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2015年3月22日 星期日

2015/3/22 「向擅長分析的人學習,而不是成績最好的」

向擅長分析的人學習,而不是成績最好的

摘錄自:天下雜誌每日報電子報                        2015/3/11
2015-03-06 圓神出版  作者:李維文

天下雜誌每日報電子報 - 20150322
圖片來源:http://www.flickr.com/photos/42145244@N03/5701120640
看看你的身邊,有沒有擅長提出「為什麼」以及透過自己找到答案的人呢?如果有,多和他們交往,哪怕他們總是與世俗格格不入。透過與他們的交往,也能給你自己的人生帶來意外收穫。


學習對一個人來說,是必須具備且非常重要的能力。我們從出生到老去,都處於不斷學習的狀態中。但學習也是有「技術」的,有的人輕而易舉地取得成功,就是因為他掌握和運用了學習技術,而不是因為他腦袋好。

由此可見,學習這項能力更多是透過後天磨練所獲得的。也就是說,如果想成為優等生,就一定要掌握學習的技術和竅門。

當然,每個人學習的方法不盡相同。但效率卻是學習的核心問題,也是檢驗一個人是否能夠具備良好學習能力的試金石。正如李小龍的武俠小說裡所說:「武術有兩種,一種是花拳繡腿耍給別人看的;另一種是真刀真槍一決高下。站在強盜的刀尖前面,哪一種武術更有效呢?這是不言自明的事情。」

小時候我們會發現身邊的一些同學,他們很努力,很願意學習,但總是學得不好,這就是學習的效率問題。我們也會發現一些同學好惡分明,只對自己感興趣的課程認真學習,並且成績很好。這就是我們一般所講的──「興趣是最好的老師」。

在學習的時候,可以試著讓左右腦均衡地運轉,假如你已經用左腦學習了二十分鐘的數學,這時你的大腦已經非常疲憊,接下來就要用右腦學習二十分鐘的語文,這樣才能夠提高學習效率。因此,讓它變成你的生活習慣,並且合理分配你的時間,將會大大提高你的學習能力。這種對學習時間的分配,正是最基礎的分析和調整能力的體現。

如今很多新聞都報導:當「資優生」進入社會時所面臨的各式各樣的窘境。因為資優生往往就是學習成績優異的代名詞,他們的成績最好,可是靈活實踐的能力並不一定合格。現實告訴你,當你是學生的時候,你會覺得成績好就是一切,其實並非如此。有時候那些透過苦學和死背方法獲得高分的人,在很多其他方面卻難以擁有更強的競爭力。

學習成績好不一定能和「有出息」畫上等號,每個人都會有自己的突出亮點,決定一個人能否突出的並不是成績,而是成績背後的東西。你必須試著去發現你身邊善於分析的人,並向他們學習如何擁有這項能力。

艾倫.葛林斯潘曾任美國聯邦準備理事會主席,那時他一手掌管了美國的貨幣發行、利率、國際金融流通等重要工作。曾有一段時間,美國的股市總是因為他的一句話而上下波動。從柯林頓政府到布希政府,葛林斯潘的名字在全球金融界和企業界無人不知。當然,他還有另外一個稱謂──他也是世界上知名的經濟學家。

葛林斯潘畢業於紐約大學。但是當年教過葛林斯潘的愛涅斯特.克魯諾教授卻回憶說:「當時他算不上是好學生,有點傲慢,不怎麼用功。那時的葛林斯潘並不怎麼聰明,知識不夠淵博,還缺乏人情味,往往當著大家的面斥責自己的同學,讓他們下不了台。當然,在學生時期誰都可能傲慢。他現在可不一定那樣。年歲增長,見多識廣了,會有長足的進步。」

當年葛林斯潘就讀於克魯諾教授的門下,雖然成績不太好,不太會交朋友,但最重要的是他掌握了學習的技術,雖然他行銷學並沒有學好,其他領域的知識卻能很快地學會。學習的要義,除了要學自己感興趣的內容外,還必須能夠見多識廣,把自己所學的融會貫通,加以運用,只有這樣才能真正擁有學習的能力。

