收藏了一堆干货，如何真正学以致用？

从生理学的角度来说，人的大脑其实并不擅长大段的文字记忆，而是擅长框架结构与思考理解。 书中的费曼学习法，就是顺应了大脑的底层工作原理，让自己的学习成果最大化，进而实现个体与知识点的紧密连接。 检验一个知识点是否被自己真正的学会、掌握与贯通，简单的一个标准：当你遇到一个问题时，在大脑里去搜索后能够快速的检索到对应的这个知识点，然后被自己熟练的使用出来，而不是说等听到看到与这个知识点相关的内容时，才恍然地想到我以前看过这个知识点。 学习，是两个动词。而不是一个二字名词。学者，效也；习者，练也。 只有真正的把已掌握的知识点与过往的工作、生活经验与其他知识连接起来，构建一个以这个知识点为核心的一个知识网络，才算是达到了对该知识点的深度内化。 作者提到的语言编码与复述，更加适配于知识属性的内容，对于技能属性的内容，则还需不断地去实践，在实践练习当中不断地校正对知识点的理解调整，深化了该知识点的方法论而不只是一个理论框架。 纸上得来终觉浅，须知此事要躬行，最好的成长方式就是去付诸行动，先从已掌握的知识点复述开始吧。

先给我自己收藏起来 你有没有过这种尴尬：课听完了，笔记写满了，真让你讲给别人听，却一句完整的话都说不出来？ 这本书讲的是费曼学习法，但它真正关心的不是“学习技巧”，而是一个更现实的问题：你到底有没有真的学会。很多人的努力，停在刷课、收藏、划重点、做笔记这些看得见的动作上，却没有经过“能不能讲清楚”的检验。 本书从学生、职场人和普通人的学习困境切入，讲清楚为什么“听懂”不等于“会用”，为什么输出能暴露知识漏洞，为什么一张白纸比一堆笔记更能看出真实水平。读完它，你会更清楚地判断自己哪里只是眼熟，哪里真的掌握，并把知识变成能表达、能判断、能行动的能力。

学习了，精彩，分析，讲解的真好，对费曼学习法有了更多的认识 费曼学习法，但它真正关心的不是“学习技巧”，而是一个更现实的问题：你到底有没有真的学会。很多人的努力，停在刷课、收藏、划重点、做笔记这些看得见的动作上，却没有经过“能不能讲清楚”的检验。

作为程序员，我常陷在“刷课+做笔记=学会”的幻觉里。读完这本书才懂：真正检验学习的不是收藏夹，而是张口就能讲明白。如果连自己都说不清，那些代码和概念不过是纸老虎。从此我每学完一段，就强迫自己用大白话讲给同事或录成音频，卡壳的地方立刻补课。眼熟≠真懂，输出才能暴露漏洞；一张白纸比一堆笔记更能看出水平。只要坚持“我能否把这事儿讲明白”，学习质感就会质变，这句自问，就是我今后每天的金科玉律。

有种被深深击中的感觉。虽然之前也知道，费曼学习法的核心是输出。但这个输出其实是有门道，有路径，有标准的。也正如书里所讲的，之前对于费曼学习法的掌握还过于肤浅。每次看到这个词条，就以为重点只是在讲输出而已。但实际上很多概念解释是说不清楚的。 这本书给我最大的收获和感受就是不要再把重心放在阅读时长上，而是慢下来，把过往所阅读过的内容，做一次更精准的解释和复盘，前面慢下来，后面才能真正快起来

这本书讲得是学以致用的关键---费曼学习法，把学过的东西试着讲出来，你会发现自己理解不清的地方，不断完善、补充的过程，正是你真正掌握的过程。 可以从简单的概念开始，不断练习，提高自己解释知识的能力。读书学习时安排学习与讲述的时间比例，初期讲述时间占比会高一些，但随着讲述能力的提升，从理解到讲讲述的过程也会变快，即讲述的时间比例降了下来。 对于从学习到费曼学习法的讲述过程，不仅需要不断练习，更需要复盘，认清自己的进步，才能有针对性努力、突破。 自己目前的情况是，看的书，了解的内容越来越多，一个接一个的囫囵吞枣，没有内化进自己的知识体系。这样读再多，终归是收获少。以后需要自己认真践行一下费曼学习法了，毕竟学习的第一性原理，并不是读的书越来越多越好，而是掌握的知识能够运用得越多越好。切莫把读书与收获知识花等号，更不能只追求读书时长的简单积累。

