- ऑनलाइन lectures, podcasts, newsletters, blogs और e-books बहुत अधिक consume करने के बावजूद अगर वे लंबे समय की knowledge के रूप में नहीं बचते, तो यह learning नहीं, सिर्फ़ information consumption रह सकता है
- Memory किसी storage की तरह passive तरीके से जमा नहीं होती; information को knowledge बनने के लिए active और मेहनत-भरी engagement चाहिए
- Learning मुश्किल होने की वजह neural connections और myelin बनने से जुड़ी है; नए brain areas को बार-बार इस्तेमाल करना पड़ता है, तभी connection efficiency बढ़ती है
- Handwritten notes जैसी touch और movement वाली activities memory cues बढ़ाती हैं, और research बताती है कि laptop typing की तुलना में ये memory और retention के लिए ज़्यादा प्रभावी हैं
- Digital content learning opportunities खोजने का tool हो सकता है, लेकिन उसे लंबे समय तक absorb करने के लिए writing, project application, experiments, presentations और teaching जैसी creative activities में बदलना ज़रूरी है
Information consumption और learning अलग हैं
- Online content बहुत consume करने पर भी यह असल learning में न बदल सके, ऐसा हो सकता है
- TED lectures, podcasts, Hacker News पर मिले blog posts, Twitter पर share की गई e-books जैसे content information diet को भर देते हैं
- ये useful और interesting होते हैं और “smart person” वाली self-image को मजबूत करते हैं, लेकिन सिर्फ़ इससे long-term knowledge नहीं बनती
- Information consumption बढ़ने पर भी memory retention कमजोर रह सकता है
- Political radio दर्जनों घंटे सुनने के बावजूद बातचीत में coherent argument रखने लायक concrete details याद नहीं रहतीं
- आसपास का context पता होता है, लेकिन details में जाते ही argument बिखर जाता है
- Technical topics में याद रहने की मात्रा और भी कम थी
- Learning information को लंबे समय तक टिकने वाली knowledge में बदलने की प्रक्रिया है
- Information temporary होती है, असली knowledge foundation बनती है
- यह cumulative सोच कि पर्याप्त information जमा हो जाए तो वह अपने आप knowledge बन जाएगी, वास्तविक अनुभव से मेल नहीं खाती
Learning स्वभाव से मेहनत-भरी होनी चाहिए
- Human memory storage device जैसी नहीं है, और सिर्फ़ passive accumulation से learning नहीं होती
- Information को लंबे समय तक retain करने के लिए learning process में गंभीर effort लगना चाहिए
- Effort learning का byproduct नहीं, बल्कि learning को संभव बनाने वाला cause है
- Easy learning के जरिए effort से बचने का कोई समाधान नहीं है; learning होने के लिए उसका कठिन होना ज़रूरी है
- Physical effort भी memory retention में काम करता है
- जैसे पूरी सुबह हाथ से लिखने के बाद हाथ में दर्द का अनुभव; learning जितनी physical और स्पष्ट होती है, memory उतनी बेहतर काम करती है
- Podcasts, e-books, audiobooks, newsletters, blog posts, videos और live webinars जब passive, आसान और केवल digital तक सीमित रहते हैं, तो वे entertainment के ज्यादा करीब होते हैं
- Digital products users को यह भ्रम देना आसान बनाते हैं कि वे सीख रहे हैं, जबकि असल में वे enjoy कर रहे होते हैं
Myelin और active use
- Brain interconnected neurons के network से बना होता है, और neurons के बीच connections में axon होता है
- Axon के चारों ओर की insulating sheath, यानी myelin, electrical signals को neural circuits के साथ transmit होने में मदद करती है
