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2018 04 10 how to survive in the age of fragmented information

JimmyLv edited this page Jan 29, 2021 · 11 revisions

layout: session title: 融核π:碎片化信息时代的生存之道 categories: [演讲] tags: [碎片化, PKM] speaker: Jimmy Lv transition: move files: /assets/slide.css,/js/zoom.js highlightStyle: kimbie.light theme: colors published: True

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✨ 碎片化信息时代的生存之道 ✨

(via JimmyLv 🐵)


[note]

  • 前三句(好高名)
    • 感谢大家的到场(程序员 👨‍💻‍-> 调查 🙋),随时拍砖 (扔手机)
    • 也感谢周老师和阿沐给的机会;促使自己去总结,新的思考,又发现很多新的要学习的内容。PKM -> KM,DIKM -> 机器学习

罗振宇 时间的朋友(百词斩 CEO) 五倍速,营造知识焦虑,推销知识服务,抖音->得到 但如果我们不被束缚,掌握主动权,把 @得到 当成辅助工具来用,确实很棒。

[/note]

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「第二大脑」 vs 「人机共脑」

[note] 建立联系:

不是「第二大脑」,而是「人机共脑」,共同体,手机已经成为了一部分,未来植入脑袋之后呢? 善用工具的价值

  • 新的物种(还是以「得到」举例,讯飞语音)
  • 而程序员刚好处于最前锋,但依然需要领域专家

为什么我来讲这个话题,几乎所有畅销书,折腾工具(比写代码还多?),付费购买。

但是今天我们不只讲工具和具体操作,前后端分离,干湿结合。 [/note]

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⏲️ | Agenda

  1. 碎片化的到底是信息还是时间
  2. 什么样的知识内容适合碎片化?
  3. 建立以**“应用”**为中心的知识体系
  4. 个人知识体系与计算机结构模型
  5. Showcase:PKM 工具的“最佳实践”与自动化

[note] 本期内容包括:

工具控 [/note]

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碎片化信息(外部) vs 碎片化时间(内部)

[note] 电子产品的时刻在线,

=> 如何在整块时间内高效处理碎片化知识? [/note]

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“以理论为中心” vs “以应用为中心”

  • 如何在整块时间内高效处理碎片化知识? {:&.moveIn}

[note]

  • 第一种知识体系的建立是为了掌握专业知识,与 “以知识为中心” 的学习相对应。构建这种类型的知识体系,可以帮助你理解消化教科书与课堂所学,提高自己的理论水平,在考试中取得好成绩。
  • 第二种知识体系的建立是为了解决问题,与 “以自我为中心的学习” 相对应,可以教会你如何主动获取信息并把信息转化为知识,如何将碎片 “聚沙成塔”,如何学会思考不被微信鸡汤鸡血文洗脑,如何批判性地接受新的观点,如何成为一个更优秀的人。
  • 教材上的 “理论知识” 与 “应用知识” 最大的区别是,前者本身就是一个体系,只是由于你接收这些信息的过程是间断的,所以这些知识看起来才显得杂乱无章;而后者本身就是一些碎片,加上你接收这些信息的过程是片面的,于是碎片看起来就更凌乱了。
  • 对于前者,我们需要做的是 “理解——归纳整理——记忆”,当有新知识点进入体系时要 “吸纳接收”;而对于后者,我们需要 “重组——添加——重组”。

彼此有联系的知识,就是建立知识体系的基础。

  • Tags 关注点的隐形转移
  • 主动建立联系也是挺盲目的。

[/note]

[slide style="background-image:url('https://raw.staticdn.net/JimmyLv/images/master/images/2017/12/1513920317188.png')"]

世界,本来是一个整体。

[note] 故事思维 从我跟小波老师参加区块链活动说起,

  • 天气热,羽绒服
  • 小喽喽,直冒汗

周老师,听了半天的课,跟几个人深度交流后,就成了半个"砖家",复述内容和逻辑,还对教授提出了有深度的问题;

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区块链 vs 敏捷

  • (元认知) 元编程
  • 意识思维
  • 框架结构 <--
  • 内容操作
  • 习惯偏好 (暗示-惯常行为-奖赏)

[note] 区块链跟敏捷的共同点,因为他们都是工具(清晰,效率,秩序),而且有分布式的需求,去中心化。

节奏,透明,反馈 / 区块,共享(去中心化),奖励机制,工作量证明

底层能力,底层的知识迁移能力。80% + 80%,世界本来是一个整体。 [/note]

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DIKW 体系

[note] 数据 信息 知识 智慧 [/note][slide]


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数据 - 信息 - 知识

知识库 - 笔记 - 大脑

硬盘 - 内存 - CPU

[note] 控制理论 PID,吸收率,冰山理论

以及从大脑出发,向外部展示,呈现效果

画图 -> 存、取 <- 「速度」 回到清晰,效率,秩序

信息粒,信息点,信息流 (碎片化整理)

围绕 存和取来举例子,从用即「取」出发。 [/note]

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Showcase

  • showcase1: 取 one place to search
  • showcase2: 存 mindmap <-> markdown
  • showcase3: 取 come out when search
  • showcase4: 存 diigo outliner

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Thank you! & QA

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