因为标题点进来，还以为是标题党，但是没想到还是有点东西的。 我之前只听过费曼学习法，对各种学习法的态度，我第一反应是割韭菜，华而不实。 适合小白和目前专注力不足于看几百页书的我。道理浅显大白话，我有兴趣会找相应书来细读。 有学到东西，适合临时抱大腿，想学一个方法应对即将到来的课。 这本书，从某种意义上的算是对学习方法的启蒙。因为专注力不足，几十页分了两次阅读。第一次在乎阅读了多少页，第二次接着读，才明白理解了多少才是知识的内化。 曾几何时，我非常痴迷于做笔记，抄原文。总觉得好记性不如烂笔头，道理是对的，但是抄的过程中带不带脑子，就很值得玩味了。对，我不带脑子，纯抄，所以抄了就忘，依旧学渣一枚。我还希望有一款笔记软件，能一劳永逸，刚开始做笔记，就希望达到永久有效的作用。当然，后续因为没什么效果，写了段时间荒废了。 我仿佛陷入一个怪圈，看了就是会了，做了就是会了，会多少别问，就说有没有努力吧。有，毕竟我真的花时间了，但有用没有，不言而喻，不然我今天也不会在书评这，写下这段话。 我太希望即时有效，即刻满足。哪怕做最简单的水煮菜都要起锅烧水，我直接生啃，还抱怨它的味道差。可笑至极的无知。大脑空空还要装什么文化人。可悲。 回到正文，书中提出日常常用的大词语，比如认知，资源，管理，减脂等，要理解它们，不光光是词语概念上的理解，还有它们背后对应的一连串问题。因为360行，每行所遇到的问题不一样，所以它们需要举一反三的地方也不一样。我之前考虑过直接用ai提问解决怎么样。后来觉得因为Ai不是人，人能遇到的问题奇奇怪怪，光大数据分析会有遗漏，最后人工为主，工具为辅最为恰当。具体问题，具体向ai提问，寻求帮助可以。同时我也担心太过于依赖Ai，会丧失做人的主体性，且我觉得有时候ai会糊弄人，特别是自己概念不清的时候。具体提问它还是能启发的。 慢就是最快的，输入知识很简单，输出知识很容易造成误解。输入知识，可以说是最即时满足了，它非常的可控，看了多少页书，刷了多少小时的学习时长…一到输出，做题可不是考简单的知识点了解，它是考多个知识点的混杂理解。有的单选题，能抉择出对错还要费点脑子，更别提多选题的举棋难定。输出真的不会陪人演戏。 我感觉书中关于知识的梳解方法，有点像是在教人如何扒这个概念对应背后的底层逻辑拆解方法。且拆解后，如何平移到其他问题。

一、学以致用的核心：复述与自我提问 学以致用的方式，就是通过复述，用通俗易懂的语言把内容讲给从未接触过的人。在这个过程中，不断自我提问： · 我是否把自己要表达的内容表达清楚了？ · 别人能否理解？ · 别人是否清晰了解我所表达的观点？ · 我表达的观点是否清晰具体？ · 所举的案例能否被人理解，是否能更准确地传达所要表达的知识？ · 知识的边界是否足够通俗易懂？ · 哪里模糊？哪里不具体？哪里还需要通过自我提问更好地找出来，进而解决？ 通过解释找出模糊之处，不断优化循环——这就是费曼学习法。 二、费曼学习法的迭代循环 费曼学习法通过解释性表达来了解自己的掌握程度：对模糊的地方要采取行动去改正，再重复解释、再解决、再自我修改，形成一个行动、自我循环、自我迭代的过程。具体做法如下： 1. 遇到知识，尝试用通俗易懂的语言去解释。 2. 发现模糊或不了解的内容，同样尝试用通俗易懂的方式去表达。 3. 回过头来重新回顾知识内容，再用更通俗易懂的语言去解释。 4. 重复以上步骤，因为越是通俗易懂的内容，越是能够加深自己理解的印象。 正如理查德·费曼所说：“如果你不能简单地解释它，就说明你还没有真正理解它。”

我对这本实用小册子的实操，从写下这个书评开始—— 首先，介绍一下费曼学习法：学到一个东西的检验程度，不是你脑子里多出了多少模糊的概念，而是看自己能不能将知识清楚简洁正确的讲出来，光自己懂了还不够，能讲得让原本不懂得人也听懂才算行家，才是真正理解贯通了。 那么如何习得并实用费曼学习法？ 从自己感兴趣的新知识，以及原本就了解的旧知识，开始练习这一技能。 把自己本来就懂得的东西讲给别人听，自己擅长的领域更容易切入，讲起来得心应手些。 步骤如下： 1.向他人讲述自己学到的知识——2.发现自己中途或许有卡壳的地方，比较模糊的知识地带——3.返回去仔细梳理该领域，加强巩固——4.重复向他人讲解这一步骤 而至于讲解的也可以从低到高分为—— 1.口头说给自己听 2.找一页纸写下来（要求简练，不是长篇大论洋洋洒洒写好几页纸，而是提取重点力求精进） 3.找个大活人讲给对方听一遍（真正的费曼学习法是这样操作的）

AI 写作味特别浓，现在微信读书都可以用 AI 忽悠人了吗