- Myelin जितना ज्यादा होता है, signal transmission उतना मजबूत और connectivity भी उतनी ज्यादा होती है
- Myelin brain में electrical signal propagation की speed को काफी बढ़ाता है
- Myelin dynamic है और brain plasticity का core element है
- किसी नए topic से सामना होने पर brain के नए areas activate होते हैं
- उस area का जितना ज्यादा उपयोग होता है, myelin synthesis उतना बढ़ता है, और वह topic या activity उतनी आसान हो जाती है
- “Practice makes perfect” वाली बात इस process से जुड़ती है, जिसमें activity myelination को trigger करती है और उन neurons की connection strength और efficiency बढ़ाती है
- Learning मुश्किल इसलिए होती है क्योंकि पहले उन brain areas को actively इस्तेमाल करना पड़ता है जो अभी तैयार नहीं हैं
- Familiar areas से बाहर निकलना structurally ज़रूरी है
- जितना ज्यादा उनका उपयोग होगा, वे areas उतने बेहतर होंगे
Movement और handwriting की memory में भूमिका
- Human cognition sensorimotor processes पर आधारित है, और information से physical activity जोड़ने पर हम उसे बेहतर याद रखते हैं
- Movement knowledge recall करते समय इस्तेमाल हो सकने वाले extra cues देता है
- Handwritten notes इस effect का प्रमुख उदाहरण हैं
- Research की एक दिशा बताती है कि हाथ से लिखे notes laptop use की तुलना में कहीं ज्यादा effective हैं
- Keyboard input pencil और paper के contact से मिलने वाला tactile feedback नहीं देता
- Pencil और paper के contact से आने वाला feedback hand-brain complex के neural circuits बनने में core है, और memory व retention को support करता है
- Digital learning का मूल रूप से पुनर्मूल्यांकन ज़रूरी है
- इंसान Masterclass videos passive तरीके से देखते हुए information store करने के लिए evolve नहीं हुआ
- साथ ही, आज अभूतपूर्व information overload का दौर है, और इसका फायदा उठाने के अवसर भी बड़े हैं
Edutainment learning की तैयारी का चरण है
- Digital information diet को edutainment माना जा सकता है
- यह educational topics और entertainment format को मिलाता है
- यह effortful engagement के बजाय passive attention के लिए optimized है, इसलिए learning के उलट तरफ ज्यादा करीब है
- Edutainment सिर्फ़ मज़ा नहीं है; यह सीखने योग्य ideas और motivation देने वाला exploration tool हो सकता है
- Cal Newport जैसे Deep Work advocates जिस Twitter deletion और newsletter unsubscribe की बात करते हैं, वे उल्टा learning opportunities को रोक भी सकते हैं
- लेकिन edutainment खुद learning नहीं है, जैसे running shoes खरीदना running नहीं है
- Online browsing को learning opportunities की खोज में बदला जा सकता है
- नई opportunities explore करने के समय और मौजूदा topics पर offline effort लगाने के समय के बीच balance चाहिए
- यह balance नई opportunities explore करने और existing opportunities के प्रति commitment के बीच का सवाल है
Learning inbox में content को curate करना
- Learning inbox उन चीज़ों की to-do list है जिन्हें आप सच में सीखना चाहते हैं
- यह Andy Matuschak के possibly-useful references capture method से प्रेरित है
- यह consciously distinguish करवाता है कि content learning है या entertainment
- Interesting papers, online essays, blog posts, YouTube videos और podcasts learning inbox में जाते हैं और बाद में classify किए जाते हैं
- Actively engage करना
- Later interest के रूप में रखना
