从手机到电脑:终端改变对内容生产的意义

The medium is the message

媒介即信息。

先说自己的结论,从手机端到电脑端,对于熊猫小课的内容生产来说绝不仅仅是小屏到大屏,可以容纳更长的对话这样的差别。而是交互方式、课程设计等诸多方式的影响。

一、原来的熊猫小课学员会在什么样的情况下打开我们的课程?

  • 通勤路上?

我本人,以及观察群内活跃时间可以大致得出这样一个结论,早晚高峰的通勤时间是大家较为集中阅读的时候。(1个观察,不一定对,有请李想在评论区内打脸)

那么在这个时刻,我们学员的注意力要和什么对抗呢?

虽然眼睛聚焦于手机屏幕上,但是我们从眼角的余光可以看到周围随着位置移动而东倒西歪朝你扑来的陌生人,从而迅速作出位置的调整,以防接触的发生。

同时,就算带了降噪耳机,嘈杂的列车环境还是会成为干扰项,毕竟我们的认知资源还有一部分要留意列车的到站情况。

在多干扰源占据认知资源的情况下,会发生什么样的事情呢?就我个人体验而言,认知投入会降低,会更加快速地点击熊猫按钮,确保自己在到站之前阅读完当天的内容。

  • 工作/学习间隙 ⚡️

通勤还算是相对“完整一点的时间”了,在我的设想中,学员更有可能在等菜的间隙,某种生理活动的中间,以及结束工作任务后的休息时间,这些时间的共同特点是大脑并不处于“学习”模式。

自己代入一下吧,检查下你的屏幕使用时间(ios系统),每天花在“社交”这一项的时间有多少。

Attached or Addicted?

在这样的时间段拿出手机学习,其实是学员大脑的娱乐意愿和学习动机,一场艰难的战役。

要知道,上瘾是每一个产品经理的追求,在若干提供丰富奖赏的APP中选择微信,不去点开红点而是点开熊猫头像,真的是意志的胜利了。

我们何德何能配得上这样的胜利?

二、我们的课程是如何维系学员的?

沉浸式阅读。社群。作业和挑战。学分奖赏。

不断点击熊猫按钮是另一种形态的小红点,也是完课率的保证。但从知识习得的角度来说,真正起关键的是案例。

卡片的作用使得学习的过程中产生了情景记忆和语义记忆的融合。拿习惯营举例,时至今日我已无法准确复述出“爬行脑”的定义,但我能记住“爬总”的形象,和“边小蜜”的对话,以及在从床上爬起来跑步时候三人是如何发挥作用的。

当我下一次处于同样的场景时,我会从长期记忆中调取相关内容,应用到当下。习得的知识对生活产生了正面的作用,我会在下一次娱乐和学习的搏斗中,天平倾斜一些。

三、变成电脑后有什么变化?

你不会在地铁或是公交上打开手提电脑,你也不会在等菜的间隙打开电脑,更不会在去洗手间的路上带着电脑。

你会坐着,在一个固定的位置上,稳定地投入你的时间。

你不再在意流量,图片的加载不存在等待的时间,你可以外放音乐,也不会有微信的消息提示突然蹦出来。

这就意味着:

    1. 你有更多的认知资源可以分到学习这件事上。
    想想python的学习过程中,从头到尾都是吴枫一个人的叽里呱啦,我们有因为这样单方面的知识输入感到不耐烦吗?
    并没有。因为我们不再需要一个虚拟的助教来说出心中的疑惑,对知识的吐槽,而是用课堂中一个又一个的练习来检验知识的习得程度。
    2. 电脑上信息获取更加“无机”
    这个表述可能有点怪,解释一下好了。当在手机学习的时候,微信环境让我们偏向于相信屏幕的那边是一个真实的人类,当我按下熊猫按钮的时刻,对话真切的发生了。
    而在电脑屏幕上,吴枫的头像变得如此的小,python的内容学习构成了全天的内容,诸如案例中电影、动画片、住址这样个性化的信息出现,甚至显得有点突兀。

四、如何优化在电脑上学习的体验?

