# Spaced repetition 2: как делать карты и не забить болт
В прошлом посте я писал про то, что spaced repetition и Anki это магия, которая позволит запоминать лучше, понимать лучше и учиться быстрее. Теперь я расскажу, как именно делать карточки.
Самое важное в том, что использование Anki это привычка. Это работает пока вы регулярно повторяете. Это главный принцип и всё остальное происходит от него. Если бы я дал один совет о том, как делать Anki карты, я бы сказал: делайте так, чтобы не забить.
В прошлом посте я рассказал, что круто выучил алгоритмы с помощью Anki. Вторая часть истории в том, что спустя пару месяцев после того, как я нашел хорошую работу программиста, я забросил Anki. Я думал, что инструмент достиг своей цели, а дальше повторение будет обеспечено мне работой.
Во-первых, это оказалось неправдой. Во-вторых, я не смог вернуться к своим картам. Сотни карт, которые надо пройти, производят очень давящее впечатление. Ещё хуже становится когда заглядываешь в эти карты и тебе даже вопрос непонятен, в голове просто: "Чего???". Снова эта ситуация, когда надо изучать заново. После этого я забросил Anki на ещё более долгое время, и как мог прокрастинировал возвращаться. В конце концов меня это достало и я просто начал делать колоды заново, оставив сотни непройденных карт в прошлом. Лучше начать заново и делать чуть-чуть, чем месяцами собираться сделать ого-го как много и в итоге не сделать ничего. Мой подход, который я опишу ниже, направлен на то, чтобы избежать повторного забрасывания.
В прошлом посте я писал про то, что spaced repetition и Anki это магия, которая позволит запоминать лучше, понимать лучше и учиться быстрее. Теперь я расскажу, как именно делать карточки.
Самое важное в том, что использование Anki это привычка. Это работает пока вы регулярно повторяете. Это главный принцип и всё остальное происходит от него. Если бы я дал один совет о том, как делать Anki карты, я бы сказал: делайте так, чтобы не забить.
В прошлом посте я рассказал, что круто выучил алгоритмы с помощью Anki. Вторая часть истории в том, что спустя пару месяцев после того, как я нашел хорошую работу программиста, я забросил Anki. Я думал, что инструмент достиг своей цели, а дальше повторение будет обеспечено мне работой.
Во-первых, это оказалось неправдой. Во-вторых, я не смог вернуться к своим картам. Сотни карт, которые надо пройти, производят очень давящее впечатление. Ещё хуже становится когда заглядываешь в эти карты и тебе даже вопрос непонятен, в голове просто: "Чего???". Снова эта ситуация, когда надо изучать заново. После этого я забросил Anki на ещё более долгое время, и как мог прокрастинировал возвращаться. В конце концов меня это достало и я просто начал делать колоды заново, оставив сотни непройденных карт в прошлом. Лучше начать заново и делать чуть-чуть, чем месяцами собираться сделать ого-го как много и в итоге не сделать ничего. Мой подход, который я опишу ниже, направлен на то, чтобы избежать повторного забрасывания.
🔥2
# Spaced repetition2: Базовые рекомендации
1. Не добавлять то, что вы не поняли.
Если вы не знаете какой вопрос задать по материалу, скорее всего вы ничего не поняли. Я пробовал делать карточки копируя определения из учебника, по принципу "потом разберусь". Ни разу не сработало.
2. Делать карточки самостоятельно.
Например, если вам нужно запомнить какое-то определение, попробуйте его перефразировать и записать в карточку своими словами. Если вам нужно запомнить формулу, не вставляйте скриншот, вбейте её руками.
Наклепать карточек из скриншотов или копипасты это заманчиво, но здесь главное качество, а не количество. Лучше одна карточка, которую вы понимаете, чем сто бесполезных.
Бывают исключения - если вы учите слова иностранного языка, то лучше скачать готовую колоду и всё.
3. Максимальная конкретика, минимум лишнего.
Анки хорошо работает, когда в карте простой вопрос, и такой же простой ответ. Предельный случай это изучение иностранных слов: слово "cat" на одной стороне, и "кошка" на другой. Кстати Anki был создан именно для изучения языков.
Итак, минимум лишнего. Если вы учите что-то непохожее на языки, типа математики, то в карточки все же требуется помещать больше деталей. Это нормально, но надо всё равно жестко отсекать лишнее.
Вопрос должен быть предельно понятен. Может быть заманчиво сделать себе вопрос с подвохом. Не надо так. В вопросе должно быть явно обозначено, что ожидается в ответе. Вы-через-полгода скажете себе спасибо.
Раньше я делал карточки с вопросом: "Косинусное расстояние". Вот так, и всё. Пару месяцев после создания карточки я ещё помнил, что я имел ввиду, что надо привести формулу, дать определение своими словами и рассказать, где эта штука применяется. Но позже я просто втыкал в вопрос и не знал, чего же я от себя хочу.
Ответ, в отличие от вопроса, не обязательно должен быть коротким. Он должен содержать весь необходимый контекст для ответа на вопрос. Если вы не вспомнили карточку, ответ должен дать вам исчерпывающую информацию, чтобы в следующий раз вы смогли ответить. Не должно быть нужно лезть в учебники.