- छोड़ देना
- Active engagement का मतलब है कि content consume करने के लिए effortful action करनी होगी
- नहीं तो वह automatically entertainment के रूप में classify हो जाता है
- इसमें लिखना, किसी नए project में इस्तेमाल करना, field में test करना, या meetup में पढ़ाना शामिल है
- यह list GTD method की तरह एक temporary buffer है
- यह permanent archive या procrastination tool नहीं है
वास्तविक learning process content देखने से ज्यादा समय लेती है
- Election day पर देखे गए एक tweet में computational democracy से जुड़ा video मिला और उसे learning inbox में डाला
- कुछ दिनों बाद learning sprint में notepad निकाला और video देखते हुए handwritten notes बनाए
- इसके बाद लिखी हुई बातों को review किया और personal knowledge base में evergreen digital note के रूप में transfer किया
- पूरा process video को बस देखने की तुलना में दोगुना लंबा चला
- फिर भी topic knowledge को पर्याप्त रूप से मजबूत करने के लिए experiments, tinkering, repetition, दूसरे contexts में application और अधिक hands-on activities की ज़रूरत होती है
- हर online content पर इतना समय और effort लगाना संभव नहीं है
- ज्यादातर links review के बाद छोड़ दिए जाते हैं
- कुछ learning wish list में चले जाते हैं
Consume नहीं, create करने पर सीखते हैं
- Content के साथ relationship active और मेहनत-भरी हो तो वह learning है; passive हो तो entertainment है
- Long-term absorption के लिए सामने आई चीज़ों में participate करना ज़रूरी है
- Share, like, retweet से आगे की real participation चाहिए
- Smartphone-centric society में participate न करना कहीं ज्यादा आसान हो गया है
- Passive browsing addictive होती है
- Information supply chains memory retention और agency के बजाय app में बिताए गए time के लिए optimized हैं
- Rich content और stimuli की वजह से नए topics और सीखने की वजहें ढूंढना काफी आसान हो गया है
- Possible content flow को actively approach करना, और बनाना, लिखना, बोलना, सिखाना, समझाना व create करना जैसी effortful actions meaningful growth की ओर ले जाती हैं
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
यह लेख दिलचस्प है, लेकिन शिक्षा के नज़रिये से यह ऐसा लगता है जैसे कोई गैर-विशेषज्ञ काफ़ी अच्छी learning theories तक खुद पहुँच रहा हो, और फिर यह चर्चा कर रहा हो कि उन्हें लागू करने से ज्ञान अर्जन में क्या फ़र्क पड़ता है
लेखक जिस effortful component की बात करता है, वह learning के उस चरण के सबसे क़रीब लगता है जिसे अक्सर "transformation" कहा जाता है। उदाहरण के लिए, Rubik's Cube सॉल्व करने का वीडियो देखने के बाद, नई मिली जानकारी का उपयोग करके असली cube की स्थिति बदलना
इस तरह के विचार और उनसे जुड़ी चर्चा शिक्षा संस्थानों के curriculum बनाने वाले लोगों के बीच, और उससे भी meta स्तर पर, उन लोगों के बीच लगातार गहराई से होती रहती है जो बाद में curriculum लिखने वाले छात्रों को पढ़ाने के लिए courses बनाते हैं। sibling comments में aviation education, YouTube, PBS के links तो दिख रहे हैं, लेकिन विश्वविद्यालयों में विकसित learning theory के documents ज़्यादा नहीं दिखते; लगता है इन्हें बेहतर तरीके से जोड़ा जाना चाहिए ताकि समझदार HN पाठक उन्हें ढूंढ सकें
व्यक्तिगत रूप से मुझे लगता है कि इस क्षेत्र में, कम-से-कम जर्मनी में teacher training से अलग जो सामान्य undergraduate/graduate programs हैं, उनमें कुछ सीमाएँ हैं
