2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2023-07-25 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • “तीन चीज़ें” वाली प्रैक्टिस मुश्किल या अपरिचित लेक्चर में भी आखिर तक साथ रखने लायक 3 यादगार बातें चुनने का तरीका है
  • लेक्चर से तीन छोटी चीज़ें भी मिल जाएँ तो वह सफल है; अगर कुछ भी न बचे, तो लेक्चर के अनुभव को फिर से देखना चाहिए
  • जिन चीज़ों को रखना है, वे definition, theorem, summary, core example, motivation देने वाली problem, question जैसी वे बातें होनी चाहिए जिन्होंने सच में सोच को आगे बढ़ाया
  • चौथा candidate आने पर मौजूदा 3 में से एक को हटाना पड़ता है, जिससे रखी गई चीज़ें और review की गई चीज़ें ज़्यादा देर तक याद रहती हैं
  • लेक्चर के बाद दूसरे participants के साथ अपनी 3 चीज़ें share करें, और बचे हुए सवालों को speaker, advisor या colleagues से आगे पूछते रहना बेहतर है

“तीन चीज़ें” वाली प्रैक्टिस क्यों ज़रूरी है

  • लेक्चर से कुछ हासिल करना बहुत अभ्यास के बाद भी मुश्किल होता है, और एक बार flow छूट जाए तो फिर follow करना कठिन हो जाता है
  • कभी-कभी कुछ मिनट देर से आना ज़रूरी हो सकता है, लेकिन इससे लेक्चर का context छूटना आसान है
  • seminar में जाना शुरू करने के शुरुआती कुछ वर्षों में, खासकर graduate students के लिए, यह practice के तौर पर उपयोगी है
  • अपरिचित विषयों वाले लेक्चर में भी यह तरीका अपनाने से हासिल होने वाली चीज़ें बढ़ सकती हैं
  • हालांकि तरीका अपने-आप में कुछ हद तक artificial है, और जब 2007 के आसपास कई लोगों ने इसे experiment किया, तो वे कुछ समय तक करके थक गए और रुक गए

असल में इसे कैसे करें

  • एक साफ कागज़ या एक index card तैयार रखें, और लक्ष्य रखें कि लेक्चर खत्म होने तक उस पर ठीक 3 चीज़ें ही बचें
  • items नीचे की तरह specific होने चाहिए
    • कोई definition जिसे याद रखना है: जैसे “K3 surface is…”
    • कोई theorem जिसे याद रखना है: जैसे “polarized K3 surfaces का moduli space smooth है”
    • motivation देने वाला core example: जैसे “quartic, K3 surface का example है”
    • motivation देने वाली problem: जैसे “सभी polarized K3 surfaces के moduli space का dimension समान क्यों होता है?”
    • speaker से पूछना चाहा गया question: जैसे “theorem में उस assumption की जरूरत क्यों है?”
    • definition, motivation या connections के बारे में questions, जिन्हें दूसरे लोगों से पूछना है
    • इसी तरह की specific सोचने लायक बातें
  • “group के बारे में बताया गया हिस्सा अच्छा था” जैसी अस्पष्ट प्रतिक्रिया को item नहीं माना जाता
  • लेक्चर के दौरान कोई पसंद आने वाला item मिले तो लिख लें, और दूसरा-तीसरा भी उसी तरह भरें
  • चौथा item आने पर मौजूदा 3 को देखकर उनमें से एक काटना होगा
    • काटा गया item भी याद रह सकता है
    • जो items रखे गए और फिर से review किए गए, वे memory में और मज़बूती से बैठ जाते हैं
  • जो लोग traditional तरीके से notes लेते हैं, वे भी हर item के पास star लगाकर यह practice कर सकते हैं
    • हालांकि इस तरीके में “item” खोजने पर focus करने का असर थोड़ा कम होता है
  • लेक्चर के बाद अगर दूसरे लोगों ने भी यही practice की हो, तो एक-दूसरे की 3 चीज़ें email से भेजना या सीधे बात करना फायदेमंद है
  • अगर questions बचे हों, तो उन्हें छोड़ न दें; speaker, advisor, students, colleagues वगैरह से आगे पूछते रहना बेहतर है

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2023-07-25
Hacker News की राय
  • research-level mathematics presentations, भले ही अच्छी तरह तैयार हों, उनका content अक्सर लगभग बेतुकी हद तक जटिल होता है, इसलिए उनसे सीखना बहुत मुश्किल होता है
    यह सलाह उन graduate students के लिए है जो math talks में जाते हैं, लेकिन समझ नहीं पाते कि उनसे क्या हासिल करना चाहिए