个人看法:

当我们从微信端到电脑端,定位不再是“碎片化学习产品”,目标也不是让用户短时间内获得有效的知识。那么对标的产品不再是得到这一类的知识付费APP了,而是Coursera, Khan Academy ,MOOC。

课程难度的增加是一个必然的结果,但如何改变内容让理解的成本降低,比如操作视频作为内嵌gif,再比如直接点击超链接跳转到其他页面,或是干脆改变产品形式。

截图自官网

现有的内容成为视频手稿,问题和提问可以直接定位到内容具体位置,在我看来,这些细节可能是使得熊猫小课的python学习和其他网课区分的关键。

五、内容部的转变

对,没错,我们是得学会python以及后续那一长串的单子。

但基于认知心理学的内容呈现才是重点,就像原来小课阶段我们学习项目管理不是为了成为项目经理一样,我们的存在是从零开始的快速成长,从而让学员达到同样的效果。

编程很棒没错,让别人也能“轻松”成为程序员才是方向。

以下碎碎念:

#为什么工作了我还要和麦克卢汉扯上关系啊!传播狗哭哭!

#但手机已经确确实实成为了人体的延伸,真要说的话并不是地球村,而更像是Matrix里面描绘的那样,大家通过wifi成为了一个共同体。

#周末加班写博客就是会出现这样逻辑不严谨的表述捏~

#在一段话前加上井号总有一种不会print出来的错觉。

用【反馈】形成“刻意练习”效应

# 不要做没有“反馈”的工作

工作中,我们常常碰到一个稿子改了无数遍,但还是不合格。改稿子不可怕,可怕的是,无论怎么改,都没有什么提高,就像这样(如图“过去的迭代”):

我们知道,人类的学习离不开反馈(可以看《刻意练习》),但是,如何形成反馈闭环,利用“刻意练习原理”,让每一次工作都有价值的复利?(如图“期望的迭代效果”)

完成工作后如果拿不到有效反馈,就无法得知工作和效果的关系,会导致极大的工作浪费(也就是每次做了很多工作,迭代很多次,但没啥改进递增效果)

所以,有两个建议:

  • 我们要做有反馈的工作
  • 或者在工作开始之前,找到/制作一个有效反馈的通道

# “反馈类型和训练效果

反馈分成3类:无效反馈、微效反馈、有效反馈

  1. 无效反馈:要么是没有反馈,要么是评估方式和针对性出了问题——比如反馈数据是脏数据造成误导,又比如在关键的信息上没有反馈,又比如提取反馈的方式存在问题(用量表测量用户购买意愿的强度是不太做得到的)
  2. 微效反馈:反馈的颗粒度太粗,或者反馈的数据容易波动干扰——比如只有结果数据(x%用户购买了大课)但没有去分解出过程数据(x%主动找助教咨询,这些人中x%购买了课程……)导致反馈粒度太粗糙;又比如最终复购率常常有数据抖动干扰导致数据不准确
  3. 有效反馈:有针对性,能对结果产生指导作用——比如“用户因为day2的xxx、xxx、xxx三个要点而被C到,从而提高了他们找助教主动咨询的比率(从10%到15%)”这种反馈

# 用“反馈提升工作效果的4个阶段

  • 工作效果<10%

这种情况也就是做了一件事情,但大部分是无用功,你很难根据那不到10%的有效工作去提升工作水准

建议从大方向上更改工作目标,确保一项工作的基础有效性

  • 10%<工作效果<30%

这种情况是新手上路,做了工作但效果不大,能有继续提高的机会

建议多去b类学习一下更有效的工作案例(可以知识迁移),或者有更直接的辅导反馈机制,或者对“1%<工作效果<10%”这个区间有精准数据去提取出有工作效果的细节,便于继续复制扩大这些有效性

这种效果的工作,也需要“开源”,不只是固守扩大“10%<工作效果<30%”区间的工作效果(做对一小件事情还不够),还需要去找到更多能增加工作效果的来源(做多几件对的事情)

