Métodos de aprendizagem adequados para INFP, construa seu sistema de conhecimento de forma eficiente

1. Modo comum de "Aprendizagem em Rede" do INFP

O INFP prefere a aprendizagem em rede. Quando entra em contato com um sistema, gosta de primeiro compreender vários fragmentos dentro dele e se interessa em aprendê-los. Isso está relacionado à personalidade imaginativa do INFP. Ele é muito curioso, então gosta de expandir a amplitude do conhecimento e explorar inúmeras possibilidades.

Por exemplo, tomando a história de um determinado assunto como exemplo, o método de aprendizagem comum é estudar do início ao fim, de acordo com o sistema e o cronograma do curso; para o INFP, é muito instável. Depois de ler o primeiro capítulo, ele pode não se interessar pelo segundo capítulo, então ele pulará imediatamente para a parte que gosta de estudar.

No processo de estudo deste capítulo, eles descobrirão alguns novos pontos de curiosidade e, em seguida, pularão para os capítulos correspondentes de acordo com esses pontos de curiosidade até terminarem de ler todo o conteúdo de que gostam.

"Aprendizagem em rede" é o modo de aprendizagem que o INFP aprecia, mas não é recomendado da perspectiva do "modo linear" defendido pela educação doméstica.

2. Vantagens e desvantagens do "modo de aprendizagem em rede"

A vantagem do modo de aprendizagem em rede é que a aprendizagem impulsionada pela curiosidade será muito interessante, permitindo que os INFPs entrem continuamente no estado de fluxo sem dormir e alcancem um pico de aprendizagem após o outro; e o método de aprendizagem estendido torna mais fácil para nós rompermos com o sistema de aprendizagem existente e gerarmos nova inspiração e criação. Nossa aprendizagem e resultados são mais criativos e menos rígidos.

Mas devemos admitir as falhas deste método:

Primeiro, o aprendizado muito extenso está fadado a ser insuficientemente profundo em certos pontos;

Segundo, é fácil criar um "casulo de informações" para si mesmo: O instinto do cérebro humano é gostar do conhecido e odiar o desconhecido, então é provável que você circule alegremente pelo conteúdo conhecido, mas sem novos avanços;

Finalmente, se você precisa construir rapidamente um sistema de conhecimento, o "método de aprendizado em rede" não é tão rápido quanto o "aprendizado linear".

Então, como maximizar as vantagens do modelo de aprendizado em rede, compensar suas desvantagens e obter facilmente resultados no aprendizado?

3. Métodos de otimização do "modelo de aprendizagem em rede"

Para otimizar o modelo de aprendizagem em rede, gostaria de apresentar os seguintes métodos, que estão em ordem cronológica:

(1) Explore seus interesses: No estágio inicial de aprendizagem de um sistema de conhecimento, se você tiver tempo suficiente, explore de acordo com seus interesses, assim como pegar estrelas, pegue todos os pontos de conhecimento que você gosta, leia-os e use um computador (deve ser um computador) para registrar esses resultados de aprendizagem; de fato, no processo de aprendizagem contínua de seus interesses, muitas extensões surgirão naturalmente. Por exemplo, quando você está aprendendo um determinado ponto de conhecimento, você tem algumas dúvidas. A solução para essas dúvidas deve ser apoiada por outro ponto de conhecimento. Você naturalmente se interessará por novos pontos de conhecimento (esses novos pontos de conhecimento podem ser aqueles dos quais você não gostava antes, mas agora gosta muito). Motivado pela curiosidade, o mapa estelar do conhecimento que você ilumina ficará cada vez mais brilhante;

(2) Estabeleça conexões entre pontos de interesse: Acredite na sua pequena cabeça inteligente e, principalmente, na sua mente subconsciente. De fato, quando você está aprendendo os fragmentos de conhecimento que lhe interessam, sua mente subconsciente já delineou as conexões internas entre eles; portanto, quando você tem uma certa base fragmentada para um determinado sistema de conhecimento, precisa classificar logicamente os resultados fragmentados que registrou anteriormente, incluindo: causa e efeito, relação temporal, relação de contraste, relação subordinada, relação paralela, etc. É por isso que você é solicitado a usar um computador para registrar os fragmentos. Porque, nesta fase, você certamente copiará e cortará muito do seu conteúdo aqui e ali até formar o sistema lógico mais razoável. Escrever à mão é muito ineficiente. (3) Formando a lógica da árvore linear: Por meio do estudo das etapas 1 e 2, você formou muitos pequenos sistemas de conhecimento. Deve haver uma relação interna entre esses pequenos sistemas de conhecimento. Neste momento, você deve mesclá-los no sistema de conhecimento final. Um sistema de conhecimento ideal deve ser linear, com lógica precisa, todos os itens semelhantes mesclados e o mais simples possível. A lógica da sua árvore linear pode acabar sendo a mesma do livro de referência, mas sua cognição é muito mais profunda do que se você tivesse usado o livro de referência para construir a estrutura de conhecimento no início. 1.5;">（4）Retorne ao primeiro ponto:Depois de formar a lógica da árvore linear, você terá uma compreensão muito profunda deste sistema de aprendizagem. O que você precisa fazer em seguida é retornar ao primeiro ponto e conduzir um aprendizado extensivo novamente, descobrir novos pontos de conhecimento relacionados e capturar pontos de conhecimento melhores e mais úteis para complementar sua estrutura de conhecimento ou substituir os pontos de conhecimento anteriores. Esta etapa é um processo iterativo que requer atualização e otimização contínuas.

Use este método para adicionar, excluir e podar cuidadosamente o sistema de conhecimento em forma de árvore formado na etapa 3. No final, você descobrirá que seu sistema de conhecimento é como um edifício requintado esculpido por você, em sua mente, e os pontos de conhecimento grandes e pequenos são os diferentes cômodos e móveis neste edifício.Com base nisso, será fácil recitar certos pontos-chave, porque você os editou, adicionou, excluiu e otimizou inúmeras vezes. Você sabe, de olhos fechados, onde este ponto está localizado em todo o sistema de conhecimento e como foi projetado naquela época... Nesta fase, seu aprendizado se tornará fácil e você sentirá uma grande sensação de realização e satisfação ao longo do processo.

Resumo

O método de aprendizagem em rede comumente usado pelo INFP não é útil apenas no processo de aprendizagem de exames de admissão de pós-graduação e concursos públicos, mas também na redação de trabalhos acadêmicos, na construção de conhecimento profissional e até mesmo nos padrões de pensamento diários.

Do ponto de interesse no primeiro ponto à sensação de realização de construir um conhecimento no final, todo o método de aprendizagem é amigável e interessante para o INFP.