    • एक research mathematician के तौर पर, मुझे seminar talk कुछ वैसी लगती है जैसे कोई remote backpacking trip के बारे में बता रहा हो
      आप सुन सकते हैं कि उसने plan कैसे बनाया, क्या देखा, किन obstacles से सामना हुआ, और उन्हें कैसे solve किया
      ऐसी talk सुनकर आपका मन उसी रास्ते पर जाने का हो सकता है, या बिल्कुल अलग hike पर निकलने का; आपको useful advice और confidence मिल सकता है, और काम बिगड़ने पर कैसे handle करना है, इसकी बेहतर समझ भी मिलती है
      लेकिन सुनने को खुद उस रास्ते पर चल आने के साथ confuse नहीं करते
    • ऐसी talk में शामिल होने का मकसद उस field का स्वाद लेना होता है
      practitioners कौन-सी language इस्तेमाल करते हैं, उनका सोचने का तरीका क्या है, वे किन results को important मानते हैं—इनका अंदाजा लगाना; और academia नाम की social institution के भीतर काम करना हो तो ये चीजें बेहद important होती हैं
      बेशक, कभी-कभी कोई शानदार theorem मिल जाती है और आप book या paper खोलकर यह खंगालने लगते हैं कि वह true क्यों है
    • अंत में बात शायद “मछली पकड़ना सिखाओ” पर ही लौटती है
      pre-calculus class दूसरी बार लेने के बाद से मैंने कोई math class pass नहीं की, और उससे पहले तक मुझे book देखने की जरूरत भी नहीं पड़ती थी
      पीछे मुड़कर देखता हूं तो लगता है कि या तो मैं सही सवाल नहीं पूछ पाया, या teachers basic principles से शुरू करके system को खोलकर समझाने की प्रक्रिया visualize कराने में मदद करने में failed रहे
      मैं शुरू से दुबारा बनाए बिना कुछ भी solve नहीं कर पाता था और आज भी नहीं कर पाता; लेकिन reasoning के उसी तरीके को sellable skill बनाकर मुझे absurdly अच्छी pay मिल रही है, इसलिए 12वीं में calculus न समझ पाना किसी intellectual defect या laziness की वजह से था, ऐसा मानना मुश्किल है
      लगता है कि कहीं भी ऐसा handle नहीं मिला जो मुझे reality से जोड़े रखता, ताकि जरूरत पड़ने पर मैं उसे फिर से invent कर सकूं
      games बनाते समय जरूरत पड़ने पर मैंने शायद trigonometry को कम से कम छह बार फिर से invent किया है, लेकिन हर बार याद नहीं रहता कि पिछली बार कैसे किया था
    • यह सलाह भले “उन graduate students” के लिए बताई गई हो जो “presentation से कुछ useful या practical निकालना नहीं जानते”, लेकिन यह content समझने, या कम से कम प्रस्तुत field/problem की प्रकृति grasp करने से ज्यादा मैंने तीन चीजें सीखीं ऐसा महसूस कराने वाली psychological support या ‘present में बने रहने’ की technique जैसी लगती है
      सोचता हूं कि अगर talk skip करके सिर्फ conclusion slide पढ़ ली जाए तो क्या वही फायदा मिल जाएगा
  • इसलिए अच्छा है कि बहुत सारा knowledge YouTube पर है
    आप समय पीछे कर सकते हैं, तेज/धीमा देख सकते हैं, subtitles से content copy करके notes में paste कर सकते हैं
    article का idea अब भी लागू होता है, लेकिन ‘देर हो गई’ वाली concept गायब हो जाती है
    research level से नीचे की mathematics और computer science के लिए अच्छे videos और helpful chat community काफी हैं; time पर पहुंचने के लिए campus को पागलों की तरह bicycle से पार करने वाली university lectures की जरूरत नहीं

    • मुझे clear और concise written explanations ज्यादा पसंद हैं
      बहुत सारा knowledge podcasts या “like, follow, subscribe” videos में waste हो रहा है—इतना कि रातों की नींद उड़ जाए
    • इसी वजह से मुझे knowledge का text और diagrams की जगह YouTube पर होना पसंद नहीं है
    • मैंने YouTube से computer science से जुड़ी बहुत-सी चीजें सीखी हैं, और side effect के तौर पर अब लगता है कि Hindi भी काफी solid समझने लगा हूं
    • जानना चाहूंगा कि ऐसा knowledge YouTube पर अच्छी तरह कहां मिलता है—कुछ अच्छे examples
      woodworking skills जैसी fields में, जहां actual materials को handle होते देखना समझ को बहुत बेहतर बनाता है, video बेहद helpful होता है
      जैसे यह देखना कि महंगे jointer के बिना table saw को jointer की तरह इस्तेमाल करने के लिए jig पर लकड़ी कैसे रखी जाती है
      लेकिन software के मामले में शायद ही कभी किसी person या tool को सच में move होते देखना जरूरी होता है
      computer-related content सीखते समय मेरे लिए text is king है; हालांकि मैंने computer science Google से पहले के दौर में classroom में traditional तरीके से सीखी थी, इसलिए beginners के लिए शुरुआती concepts video से सीखना शायद आसान हो सकता है
  • “आमतौर पर लेने लायक चीजें तीन से ज्यादा होती हैं, इसलिए यह तरीका काम नहीं करेगा” वाली प्रतिक्रिया original text में कुछ हद तक address की गई है
    आप तीन से ज्यादा चीजें लिख सकते हैं, लेकिन अंत में सिर्फ तीन चुनेंगे, और यह selection process उल्टे उन items को भी बेहतर याद रखने में मदद करता है जिन्हें आपने हटाया
    यह mindfulness की एक simple trick है

