Трендлист

Есть ли в мире что-то более мучительное для мозга, чем толкать на калькуляторе бесконечные ряды чисел? Или вытаскивать из памяти формулы по алгебре или геометрии, которые не вспоминали уже лет десять? А если это еще умножается на дедлайн! В этом посте я хочу поделиться опытом как найти общий язык со всеми этими проблемами — решая их алгоритмически.

Математическая составляющая

Я всегда считал себя человеком технического склада ума. И поэтому мне было очень трудно решать такие вещи как доказательства теорем или дифференциальные уравнения. Но после того, как я понял одну простую вещь, все стало проще. Эта вещь состоит из двух пунктов:

• Разбиение проблемы на подзадачи;
• Умение видеть структуру задачи (это можно назвать “чувством структуры”, а иногда его называют «интуицией»).
• Если вас раздражает разбросанность тем материала, который вам нужно освоить к определенному сроку, попробуйте начать с разбиения темы на отдельные компоненты, каждую из которых имеет свой срок выполнения. Например:
• 1) Теория множеств + теория графов = набор теоретических знаний, которые помогут при изучении теории вероятностей. Делаем так: выделяем тему → делаем конспект по теме → решаем примеры → переходим к следующей задаче. Такая последовательность действий помогает лучше запомнить материал, поскольку каждая новая тема идет с примерами ее применения. Вы можете использовать такой подход даже когда изучаете совершенно несвязанные между собой дисциплины. На примере изучения английского языка эта методика может выглядеть так: изучение словарного запаса → чтение текстов → аудироваия диалогов / интервью. Ок, кажется мы поняли. Теперь давайте рассмотрим этот метод на практике. Проблема №1: Задачка по статистике. Решение: Разделение темы на составные части: статистика – сбор данных → обработка данных → визуализация результатов. Далее идем дальше: Статистический анализ данных включает следующие пункты: описательная статистика, проверка гипотез, корреляция, причинно–следственные связи… Дальше идут конкретные методы статистики: t‑тест, ANOVA, хи‑квадрат, линейная/логистическая регрессия, дисперсионный анализ, ковариационный анализ, факторный анализ, многомерное дискриминантное анализироввание, кластеризация, ассоциативный анализ, временной ряд анализа, нейронные сети … Список методов исследования растет вместе с уровнем сложности исследований. Убедитесь, что ваш выбор метода соответствует вашей цели и типу ваших данных.

Итак, вот несколько советов о том как подойти к решению любой задачи. Эти советы могут пригодиться не только начинающим студентам, но и опытным профессионалам, пытающимся научиться мыслить нестандартно. Как видите, структура подхода остается неизменной независимо от уровня вашего опыта. Надеюсь эти небольшие лайфхаки будут полезными именно вам. Если же вы сами знаете какие-либо интересные способы структурирования информации, обязательно расскажите нам об них в комментариях ниже.

Этот пост был любезно предоставлен авторам блога <a href="http://www.newparadigmlearning.com/.">http://www.newparadigmlearning.com/.</a> Мы благодарим их за разрешение публиковать эту замечательную информацию на нашем сайте.

*Девичий совет* — выбирайте любые предметы, включая кухонную технику, исходя из принципа «разделить и властвовать». Это работает безупречно, особенно если предмет обладает высокой функциональностью. Не забывайте также разделять свои задания на составные элементы, чтобы обеспечить равномерную нагрузку и комфортное выполнение каждой работы.

Советы и рекомендации

Если вы чувствуете усталость от слишком большого объема работ перед вами, просто остановитесь и сделайте паузу. После небольшой медитации возвращайтесь и продолжайте работу над вашими проектами согласно вышеописанному плану.

Также важно помнить, что вы должны регулярно проверять результаты своей работы и корректировать курс действия, если ситуация изменилась во время процесса. Всегда стоит оценивать прогресс выполненной работы и стараться оптимизировать процесс обучения.

Важно понимать, что результат зависит напрямую от качества входных данных, потому необходимо обращать особое внимание на исходные данные и делать акцент на качественном выполнении этих операций.

Постоянно практикуйте свою способность находить взаимосвязь элементов внутри каждого проекта, искать новые точки зрения и применять знания одной области деятельности к другой. Это поможет стать эффективнее и продуктивнее.