这个时候,反馈有方向上的指导性、高效学习很重要

  • 30%<工作效果<60%

这种情况工作已经初显成效,需要更多的提升工作细节的质量

为了提高工作细节的质量,我们需要对工作过程建立更多反馈漏斗(可以是数据的,也可以是定性的比如用户聊天记录),这里需要一种数据思维(比如任务是每周写一篇公众号推文去销售某产品,为了建立过程化的数据漏斗,可以在文章中植入微信群,构造“微信群-转化到咨询-付费”的多级数据漏斗,让工作价值可量化)

这个时候,反馈的深度和每次得到反馈的速度很重要

  • 60%<工作效果

这种情况工作已经合格,下一步就是提高到“大师水准”了

到了这个阶段,就已经可以用类似“GAN网络”那种自我对抗的方式提高工作效果了,因为自己已经有能力作为评价者,准确评价自己的工作质量——比如“某人善于做B,并且到了能很精确的评价自己的B做的怎么样,并找到对B的改良方案,而且自我迭代和提高工作效果的过程不会卡住,只要有时间就能一直提高下去(当然一直提高的边际收益也许会递减)”

 


# 用有效反馈放大工作效果

 

当拿到有效反馈后,需要做“有效性放大测试”,这样就完成了一轮“刻意练习”的闭环。

流程:构建反馈闭环》执行工作》得到有效反馈》利用有效反馈去挖掘出最有价值的工作》建立基础假设》基于基础假设执行放大版的工作》再次得到有效反馈并确认基础假设

案例:比如说,内容做了一次工作得到有效反馈“在课程中让用户学习如何建立理财目标,会导致用户主动咨询助教的概率增加5%”,从这个有效反馈提炼出基础假设“如果用户的理财目标很远大,用户就越容易复购”,然后在新版稿件中,内容方面用各种ABC手段加强了“让用户学习如何建立理财目标”,然后去验证这样做,用户是不是会更多的去咨询助教。

——如果验证为是,那就成功通过了“有效性放大测试”。同时,你也用“反馈”形成对工作效果提高的“刻意练习”效应。

 

对Python内容及内容生产的一些不成熟的想法

  • 注1:没错,标题就是这么长!?
  • 注2:下面评论全凭之前的记忆,有偏颇之处,还望卡老师和肖老师的海涵!?
  • 注3:如果你也听了李想的分享的话,就知道为什么会有小黄脸的出现了…… ?

内容-注意

注意力激发 ?

  1. 后面的一些关卡,由于难度的提升,要维持学员的学习热情的话,本应在C方面加更多的料,好激发学员更多的注意力,好经得起难度更大的课程、作业和挑战。
  2. 或者,通过一些信息影响学员的认知,帮ta做好心理准备,向坚韧的小强看齐。
  3. 这是两个方向:一个是激发学员对课程内容的暂时性的注意力,另一个是激发起对Python本身的持续性的注意力。不过。这两个在某种程度上是可以结合、穿插、互相影响的。(ps:最近Python小课公众号发的文章《讲两个人的故事,关于知识影响性格》在注意力激发上很棒,也可考虑穿插些类似这样偏软且底层的信息)

注意力分配 ?

  1. 前面的一些关卡,在注意力激发方面做得比较好。不过,激发起来的注意力,印象中似乎没有分配好,对记忆知识和产生表征这两点没有起到很大的作用。这就可能造成“体验和感觉上很舒适,但后面要用到相关的点却发现掌握得不是那么牢固”的现象。
  2. 后面的一些关卡,在注意力分配可能要采取类“波浪形”的设计:激起小波(注意力),读一段,(注意力)波下降;再激起一个小波,再读一段……(前提:近期尝试却无法得出一些翻起大波的方法)。简而言之:一波未平,一波又起。
  3. 相信:在看了认知科学相关的知识后,大家在注意力的激发和分配方面,可以做到更好。(虽然自己还没看,但仍抱有这样的信念。)所以,目前的一些观点,且看且评。对于我个人,应该会作为对比总结的反(da)面(lian)素材。——这么一想,也就厚着脸皮记下来了。

内容-记忆

短期记忆⚡️(指第一次学习某个关卡)

  • 问题:目前课程中安排的复习图和目录图(即分别点亮各个点)还无法保证学员在点完所有内容后,便有了较牢固的短期记忆;
  • 想法:可考虑在几个方面同时优化,如调整目录图的位置和设计、增加小练习题确保学员get到某些关键点、通过为代码加不同颜色的框框详细解析写代码的思路,等等。