इसे interdisciplinary research पसंद है और neuroscience तथा psychology का अक्सर ज़िक्र भी होता है, लेकिन व्यवहार में यह ज़्यादातर social science का क्षेत्र है और constructivism के प्रभाव में दिखता है। यह सही है कि learning एक constructive activity है, लेकिन हर चीज़ को "कुछ-कुछ… social construction… कुछ-कुछ" कहकर समझाना, और neuroscientific पहलुओं को यह कहकर किनारे कर देना कि वे "learning theory नहीं हैं", चर्चा के लायक नहीं हैं
statistical sophistication भी काफ़ी कम है। सब कुछ linear regression नहीं है, लेकिन ज़्यादातर वही है, और जहाँ नहीं भी है वहाँ causality पर चर्चा, चाहे explicitly हो या implicitly, लगभग नहीं के बराबर है; बस सारे variables डाल दिए जाते हैं। यह McElreath के "causal salad" के काफ़ी क़रीब है
अगर एक ही मुख्य बात चुननी हो, तो असली learning अनुभव से आती है। यानी जानकारी का उपयोग करना, उसे memory से recall करना, और किसी न किसी तरीके से उसे manipulate करना
सुनी हुई बातों को लिखना हो या personal project करना, सब इसमें आता है। सिर्फ़ जानकारी ग्रहण करने और उसके बारे में सोचने की तुलना में, action वाला कोई भी काम वास्तविक learning में ज़्यादा मदद करता है
क्योंकि टाइप करने की क्रिया आपको text के हर element और उनके आपसी संबंधों के बारे में थोड़ी-थोड़ी देर सोचने का समय देती है। यह उसे एक ही बार में paste किए गए अपारदर्शी ढेर की तरह देखने से अलग है
बेशक, code को बस पढ़ा भी जा सकता है, लेकिन ज़्यादातर लोग अंततः उसे ध्यान से पढ़ने के बजाय सरसरी तौर पर देखते हैं। programming languages की कठिनता इस प्रवृत्ति को और बढ़ा सकती है
typing स्वाभाविक रूप से गति धीमी कर देती है, और अगर चाहें तो छोटे बदलाव आज़माने का मौका भी देती है
और learning, या कम-से-कम memory, के लिए असरदार होने की बात बार-बार साबित कर चुकी लगभग सबसे भारी खोज spaced repetition का लेख में एक बार भी ज़िक्र नहीं था
education schools teacher effectiveness पर कोई साफ़-साफ़ दिखने वाला प्रभाव तक नहीं बना पाते। मतलब यह नहीं कि प्रभाव बहुत बड़ा नहीं है; मतलब यह है कि education degree का teacher effectiveness पर प्रभाव 0 से स्थिर रूप से अलग दिखता ही नहीं
उद्धृत अध्ययन के अनुसार education major या master's degree का elementary और middle school शिक्षकों की reading और math teaching effectiveness से कोई संबंध नहीं मिला, और कुछ वर्षों का teaching experience आम तौर पर effectiveness बढ़ाता है, लेकिन career के बाद के चरणों में यह घट भी सकता है। यह Florida के grades 4 से 8 के छात्रों के 8 साल के data का value-added model analysis था, जिसमें student characteristics, school fixed effects, और कुछ मामलों में teacher fixed effects को control किया गया था
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S02727...
"Learning एक active process है। learner ज्ञान को वैसे absorb नहीं करता जैसे sponge पानी सोखता है। instructor यह मान नहीं सकता कि सिर्फ़ इसलिए कि उसने classroom, workshop, या aircraft में material पेश किया, learner उसे याद रखेगा। यह भी नहीं मानना चाहिए कि सही जवाब शब्दशः बता देने का मतलब है कि learner उस knowledge को apply भी कर सकता है। ज्ञान के प्रभावी संप्रेषण के लिए learner को बाहरी या आंतरिक रूप से, भावनात्मक या बौद्धिक रूप से, प्रतिक्रिया देनी और उत्तर देना चाहिए।"
https://www.faa.gov/regulations_policies/handbooks_manuals/a...
