INFP'ye uygun öğrenme yöntemleriyle bilgi sisteminizi verimli bir şekilde oluşturun

1. INFP'nin Ortak "Ağ Öğrenme" Modu

INFP ağ öğrenmeyi tercih eder. Bir sistemle temasa geçtiklerinde, önce sistem içindeki birden fazla parçayı kavramayı ve bu parçaları öğrenmeye ilgi duymayı severler. Bu, INFP'nin yaratıcı kişiliğiyle ilgilidir. Çok meraklıdırlar, bu yüzden bilgi yelpazesini genişletmeyi ve sayısız olasılığı keşfetmeyi severler.

Örneğin, belirli bir konunun geçmişini örnek alırsak, ortak öğrenme yöntemi, ders sistemine ve zaman çizelgesine göre baştan sona çalışmaktır; INFP için ise çok inişli çıkışlıdır. İlk bölümü okuduktan sonra, ikinci bölümle ilgilenmeyebilirler, bu yüzden hemen çalışmak istedikleri bölüme atlayacaklardır. Bu bölümü inceleme sürecinde, bazı yeni merak noktaları bulacak ve daha sonra tüm beğendikleri içeriği okumayı bitirene kadar bu merak noktalarına göre ilgili bölümlere atlayacaklar.

"Ağ öğrenimi" INFP'lerin sevdiği öğrenme biçimidir, ancak yerel eğitim tarafından savunulan "doğrusal biçim" perspektifinden önerilmez.

2. "Ağ öğrenme biçiminin" avantajları ve dezavantajları

Ağ öğrenme biçiminin avantajı, merakla yönlendirilen öğrenmenin çok ilginç olması, INFP'lerin uyumadan sürekli akış durumuna girmelerine ve birbiri ardına öğrenme zirvelerine ulaşmalarına olanak tanımasıdır; ve genişletilmiş öğrenme yöntemi, mevcut öğrenme sisteminden kopmamızı ve yeni ilham ve yaratım üretmemizi kolaylaştırır. Öğrenmemiz ve sonuçlarımız daha yaratıcı ve daha az katıdır.

Ancak bu yöntemin kusurlarını kabul etmeliyiz:

Birincisi, çok kapsamlı öğrenme belirli noktalarda yeterince derin olmamaya mahkûmdur;

İkincisi, kendinize bir "bilgi kozası" yaratmak kolaydır: İnsan beyninin içgüdüsü bilineni sevmek ve bilinmeyenden nefret etmektir, bu nedenle bilinen içerikte mutlu bir şekilde dolaşma olasılığınız yüksektir ancak yeni bir atılım yapamazsınız;

Son olarak, hızlı bir şekilde bir bilgi sistemi kurmanız gerekiyorsa, "ağ öğrenme yöntemi" "doğrusal öğrenme" kadar hızlı değildir.

Peki, ağ öğrenme modelinin avantajlarından nasıl en iyi şekilde yararlanılır, Dezavantajları için ve öğrenmede kolayca sonuç elde etmek?

3. “Ağ öğrenme modeli”nin optimizasyon yöntemleri

Ağ öğrenme modelini optimize etmek için, kronolojik sırayla aşağıdaki yöntemleri tanıtmak istiyorum:

(1) İlgi alanlarınızı keşfedin: Bir bilgi sistemini öğrenmenin erken aşamasında, yeterli zamanınız varsa, yıldızları yakalar gibi ilgi alanlarınıza göre keşfedin, beğendiğiniz her bilgi noktasını alın, okuyun ve bu öğrenme sonuçlarını kaydetmek için bir bilgisayar kullanın (bilgisayar olmalı); aslında, ilgi alanlarınızın sürekli öğrenme sürecinde, birçok uzantı doğal olarak ortaya çıkacaktır. Örneğin, belirli bir bilgi noktasını öğrenirken, bazı şüpheleriniz vardır. Bu şüphelerin çözümü, başka bir bilgi noktasıyla desteklenmelidir. Doğal olarak yeni bilgi noktalarına ilgi duyacaksınız (bu yeni bilgi noktaları daha önce hoşlanmadığınız ancak şimdi çok sevdiğiniz noktalar olabilir). Merakınızla, aydınlattığınız bilgi yıldız haritası giderek daha parlak hale gelecektir;

