作者：采铜，来源：氧气职场
信息互联年代，怎么样更好地自我学习，自我提高，构建专家级常识体系呢？相信看了这篇文章，你会知道一些。
内容摘要：
1、常识和专家的定义及框架是什么样的？
2、如何打造差异化竞争优势？
3、如何更好地筛选信息？
4、如何对筛选过的信息进行加工？
常识和专家的定义及框架是什么样的？
评估常识的两个维度：
· 这件事情对我的价值的高低；
· 这个价值伴随时间变化的衰减程度
大家沉迷做的不少事情其实是是价值半衰期比较短的事情，也就是说，大家在做的时候可能非常享受，但过了一段时间发现没什么价值。
如此的话，大家常常会感觉像手里捧着沙子，捡到一些东西又漏走了，没一个长期的积累。
什么是半衰期：
半衰期这个定义最早出目前核物理学中，用于表示一个同位素衰减的速度，譬如说碳14的半衰期是几千年，但有一些元素的半衰期很短，只有几秒，或者更短。
半衰期的定义迁移到医学范围，得到了很广泛的应用。在医学范围，大夫或者研究者需要去评估药物进入体内将来，在血液中的浓度变化。药物进入循环系统后会达到一个峰值，之后会渐渐衰减。
衰减的速率跟同位素的函数有一点类似，都是一种指数函数，正好可以用半衰期如此的定义表示。所以，半衰期的定义在医学中得到了很广泛的应用。
从物理学到医学是一个常识的大范围跨越和迁移。一个原本旧的常识，由于到了一个新的范围就变成了一种新的一种常识。
常识两分法：一阶常识vs二阶常识
一阶常识：
譬如说你是在学校学的某一个专业，或者你是在工作职位上的某一个职业身份，在这个专业设定下，你或许会选不少直接有关的常识，这类常识就是一阶常识；
二阶常识：
就是看起来跟目前所学的事情不有关，但假如把这类常识进行了适合的迁移，迁移到了目前所从事的领中，这个常识或许会变得很有用。
不少一阶的常识也会有一个衰减的过程，就像有的研究常识其实也有半衰期。
譬如说有学者，在国际一些著名的医学刊物上发的论文，伴随时间的推移，这类论文的结论有的就是被发现其实是错的或者是过时的。
过了几年将来，有50%的医学的常识会被觉得是错的或者淘汰的。医学常识的半衰期是4—5年。
还有一个学者研究了物理学常识，在国际先进的物理学期刊上发表了论文，他做了一个统计，发现大概过了十年将来，在这个期刊上的论文有50%的结论是不对的。
这也就意味着物理学常识的半衰期是10年。有研究就发现，工程学的常识的半衰期是两年，甚至两年不到。像网络这个范围，它的半衰期可能更短，这就是提示大家要持续学习，不可以懈怠。
启示：
1、终身学习，持续学习。大学里学的这类东西只是个开始，毕业将来，假如学习停滞了，过了一年两年，就发现你已经落后了。所以你需要持续学习你所在范围，新出现的东西和有价值的变化，跟上变化的节奏。
第二，广泛关注各类常识。假如你仅仅盯着一阶常识，盯着你一个人所在范围的东西，你会发现不少常识会被淘汰掉，你并没打造起你的差异化的竞争优势。
如何打造差异化竞争优势？
你需要从其他范围的常识去着手。
擅长把其他范围的常识迁移到你所钻研的范围，让一阶常识转变为二阶常识变成一种新的常识，如此的话，你就能通过二阶常识，积累跟其他人不一样的竞争优势。
与两种常识定义有关的两个专家定义
一种叫常规型专家，还有一种叫适应型专家。
常规型专家比较擅长解决常规的情形下的常规的任务和挑战，重复之前出现过的挑战，他可以比较高效地去解决，但对于新的问题和状况，或许会有点束手无策。
而适应型专家可以适应环境的变化，创造性地解决这类问题。在这两种专家里，适应型专家是一种更厉害的，更高阶的专家。
依据这两种专家的，将职场人划分为3类
第一个层次是小白
学会少量的一阶常识，在完成任务的时候只是通过模仿或者严格遵照一些指令，去完成一些简单的任务。
第二个层次是常规性专家
他对一阶常识的学会比较完备，但他只可以解决比较常规的问题。
第三个层次是适应型专家
他除去可以学会完备的一阶常识以外，还可以学会相当数目的二阶常识，在这两类常识同时学会的状况下，既可以解决常规的问题，而且还擅长运用常识的迁移，去创造性的去解决新的问题。
如何更好地筛选信息？
基本原则：专心为主，博览为辅
· 如何做到专心为主？
大家需要给我们的学习工作和生活树立一到若干个主旨问题，这类主旨问题应该是你特别有兴趣，特别想解决，并且跟你所从事的专业或者职业有关的；