एक निजी उदाहरण के तौर पर, subtitles वाले media को बहुत consume करने भर से मैंने एक भाषा का काफ़ी बड़ा हिस्सा सीख लिया
फिर जब वही चीज़ दोबारा पढ़ता था तो समझ आ जाती थी, और मैं उसे तब तक पढ़ सकता था जब तक वह उबाऊ न हो जाए; यह इस बात जैसा लगता था कि मैं समझ रहा था
आजकल मुझे हर समय comprehensible input चाहिए होता है, और ऐसा कोई आधार भी चाहिए जिससे मैं पकड़ सकूँ कि क्या हो रहा है। यह brain plasticity की समस्या है, धैर्य कम हो गया है, या मैंने न समझ पाने की स्थिति को असहज मानने की आदत सीख ली है, पता नहीं
शायद इंटरनेट ने हमें रुककर सोचने या आगे बढ़ते रहने के बजाय तुरंत search करने के लिए प्रशिक्षित कर दिया है। इसे collective intelligence की सर्वज्ञता पर निर्भर एक सीखी हुई असहायता भी कहा जा सकता है
material से जूझने के बजाय search की तरफ़ भागना ही शायद उसी effort की कमी है, और हो सकता है कि उसी वजह से ठहराव आया हो
उम्र बढ़ने और व्यस्त होने के साथ, किसी किताब पर कई घंटे खर्च करने की "कीमत" लगातार बढ़ती जाती है
learning एक investment है, और जैसे-जैसे आमदनी बढ़ती है और जीवन अधिक आरामदायक होता है, दिमाग़ पर सीखने की ज़रूरत का दबाव कम होता जाता है और वह leisure को तरजीह देने लगता है
फुर्सत के समय में फिर से सीखने की आदत और कुछ जानने की इच्छा वापस पाने के लिए दिमाग को "hack" करने का तरीका खोज रहा/रही हूँ। अगर बच्चे हों, तो उम्मीद है कि उनमें जिज्ञासा होगी और मैं भी उनके साथ सीखूँगा/सीखूँगी
ज़्यादा जटिल विषयों का 80% मुझे बिल्कुल समझ नहीं आता। खासकर जब वे equations समझाते हैं। कभी-कभी वीडियो 4~5 बार फिर से देखता/देखती हूँ, और हर बार शुरुआत में जो बात निकल गई थी, उसमें कुछ नया सीखता/सीखती हूँ। ऐसे बहुत से "आहा!" पल आते हैं और मुझे यह चैनल पसंद है
https://www.youtube.com/c/pbsspacetime
मेरे लिए व्यक्तिगत रूप से यह एक insight देने वाला अनुभव था
बल्कि ज़्यादा संभावना यह है कि आप बस पर्याप्त comprehensible input consume नहीं कर रहे हैं
बच्चे और वयस्क की cognitive load, Maslow की hierarchy of needs में अलग तरह से स्थित होती है
बचपन में किताबें पसंद करने के बाद, वयस्क होने पर मैंने "और ज़्यादा सीखने" के लिए कई साल बिताए। mnemonics, Anki, active note-taking, practice problems, और अगर पहली किताब ठीक न लगे तो दूसरी किताब आज़माने जैसी चीज़ें कीं, लेकिन बात बनी नहीं और लगता है बहुत समय बर्बाद किया
दो बातें साफ़ हुईं। पहली, मैं असल में जिस effort की ज़रूरत थी उसे टालने के लिए process पर फोकस कर रहा/रही था/थी। दूसरी, मैं विषय के प्रति असली जिज्ञासा की कमी की भरपाई कर रहा/रही था/थी
सीखना मुश्किल काम है, यह सही है, लेकिन क्या उसका मुश्किल महसूस होना ज़रूरी है? जब मैं किसी चीज़ में सचमुच डूबा/डूबी होता/होती हूँ, तो खुद को effort करने की याद दिलाने की भी ज़रूरत नहीं पड़ती, और यह भी नहीं सोचता/सोचती कि बेहतर तरीके से सीखकर कुछ % ज़्यादा learning gain कैसे मिले
शायद भीतर कहीं मैं खुद को ऐसा इंसान मानना चाहता/चाहती था/थी जो गणित, theology, साहित्य की classics, computer science, art history जैसी चीज़ों में "सचमुच गहराई से रुचि रखने वाला" है। यानी nerdy बच्चे वाली अपनी पहचान बनाए रखना चाहता/चाहती था/थी। लेकिन सीखने में लगातार लगे रहने की असली वजह क्या है? क्या यह hustle culture की वजह से है?
