你不能一辈子都在别人的教导下学习。
考虑一个典型的场景。在学校，老师递给你一份教学大纲。它列出了你要学习的所有主题。最后，你们会根据这个列表参加考试。
实际生活中，并没有人提供给你这样的列表。
在现实中，学习永远是无界限的。你不能问：“这个会在期末考试中出现吗？”
有界限&无界限
学习科目无界限
没有界限的学习是一种完全不同的挑战。
一个类比来自计算机科学。在搜索某个内容时，可以使用两种策略：深度优先或广度优先。
深度优先的方法是选择一个方向，然后越挖越深。当这条路用尽时，你回到起点，重新开始挖掘。
广度优先的方法是扩展。首先探索附近的。如果不行，再选择一个方向再散开。
如果你所探索的空间是有限制的。比如一个用栅栏隔开的花园，这两种方法都有效。最终你将覆盖整个区域。
如果你所探索的空间是无边界的，就像一个广阔的开阔平原。这种等价性就失效了。此时进行深度优先，你可能会绕一个无限长的弯路，永远也找不到你要找的东西。
学习也是相似的。有了要学习的主题列表，以及需要学习其中所有内容的期望，那么路径就不那么重要了。任何涵盖整个教学大纲的内容都可以。
但如果你是在无界限学习，不同的策略可能会产生截然不同的结果。选择不当，你可能会被困在一条永远不会通向你的目的地的道路上。
如何有效地探索一个主题
- 假设你想学习一切有用的东西，可以帮助你发展业务。
- 学所有的计算机科学概念，可以让你成为一个更好的程序员。
- 学用一种新的语言交流的单词和短语。
以上这些没有限制的主题，你应该使用什么策略？
一般来说，我们首先学习最有用、最基本、最广泛适用的概念，然后再学习深奥的、高级的或专门的概念。但是具体的领域学习方法并不相同。
以下是针对三个不同领域的三种不同方式：
1.学术研究：遵循引用路径
如果你正在学习一门学术课程，学习空间将是通过引用链接的论文、书籍和课程。我发现了一些有助于有效探索的策略：
- 从一门课程或教科书开始。为学习者设计，这些将提供一个入门点，不总是假定预先的专业知识。
- 转向文献综述和元分析。对于更具体的主题，可能不存在课程。综述和元分析将许多不同的研究结合在一起，这样就可以在你深入挖掘之前概述一篇文献。
- 遵循引用路径。在这些调查之后，跟踪引文，以反复出现的论文为中心。大量的引用表明一篇论文被其他专家认为比其他论文更重要或更有基础。
即使是一个小问题，通常也会有成千上万的论文。你的搜索策略决定了你对某个领域的理解和困惑。
2.语言学习：用法和频率
大多数语言都有成千上万个独特的单词。包括专有名词、表达和其他语言小片段，为了达到母语水平，你可能需要记住成千上万的内容。
你学习这些单词的顺序对你的功能能力有很大的影响。以下是如何优化路径：
- 掌握一些基本的短语来开始。
- 在你关心的环境中使用语言。如果这太困难，选择一个“容易”的设置仍然接近。真实的对话可以用使用字典的模拟讨论代替。真正的书被分级的读者所取代。
- 注意出现的任何单词。制作抽认卡，记忆你在接近真实的情况下遇到的任何单词。
- 标记出现频率。把单词增加上出现频率。
3.实践技能：项目有助于优先排序
如果你正在学习做什么或做什么，一个项目可以帮助指导你。这适用于编程，商业，艺术等领域：
- 选择一些你想做的具体的东西。如果你真的想做的东西太难了，那就从一个小一点的项目开始吧。
- 构建学习它所需的任何内容。这只是一个粗略的理解，不是精通。
- 把提到的主题列在“待学习”清单上。任何时候一个主题再次出现，把它放到顶部。
- 学习你的列表。选择第一个项目，并留出固定的时间来深入研究。然后进入第二项。如果想法需要更多的深度，把它添加到底部。
把一个项目和一张学习清单结合起来，就可以确定学习内容的优先级。这确保你学到的东西是实用的。排好优先顺序，可以防止你偏离轨道。
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