Как стать экспертом в чем угодно: советует нобелевский лауреат Ричард Фейнман

Уче­ба — это тя­же­лый труд, осо­бен­но ко­гда бе­решь­ся за что-то но­вое (под­твер­дят мил­ли­о­ны бро­шен­ных на се­ре­дине кур­сов). Но ре­ше­ние есть! На­шел его аме­ри­кан­ский фи­зик и об­ла­да­тель но­бе­лев­ской пре­мии Ричард Фей­н­ман. Рас­ска­зы­ва­ем, как ра­бо­та­ет тех­ни­ка ге­ни­аль­но­го уче­но­го.

«Ге­ни­аль­ных лю­дей не су­ще­ству­ет»

Ге­ни­ев не бы­ва­ет — даже са­мые успеш­ные уче­ные ни­чем не от­ли­ча­ют­ся от обыч­ных лю­дей. Про­сто их за­хва­ти­ла ка­кая-то тема и они узна­ли про нее все, что мож­но.

Эти сло­ва дей­стви­тель­но успо­ка­и­ва­ют, ко­гда чи­та­ешь их в ин­тер­вью Ричар­да Фей­н­ма­на — од­но­го из со­зда­те­лей кван­то­вой элек­тро­ди­на­ми­ки (за нее он по­лу­чил Но­бе­лев­скую пре­мию), раз­ра­бот­чи­ка атом­ной бом­бы в ко­ман­де Ро­бер­та Оп­пен­гей­ме­ра и изоб­ре­та­те­ля мно­же­ства ме­то­дов кван­то­вой ме­ха­ни­ки. И все это он успел сде­лать и изоб­ре­сти меж­ду иг­рой на ба­ра­ба­нах, пу­те­ше­стви­я­ми и взло­мом сей­фов (его глав­ное хоб­би). А еще Фей­н­ман при­ду­мал, как пре­по­да­вать фи­зи­ку в уни­вер­си­те­тах так, что­бы она была по­нят­на даже но­вич­кам.

Фей­н­ман умел сов­ме­щать ак­тив­ную жизнь и ра­бо­ту, по­то­му что по­ни­мал раз­ни­цу меж­ду «знать пред­мет» и «знать на­зва­ние пред­ме­та». Это ста­ло кра­е­уголь­ным кам­нем его успе­ха. Он счи­тал, что мно­гие из нас фо­ку­си­ру­ют­ся на лож­ном типе зна­ний — спо­соб­но­сти рас­ска­зать о кон­цеп­ции, не по­ни­мая пред­мет до­ста­точ­но глу­бо­ко.

Что­бы бо­роть­ся с по­верх­ност­ны­ми зна­ни­я­ми, Ричард Фей­н­ман при­ду­мал свою ме­то­ди­ку обу­че­ния и «по­ни­ма­ния сути». Ис­точ­ник до­ста­точ­но ав­то­ри­тет­ный, что­бы ему ве­рить.

Как ра­бо­та­ет ме­то­ди­ка Фей­н­ма­на

Фей­н­ман счи­тал: если че­ло­век по­ни­ма­ет пред­мет, он мо­жет его объ­яс­нить. На­обо­рот это не ра­бо­та­ет ни­как. Обу­че­ние — это не зуб­реж­ка, тер­ми­ны или фор­му­лы, а глу­бо­кое по­ни­ма­ние сути. По­это­му вся тех­ни­ка со­сто­ит из че­ты­рех про­стых ша­гов, ко­то­рые по­мо­га­ют осмыс­лять по­лу­ча­е­мые зна­ния.

Шаг 1. Вы­бе­ри­те кон­крет­ную тему

До­пу­стим, вы ре­ши­ли изу­чить язык про­грам­ми­ро­ва­ния. Дело хо­ро­шее, но тема «про­грам­ми­ро­ва­ние» слиш­ком необъ­ят­ная и раз­мы­тая. Фей­н­ман со­ве­ту­ет вы­де­лить что-то кон­крет­ное — это по­мо­жет ис­клю­чить страх пе­ред но­вым и по­стро­ить тра­ек­то­рию обу­че­ния.