अब मैं उल्टा करके देख रहा/रही हूँ। जितना मन करे उतना मनोरंजन का आनंद लेता/लेती हूँ, learning में किसी effort या discipline को नहीं लगाता/लगाती, और मन न हो तो तुरंत रुक जाता/जाती हूँ। इसमें यह भी शामिल है कि जिन 95% चीज़ों में स्वाभाविक रूप से रुचि खत्म हो जाती है, उनके लिए खुद को धक्का नहीं देता/देती
बेशक, low-effort scrolling जैसी चीज़ें आसानी से ध्यान भटका सकती हैं। फिर भी आख़िरकार, ज़बरदस्ती effort से बचने पर उन दुर्लभ चीज़ों पर फोकस करना आसान हो जाता है जो सच में wonder पैदा करती हैं
ज़्यादातर लोग learning को पूरी तरह conscious effort मानते हैं, लेकिन नई भाषा में fluency हासिल करना लगभग पूरी तरह unconscious effort के ज़्यादा करीब है
conscious और कठिन पढ़ाई नई vocabulary और grammar सीखने में मदद कर सकती है, लेकिन दिमाग को भाषा को इतनी तेज़ी से process करना पड़ता है कि consciousness उसका साथ नहीं दे सकती। इसलिए उसे unconscious रूप से सीखा जाना चाहिए
आप इस पैराग्राफ़ को पढ़ने में जो effort लगा रहे हैं, उसका ज़्यादातर हिस्सा आपको इसलिए महसूस नहीं होता क्योंकि वह consciousness की पहुँच से पहले ही unconscious रूप से process हो जाता है
conscious learning के लिए छोटी लेकिन केंद्रित attention चाहिए, जबकि unconscious learning लगभग 24 घंटे background में, एक आरामदायक स्थिति में चलता रहता है। इसमें effort नहीं लगता, और effort करने से कोई फ़र्क पड़ता भी है या नहीं, यह भी निश्चित नहीं है
इसके पक्ष में मेरे पास कोई प्रमाण नहीं है; यह लगभग तुरंत गढ़ा गया सिद्धांत है। यह बस मेरी कोशिश है यह समझाने की कि language classes अक्सर अच्छा काम क्यों नहीं करतीं, जबकि बच्चे भाषा इतनी आसानी से क्यों सीख लेते हैं
chess, music, physical sports—किसी भी गतिविधि को देख लें, सबसे ऊँचे स्तर पर ज़्यादातर चीज़ें unconscious effort ही होती हैं
ज़रा कल्पना कीजिए कि अपने विचार व्यक्त करने के लिए आपको लगातार keyboard की तरफ़ देखना पड़े और हर अक्षर को conscious रूप से ढूँढना पड़े। अगर आपकी conscious process में अक्षर-अक्षर ढूँढने जैसा छोटा काम भी शामिल हो, तो आप अच्छी तरह communicate कैसे करेंगे? अगर ज़्यादातर chess positions के लिए आपके पास intuition ही न हो और हर चाल का लंबा मूल्यांकन करना पड़े, तो आप अच्छे chess player कैसे बनेंगे?
जिन चीज़ों को आपने अच्छी तरह सीखा है, वे वही हैं जिन्हें आपने सफलतापूर्वक unconscious में डाल दिया है। कभी-कभी plateau आ जाता है और लगता है कि अब आगे सुधार की गुंजाइश नहीं है, लेकिन अगर conscious effort को ध्यान से देखें तो ऐसी चीज़ें मिल सकती हैं जिन्हें practice करके unconscious बनाना चाहिए
और ज़्यादा सटीक रूप से कहें तो second language learning में conscious process और unconscious process आम तौर पर parallel चलते हैं। conscious knowledge unconscious knowledge में बदलता है या नहीं, यानी skill automatization होती है या नहीं, या फिर कई learning systems स्वतंत्र रूप से सीखते हैं—इस तथाकथित no-interface position https://en.wikipedia.org/wiki/Interface_position को लेकर बहस रही है, और अभी तक उसका निष्कर्ष नहीं निकला है
लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि language acquisition process में effort नहीं लगता। even the strongest no-interface position में भी माना जाता है कि unconscious learning system अर्थ को process करता है और समझ में आए language input को, जिसे कुछ विशेषज्ञ "intake" कहते हैं, raw material की तरह इस्तेमाल करता है
