中东部晴暖迎五一 4日江南华南雨势强

中东部晴暖迎五一 4日江南华南雨势强 时间:2024-11-02 10:49:08

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确实,互联网让知识来得那么容易,知之为知之很方便,很多人都以为知之等于学会,知之越多,学会越多,于是碎片化学习大行其道。 前些日子坤鹏论一直在谈学习的事情,特别反对将碎片化学习做为自己主要的学习手段,今天就这个话题再细细分享一下吧。

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碎片化学习极大地催生了干货式学习。可教的观点能够确保信息在组织上下统一传递,让上下层级的领导人讲述同样的故事,让每个人向着共同的目标前进,遵循共同的价值观,推进组织的学习和变革。坤鹏论由三位互联网和媒体老兵封立鹏、滕大鹏、江礼坤组合而成,坤鹏论又多了位新成员:廖炜。写,一个方面是不管是听,还是读,都尽可能写下来,特别是自己的思考和结论,还要和自己过去的经验结合起来,要善于在思想中写出来,也就是反思。

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第三掌握总会总的方法论,不管是金字塔思维,还是思维导图,还是六顶思考帽,还是头脑风暴,其实都是总分总的具体形式体现,第一个“总”是问题的关键,“分”是把和问题关键相关的所有分支尽量穷举出来,接下来的“总”是把前“分”得出来的信息总结分类整理,最终找到解决问题的方法。关键一点,我是在电影《保镖》中学到的。

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而所谓的各种思维不过是在寻找更好的表现形式让总分总更容易理解和操作而已。干货大多以名言警句式的形式出现,将众多需要系统学习的理论和知识抽丝剥茧,“去其糟粕取其精华”,只留下结论。因为坤鹏论一直认为,真正的学习一定要完成学和习这两个过程,孔子他老人家说过,学而时习之,也就是学过的内容要经常练习。她唱的是她对自己独特的理解、认识。今天我讲的,都是分享的观点、看法,最近的思考,不一定是对的,但是很自信,因为这是经过我的大脑思考过,跟大家分享,把这些东西跟大家交流。这至少可以带来三个好处:创造可教的观点的过程,可以帮助人们成为更好的领导者,让他们从日常运作中抽身而出,进行反省,更好地理解自己隐藏的假设,更好地理解组织,理解一般意义上的商业。

所以,学而不习,学而不练,学而不实践,就根本不算是学习。但是,真正有价值的知识和经验都不会是干货,而是湿货,都会有其诸多条件的。

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百事集团前CEO罗杰·恩里克说,一个可教的观点抵得上50点智商。领导者必须用清晰、明确的可教观点来教人。

二是成功鸡汤式学习,常见于各种成功学课程,并且被众多企业家追捧。更多好处请关注坤鹏论公众号:kunpenglun,回复“投稿”查看。不少优秀的人力资源会告诉你,了解不熟悉业务的最好方式是,发布一个招聘信息,职位高高的,吸引行业的大牛来面试,在面试过程中偷学。说,除了和别人沟通交流,还有一个就是讲出来,小范围讲,更要争取在大众面前讲,中国最牛逼的演说家——马云曾说过:有人说,你的口才很好,演讲不错,是怎么学会的?我跟大家分享,其实我并不觉得我口才很好,我讲话,几乎没有形容词。

可教的观点能够加快领导者培养人的过程。同时,写的含义还有一个就是实践,在自己的人生中写,学而时习之,知识本来就是前人解决问题的经验传承,不去实践中解决问题,学它何用?古人都说了,读万卷书,后面一定要跟着行万里路。

殊不知,越是干货越是关系重大,它们不是人生哲理就是职场秘籍,所以一不小心就会被干货带进深深大沟里面。所以做汽车相关的事业,就得抓住核心,管它是汽油还是电动,必须要紧抓汽车的发明就是为了让人类拥有更快的速度,速度是其本质。

另外,学到知识后与自己的经验相结合进行反思。曾经有这么一句名言:互联网让聪明人更聪明,让傻瓜更傻瓜。

读,也就是阅读,阅读书籍,阅读各种文章,在大量阅读中形成自己的观察和观点。要不然,直接学习个创业900句,大家都能创业成功了,还会出现创业九死一生,90%都将倒下的现实吗? 而且,很多理论、经验、知识都是有其时代背景的,比如:咱们一说房价就捯饬日本和美国,但是当年的日本、美国和现在的中国的情况能一样吗?再比如坤鹏论曾在《传统与马云假货之争的反思考无山寨假货该如何崛起?》之前说的假货问题,你非拿现在中国情况和现在的欧洲日本和美国比,有可比性吗?要比也得站在同一标准和起跑线上比吧?要知道日本和德国经济大发展的时候可都曾经是世界闻名的假冒伪劣之国。所以,干货式学习有时候真的会害死人,特别是那些人生阅历和经验少的年轻人。其实,这些所谓的各种思维和理论,其本质和原理都差不多,万变不离其宗,只是表现形式有所区别。

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 我们总是在抱怨我们的教育体制如何如何与美国有差距,其实研究比较下来,两国最大的差距就在于教育中的习和用,中国的教育更重视知识的纸面考核,美国的教育更倾向于知识的实践应用。因为他们很难用自己的过往去分辨干货,特别再是令人崇拜的大咖喷出来的,更是五体投地地接受了。

欢迎各路板砖砸过来!说实话,学习是件很难的事情。另外,碎片化学习还催生了另外两种流行的学习模式,一是跨界王式学习,比如:文科生敢于充当理工科专家,大谈人工智能的技术实现,以跨界为荣,嘲笑学术界的保守。

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