1. Не добавлять то, что вы не поняли.
Если вы не знаете какой вопрос задать по материалу, скорее всего вы ничего не поняли. Я пробовал делать карточки копируя определения из учебника, по принципу "потом разберусь". Ни разу не сработало.
2. Делать карточки самостоятельно.
Например, если вам нужно запомнить какое-то определение, попробуйте его перефразировать и записать в карточку своими словами. Если вам нужно запомнить формулу, не вставляйте скриншот, вбейте её руками.
Наклепать карточек из скриншотов или копипасты это заманчиво, но здесь главное качество, а не количество. Лучше одна карточка, которую вы понимаете, чем сто бесполезных.
Бывают исключения - если вы учите слова иностранного языка, то лучше скачать готовую колоду и всё.
3. Максимальная конкретика, минимум лишнего.
Анки хорошо работает, когда в карте простой вопрос, и такой же простой ответ. Предельный случай это изучение иностранных слов: слово "cat" на одной стороне, и "кошка" на другой. Кстати Anki был создан именно для изучения языков.
Итак, минимум лишнего. Если вы учите что-то непохожее на языки, типа математики, то в карточки все же требуется помещать больше деталей. Это нормально, но надо всё равно жестко отсекать лишнее.
Вопрос должен быть предельно понятен. Может быть заманчиво сделать себе вопрос с подвохом. Не надо так. В вопросе должно быть явно обозначено, что ожидается в ответе. Вы-через-полгода скажете себе спасибо.
Раньше я делал карточки с вопросом: "Косинусное расстояние". Вот так, и всё. Пару месяцев после создания карточки я ещё помнил, что я имел ввиду, что надо привести формулу, дать определение своими словами и рассказать, где эта штука применяется. Но позже я просто втыкал в вопрос и не знал, чего же я от себя хочу.
Ответ, в отличие от вопроса, не обязательно должен быть коротким. Он должен содержать весь необходимый контекст для ответа на вопрос. Если вы не вспомнили карточку, ответ должен дать вам исчерпывающую информацию, чтобы в следующий раз вы смогли ответить. Не должно быть нужно лезть в учебники.
🔥2
Мои карты организованы как сеть ассоциаций. Если я не помню что-то, я должен иметь возможность восстановить это из связанных понятий. Примерно как моя память работает. Отсюда вытекают три типа карт.
# Карты-понятия
Карты-понятия содержат главное. Факты, определения, алгоритмы. Примеры вопросов:
* "What is the task of statistical learning?"
* "Что такое метод главных компонент?"
* "Linear models: How can we test if at least one of the predictors is useful in predicting Y?"
* "By approx what year did humans evolve to be anatomically identical to current humans?"
Всё делается ради этих знаний на самом деле.
# Карты-понятия
Карты-понятия содержат главное. Факты, определения, алгоритмы. Примеры вопросов:
* "What is the task of statistical learning?"
* "Что такое метод главных компонент?"
* "Linear models: How can we test if at least one of the predictors is useful in predicting Y?"
* "By approx what year did humans evolve to be anatomically identical to current humans?"
Всё делается ради этих знаний на самом деле.
🔥1
Пример карточки-понятия: наверняка знакомый вам "эр квадрат". Сверху вопрос, снизу ответ.
Справедливости ради, здесь приведен не весь контекст необходимый для ответа. Например, не указывается, что x это вход модели, а y это выход, и что такое RSE. Чтож, это всегда трейд-офф между полнотой контекста и читабельностью карточки. Я предполагаю, что упущенные вещи я смогу восстановить из контекста.
Справедливости ради, здесь приведен не весь контекст необходимый для ответа. Например, не указывается, что x это вход модели, а y это выход, и что такое RSE. Чтож, это всегда трейд-офф между полнотой контекста и читабельностью карточки. Я предполагаю, что упущенные вещи я смогу восстановить из контекста.
# Карты-связки
Когда у нас есть два понятия, надо их связать. Отношения между двумя штуками часто дают достаточно информации, чтобы восстановить любое из понятий. Каждый вопрос в картах-связках содержит какое-то отношение, например:
* Что лучше использовать для сравнения двух линейных моделей, R^2 или RSE?
* Чем алгоритм Random Forest отличается от Extra Trees?
Когда у нас есть два понятия, надо их связать. Отношения между двумя штуками часто дают достаточно информации, чтобы восстановить любое из понятий. Каждый вопрос в картах-связках содержит какое-то отношение, например:
* Что лучше использовать для сравнения двух линейных моделей, R^2 или RSE?
* Чем алгоритм Random Forest отличается от Extra Trees?
Пример карты-связки. Здесь использован тип карт с пропуском - Cloze Deletion. Два пропуска (tanh и sigmoid) создают из одного текста карточки (на последней фотке) четыре карты. Эти четыре карты заставляют запоминанть связь между двумя функциями активации в неиронных сетях. Чтобы ответить а на вопрос ещё приходится невольно вспоминать почему ответ такой
# Карты-подпорки
Подпорки помогают запоминать важный контекст вокруг понятий, улучшают понимание самих понятий. Если в понятиях содержится алгоритм, то его особенности и свойства отправляются в отдельные карты-подпорки.