    • तीन के बाद की चीजें भले पूरी तरह याद न रहें, फिर भी आप 4, 5, 6 नंबर में पैर डाल चुके होते हैं, और बाद में notes और extra research पर खुद लौटकर सब कुछ उठा सकते हैं
  • मेरे लिए तो उलटा है: तीन नहीं, सिर्फ एक चीज भी बच जाए तो success है
    आम तौर पर वह एक चीज कोई नया insight, कोई surprising बात, किसी दूसरी जानकारी से connection, या inspiration होती है
    conference या lecture series सुनने के बाद दिमाग में aggregation या ‘best of’ selection चलता है, और आखिर में सिर्फ एक चीज बच सकती है
    अगर वह ‘एक’ चीज कुछ दिन या कुछ हफ्ते बाद भी याद आ सके, तो मैं पूरे event को successful मानता हूं

    • ज्यादा बचना बेहतर है या कम, यह नहीं जानता; लेकिन high school advanced biology में मुझे D मिला था, और उसी semester को general biology के रूप में फिर लिया तो A, शायद B+ मिला, और आज भी general biology class की content लगभग पूरी याद है
      depth के फायदे हैं, लेकिन participants से यह उम्मीद करना reasonable नहीं कि वे वह सारा knowledge retain करेंगे
      जो कुछ चीजें पकड़ में रहें वे interest जगाएं, तो वापस आकर और सीखने दें
  • यह मेरे किसी talk को सुनने जाने की वजह या तरीके के बिल्कुल उलट लगता है
    academia छोड़ने के बाद जिस चीज़ की सबसे ज़्यादा कमी खलती है, वह seminar हैं; और होशियार लोगों को सचमुच दिलचस्प विषयों पर बहुत विस्तार से बात करते देखना tech industry में बहुत कम मिलता है
    कई साल सुनने के बाद मुझे talks दो तरह की लगने लगीं
    पहली, जब विषय में पहले से बहुत दिलचस्पी हो और details सुनने के लिए उस व्यक्ति का talk सुनने जाया जाए
    pluripotent stem cells कैसे निकले यह मुझे पहले से पता था, लेकिन Shinya Yamanaka को असली experiments और उनके जन्म की प्रक्रिया समझाते सुनना मज़ेदार था
    या यह ऐसा मौका भी हो सकता है जब कोई competitor अपने अभी publish किए जा सकने वाले latest results पेश कर रहा हो, और आप figure की एक line और एक dot के बीच की बात पढ़ते हुए अंदाज़ा लगाएँ कि उसने अभी कौन-सा पत्ता छिपा रखा है
    दूसरी, ऐसे talks जिनमें बस थोड़ी-सी दिलचस्पी हो या कोई keyword अटका हो
    वक्ता Nobel Prize विजेता भी हो सकता है, लेकिन मैं दावे से कहूँगा कि ज़्यादातर Nobel Prize lectures उन talks में सबसे boring और बेकार होते हैं जिनमें आप जा सकते हैं
    कभी विषय अनजान होता है, लेकिन कोई दिलचस्प keyword दिखता है तो बस देखने चले जाते हैं
    हो सकता है talk आपको पूरी तरह खींच ले, या कोई छोटी-सी अनजानी जानकारी मिल जाए, लेकिन यह भी हो सकता है कि वह इतना कठिन या boring हो कि आप जल्दी ही blank हो जाएँ
    फिर भी मुझे लगता है कि दूसरी category सबसे ज़्यादा rewarding है
    boring होने पर भी, आम तौर पर ऐसी जगह जहाँ आप निकल नहीं सकते, कोई लगातार बोलता रहता है, और उन facts के टुकड़े मेरे random thought generator में बीज बो देते हैं, जिससे कल्पना खुलकर फैलने लगती है
    ऐसे talks से निकलने के बाद अक्सर talk से ढीले-ढाले ढंग से जुड़ा कोई दूसरा idea सूझ जाता है, और कभी-कभी करने को कुछ न होने से मैं अपने project ideas को refine करने लगता हूँ
    इस तरह के trial-and-error में मुझे कहीं भी ज़बरदस्ती तीन बातें लिखने की practice मददगार लगती नहीं दिखती