जब तक आपके पास automatized knowledge नहीं होती, comprehension बहुत कठिन होती है, और focused processing के बिना होना मुश्किल है। सैद्धांतिक बहस ज़्यादा इस बात के करीब है कि क्या उस processing के लिए "metacognitive" processes, declarative memory, और उसकी automatization की ज़रूरत है, या किसी भी तरह समझ में आने वाला input पर्याप्त है
आख़िरकार किसी न किसी रूप में effort लगता ही है। आपको ध्यान केंद्रित करना पड़ता है, और पूरी तरह समझ न आने पर निराशा हो सकती है या साथ बने रहने के लिए जूझना पड़ सकता है
कुछ शोध यह भी कहते हैं कि बच्चे भाषा उतनी effortlessly नहीं सीखते जितना आम तौर पर समझा जाता है। तेज़ी से? हाँ। pronunciation और grammar के लिहाज़ से अक्सर अच्छे नतीजों के साथ? हाँ। लेकिन बिना effort के? ज़रूरी नहीं
बच्चों को भाषा बिना effort के सीखते हुए जैसा लग सकता है, लेकिन वे जितना समय लगाते हैं उसे भी देखना चाहिए। अगर आप 2 साल तक भाषा सीखें, तो आप 2 साल के native speaker से आगे होंगे
यह बात कि दिमाग को भाषा को consciousness के साथ चलने से कहीं तेज़ी से process करना पड़ता है, spoken communication के लिए अच्छी बात है, लेकिन literacy को real time में process करने की ज़रूरत नहीं होती
इस मामले में उम्मीद है कि AI सचमुच मददगार होगा। यह मान्यता आम है कि अगर आप किसी चीज़ को आसान शब्दों में किसी और को समझा सकते हैं, तभी आपने उसे समझा है; मैंने AI chatbot के साथ इस तरीके को आज़माया है और कुछ हद तक सफलता मिली है
AI के पास इंसानों की तुलना में दो बहुत बड़े फ़ायदे हैं: असीम धैर्य, और सहमति से ज़्यादा समझ को प्राथमिकता देने की प्रवृत्ति
जटिल और अमूर्त concepts को एक 40+ उम्र का आदमी बैठकर लंबा-चौड़ा समझाए, यह सुनना बहुत लोगों को पसंद नहीं आता। AI में यह समस्या नहीं है। वह हमेशा सुन सकता है और न थकता है, न बोर होता है, न झुंझलाता है
दूसरा फ़ायदा ज़्यादा महत्वपूर्ण है। ज़्यादातर लोग सुनते समय बस अपनी बारी का इंतज़ार करते हैं। या फिर किसी ऐसी छोटी-सी बात पर अटक जाते हैं जिससे वे सहमत नहीं होते। ऐसी प्रतिवाद-प्रधान प्रवृत्ति अक्सर नज़र को संकीर्ण कर देती है, और जिस बिंदु पर वे अटकते हैं उसके बाद की जानकारी मिट-सी जाती है
सवाल पूछें भी तो अक्सर वह अपना असहमति-बिंदु दिखाने की कोशिश होती है, और एक तरह से pseudo-Socratic अंदाज़ में वकील की तरह घेरना होता है। AI का कोई अहं नहीं है और न उसका कोई स्वार्थ है। वह सहमति मनवाने की कोशिश नहीं करता; बस सुन सकता है, समझ सकता है, फिर अपने शब्दों में कहकर वापस दे सकता है
AI शिष्टाचारवश यूज़र की गलती या मॉडल की अपनी गलती को किसी न किसी तरह सही उत्तर में फिट करने की कोशिश करता है, और जब यूज़र गलती करता है तो उस गलती को पैदा करने वाले यूज़र के mental model का उसके पास कोई मॉडल ही नहीं होता। इसलिए कीबोर्ड पर टाइप हुए शब्दों के स्तर से आगे वह यह नहीं जानता कि ज्ञान में कहाँ हस्तक्षेप करना चाहिए
जब भी मैंने किसी ऐसे विषय पर उससे quiz लिया है जिसे मैं अच्छी तरह जानता हूँ, वह बेहद प्रभावशाली नहीं लगा। Coding इसका अपवाद है, और उसका कारण यह है कि उसमें semantic information को जितना संभव हो syntactic information में धकेला जाता है
https://mathshistory.st-andrews.ac.uk/Biographies/Halmos/quo...