长期记忆☀️(指Python小课的整个学习过程)

  • 问题:目前还缺少较为系统的学习规划体系(即学员对于各个关卡分别花多久学习等)和复习系统;
  • 现状:这个需和付费学员的运营配合,之前和卡老师也聊过,豪哥在GitLab说这一两周会处理相关需求。

内容-表征

ps:《刻意练习》这本书还没看,所以,对表征的理解还不是很清晰。下面随便写几点:

初级表征?(“掌握知识,并完成副本”的能力,对题目的表征)

  • 感觉和上面的“记忆”有重合的点,增强记忆的同时,某些表征就形成了吧(?)
  • 题海战术应该会有效果,在数据的许慎同学那知道的一个真题网:牛客网(https://www.nowcoder.com

高级表征?(“独立思考,并解决问题”的能力,对问题的表征)

  • 用课堂的选择题帮助学员明确遇到问题的解决途径(如排序题);
  • 加入肖杨、李想和卡老师都认可的元认知的一些内容;

大脑长跑训练:以python学习为例

0 想象一个场景:

你一边攀爬楼梯,一边搭建新的阶梯。你攀爬的每一步阶梯,都让你来到了需要搭建新阶梯的地方。然后你搭建了新的阶梯,爬上去之后,你又准备搭建下一步阶梯了。如此循环。

1 这个看上去有点儿滑稽的场景描述的其实是我们学习、工作和生活遇到问题,解决问题的全部过程。在《刻意练习》这本书中,作者认为我们能从新手成为大师的关键,并不是“10000小时”的简单堆砌,真正起到决定作用的是学习过程中“心理表征”的建立。

2 我不知道看到这篇文章的你对这个词的理解是什么,用一个有点儿烂俗的句式来说,就是“当我在XX的时候,我在想什么?

3 当我打下“潘潘”这个词的时候,我的大脑自动的浮现了一只巨大的橘猫,体型集中而沉重,懒得连喵喵的声音也不发出,会挤出一声类似于“叽”的声音。只会玩靠近自己爪子边的玩具,拒绝一切体力运动。

4 对于和我一样建立了心里表征的人来说,上面这段话没有什么需要停顿下来理解的信息,一切都是已知、熟悉的,换而言之,在长期记忆中的知识。而对于一个没有见过潘潘的人来说,上面这一段是简单的文字堆砌,耗费了一定量的短期记忆,读到现在已经忘了具体说了什么(猫,肥)。

5 所以你会看到,建立了心里表征之后,文字被赋予意义,记忆提取形成模式,提取速度也大大加快。从而实现了新手到大师的进步。

6 心理表征这么好,那怎么建立呢?

7 在书一开头就给出了清晰的答案:

 良好定义的特定目标;难度适中,能及时得到反馈,有足够的次数练习,学习者能够纠正自己的错误。

8 拿我学python这件是来说,当我最开始学习的时候,我觉得学习python这件充满了巨大的不确定性和无力感。你根本没法弄明白为什么抓耳挠腮写出的代码该死的就是没办法正常的运行。如您所见,我并不是从入门到精通,而是从入门到放弃。

(那个时候还没有现在python小课,放心吧你现在学到版本已经是优化再优化的了)

看完这本书之后再回想,会放弃并不意味着我不适合,或是不擅长写代码。只不过我在学习的过程中没能有效地建立心理表征罢了。

(这件事很重要,你得时不时重复这句话,当代码又一次报错的时候)

因为那个时候,我是在一个加班的夜晚,偶然地坐在了亮亮的旁边,出于趣味性开始了python的学习。而入门的第一课,他尝试教会我如何用python写出一个在美团上自动订外卖的小程序。无数新的词汇向我袭来,基本上在8分46秒后,我彻底丧失了信心。

没有明确的目标,取而代之的是亮亮口中的“这个很简单的”,没有练习,更没有反馈,就别说纠正自己的错误了。print完hello world之后,我就和python说了good bye。

9 但我现在,截止到这一刻,却真切的感受到了学习代码的乐趣。现有的课程由知识点和随堂练习组成,我可以通过对比自己和老师的代码来实时获得反馈。同时课后的挑战在一个具体的场景中,逼迫我去思考如何将零碎的知识点组合在一起,来实现解决问题。

(没有很厉害!没有!我还是阿米巴原虫水平!)