Этот шаг ва­жен, по­то­му что поз­во­ля­ет че­ло­ве­ку, столк­нув­ше­му­ся с чем-то но­вым и неиз­вест­ным, раз­ло­жить его по по­лоч­кам. На­при­мер, вы за­пи­сы­ва­е­те кон­крет­ную тему «Ба­зо­вые ко­ман­ды язы­ка Python» и уже по­ни­ма­е­те, что нуж­но де­лать и куда ко­пать. На­чи­нать нуж­но все­гда с ма­ло­го, на са­мом деле у вас есть все­го пара стра­ниц, что­бы за­пол­нить их ин­фор­ма­ци­ей — кон­спек­том на 100 стра­ниц вы все рав­но поль­зо­вать­ся не бу­де­те.

Вот несколь­ко при­ме­ров того, как мож­но вы­би­рать темы в раз­ных от­рас­лях:

• Не ди­зайн, а ти­по­гра­фи­ка, цве­то­вые со­че­та­ния, ра­бо­та с ком­по­зи­ци­ей;

• Не пси­хо­ло­гия, а груп­по­вая по­ля­ри­за­ция, со­ци­аль­ное без­де­лье, про­ра­бот­ка дет­ских травм и так да­лее;

• Не эво­лю­ци­он­ная на­у­ка, а от­ри­ца­тель­ный от­бор, на­след­ствен­ность, фе­но­ти­пы, му­та­ции.

Чем кон­крет­нее бу­дет за­яв­лен­ная тема, тем лег­че ее бу­дет изу­чить (даже на уровне за­про­са в Google). А еще это те­ра­пев­ти­че­ски дей­ству­ет на уче­ни­ка. Ведь даже ко­гда мы ищем кон­крет­ную тему внут­ри об­ла­сти зна­ния, мы уже на­чи­на­ем учить­ся.

Шаг 2. Объ­яс­няй­те кван­то­вую фи­зи­ку ре­бен­ку

Вот вы сели изу­чать ба­зо­вые ко­ман­ды язы­ка Python. Смот­ри­те ви­део­лек­ции, слу­ша­е­те под­ка­сты и чи­та­е­те кни­ги. По­сте­пен­но ваши кон­спек­ты за­пол­ня­ют­ся и зна­ния ко­пят­ся в го­ло­ве. От­лич­но! Те­перь ваша за­да­ча — по-на­сто­я­ще­му по­нять все, что вы узна­ли. Клас­си­че­ская ошиб­ка в обу­че­нии — про­чи­тать ста­тью или учеб­ник и ре­шить, что обу­че­ние за­вер­ше­но. Но чте­ние не га­ран­ти­ру­ет по­ни­ма­ния.

Фей­н­ман пред­ла­га­ет про­го­ва­ри­вать по­лу­чен­ные зна­ния. Пред­ставь­те, что вам нуж­но объ­яс­нить ко­ман­ды Python пя­ти­класс­ни­ку. Имен­но ре­бен­ку, а не ва­ше­му дру­гу с ра­бо­ты или из уни­вер­си­те­та.

Ричард Фей­н­ман во­об­ще счи­тал, что про­фес­си­о­наль­ные тер­ми­ны и слож­ные кон­струк­ции — это спо­соб скрыть наше непо­ни­ма­ние сути пред­ме­та. Ко­гда вы опи­сы­ва­е­те идею от на­ча­ла до кон­ца про­стым язы­ком, по­нят­ным даже де­тям, вы за­став­ля­е­те себя раз­би­рать­ся в пред­ме­те на бо­лее глу­бо­ком уровне, упро­щать при­чин­но-след­ствен­ные свя­зи.