Подпорки помогают запоминать важный контекст вокруг понятий, улучшают понимание самих понятий. Если в понятиях содержится алгоритм, то его особенности и свойства отправляются в отдельные карты-подпорки.
Несколько примеров карт-подпорок. По сути это тоже мини-понятия, но настолько связанные с ключевыми понятиями, что сами по себе бесполезны.
Напоследок покажу вам свой сетап. Я говорил, что в Анки есть аддоны? Говорю сейчас.
Зеленые клеточки под колодами это диаграмма моей активности, как на Github. Квадратик тем зеленее, чем больше карт я повторил за день.
А под диаграммой ещё круче - килстрики из COD: MW2. За пройденные подряд карточки выдает медали из легендарной игры. А ещё когда я успешно прохожу карточку на экране появляется хитмаркер, тот самый белый крестик, и ЭТОТ ЗВУК убийства из всё той же COD: MW2. Этот звук вызывает у меня эйфорический впрыск дофамина. И у вас тоже вызовет, если у вас тоже не было детства.
Зеленые клеточки под колодами это диаграмма моей активности, как на Github. Квадратик тем зеленее, чем больше карт я повторил за день.
А под диаграммой ещё круче - килстрики из COD: MW2. За пройденные подряд карточки выдает медали из легендарной игры. А ещё когда я успешно прохожу карточку на экране появляется хитмаркер, тот самый белый крестик, и ЭТОТ ЗВУК убийства из всё той же COD: MW2. Этот звук вызывает у меня эйфорический впрыск дофамина. И у вас тоже вызовет, если у вас тоже не было детства.
Борис опять pinned «# Spaced repetition 2: как делать карты и не забить болт В прошлом посте я писал про то, что spaced repetition и Anki это магия, которая позволит запоминать лучше, понимать лучше и учиться быстрее. Теперь я расскажу, как именно делать карточки. Самое важное…»
Кто-нибудь знает способ конвертировать markdown в посты телеграмма? Очень неудобно расставлять форматирование руками
Forwarded from My shitty notes
Главное качество рационального человека
Пока вы задумались, что же это за качество, я немного поболтаю о рационализме. Философская основа этого подхода в том, что существует реальный познаваемый мир. Реальный - то есть в нём существуют стабильные паттерны. Познаваемый - то есть паттерны в нашем мозгу могут завязываться на паттерны реального мира.
Модель мира
Давайте теперь попроще. Вот эти вот паттерны в нашем мозгу - это электрохимические импульсы, идущие от нейрона к нейрону. И мы предполагаем, что они создают модель реального внешнего мира. То есть задача нервной системы и мозга - человеческих или любых других - это создать компактную (все детали не уместятся), но достаточную для выживанию схему внешнего мира, которая сможет прогнозировать результаты наших действий и поможет таким образом эти действия выбирать.
Похоже, что человеческие мозги создают самые сложные и подрбные схемы, и это одна из причин доминирования нашего вида. Но в каждом отдельном случае схемы могут быть сколь угодно простыми, как в том анекдоте про бабушку, которая пришла в аптеку:
-- Милая, дай мне табеточек.
-- А каких вам, бабушка?
-- Да всё равно, у меня все закончились.
Тут модель мира какая-то такая: есть проблема со здоровьем -> съедаешь предмет класса "Лекарство" -> profit. И это было бы забавно, если бы я не знал несколько людей, которые за последний год съели тонну антибиотиков для профилактики коронавируса (на всякий случай говорю: это не поможет вообще никак и наверняка навредит, не надо так).
Пока вы задумались, что же это за качество, я немного поболтаю о рационализме. Философская основа этого подхода в том, что существует реальный познаваемый мир. Реальный - то есть в нём существуют стабильные паттерны. Познаваемый - то есть паттерны в нашем мозгу могут завязываться на паттерны реального мира.
Модель мира
Давайте теперь попроще. Вот эти вот паттерны в нашем мозгу - это электрохимические импульсы, идущие от нейрона к нейрону. И мы предполагаем, что они создают модель реального внешнего мира. То есть задача нервной системы и мозга - человеческих или любых других - это создать компактную (все детали не уместятся), но достаточную для выживанию схему внешнего мира, которая сможет прогнозировать результаты наших действий и поможет таким образом эти действия выбирать.
Похоже, что человеческие мозги создают самые сложные и подрбные схемы, и это одна из причин доминирования нашего вида. Но в каждом отдельном случае схемы могут быть сколь угодно простыми, как в том анекдоте про бабушку, которая пришла в аптеку:
-- Милая, дай мне табеточек.
-- А каких вам, бабушка?
-- Да всё равно, у меня все закончились.
Тут модель мира какая-то такая: есть проблема со здоровьем -> съедаешь предмет класса "Лекарство" -> profit. И это было бы забавно, если бы я не знал несколько людей, которые за последний год съели тонну антибиотиков для профилактики коронавируса (на всякий случай говорю: это не поможет вообще никак и наверняка навредит, не надо так).