但在搜索一个挑战的解法的时候,我看到了这样的一道题:

题目:两个乒乓球队进行比赛,各出三人。甲队为a,b,c三人,乙队为x,y,z三人。已抽签决定比赛名单。有人向队员打听比赛的名单。a说他不和x比,c说他不和x,z比,请编程序找出三队赛手的名单。

看完这个题目可能耗费了大家大量的短期记忆哈哈,不过对于我来说,这道题目描述的是我真实生活中曾发生的场景。作为一个半吊子的篮球爱好者,是要兼职裁判这个身份的。排名单这件事,最为头疼没有之一。

所以当我看到题目以及解法的时候,真切的感受到了,“啊!python好有用!”。这样的一个瞬间,可能比print出hello world有意义的多。

10 所以为什么我们要学习认知心理学、认知科学、认知理论这一坨子内容,可能是帮助自己,以及阅读我们文字的人,获得更多这样的瞬间,从而在学习这一条阻碍无穷无尽的大脑长跑之路上,走得远一些,天梯爬得高一些。

 

P.S.

题目的答案请自行解答,有助于掌握代码。也可打款5毛获得。

若承认“print完hello world之后,我就和python说了good bye。”比“接天连页无穷Bug”好笑的话,将免费获得答案,私戳就好。

一只羊是如何学习Python的?

大家好,我是肖杨,我希望和你分享我在Python中的学习历程,我会用9条Q&A的形式,以期给你一些信心或帮助。

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0.问:你Python学得怎么样?

答:总的来说,这是一个成功又不成功的故事。

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1.问:为什么说是成功呢?

答:因为作为一个完全0基础的文科生小白,此前没有接触过编程,但是在基础知识部分写出了一些我自认为还算okay的关卡,比如女王的烦恼、明日复明日等等,也得到了大家的认可,所以从这方面来说,是成功的。

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2.问:为什么说是不成功的呢?

答:因为我只学完了基础知识的部分,后面从爬虫开始我也有学,但没有脱离课堂,完全去独立敲代码,还有些课程根本没学,所以我现在也要补学。对了,我当时还产生了轻微的厌学情绪。

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3.问:噢?学习的失败是怎么发生的?

答:因为当时太着急了,太急于求成了,所以在代码稍微有点复杂的情况下,可能花了1小时才弄好一个bug,结果又有bug,很心烦,然后我的耐心被消耗光了(前期有很多奇怪的别的卡点,比如安装,哭)。再加上我的背景知识十分少,很多时候查又查不出来,找人也不一定马上能发现,所以就懒得学了,我就专注在基础知识的生产上了。

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4.问:那该如何避免学习的失败呢?

答:其实现在学优势挺多的。

第一,有了这个Python的即时操作系统,学习难度对比市面课程大大降低;

第二,我们集体学,有问题马上可以问,刘凯、斌斌、卡夫卡,还有技术的同事都很愿意为你解答;

第三,就算不能一次性写出项目来,也不需要沮丧,因为实际写代码会遇到很多细节问题,这和熟练度、背景知识有关,你会熟悉的,你也不需要怀疑人生,程序员天天不也在修bug嘛;

第四,Python是门语言,想一想你学英语的时候,不得多说几句,多写几次才熟吗?所以,只要你开始敲代码,哪怕是抄,就已经是在前进,而且内容部英语都说得挺好的,妈的四六级雅思都过了,学门语言还学不会?

总而言之,遇到问题别慌,找人翻书问酱酱,我们一起学,我也有很多不懂的,也把基础知识的课写出来了,一起加油!ヾ(◍°∇°◍)ノ゙

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5.问:成功的创作是怎么产生的?