这类问题需要你在一个比较长期的时间范畴内持续考虑，获得有关的信息，然后不断探索和发现，逐步接近问题的答案。
当你用主旨问题筛选信息的时候，你并未必需要在某一单个学科的边界内去，由于你要解答一个复杂的问题总是需要多个学科的常识。
一旦有了主旨问题，就能在筛选信息的时候既可以维持信息的专注，同时又不会自己划定边界。
所以，主旨问题既是信息的筛选器，也是考虑中枢。
大家天天遇见不少信息，这类信息，同意还是不同意，你就能考虑这个信息是否跟主旨问题有关。
假如不有关，你就能过滤掉。
要想在一个范围有所收获，需要要做到专注。
这个专注需要你用主旨问题牵引着你获得信息。
天天摄入的这类信息就像一盘珠子，可能是有价值的，假如没方法整理起来，它们仍就是一盘散沙。
通过这种办法来达成你的目的。
假如长期用这种某个特定的主旨问题去筛选信息，大概致使视线过于狭窄，思维模式固化了。
为了弥补这个不足，大家需要通过第二种的机制，我称为一个随机漫步法去弥补。
这个随机漫步法就是大家可以非常随便地采集信息，无意发现一些非常有价值的东西。
如何对筛选过的信息进行加工？
我以看书为例。
看书的办法是多种多样的，但大家看书的时候，有一个基本的原则，就是大家要依据我们的需要，灵活选择看书的办法。
大家可以非常快地读，也可以非常慢地读。这类都取决于这本书跟你的所关心的内容有关。
大家本身的认知能力是非常明显的，不可能同时关注一本书的不同维度。
所以，看书的时候，不擅长选择特定的角度，维度和视角去看书，结果就是走马观花，这本书更深层次更有价值的东西，可能就会忽视掉。
苏东坡提出过一种叫八面受敌的念书法。
卑意欲少年为学者，每一书皆作数过读之。书之富如入海，百货皆有，人之精力不可以尽读，但得其所求者耳。故愿学者，每次做一意求之。如欲求古今兴亡治乱，圣贤用途，且只以此意求之，勿生余念。又别作一次，求事迹故实，典章文物之类，亦如之。他皆仿此。此虽愚钝，而他日学成，八面受敌，与涉猎者不可同日而语也。
念书就像到海里面一样，有各种各样的东西都有，人的精力没法全都读遍，只能去求得你所关心的这类东西，你每读一遍，就根据你的某一个方面去读。
假如你再看一遍，你可以换一个视角。
所以这就跟我的阅读思路是一样的。要深刻了解一本书第一要确定用哪种视角去读。
我举一个自己看书的例子，我看的一本书叫《创造力》，这本书里有一页讲的是一个天文学家做出重大发现的一个故事。
普通人看到这个故事可能感觉没什么，但我会特别关注这个科学发现背后有哪些样的办法，然后我就标注了一下顺序。
这个顺序就体现了科学发现的典型结构。
在这个结构里面，我发现，刚开始剖析的时候有大量的数据，并且是凌乱不堪的，如何从这类凌乱不堪的数据中发现有价值的信息，第一要去关注不少细节，然后深入比较这类数据，通过比较，发现某一些数据特别要紧的，然后再进一步剖析。
信息剖析模型
第一，要找到一个剖析视角进行信息的提取，接着进行深入的剖析，尽量找到一些底层结构。
有什么底层的结构呢？
譬如说一个东西的构成，步骤，优先级，因果关系，类比关系，这类都是很典型的深层结构。
这类深层结构就潜藏在大家接触的一些信息表面。
譬如说，乐高的积木盛行全球，它为何这么厉害，由于它找到了一种基本的模式，用一种最基本的单元进行大量的组合，可以产生各种各样的东西。
大家的常识体系也是类似的。把它们作为一个常识单元，把有价值的单元采集起来加以组合。
碎片本身是有价值的，直接去把其他人既有些常识体系照搬过来是远远不够的。
你需要把其他人的常识体系分解，筛选，提炼，再组织成一个体系。
成为一个专家要历程不少台阶，每一级台阶都是一个新的挑战。
大部分人走得只是第一个台阶，就是存档，譬如说把一个东西记下来放在笔记软件边。
这种存档只是物理层面上的存档，等于从一个服务器转移到了另一个服务器。
要进入你的头脑，其实需要第二步的提取工作,提炼出一些常识碎片，然后去洞察一些深层次的结构。
在此基础上，得到了不少有价值的常识单元，建构一些更大的组块，变成有创造性的成就，这就是一些从事创造性活动的专家。
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