевидно решение или для новичков, у которых модель еще не полноценная.
Если я уже более менее разобрался в программе все делается на автоматизме, уровень уверенности достаточно высокий. И стоит только вылезти ошибке или результат визуально не соответствует ожидаемому – как тут же привлекается сознание, чтобы заново проследить цепочку действий и понять что было сделано не так.
Но если уровень низкий (проработанность модели недостаточная) – при любой сложной задаче или ошибке – ступор и непонимание что делать. Сдесь вероятней всего:
- Не учтены важные условия среды (в силу незнания или провтыканы по невнимательности)
- Неверные действия для данной среды или ее частного контекста, например плагина.
То есть исходя из того, что модель субъективно имеет структуру "при таких причинах и моих таких-то действиях - вот каков будет результат для меня". То затык в формировании модели всегда будет на этапах либо неверных действий либо незнания границ условий в которых применяются действия.
Как лучше в таком случае построить процесс проработки модели? Мои первичные предположения:
- Целенаправленно выявлять точки непонимания.
- Целенаправленно замечать достаточные условия (например активация определенного флажка в программе, активный слой итд) для определенного действия. Влияет ли осознанное выявление достаточных условий на улучшение формирования модели?
***
Пример 2: желание разобраться в некой интересной теме. Будь то материалы данного сайта или например маркетинг. То есть это когда облаживаешься статьями и книгами и начинаешь вникать. Это больше теоретическое изучение, которое в дальнейшем должно перерасти в практическое понимание.
Здесь я думаю имеет смысл начать хотя бы с чего то, если нет совершенно никаких представлений по теме. Нет никакого плацдарма для модели. Но как ориентироваться в огромном массиве инфы? Существуют ли хотя бы базовые способы и приемы фильтрации которые даже не начальном уровне ознакомления с темой позволят в достаточной степени упростить этот процесс? Как более эффективно формировать структуру субъективных моделей познаваемой темы? Пока у меня дикий сумбур и совершенно не ясно с какого края подходить. Не знаю куда заведет эта тема в итоге, ибо я думаю начал я с очень широких примеров. Но в процессе я бы хотел все примеры куда более конкретизировать, чтобы говорить о механизмах предметнее.