(2) İlgi noktaları arasında bağlantılar kurun: Akıllı küçük kafanıza ve özellikle bilinçaltınıza inanın. Aslında, ilginizi çeken bilgi parçalarını öğrendiğinizde, bilinçaltınız bunlar arasındaki iç bağlantıları zaten ana hatlarıyla belirlemiştir; bu nedenle, belirli bir bilgi sistemi için belirli bir parçalanmış temele sahip olduğunuzda, daha önce kaydettiğiniz parçalanmış sonuçları mantıksal olarak ayırmanız gerekir; bunlara neden ve sonuç, zaman ilişkisi, karşıtlık ilişkisi, alt ilişki, paralel ilişki vb. dahildir. Bu nedenle, parçaları kaydetmek için bir bilgisayar kullanmanız istenir. Çünkü bu aşamada, en makul mantıksal sistemi oluşturana kadar kesinlikle içeriğinizin çoğunu burada ve orada sık sık kopyalayıp keseceksiniz. Elle yazmak çok verimsizdir. (3) Doğrusal ağaç mantığı oluşturma: 1. ve 2. adımların incelenmesiyle birçok küçük bilgi sistemi oluşturdunuz. Bu küçük bilgi sistemleri arasında bir iç ilişki olmalıdır. Bu aşamada, bunları nihai bilgi sistemine birleştirmelisiniz. İdeal bir bilgi sistemi doğrusal olmalı, sıkı mantık, tüm benzer öğelerin bir araya getirilmesi ve olabildiğince basit olmalıdır. Doğrusal ağaç mantığınız referans kitabıyla aynı olabilir, ancak başlangıçta bilgi çerçevesini oluşturmak için referans kitabını kullanmış olsaydınız bilişiniz çok daha derin olurdu. 1.5;">（4）İlk noktaya geri dön:Doğrusal ağaç mantığını oluşturduktan sonra, bu öğrenme sistemi hakkında çok derin bir anlayışa sahip olursunuz. Daha sonra yapmanız gereken şey, ilk noktaya geri dönmek ve tekrar kapsamlı bir öğrenme gerçekleştirmek, yeni ilgili bilgi noktaları keşfetmek ve bilgi çerçevenizi desteklemek veya önceki bilgi noktalarını değiştirmek için daha iyi ve daha kullanışlı bilgi noktaları yakalamaktır. Bu adım, sürekli güncelleme ve iyileştirme gerektiren yinelemeli bir süreçtir.

Bu yöntemi, 3. adımda oluşturulan ağaç benzeri bilgi sistemini dikkatlice eklemek, silmek ve budamak için kullanın. Sonunda, bilgi sisteminizin zihninizde duran sizin tarafınızdan oyulmuş zarif bir bina gibi olduğunu ve büyük ve küçük bilgi noktalarının bu binadaki farklı odalar ve mobilyalar olduğunu göreceksiniz.Bu temelde, belirli temel noktaları tekrarlamak kolay olacaktır, çünkü bunları sayısız kez düzenlediniz, eklediniz, sildiniz ve iyileştirdiniz. Bu noktanın nerede olduğunu gözleriniz kapalıyken bile biliyorsunuz tüm bilgi sisteminde ve o zaman nasıl tasarlandığı konusunda yer almaktadır... Bu aşamada, öğrenmeniz kolaylaşacak ve süreç boyunca öğrenmenin verdiği büyük bir başarı ve tatmin duygusu hissedeceksiniz.

Özet

INFP tarafından yaygın olarak kullanılan "ağ" öğrenme yöntemi aslında sadece lisansüstü giriş sınavları ve kamu hizmeti sınavlarının öğrenme sürecinde değil, aynı zamanda makale yazma, iş bilgisi oluşturma ve hatta günlük düşünce kalıplarında da faydalıdır.

İlk noktadaki ilgi odaklı noktadan sonunda bir bilgi oluşturmanın getirdiği başarı duygusuna kadar, tüm öğrenme yöntemi INFP için dost canlısı ve ilgi çekicidir.