直到現在,艾倫.葛林斯潘依舊是紐約大學的驕傲。每一位紐約大學的學生,都為擁有這麼傑出的校友而自豪。每年招生的時候,學校也總會把他的名字排到前面以吸引更多優秀的學生入學。從葛林斯潘這個例子,或許我們能夠更加理解,應該向擅長分析的人去學習,而不是成績最好的人。

你知道嗎?在中世紀,音樂是屬於數學的。不管是自然科學還是社會科學,其實彼此之間有著非常緊密的連繫。創造世界最高品牌鋼琴的史坦威先生曾做過一個調查,這項調查旨在發現音樂與學習成績是否有關連。根據他的調查,學習過樂器的孩子,往往語言組織能力和數學推理能力比其他的孩子更強。一般來說,學過音樂的孩子,其學習成績也比沒有學過音樂的孩子要強。

這就證明,學習音樂對孩子來說是可以提高學習能力的一種方式。事實上,只要孩子們不覺得厭倦,一般家庭都願意為孩子購買樂器讓他們練習,這對學習是很有幫助的。

曾經有人把音樂當作數學來學習,一邊從數學的角度分析發出來的聲音,一邊看著樂譜的音符來按鍵。用數碼或圖畫來分析聲音,這樣可以有利於代數或幾何的學習。事實上,音符是讓你用指頭表達一種感覺的指令,它是一種語言符號。這種理解語言符號的能力,日後會成為學習英文、法文等語言的基礎。

另外,如果小時候學過鋼琴,除了較會有好成績之外,也有利於養成良好的品格──那就是耐心和意志力。

用最簡單的話來說,學習就是多問自己幾個「為什麼」。亞里斯多德所說的:「為什麼?」這個提問最能表現人的好奇心。科學是什麼?科學就是一邊觀察世界,一邊提出「為什麼」。「認識論」就是透過「純哲學」提出的「為什麼」,「純哲學」又是透過「顯像學」提出的「為什麼」。而什麼是「顯像學」?就是一邊觀察科學現象,一邊提出問題。而在其中,最為關鍵的一環就是能夠提出「為什麼」。

我們在問自己「為什麼」的同時,便是滿足自己好奇心的過程。我們所謂的學習,就是在不斷地滿足自己的好奇心,提出許許多多的疑問,然後再尋找一個個答案的過程。人的認識能力是受自身局限的。既然我們生活在這個世界上,那麼所有疑問的答案都應該在我們周圍的各種現象裡。在所有的考試面前,答案也都體現在我們的人生裡。

看看你的身邊,有沒有擅長提出「為什麼」以及透過自己找到答案的人呢?如果有,多和他們交往,哪怕他們總是與世俗格格不入。透過與他們的交往,也能給你自己的人生帶來意外收穫。











2014年11月22日 星期六

2014/11/22「大數據 你學了沒?(摘)」

科技風雲

大數據 你學了沒?(摘)

封面故事摘要

摘錄自:今周刊電子報                            2014/11/19
撰文 / 賴筱凡
出處 / 今周刊   935期
2014/11/20

今周刊電子報 - 20141122 - 1

今周刊電子報 - 20141122 - 2

 APEC期間,霾都北京出現藍天,居然是計算出來的, 下周氣溫降5度,全家提前預知關東煮銷量增30%, 就連雙十一購物節的5億個包裹能順利送到, 全靠大數據! 當零售業、製造業、服務業、金融業到醫界都在談大數據,世界經濟論壇報告指出:「數據的價值,就等同於石油與黃金。」你還在等什麼?