Шаг 3. Будь­те в бес­ко­неч­ном цик­ле обу­че­ния

Если вы чув­ству­е­те, что ал­го­рит­мы Python вам не да­ют­ся, а вло­жен­ные друг в дру­га струк­ту­ры пля­шут в гла­зах — воз­вра­щай­тесь к ба­зо­вым функ­ци­ям. И де­лай­те так до тех пор, пока сле­ду­ю­щая тема не ста­нет сно­ва по­нят­ной. Фей­н­ман со­ве­ту­ет об­ра­щать­ся к ос­но­вам каж­дый раз, ко­гда вы за­стре­ва­е­те на ме­сте. Ко­гда в на­ших зна­ни­ях по­яв­ля­ют­ся про­бе­лы, а наши объ­яс­не­ния не со­всем вер­ны, об­ра­ще­ние к пер­вич­ным и вто­рич­ным ис­точ­ни­кам по­мо­га­ет луч­ше за­кре­пить ос­но­вы.

Учи­тесь до тех пор, пока не смо­же­те разъ­яс­нять все про­сты­ми сло­ва­ми. Пока ваш во­об­ра­жа­е­мый (а еще луч­ше — на­сто­я­щий) ре­бе­нок не пой­мет всё про язы­ки про­грам­ми­ро­ва­ния.

Ско­рее все­го весь ваш путь обу­че­ния бу­дет со­сто­ять из 2 и 3 пунк­та. Вы бу­де­те пе­ре­хо­дить от од­но­го к дру­го­му, пока не пой­ме­те все ас­пек­ты темы. И это от­лич­но: ис­поль­зо­ва­ние уже про­чи­тан­ных ис­точ­ни­ков для со­вер­шен­ство­ва­ния соб­ствен­ных объ­яс­не­ний — это ак­тив­ный про­цесс. Ко­гда мы учим­ся пас­сив­но, за­по­ми­нать де­та­ли слож­нее.

Шаг 4. Ищи­те ана­ло­гии

Про­сто­та — это кос­вен­ный при­знак по­ни­ма­ния. До­ста­точ­но лег­ко за­пом­нить тер­ми­ны и по­вто­рить их, ко­гда вас про­сят. Ко­гда мы не мо­жем по­ла­гать­ся на гром­кие сло­ва, ко­то­рые за­став­ля­ют нас ка­зать­ся ум­ны­ми, нам при­хо­дит­ся со­кра­щать то, что мы дей­стви­тель­но зна­ем, до са­мой про­стой фор­мы. Ко­гда вы прой­де­те ма­те­ри­ал, вы­учи­те все необ­хо­ди­мое, пой­ме­те и смо­же­те объ­яс­нить все себе са­мо­сто­я­тель­но, вы смо­же­те дви­гать­ся даль­ше.

Что­бы за­кре­пить зна­ния, ищи­те ана­ло­гии. Это ба­зо­вый ме­ха­низм на­ше­го моз­га (все ведь учи­ли сти­хи в шко­ле с по­мо­щью об­ра­зов). Вот при­мер, если вы пы­та­е­тесь по­нять как ра­бо­та­ют усло­вия if/​​elif в язы­ке Python, по­про­буй­те срав­нить его с мат­реш­кой — ко­гда каж­дое усло­вие на­хо­дит­ся внут­ри дру­го­го усло­вия, пока не по­лу­ча­ет­ся боль­шая мат­реш­ка-ре­зуль­тат. Под­тал­ки­вать себя к со­зда­нию соб­ствен­ных ана­ло­гий — это еще бо­лее мощ­ное сред­ство, чем по­вто­рять за­им­ство­ван­ное, ко­то­рое мы, воз­мож­но, на са­мом деле не по­ни­ма­ем.

Кому мо­жет быть по­лез­на тех­ни­ка Фей­н­ма­на

Сту­ден­ты, о ко­то­рых и ду­мал Ричард Фей­н­ман, точ­но мо­гут ис­поль­зо­вать его тех­ни­ку в обу­че­нии. Но не толь­ко они. В со­вре­мен­ном мире нам все вре­мя при­хо­дит­ся учить­ся и пе­ре­стра­и­вать­ся под но­вые ре­а­лии. И здесь ме­то­ды уче­но­го при­хо­дят­ся как нель­зя кста­ти — по­про­буй­те в сле­ду­ю­щий раз, вме­сто по­куп­ки оче­ред­но­го кур­са, от­крыть бес­плат­ный сайт и пе­ре­ска­зать себе его со­дер­жа­ние.

Уве­ре­ны, итог бу­дет ни­чуть не хуже.