毁了你职业生涯的三个错误认知！

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小结：

三个错误认知：

1. 进行大量重复练习？

   反复练习是效率最低的一种方式。这种学习方法是在助长人的惰性。单纯地重复练习意味着我们在机械地、快速地重复一些东西，想把它们烙在自己的记忆里

   读书-思考-行动-反思

2. 努力努力再努力？

   底层逻辑是我们在思考问题的时候，最先的核心切入点，从这个点开始思考，从而作出之后的决定。

   当围绕着底层逻辑思考时，做出的决定才是和初心一致，最贴合内心的，也是真实的人性反馈。

3. 一定要用最新，最流行的工具？

   在尝试了使用工具便捷的甜头后，于是，我们容易掉进一个误区：追求使用最新，最流行的工具。

   技术人，不要老是埋头敲代码，要有点产品思维，要注重思想上的提升。语言只是一种工具，一种实现的手段，不要只做工具的奴隶，而要做思想上的巨人。

   一个只会熟练使用编程语言的程序员，如果只是一味地追求编程技术上的精进，而不注重编程思维的提升，那么也很难以获得新的突破。

   技法固然重要，但凌驾于技法之上的，却是一个人的思想高度

4. 最后

   我们之所以努力，是因为努力本身能拓展我们的能力。你所做的事情决定了你会成为什么样的人，决定了你有能力做什么。你做的事情越多，你能做的事情也就越多。

个人思考：

重复练习是在助长人的惰性，习得-思考-行动-反思

找到问题的底层逻辑

要注重编程思维的提升

众所周知，在技术迅速转变、业务要求不断变化的 IT 行业，重塑职业道路似乎成为一个关乎生存的问题。

那么，程序员想要不被淘汰，避免自己在职场上过早地走入死胡同，最稳妥的办法–接受新技术，保持终身学习。

问题是，如何学？该避免哪些认知误区？

1. 进行大量重复练习？

在开始之前，我先跟大家分享一个故事：

上高中的第一天，班里来了一位学习非常刻苦勤奋的同学。这位同学勤奋到什么程度呢？书桌上的资料书堆起来后，可以完全把她淹没。课余时间，我们一般都会稍作休息，聊聊天，活动活动之类。

但她是那种一刻钟都不肯浪费的人。当我们在玩耍时，她在读书学习；当我们在学习时，她也在学习；当我们午休时，她还在争分夺秒学习。晚上宿舍关灯休息时，她就会走到楼道里，借着昏暗的灯光继续学。

像她这种勤奋的孩子，我们都以为她成绩很厉害。结果考试成绩出来，吓了我们一跳：全班倒数第五名。

后来我们发现，她所谓的勤奋，其实不过就是在不断重复背题，实践题海战术。好读书，但不求甚解。是典型的“死记硬背”类型。碰巧背对了题，成绩就会上升。一旦题目“变”了身，成绩就急剧下降。

我们一直以来接受的教育就是，倘若想要学好某门技能，就应把注意力完全放在这上面，然后通过不断重复的练习、练习、练习，直到掌握为止。

而我们大多数人，都对这个方法深信不疑。因为曾经在考试期间，通过在集中练习后，在短期内效果显著，尝过甜头。

像这种不断重复的练习，往往见效快，但时间一长，就暴露出其弊端。

在《认知天性》一书中，作者认为，反复练习是效率最低的一种方式。这种学习方法是在助长人的惰性。单纯地重复练习意味着我们在机械地、快速地重复一些东西，想把它们烙在自己的记忆里。

最熟悉的例子就是考前的”填鸭”，这种错误的方式让人觉得自己已经很熟练了，已经掌握了知识，但实际上这种方法不仅做不到真正的精通，也不会产生持久的记忆。

那么正确的方法是什么呢？书中提出了一些解决方案，而我感受最深的莫过于间隔练习。

我曾经有过这样的经历：

记得有一次，项目中要引入新技术，需要我们自己折腾学习。当时在学习的时候，遇到了一个技术性问题，而周遭又没有人可以指导，只能自己上网搜索。

当时只有一个心里念头：今晚不把问题解决，誓不罢休！

于是，加班加点，反复尝试，不断折腾。可是无论怎么折腾，结果还是没有任何进展，反而效果越来越糟糕。

夜已深。无奈之下，只好先行放弃。可待睡一觉后，第二天再尝试时，发现好像突然开窍，完成得比前一天更好。

这里，涉及到一个“间隔练习”的问题。间隔练习，在这里，我把它称之为“爱迪生工作法”，这个工作方式，类似于我们平时所说的“劳逸结合”方式。

据说爱迪生在工作一段时间后，就会躺在躺椅上小憩。每次他手里都会抓住一个铁球，如果不小心进入了深度睡眠，手里的铁球就会掉到地上把自己弄醒。这样，他就可以享受那种半梦半醒的状态，也是最有创造力的一段时间。

这也是我比较喜欢的一种工作方式。每学习或者工作一段时间后，休息一小段时间放松，这样让身心保持在一个舒适的状态，更容易让大脑建立新的连接，效率比持续工作/学习要好很多。这也是间隔练习带来的好处。

关于该如何有效学习，在《认知心理学》里，提出了PQ4R法，即预习-提问-阅读-反思-复述-复习。

简单可以归结为，“读书-思考-行动-反思”循环模式。通过这个循环进行读书，才能把一本书逐渐读透。这个模式应用在学习，工作流程上也同样适用。

学习是反人性的事情，当你感觉难，那就是正确的状态！在安德斯·艾利克森的《刻意练习》这本书的理论基础是“刻意练习自己不擅长的部分”。这个过程会让大脑处于一种非常不舒服的状态，会非常艰辛，若想有所成，前路必然艰辛。

