从深度阅读到万物相连

深度阅读其实并不难,需要你进行自我提问,自我解答。如果将这样的方式演变一下,就实现了知识的相连,也就是万物相连。

  • 什么是深度阅读?
  • 如何做到深度阅读?
  • 从深度阅读到万物相连

什么是深度阅读?

谈到阅读,大多数人都希望自己能够将阅读过的书籍倒背如流。如果你草草读过一本书,看完就忘,我们称为浅阅读。百度百科是这样定义的

“浅阅读”是指一种浅层次的、以简单轻松甚至娱乐性为目的的阅读形式

如果能将此书/文章与已读过的知识、观点相关联、理解,称为深度阅读。

它能给我们带来什么呢?阅读的时候会更加轻松,犹如在哪见过,你想过此观点。同时,也会扩充你的观点,让你基于阅读的文章的观点与你已读的文章的观点相结合,得到一个新的观点。法力无边~

如何做到深度阅读?

联想是基础。把你现有的知识与你要读的知识进行连接、对比。以已有的知识来消灭未知的知识,当然,你需要一定的知识储备,否则这很难进行下去,也会减慢你阅读的速度。

未知的知识可以分为三种

1.完全可以理解,算是已知知识

既然完全可以理解,那么应该没什么难度。一般总结一下大致理论点就可以,或算是多了一个观点。

2.需要一定的知识才能理解

有一定难度,但还是可以理解的,是最容易忘记,也是最需要进行深度阅读的。在这种状态一定伴随着你的新奇、激动,发现自己很厉害,居然能看懂这些知识,或者觉得这些知识真的很有用。为什么?因为你曾经想到过,你曾经偶然有过类似的想法,或者你刚刚理解到这其中原来是这样的。
我们拿阅读一本书来举例子,你可以做如下思考

  • 此书能给我带来什么?
  • 此书会从什么角度来写呢?

看到目录你可以再做如下思考

  • 标题暗示着内容大概会是什么,如果自己写会写些什么?

看到具体的某一章节,你也许需要思考的更多

  • 理论观点从不同角度会发生什么?你已经运用过类似的理论做过什么?如果你看过类似的理论与此理论有什么差异?等等等
  • 例子,一定要基于理论来理解例子,不要通过例子来理解理论,这样做会狭隘你的思想。如果你觉得这样容易理解,那么你可以尝试一下做法,举一个类似的例子先理解。然后举一个相近类型,但可以运用此理论的例子。再举更多完全不同类型,差异很大的例子来运用此理论,最好要将理论说通,如果说不同,就有可能是你理解的有误,或者没有完全理解。

看到不同章节,你也应该对比思考

  • 我之前做的假设在这章里发生错误了嘛?为什么?
  • 如果这章与之前、与我已有的知识有差异,我哪里理解错了?
  • 等等

看完此书,你的思考并未停止

  • 此时,你应该改变了一下你原来的观念,为什么?以后应该避免什么?
  • 基于已有观念、理论你还可以想到些什么?

如果你运用以上方式思考,也许你的深度阅读会不那么难。

3.完全无法理解

这需要花费你大量的时间,比如以主题阅读为基础,找其他相关书籍来进行理解,达到第二种。这里不深入讨论,可以查阅主题阅读,或者阅读《如何阅读一本书》。

从深度阅读到万物相连

深度阅读最重要的是联想与连接,用已有的知识去连接未知的知识,联想可能的知识。那么万物相连同样也需要联想与连接,而且非常重要。首选我阐述我的观点,再做解释。理论上讲,绝大多数知识、观点、技能等是可以连接互通的。

我们从三个方面来阐述万物相连

  • 什么是万物相连?
  • 如何做到万物相连?
  • 万物相连的总结

1.什么是万物相连?

用以有来连接未知,包含知识、观点、技能等。

2.如何做到万物相连?

将已有的多种知识进行高度抽象,再相互结合,演变出来新的知识不断的进行对比、匹配你需要理解知识的抽象,以求达到一个相近的程度。如果你理解这句话,是不是发现和深度阅读的观点非常相近?那么,我们现在来解释一下。

多种知识的高度抽象再相互结合

简单来说就是抽象到理论高度,对你所看过的书籍、知识、案例、所见所闻、所有的一切进行抽象到理论,试图从中找出规律,找出多个理论点解释他们,让他们有关联,有共性。注意是相互错乱结合,就是有N种可能哦~

演变新知识对比、匹配

此时你的大脑就类似于机器学习不断的用你已有知识的抽象试图去解释未知的知识,此时你已有知识可以是非常凌乱的,可以是非常有序的,但是在对比、匹配时他们是可以被打乱,可以线性匹配,也可以从任意角度、任意点进行对比匹配,只要他们大致相近即可。

万物相连的总结

万物相连的确是比较抽象的,比较难理解,它需要你不断的进行抽象、思考事物的共性并不断的演化出新的理论。同时,它也有利弊,它可以让你更加轻松的理解新知识、新技能,同样你如果知识欠缺,理解能力不够,联想、连接能力不够,都会导致你相连的效率,甚至你的整个认知都是错误的。它需要你去注意观察任何事、任何行为,多思考、多抽象。也许你本身就有一颗好奇心来看这个世界会容易做到万物相连一些吧~

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