मैंने video game damage-calculation spreadsheets बहुत ज़्यादा देखी हैं, इसलिए मैं इसे उस तरह नहीं देख सकता
लेखक का यह अनुमान कि "educational entertainment learning नहीं, learning की तैयारी है" ज़ोर देकर कहने लायक है। प्रासंगिक, आसानी से पचने वाली, और कभी-कभी मज़ेदार information का संग्रह समझ की तैयारी है; समझ के लिए आमतौर पर application चाहिए होता है; और mastery के लिए आमतौर पर लगभग 10 साल और application चाहिए होती है
मेरी नज़र में यही पूरा process मिलकर learning बनाता है। अच्छी तरह sourced information इस process का एक मुख्य घटक है
यहाँ शायद entertainment और distraction के ख़तरे को मिलाकर देखने की गड़बड़ी है। distraction सचमुच दिमाग़ को बिगाड़ने वाली समस्या है और उससे निपटना चाहिए, लेकिन लेखक Cal Newport का ज़िक्र करते समय Twitter के प्रति लगाव और newsletter subscriptions में अपने स्वार्थ के कारण इस मुद्दे को छोड़ता हुआ लगता है
educational entertainment के इस strawman के ज़रिए लेखक शायद यह कहना चाहता है कि सिर्फ जानकारी हासिल कर लेने से concept mastery के लिए ज़रूरी समझ की fluency नहीं आती। मुझे लगता है कि ज़्यादातर HN readers और textbook exercise writers इससे सहमत होंगे
लेकिन यह भी संभव है कि लेखक खुद इस विचार की working understanding से चूक रहा हो, और शायद यही पूरी पोस्ट की अटपटीपन को समझाता है। लेख ढीले-ढाले ढंग से जुड़े हुए quotes और ideas का एक बड़ा ढेर खींच लाता है और उन्हें संदिग्ध logical coherence वाले italic slot में ठूँस देता है, मानो वह इस धारणा का समर्थन करना चाहता हो कि जो कुछ मज़ेदार है वह बेकार है और जो कुछ educational है वह कठिन होना ही चाहिए
मैंने बहुत से आलसी लेकिन बेहद स्मार्ट लोगों को देखा है, इसलिए इस धारणा पर विश्वास करना मुश्किल है
https://news.ycombinator.com/item?id=34710830
https://www.coursera.org/learn/learning-how-to-learn
कुछ लोग बिना ज़्यादा मेहनत वाले absorption से भी सीख सकते हैं और ज्ञान बनाए रख सकते हैं, जबकि कुछ लोगों के लिए absorption और practice का मिश्रण बेहतर काम करता है
महत्वपूर्ण बात यह है कि आप जानें कि आपके लिए और दूसरों के लिए क्या सबसे अच्छा काम करता है, यह मानें कि लोग अलग होते हैं, और जिन्हें आप सिखाना चाहते हैं उनकी औसत learning preferences का मोटा अंदाज़ा रखें
उदाहरण के लिए, high school में मैंने गणित पूरी तरह textbook पढ़कर सीखी थी, और homework व class exercises करने की माँग मुझे बहुत परेशान करती थी। मेरे grades अच्छे थे और मैं college-level mathematics तक पहुँच गया, लेकिन मेरा सीखने का तरीका लगभग वैसा ही रहा
दूसरी ओर, मेरा एक बहुत क़रीबी दोस्त — जो शायद मुझसे भी ज़्यादा बुद्धिमान हो — बिल्कुल उल्टा था। practice के मौक़े कम होने से वह बहुत हताश होता था, और उसे लगता था कि यही उसकी learning में बाधा डालता है