    • यह सलाह शायद नए graduate students को ज़्यादा ध्यान में रखकर दी गई है
      PhD शुरू ही की थी तब हर talk सचमुच सिर के ऊपर से निकल जाता था, और यहाँ बताए तरीके से engage करने लायक समझ नहीं होती थी
      सिर्फ़ तीन मुख्य बातें जुटा लेना भी काफ़ी बड़ी मेहनत रहा होता
      ऊपर से, novice graduate student को यह छूट मिलना अच्छा है कि presenter के message को ही core बनाना ज़रूरी नहीं। क्योंकि वह अक्सर पहुँच से बाहर होता है
  • लगभग असंबंधित, लेकिन तीन अच्छी चीज़ें नाम की एक practice है
    किसी भी चीज़ के बारे में तीन अच्छी बातें सोचने, उन्हें नाम देने और बोलकर कहने की challenge
    उदाहरण के लिए अगर आप थोड़ा ज़्यादा social होना चाहते हैं, तो किसी से मिलते ही उस व्यक्ति या उस पल के बारे में तीन अच्छी बातें सोच सकते हैं
    idea यह है कि अपनी पसंद की muscle को train करके mood बेहतर बनाया जा सकता है, और इसे consciously trigger होने वाली habit बनाया जा सकता है

  • सोचता हूँ कि अगर talks को ज़्यादा peripatetic school शैली में किया जाए—यानी सबके बैठने के बजाय group में चलते हुए—तो क्या उनसे बहुत कुछ हासिल करने में फिर भी इतनी दिक्कत होगी
    business और tech industry में हम बहुत ज़्यादा बैठे रहते हैं
    movement बेहद कम है, जबकि हमारे शरीर दिन का ज़्यादातर हिस्सा hips पर टिके रहने के लिए नहीं, बल्कि चलने-फिरने के लिए बने हैं

  • यह तरीका मेरे लिए बिल्कुल काम नहीं करेगा
    कुछ talks मैं किसी खास जानकारी की तलाश में सुनता हूँ, और वह जानकारी आम तौर पर तीन चीज़ों से कहीं ज़्यादा होती है
    कुछ talks मैं नया विषय सीखने या inspiration पाने के लिए सुनता हूँ, और कई बार वे presentation से ज़्यादा conversation जैसे होते हैं, इसलिए Q&A में बहुत-सी दिलचस्प बातें निकलती हैं
    अगर किसी खास point का जवाब चाहिए तो सवाल पूछ सकते हैं
    talk सुनते समय ऐसी artificial और rigid structure थोपने से stress बढ़ेगा, मैं कम लेकर निकलूँगा और interest भी घटेगा
    student दिनों की सबसे अच्छी lectures या talks inspiring थीं, और उनकी वजह से मैं किसी topic में गहराई तक चला जाता था—यह याद अभी भी है

  • slides की photo लेना खुद लिखने जैसा नहीं है
    खासकर अगर आप हर slide की photo लेने में speaker पर लगभग ध्यान ही नहीं दे रहे हों, तो बिल्कुल नहीं

    • सिर्फ़ सुनी या देखी हुई बात लिख लेना काफ़ी नहीं है
      बहुत trial-and-error के बाद मैं एक ऐसे तरीके तक पहुँचा जो काफ़ी अच्छा काम करता था: लिखी बातों को उन चीज़ों से जोड़ना जिन्हें मैं पहले से जानता हूँ, कहीं बेहतर था
      ऐसा करने से वे ज़्यादा देर टिकती हैं
      नहीं तो notes बस लिखी हुई चीज़ों का random collection रह जाते हैं, और पता नहीं बाद में memory में फिर उभरेंगे भी या नहीं
  • YouTuber के तौर पर अब सोच रहा हूँ कि क्या education/opinion videos में लोगों को कम से कम तीन, शायद ठीक-ठीक तीन core takeaways ही मिलें, इस पर focus करना चाहिए

    • research mathematician होने और Ravi Vakil को personally जानने के नाते, यह सलाह presenter के लिए नहीं बल्कि audience के लिए है
      बेशक, अच्छी presentation कैसे दें इस पर भी बहुत अच्छी सलाह उपलब्ध है
      अगर Ravi ने seminar talk दिया हो और श्रोता अपने-अपने ‘तीन’ points लिखें, तो मुझे यकीन है कि सबके note cards अलग-अलग हों तो वह उल्टा खुश होंगे
    • शायद ऐसा ही होगा
      इससे ज़्यादा हों तो उन्हें अलग videos में बाँटना बेहतर है, और watch time के लिए सब कुछ जोड़कर एक huge summary video रखा जा सकता है