高效学习一直是当代人的痛点，如何才能更快更好地学习，来完成学业、工作的要求？

我高中就有一个同学极其努力，凌晨1点别人睡觉时他还在背单词记公式，但成绩还是在倒数几名。

大学里同样寒窗苦读9个月，有人能考研成功，而有的人只能是炮灰。

在公司勤勤恳恳干了好几年，每天加班到深夜改方案，晚上整栋楼就只有自己一盏灯还亮着。可晋升还是遥遥无期。

战术上的勤奋，永远不能掩盖战略上的懒惰。

这不是努力的问题，而是方法上的问题。

《整体性学习》是加拿大大学生斯科特·扬总结的一套学习理论。斯科特·扬算是一个学习达人，他在大学的专业是商业学，业余时间又自学了编程，参加各种演讲，开设自己的博客，写了几本颇有影响的电子书。这还没完，最近，他又完成了一项学习壮举，10天拿下线性代数，12个月内自学完成4年麻省理工学院计算机科学的33门课程。

斯科特·扬到底有什么学习诀窍？斯科特·扬并不保守，他的学习方法就是整体性学习理论，早已经写在这本书中了

一、获取知识

学习知识的第一步就是要获取它，这意味着你要通过双眼、视神经和大脑，实实在在地将书本上的知识印到脑海中。假如你从未接触到该信息，或是获取得太慢，这会导致你终止在学习上的任何努力。

有两种方法对于知识的获取很有成效：快速阅读和笔记流。

1.快读阅读

快速阅读包含很多技术，你可以出去搜索相关的书籍比如《快速阅读》。

这里推荐一种方法：指读法

在读书时，你的眼睛不会总是停留在书上的某个地方，眼睛会不断地运动，这会降低阅读速度。使用手指会让眼睛停留在你要阅读的地方，手指提供的控制和聚焦会大幅度地提高阅读速度。

指读法的好处是用手指、鼠标控制阅读速度。快速阅读不仅仅是读得快这么简单，有时候你需要降低阅读速度以仔细揣摩重点内容，有时候你需要略过不重要的内容

2.笔记流

我并不是那种推崇记录非常详细且纷繁复杂笔记的人，我一直在学习时全神贯注地听老师讲课，而不是忙着做细致漂亮的笔记，等到课下再学。

这里推荐思维导图学习法。思维导图的优势在于，知识之间不是孤立的存在，而是相互之间具有联系。将知识制作成一张思维导图，有助于你理解知识之间的联系，以及上下游知识。

二、联系知识

获取信息而不理解是没有任何价值的，这就是所谓的填鸭式学习。假如你不理解一本书、一章节、一段话说的是什么意思，要想牢牢记住它或者在实际生活中应用它几乎是不可能的。大多数人都能感觉到理解阶段的存在，虽然信息经过初步理解后变得有意义，但是此时信息还没有很牢固地扎根于大脑中。

1.内在化

你可能听说过视觉化，就是在脑海中想象图画的过程。内在化是我创造的名词，指不仅仅在脑海中出现图像，而且有声音、触觉和情感等。一般说来，一幅图就足够了，但是能够调动更多的感知与知识联系在一起，甚至与情感相连，得到的关联一定比单一的图像更强。

比如说学习医学，你在书本上学习到的是一大堆枯燥的名词术语、操作流程。内在化则是要求你想象你在手术室里，你刚到怎么样完成一台做手术。让手术这个情景内在化，更好地理解知识。

学习计算机科学时，你是思考课本上的那些文字，还是在想宇宙的神秘符号？学习医学时，你是在背诵那些文字，还是在想着活生生的病人？学习历史时，你看到的难道仅仅是数字和日期，难道没有看见那么多历史人物的鲜活故事？

2.比喻法

比喻法在整体性学习中扮演的角色是类似的，比喻就是在不熟悉的知识和熟悉的知识之间架起一座沟通的桥梁。比喻在文学中主要提供视觉上的相似，而在整体性学习中联系的是类似的过程：事件或者信息的顺序。

