{"id":13589,"url":"\/distributions\/13589\/click?bit=1&hash=3720b6943809baeceb4eeb125e52cc65148e8077ec6a583fabe968afcbb9a827","title":"\u0418\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u0441\u043e\u0432\u0435\u0442 \u2116134 \u2014 \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u043b\u044e \u0432 \u0442\u043e\u0440\u0433\u043e\u0432\u043e\u043c \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0435","buttonText":"\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"b7711d0c-b7a0-5c9e-ac9d-819edff2cdfc","isPaidAndBannersEnabled":false}
Дмитрий Нечаев

bugfix/лень, отсутствие мотивации и ненависть к себе

Ты открываешь книгу, минут 15 усердно пытаешься заставить себя что-то учить, а потом отвлекаешься почесать ногу и через три часа обнаруживаешь, что сделал все что угодно, только не продолжил читать книгу. Было такое?

В этой статье поговорим о пиковой нагрузке мозга, дофамине и базовому устройству нашей памяти, чтобы понять, как настроить максимально безболезненный и эффективный процесс обучения.

Статья основана на книгах, других научных статьях и курсе "Learning how to learn".

Основные книги, которые советую всем.

Если по ходу чтения статьи что-то будет не очень понятно — не переживайте, по мере прочтения у вас будет шаг за шагом складываться общая картина.

Предпосылки, устройство памяти

Я начал замечать что-то неладное с первого дня своего обучения программированию. Особенно это проявляется, когда начинаешь учить абсолютно непонятную тему, где какой-то мужик на полной уверенности что-то рассказывает, а ты с тупым видом останавливаешь видео каждые пять секунд чтобы осмыслить хоть что-то из того что он говорит.

Дело в том, что мозгу очень трудно создавать новые нейронные связи. Воспринимая новую и такую сложную информацию как программирование, наш мозг активирует области, ответственные за тревогу и его естественная реакция на это — переключиться на что-то более простое и понятное, в нашем с вами случае это что-то вроде “Залипнуть в Тик-Ток” или “Я хочу пойти подышать воздухом”. Для понимания всего что я буду говорить далее, давайте покажу вам мою схему, по которой мозг воспринимает информацию (посмотрите мельком, не пытайтесь вникнуть):

Примерный процесс того, как мы ходим в магазин.

Разноцветные квадратики — это нейроны, которые хранят значения. Вызов всех необходимых нейронов для того чтобы выполнить функцию “сгонять в магаз” — это нейронная связь.

Про сами нейроны. Если мы говорим о сфере IT — то тут записать значения в нашу память гораздо сложнее чем во многих других сферах.

Ассоциация и визуализация способствуют запоминанию. Даже если мы не можем вспомнить название, то мы можем представить сам объект и название с бОльшей вероятностью само придет к нам в голову. Чем проще нам представить объект и чем ярче у нас в голове его образ — тем проще его запомнить.

А с чем мы будем ассоциировать, к примеру, функцию translatesAutoresizingMaskIntoConstraints ? Вот именно.

А теперь представьте, насколько тяжело нашему мозгу дается воспроизведение комплекса мероприятий по созданию какой-то сложной программной сущности. Это куча нейронов, куча связей между ними, воспроизведение последовательности этих связей, выбор оптимального пути решения на основе всей этой информации...

Конечно, с каждым повторением эти связи укрепляются и мы можем все быстрее и быстрее выдавать решения даже самых сложных задач.

Пример. Когда вы пытаетесь понять как решить ту или иную задачу по алгоритмам, очертания нейронного паттерна по которому мозг выдает решения еще очень слабые. И когда вы, наконец, знаете задачу наизусть и можете безошибочно решить ее мысленно и без подсказок, и (что более важно) вы проделали упражнения с похожими задачами, тогда этот паттерн становится ярко выраженным.

Помимо того, мы можем переиспользовать сохраненные в нашу память значения и паттерны для использования их в создании других паттернов. К примеру, если вы научились пинать футбольный мяч в ворота, то когда вы впервые увидите мужиков в форме на баскетбольном поле с мячом — у вас не возникнет трудностей распознать игру, где нужно попасть мячом в какую-то сеточку.

Это к вопросу о том, почему способность к обучению у разработчиков напрямую зависит от их опыта.

Не стоит переживать что вы понимаете какую-то тему хуже, чем сеньор или, к примеру, опытный разработчик из другой сферы — это естественно.

Все процессы мозга строятся от простого к сложному постепенно, а не происходит какая-то магия и ты резко все понимаешь (ну или ничего вообще не понимаешь).

Мы узнали, что обучение программированию — сложная задача для абсолютно каждого, это абсолютно нормально и вполне естественно. Но как нам упростить процесс такого сложного усвоения?

Оптимизация производительности, возможные риски и последствия.

1. Зубрежка.

