重視基礎(chǔ)知識與宏觀知識的學(xué)習(xí)對于克服一知半解的重要性

今天董事長和一位人力資源專家給我們培訓(xùn),這種培訓(xùn)基本每月一次,每次培訓(xùn)都會對過去一個月工作進行匯報回顧,順便對大家的近期問題提出解決方案。由于我們幾個新人之前對IT行業(yè)不了解,很多概念僅僅是聽說過,而具體在每個概念的內(nèi)涵和產(chǎn)品及相關(guān)企業(yè)則了解不多。

今天培訓(xùn)時發(fā)現(xiàn),大家來了一段時間了,但對產(chǎn)品有哪些,有哪些技術(shù)相對是沒有那么熟悉的,于是給大家布置了一個任務(wù),培訓(xùn)完后每個人給公司產(chǎn)品畫一張圖。人資資源專家說,一定得畫出來才有印象,光靠背誦會很容易忘記。這個安排,讓我回憶起先前在課堂上了解到的一些規(guī)律?;旧暇褪莾牲c:一是,圖像式記憶和形象比純文字類要更容易讓人記憶吸收;二是,相比一件掌握一個事/知識,如果能夠用實踐、教別人的方式學(xué)習(xí),相比單純聽講的效率要高得多。純粹被動學(xué)習(xí),能留下5%的印象就不錯,而實踐和 傳授的主動學(xué)習(xí),高者可達80%以上的學(xué)校效率。背后的效率高低,高下立判。很多時候,人們明白這個規(guī)律,但是能夠始終如一堅持在盡可能多的場合運用這個規(guī)律的少。

說回到今天布置的作業(yè),我們的任務(wù)是把各種公司的培訓(xùn)產(chǎn)品業(yè)務(wù)梳理清楚。如數(shù)據(jù)庫技術(shù),存儲,數(shù)據(jù)中臺,大數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)治理,智能運維、可視化、架構(gòu)設(shè)計、人工智能、云計算、服務(wù)器、區(qū)塊鏈等。每一個模塊都是計算機行業(yè)的知識,但是教科書的內(nèi)容有非常有限,以存儲來說,又分為集中式存儲,和最近大熱的分布式存儲,而分布式存儲的最新應(yīng)用和市場動向是云存儲,而存儲本質(zhì)上又和開源數(shù)據(jù)庫,服務(wù)器,架構(gòu)設(shè)計密切相關(guān)。當(dāng)我了解的越多時,更加感覺復(fù)雜。而公司之前的產(chǎn)品課程何設(shè)計,在我看來,變得更加模糊而簡略。從這個事,我學(xué)到的東西是,很多基礎(chǔ)性知識和全局宏觀性知識,沒有太多人來教你,基礎(chǔ)知識沒有就是空中樓閣,其實算還沒入門,容易被欺騙和糊弄,看不清形勢;而缺乏宏觀知識,則決定了你的眼界和對未來機會趨勢的判斷把握,宏觀知識需要綜合性的能力,畫思維導(dǎo)圖或是圖像式整理產(chǎn)品邏輯會很有幫助。事實上,要畫出一張科學(xué)的圖,需要很深的功力。如對各種概念的基礎(chǔ)認知和辨析,如何區(qū)分包含與被包含,上下游得關(guān)系,或各項概念之間的內(nèi)在邏輯,這些都需要對相關(guān)知識有系統(tǒng)和深入的理解。畫圖的作業(yè),可以在一定程度上兼顧基礎(chǔ)知識和宏觀知識思維得訓(xùn)練。

在社會中,有太多的人往往一知半解,以為聽過一點概念就覺得自己懂了,也懶得去更新自己的知識庫和觀念,長時間忽視基礎(chǔ)知識和宏觀綜合知識,這樣的人遲早會被人趕超和淘汰。而要轉(zhuǎn)行和進入一個新領(lǐng)域,完全靠別人教的效率會比較低,既不系統(tǒng),也不容易變成自我內(nèi)在知識的一部分;要盡快成長和成熟,應(yīng)該盡量找機會系統(tǒng)補充基礎(chǔ)知識,找更多實踐運用的機會,這樣才可以迅速提高自身能力和綜合素質(zhì),從而創(chuàng)造新的職業(yè)成長和創(chuàng)造財富的空間。

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