APEC藍天,是算出來的

2008年北京奧運會,中國政府對汽車祭出單號車牌、雙號車牌不能同時上路的措拖,這樣的禁令有點令人傻眼,卻是中國政府控管廢氣排放,確保奧運期間空氣品質的重要策略。

時隔六年,APEC在北京登場,為了讓北京再現湛藍天空,這次中國政府靠的是大數據(Big Data)。

預測未來七十二小時的空氣品質,只要在預測中空氣品質較差的地區,政府將透過輔助該區工廠停工等措施,減少排放空氣汙染物質,而不是讓所有北京的工廠都停工。

它知道你想買什麼?
結帳完,店員馬上送你下周想買商品的折價券。

場景轉回台灣,剛下班的王小姐趁著下班回家的路上到屈臣氏購物,結帳時收下的發票與折價券,回家定睛一看,卻發現正好是她下周想買的去油洗髮精!

如果妳以為屈臣氏送給每個人的折價券都是一樣的,那可就大錯特錯了,因為每張折價券搭配消費紀錄與個人喜好,發現過去三年王小姐買的都是去油洗髮精,那麼它就不會給妳乾性洗髮精的折價券,這就是大數據的預測力量。

全家便利商店也對消費者的關東煮購買喜好與天氣變化進行分析,他們發現當氣溫驟降五度時,關東煮的銷量會增加三成,因此,當你越了解客戶面貌時,就越能掌握市場需求。全家便利商店公共事務部暨品牌溝通室部長林翠娟便指出,「門市每天銷售狀況的重要變數之一,就是天氣。」

製造業靠數據,改善生產流程。

就拿晶圓代工廠台積電為例,動輒上億元的機台設備,每個生產流程都有感應器,每個感應器在生產過程中不斷地將數據記錄下來,用以改善生產效率。

從晶片尺寸設計的數據下手,晶粒產出、生產效率到設備效益都跟著提升;用大數據分析,台積電一年創造效益高達4.2億元。

「以前,我們都是靠師傅傳承,用自身累積下來的經驗,來判斷到底生產過程裡,參數(註:機台的設定值)要下多少,可是,大數據時代裡,我們就要有新的觀念,用數據、科學證據來說話。」工研院巨資中心主任余孝先是台灣產業推動大數據的重要人物,他要導入的概念很簡單,改善效率不要再憑經驗,要用數據。

不靠經驗,改用科學數據思考,降低誤差值,進一步提出預防計畫。

儘管目前台灣醫院尚未引進相關大數據技術,但台灣醫學資訊學會祕書長潘美連的研究,就用科學數據打破醫生的經驗誤差。「多數人的衛教知識告訴我們,有子宮內膜異位困擾的女性不易懷孕,可是我們用大數據分析,在健保資料庫找答案,卻發現子宮內膜異位患者的受孕機率其實與一般人相同。」

那為什麼婦科醫生總是告訴我們,子宮內膜異位患者比較不容易懷孕呢?潘美連指出,「問題就出在子宮內膜異位患者的子宮懷孕環境比一般人差,所以流產機率高,但不代表不容易懷孕。」

多數女性不知道自己有子宮內膜異位的問題,懷孕前若醫生沒有特別替病人做腹部超音波掃描,就可能會忽略這個問題,「這時如果沒有特別強化安胎,那流產的機率就很高,這也是我們說的,子宮內膜異位女性能懷孕,卻不一定生得下來。」潘美連說。

加拿大一家醫院用大數據監控新生兒的生命跡象,從嬰兒身上傳過來的吸呼、心跳、血壓、體溫等諸多數據,幾千筆數據,經過及時分析之後,不用等到真正病徵出現,可以提早二十四小時預知嬰兒會發生什麼樣的危急情況。

如果我們能用科學數據來佐證,就會讓經驗更有依據,還能進一步在疾病發生前,提出預防計畫。

很多人都以為,只有做行銷、業務的人,才需要認識大數據;但是麥肯錫全球研究院告訴我們,一家公司從研發設計、採購到生產製造、甚至客服,都會用到大數據,不論是零售、金融、製造、傳統產業、服務業、醫療業,甚至只是一家小餐廳,可能都會需要大數據。