Надо понимать, что количество часов обучения далеко не всегда коррелируется с его качеством. Изучение какой-то темы можно сравнить с постройкой дома. Давайте представим что мы залили фундамент просто лужей цемента, накидали туда кирпичей, причем разных и как попало, и пытаемся создать на этом небоскреб. Конечно, у нас все просто развалится.

Чтобы понять о чем я говорю, нам нужно понять такую вещь, как области памяти. Областей памяти существует две — краткосрочная и долгосрочная.

Краткосрочная память может хранить до 5-ти частей различной информации. Это та штука, о которой говорят: - “в одно ухо влетело — в другое вылетело”.

По некоторым данным, краткосрочная память может хранить до 7-ми частей, но я склоняюсь к 5-ти. Между двумя областями памяти существует прямая зависимость. Любая информация, в которой укрепились нейронные связи, попадает в долговременную память. Ключевая проблема зубрежки в том, что вы не укрепляете информацию в памяти, а просто заполняете свою краткосрочную память кучей информации.

Это как запустить 4К рендер на устройстве с 512 мб оперативки.

Повторить информацию 3 раза в течении недели без подсказок намного эффективнее, чем 30 раз повторить ее за 10 минут.

В последнее время, когда смотрю туториалы по программированию, прежде чем увидеть решение автора я пытаюсь сначала сам решить небольшую часть задачи, а потом сравниваю.

Копипаст, например — это краткосрочная информация, она вряд ли будет ярко выражена в долгосрочной перспективе.

2. Перенапряжение мозга

Давайте представим, что есть шахтер Анатолий, который хочет выполнить пятилетний план за трое суток. Анатолий замотивирован перспективой быть героем нации, взял кирку и пошел в шахту. Толян умеет работать и без устали долбит киркой по камням уже 16 часов. Проходит еще 16 часов, наш Толян уже полудохлый, еле поднимающий руки скребет ногтями глыбы и в конце падает в обморок. К счастью, его потом находят.

Теперь давайте подумаем, что могло бы быть, если бы наш Толян разумно распоряжался своими силами и учитывал их не бесконечность?

Пример про физическую работу, но и умственный труд имеет похожую философию.

Наш самый энергозатратный ресурс — это мозг. На самом деле, пиковой эффективности мозг достигает через 40 минут активной работы, после чего производительность снижается.

Это я вычитал из книг "Тайм-менеджмент по помидору" и "Думай как математик", о которых шла речь.

Оптимальное решение.

Как для работы, так и для учебы – отлично подходит последовательное и структурированное изучение материала 25-ти минутными итерациями с перерывами на 5 минут. Предвкушение скорого отдыха способствует бОльшей выработке дофамина (отвечает за мотивацию), что позволяет увеличить производственные мощности нашего “процессора” без потери пропускной способности.

Дофамин – это та штука, которая вырабатывается когда мы предвкушаем что-то хорошее. Например, представьте свои ощущения за минуту перед тем, как инвесторы Вам переведут миллион. Этот мандраж и есть всплеск дофамина. Помимо прочего, выработку дофамина можно стимулировать обещанием, что за продуктивную 25-ти минутную работу вы вознаградите себя шоколадкой :)

Гораздо лучше четко выделить себе 25 минут каждые полчаса, чем перегреться за первые 3 часа и работать дальше спустив рукава.

Это еще частично связано с режимами работы мозга, сфокусированным и рассеянным, но если бы я писал про все сразу — статья была бы как “Война и мир”.

Про сон.

Тут все просто, при перегрузке мозга вырабатываются токсины, которые выводятся во сне. Нет никакого смысла вместо здорового сна геройствовать и загружать свой мозг, все равно качество этой работы будет 💩.

Это как таскать камни из одного конца поля в другой. Вроде и поработал, но на кой хрен?

Сейчас, подводя итоги, я хочу привести схему, на которой зеленым отмечен пример работы и учебы с учетом возможностей мозга, а красным — простая зубрежка и загон себя в депресняк:

Схема, конечно, сделана в виде пикчи, но было бы смешно если бы не было так грустно.

Сколько людей перегорает в новой сфере, сколько людей бросают начатое, сколько начинают считать себя тупыми, сколько загоняет себя до седьмого пота без результата? Вот именно.

Резюмируем

1. Память.

Она как операционная система, состоит из ячеек памяти, которым обращается пользователь при вызове функции.

2. Память переиспользуется.

Обучаясь чему-то одному – мы можем использовать области памяти или паттерны в последующем.

3. Обучение.

Цель обучения — не перегрузить краткосрочную память и плакать в подушку, а запомнить информацию надолго.

4. Процесс.

Процесс обучения должен быть последовательным, а не хаотичным набором информации, которую мозг не сможет воспринять как что-то внятное.

5. Ресурсы.

Наши ресурсы не бесконечны. Чередуйте жесткую продуктивность и релакс.

6. Сон.

Спите по-человечески, впустую нарабатывать токсины смысла нет.

Надеюсь, эта статья была кому-то полезной, и если так — буду рад видеть вас в своем LinkedIn

0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null