关键是，要在正确的方向上使力。认知错了，一切努力都是徒劳。

2. 努力努力再努力？

有时候会发现，明明自己已经很努力，却依然还是没有找到解决问题的方法，别人稍稍发力，就能迅速地找到突破口。这里涉及到另一个关键点–底层逻辑。

滴滴打车的创始人程维说过，“遇到任何难以解决的问题，就会去想，最关键的底层逻辑是什么？”

那么，什么是底层逻辑？这里，可以理解为我们在思考问题的时候，最先的核心切入点，从这个点开始思考，从而作出之后的决定。

当围绕着底层逻辑思考时，做出的决定才是和初心一致，最贴合内心的，也是真实的人性反馈。

这个怎么说呢？

在《颠覆认知》一书中，作者曾列举过一个例子：

你教小朋友骑自行车，如果跟他说一大堆平衡理论，动力理论，他还是学不会。你只要告诉他底层逻辑–向前奔跑的自行车不会倒下，那么他自己捣鼓一下，很快就能学会。

它的底层逻辑是什么，关键就是要看它能在根本上解决什么问题。作为新手，这个需要花时间去折腾，通过对事物的深入理解，熟悉后才能找到。

而在商业模式里，一个公司的底层逻辑，往往与其定位密切相关。

例如，苹果公司的底层逻辑是“极致的人机交互体验”，所以苹果的产品设计都是“体验优先于性能”；

腾讯的底层逻辑是“用户体验”，所以腾讯员工的动作靠两个东西来约束：一个是KPI，另一个就是“用户体验”这个核心价值认知，而且用户体验大于KPI；

有了底层逻辑，公司在遇到难以解决的问题时，也就有了破题的切入点，这也是公司成功的一个关键。

同理，可以引申到学习与工作中去。

类比到学习。当学习java编程语言时，学过c语言的人可能更容易上手，因为学习语言的底层逻辑相同；当物理上讲到加速度时，有玩过过山车经验的人可能更容易理解。

这个学习的过程，就像滚雪球一样，越滚越大。随着经验的丰富，看待世界更为成熟，面对新知识时也就更容易触类旁通，举一反三和迁移。

这些禀赋，在切换到新领域之后，都可以顺利移植，构成我们常说的底层逻辑。

这种底层逻辑，与法纳姆街博客上解释说的心智模型有着异曲同工之处。

引用法纳姆街博客上的话来解释说，心智模型就是我们大脑做决定时所用的工具箱。工具箱里有的工具越多，你就更有可能做出正确的决定。因此，心智模型是工具，也是举一反三和学习迁移的基础，其重要性不言而喻。

3. 一定要用最新，最流行的工具？

荀子在《荀子·劝学》中说：“假舟楫者，非能水也，而绝江河。君子生非异也，善假于物也。”

由此可见，善于利用已有的条件，是我们成功的一个重要途径。

同理，引申至我们的学习，工作中，同样适用。例如，在处理大量的数据统计上，使用计算器，或借助程序演算，会比口算或者笔算来得便捷高效，从而节省了多余的时间，可以投入到深度工作中去。

例如，在项目趋向稳定阶段，需求变更较小，大量重复性验证的测试工作，可以通过使用自动化工具辅助解决，从而释放了更多的人力去做更重要的事情；

设计师熟练使用各种设计软件，借助设计软件，能快速高效地完成精美的设计图；

程序员熟悉使用编程语言，能开发出各种改变人类生活方式，甚至改变世界的软件；

产品经理借助原型工具，能有效地把用户需求转换成一张张“会说话”的原型图。

可以说，在信息科技发达的今天，善于利用身边已有的条件资源进行配置，会让你事半功倍。

在尝试了使用工具便捷的甜头后，于是，我们容易掉进一个误区：追求使用最新，最流行的工具。

正所谓，水能载舟，亦能覆舟。过度依赖工具，只会适得其反。

例如，一个精通使用各种设计软件的设计师，如果一直只是在对使用工具的技巧上精进，不断在新工具，流行工具的使用上打磨，而不注重创新，不注重设计理念的提升，那么充其量也只能算是个设计“工匠”；

一个只会熟练使用编程语言的程序员，如果只是一味地追求编程技术上的精进，而不注重编程思维的提升，那么也很难以获得新的突破。

以前的一个技术总监对我们说过一番话，“技术人，不要老是埋头敲代码，要有点产品思维，要注重思想上的提升。语言只是一种工具，一种实现的手段，不要只做工具的奴隶，而要做思想上的巨人。”

特里说：“即便你拥有一种专业技能，也会潮起潮落，新的热潮会开始涌现。如果你想站在最前沿，你的思想就要变得更开阔。关键不再仅仅是找到从A点到B点的最短捷径。”

由此可见，技法固然重要，但凌驾于技法之上的，却是一个人的思想高度。

4. 最 后

在《认知天性》里有一段话，“我们之所以努力，是因为努力本身能拓展我们的能力。你所做的事情决定了你会成为什么样的人，决定了你有能力做什么。你做的事情越多，你能做的事情也就越多。”

虽然我不太苟同，在 IT 行业有所谓的‘走入死胡同的工作’。但是技术在更新，工作一直在变化，这对IT人来说是个真正的痛点。

保持终身学习的习惯，拥有可迁移的底层能力以及不断提升的思想高度，即使有一天，AI替代了现在的我们，我们依然能去制造另一个AI，BI，CI……