比喻本是一种文学上的工具，用来将某个物体与其他物体联系在一起，而实际上二者并没有实际的联系。比如说一名女性有沙漏一样的身材，并不是说她的身体是玻璃的，黄沙从她曼妙的身体不停地往下流淌，这只是一个比喻，形容她的身材与沙漏的曲线一样玲珑。

三、实际应用

应用是学习的最终目的，能做到学以致用方能更好地适应现实世界。如果你学习税法并用到自己的企业管理中，那肯定比纸上谈兵学得好。如果你学习统计学，又把学到的知识用在实验设计上，那你对统计学的理解一定更深刻。不过应用的目的又岂止是更深刻地理解，深刻的理解只是副产品，学习的本来目的就是应用于实践。

知识只有获得了在实际生活中的价值才是真正的知识。只要你用心发现，几乎所有的知识都有实际价值，如果能发现知识在你生活中的价值，知识就与你产生了紧密的联系。

要深入拓展你在课堂上学到的知识，最好的办法就是将知识应用到实际生活中去。如果你是自学者或者参加的是职业教育，很少会碰到死读书的问题。但是假如你需要将很多抽象的课程进展到一定的深度，而这些信息可能不太重要或者未来很多年都不一定用得上，就有可能陷入死读书的困局中。

通过将知识应用于实际，知识就会记得更牢。

1.写作。创立自己的公众号，定时在上面发布文章。

2.计算机。制作小程序方便自己工作，除了编程这种明显的应用之外，我还发现计算机科学是寻找问题的有用途径，纠错、算法都是可以借鉴到其他地方的有用思想。

3.心理学。心理学能更好地让我理解自己和他人，解决自己内心矛盾的地方，学会如何和他人相处。

4.经济学。经济学教会我重新看待金钱在社会中的价值，明白了金钱仅仅是物质交换的载体后，我的个人哲学体系也随之发生了很多变化。

上述的介绍只是很少的例子，我总是努力为学到的所有知识找到实际用处。假如一门课程完全没有实际用处，那你还学它干什么？

四、模型纠错

学习不可能不犯错误。错误的联系可能导致错误的理解。你以为理解正确，实际上是从错误的联系推导而来。

假如整体性学习过程完成得非常好，纠错花的时间就少。就像一个熟练的程序员写出来的代码错误率会很低。完美无缺是不可能的，因此不断练习，不断纠错总是个好办法。以下是模型纠错过程中的一点建议。

1.散弹枪策略

花费数小时重复解决同一类型的问题与死记硬背没有什么不同。我宁愿花时间采取散弹枪策略进行纠错。所谓散弹枪策略，就是每一种类型的问题都做一做，同一类的问题不要重复。当然，我觉得如果你必须要花好几个小时重复同一个问题，那么就这样做也无可厚非。不过，更好的办法是尽早使用整体性学习方法，这样你就能更容易地学会解决某类问题的方法。

2.小步子原理

不要指望短时间成为某一领域的专业人士。不要想一口气吃成大胖子，我们总是希望有立竿见影，100%的改变，其实我们要有%的改变就足以。

3.延伸练习时间

把总的练习时间分配到每一天，不要平时不烧香，临时抱佛脚，把全部练习时间集中在考试前做。每天一次快速充电比考试前一天晚上大量突击更容易坚持。

没有人能逼迫你喜欢自己讨厌的东西，没有任何一种策略能促使你学习不想学的东西。如果你仅仅想得到名牌大学的文凭，而不是知识本身吸引你，那么拿到文凭后你该怎样继续学习？

找到你学习的理由，即使理由简单、古怪，也要有一个学习的理由。

古人读书为了光宗耀祖，今人读书为了上大学，找个工作，挣钱养家糊口，这都是学习的理由，但这些都不是最好的理由，最好的理由就是知识本身吸引你不断学习、不断深入下去。