答:刚提到尽管我还没学完进阶知识,但我还是很好地完成了基础知识的协作,当然看了认知心理学发现了很多提升空间,但我可以先分享一些已有的经验给大家。

之前我生产课程的时候,一直觉得案例都好无聊,想写些有趣的内容,所以我不断问开发的同事,有什么好玩的项目,他们也尽力了,我也不断搜索网页上的题目,但我后来发现,基础项目本身的功能真的很难有趣。由此,我就在想,怎么能写得清楚?怎么能写得有趣?

这个问题不是马上解决的。后来,卡夫卡之前写了一个恋爱决策模型(条件判断)的项目,看到之后我很震惊,觉得很棒。意识到虽然是教编程,但完全可以做出新的突破,不用局限在市面的编程课上面(比如一堆数学题之类的案例),不用那么死板。

于是,我开始思考今天我教的内容是什么?这个语法的核心结构是什么?能不能结合武侠小说、历史故事去做一些类比、连线或者融合?然后就有了今天的内容了,所以你会发现又有知识,又有一些很funny的东西在里面。

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6.问:小白创作Python或者人工智能课程有优势吗?

答:如果你体验过市面上的课程,比如廖雪峰的Python教程,比如书籍《Python编程:从入门到实践》,因为你是小白,你会很辛苦,你会发现他们说的话都那么的枯燥,很难看进去。由此,你也特别能体验到小白的感觉和心理,小白的无助和无奈。(ε=(´ο`*)))唉)

由此,你更理解用户的问题空间,你会想办法创造出让更多人都能看懂的稿件,你知道怎么样的内容是被人所讨厌的。当然,小白需要付出很多很多的学习成本(包括时间和精力),可是一旦懂了之后,你会发现,你的教学一定是比别人更有优势,因为你不但理解用户,你还能连接其他世界的内容来教用户,就像物理学家费曼用浴缸的比喻来解释物理定理一样,超棒!

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7.问:从认知心理学的角度来解释下我当时为啥没学下去?或者说你可以如何更好地学下去?

答:很简单。没有掌握元认知,即有效的学习策略,即如何学习Python的知识。

其实我最初的学习动机很强,但一开始累积了很多奇怪的卡点(比如不知道vscode里面的py文件要先保存再右键运行,才能执行程序;市面教程要么太慢,要么太难等等,你们都没有遇到,所以认知资源可以真正放在代码上面),所以我的认知资源都消耗在了其他奇怪的地方。

真正有效的学习是——你知道如何利用自己的动机,如何拆解目标,如何制定计划,如何控制自己的注意,如何监控自己的学习过程并适时调整目标和计划,如何寻求帮助,如何评价和反省自己。(强烈建议看看《学习心理学》的元认知部分)尽管我们已经有了不错的课程,但是如果你想要更有效地提升学习效果的话,还是需要配合生产出更适合你的个人学习方案,因为没有人,没有人比你更了解你自己。

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8.问:从认知心理学的角度来说,Python的稿件目前还有哪些可以优化的地方?

答:哈哈哈哈哈,其实就算你不知道认知心理学也完全能感受出来,而你的感受就是认知心理学里面理论的部分。这里我就卖个关子,我们到时再聊吧嘻嘻嘻。

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说点儿别的,我是在五月份开始学Python,当时不知道为什么觉得自己太过文科生,必须接触一点又新鲜又理科的东西,所以就决定学Python了。当时的我对Python充满了热情,因为我觉得编程的世界太过神秘!尽管我花了一周时间才把“Hello World”打印出来,但我还是很激动,我还发了一条微博纪念!(拜托,现在每个人第0关就直接把helloword打印出来了,你可以感受一下这个学习条件的差距。)

尽管后来,我中止了Python的学习,但我从没想过永远丢掉Python,我只是累了,需要歇一歇。而现在歇够了,我也要重新加油去学了。你知道吗?文理科是愚蠢的分类,这个界定限制了我们对自己可能性的探索,以及对未来的想象。现在,人工智能已经可以生成中间画了,那么中间稿呢?如果一些写稿的冗余工作可以让计算机代替,我们就可以被解放出来去做更特别的事情啦!

最后讲一个冷笑话:接天连页无穷bug,不要放弃学Python!(看不懂可以问我哈哈哈)