學習方法大升級：10 個高效學習＋AI 助攻，擺脫無效學習

 

你有沒有這種感覺，書本看了很多，課程也上不少，但那些知識似乎都只停留在腦子裡，很難用得上 ？別擔心！這不是我們學得不夠多，而是我們的學習方法可能需要升級了。

劉瀾老師的新書《反向學習》，顛覆了我們對傳統學習方法的模式。它指出，成人學東西不只是做加法，更重要的是「做減法」，也就是要先解構掉舊有的思維模式，這樣才能有效率地吸收和應用新知識。


今天，跟你分享書中的十個高效學習方法，並告訴你如何聰明地利用 AI，讓我們的學習效率大幅提升 ！



圖一 反向學習書籍封面

學習方法一 : 從「已知」連結「未知」

 

其實學習，從來就不是一張白紙任我們填寫。我們每個人的大腦裡，都已經有了一套龐大的「已知」知識系統。作者提醒我們，所有新的知識，都必須建立在這些「已知」的基礎上 。


所以學習的過程，就是想辦法把我們已經懂的，和那些我們還不明白的，搭起一座橋樑 。《反向學習》有一個重要學習方法的核心公式

學習＝ 我知道 ＋ 我不知道

雖然這句話看起來很簡單，但它點出了學習最根本的法則，所有的學習，都必須建立在我們已經擁有的知識基礎上。如果我們只是單純把新資訊灌進腦袋，卻沒有和舊知識產生連結，那麼這些新知很容易學了忘，或是學了用不上。


就像我們學程式設計，如果我們已經懂邏輯思維，那學起寫程式的語法會快很多，因為我們把新語法連結到舊邏輯了。但如果完全沒概念，就只會覺得一頭霧水。

所以當我們接觸到任何新概念時，別這麼著急 ，可以先停下來用這個學習方法，問問自己 ：

這個新概念跟我以前學過、做過什麼事情有點關聯？

我們試著在腦中搜尋相關的經驗、理論或技能。一旦找到這個「連結點」，新知識就會更容易被大腦吸收，並牢固地記憶下來，學習效率自然大幅提升。


我們也可以利用 AI 扮演我們的「知識連結分析師」，把我們「已經懂的概念」和「想學的新主題」提供給它，讓 AI 找出兩者之間潛在的關聯詞、模式，甚至畫一個視覺化的知識圖譜給我們 。


AI 提示語 ：

我想請你當我的知識連結分析師。我會提供一些我目前了解的核心概念，以及一個我希望深入學習的新主題。請幫我分析兩者之間可能存在的相關性或連接點，並以「(已知概念, 新主題, 連結描述)」的格式列出至少 5 個關聯。連結描述請具體說明它們為什麼相關。

所以，下次記得學習新東西時，試著想想有哪一些舊知識可以搭上關係，這樣會讓我們的學習效率更高。

學習方法二 : 參考答案思考方式

 

在學校裡，我們被訓練得習慣去尋找唯一的「標準答案」。但當踏入社會後，我們會發現，現實世界中的問題，通常都複雜且沒有單一的解答 。


這種標準答案思考方式，其實是阻礙成人學習的一個隱性原因 。因此一個更有效的學習方法，是培養因時制宜的智慧，學著去尋找「參考答案思考方式 」。


《反向學習》書裡提到一種「參考答案思考方式」，簡單來說，就是面對問題時，不再執著於唯一的解，而是能靈活地「看情況」，這聽起來好像有點不負責任 ? 但真正的智慧，是懂得如何看情況 。


書中提到一個很有啟發性的工具叫做「 洞見分類 」，就是我們常用 2 x 2 矩陣的形式呈現，能幫助我們把看似複雜的問題，拆解成不同情境，並為每種情境找到最合適的參考答案。


就像朋友問你 ：「我該不該換工作？」 ，我們不會直接說該或不該，而是要先問他 ：「 你現在換工作最看重什麼 ？薪水 ？發展 ？還是工時 ？」然後再依據他的回答，設計 2 x 2 矩陣來給予思考，像是低薪水高發展，還是高薪水低發展，要如何面對 。


我們當然也可以利用 AI，來進行「 洞見分類 」的強大工具 



AI 提示語 ：

我正在思考一個複雜的決策或問題：[請填寫你的決策或問題 ]，請你幫我找出至少兩個最關鍵的「變數維度」（例如：預算多寡、時間壓力、團隊能力、市場競爭狀況 等），然後將它們組合成一個 2x2的矩陣。 接著針對這個 2 x 2矩陣中的四種「情境」，請為每個情境提出一個具體的「參考解決方案」建議，並簡要說明其合理性 。

下次我們遇到問題時，可以換個方式問自己：「在這種情況下，有哪些可能的解決方案？每個方案在不同情境下，會有什麼優點和缺點，以及潛在的影響？」


這樣一來，我們的學習方法也能更依照狀況，產生更有效的成果 。

圖二 學習方法一及學習方法二 知識圖卡

 

學習方法三 : 隱形假設

 

我們常以為學習就是不斷地增加知識，然而《反向學習》作者劉瀾老師強調，阻礙成人有效學習的癥結，其實是我們過去在學校教育中無意識養成思維。


這些根深蒂固的思維模式，就像電腦裡的老舊程式碼，不只佔用資源，還可能讓新的程式無法順利運行。


像有一位傳統製造業的老闆，過去一直相信「只要產品做得好，客戶自然會來」。他把所有資源都投入到生產最完美的產品，堅信「酒香不怕巷子深」，但卻沒有人上門 。


有人告訴他關於最新的互聯網思維，了解到「用戶體驗」和「快速迭代」的重要性，這挑戰了他過往「產品思維」的信念，他願意去轉換改變嗎 ？


可以想一下，如果抓著「產品思維」不放時，大腦會形成一種「認知閉鎖」，對任何與舊觀念衝突的新資訊產生排斥或過濾，導致我根本聽不進去、看不明白，那再好的觀念與學習根本就沒有用。

這就是為什麼，當我們在學習的時候，需要主動去識別那些習以為常，卻可能限制我們思考和行動的模式。一旦識別，就要勇於質疑、挑戰，甚至有意識地去「轉換」它。


而轉換關鍵就在於，如何幫助我們打破這種認知閉鎖，看見「舊武功」的局限性，並願意去接受「轉換」？這不只是塞給他新知識，更是要改變他的底層思維模式，這個是學習很重要的。


這時候我們可以利用 AI 作為我們的「思維模式檢測器」及「認知分析師 」，能透過提問，協助發掘我們隱藏根深蒂固的思維模式，慢慢地接受新的思維觀念。

AI 提示語：

我正在嘗試理解我在學習或工作中的一些慣性思維，總覺得它們可能存在問題，但我說不上來。請你當我的思維教練，提出一系列問題，幫我看看我腦袋裡是不是有這些「隱性假設」：

請你先從一個情境問題開始問我，我會選擇答案，然後你再根據我的回答繼續追問和引導，直到我們能初步看出我可能有哪些隱性假設。

 

我目前持有的舊觀念是：「只要產品做得夠好，客戶自然會上門。」請你扮演一位「市場數據分析師」，提供三個具體的市場數據或消費者行為變化趨勢，這些數據應該能直接挑戰我這個舊觀念，並證明現在「用戶體驗」或「快速迭代」的重要性。請用簡潔有力的數據和趨勢描述。

學習不只是填滿，有時候更是清空。定期檢視自己的核心信念和思考模式，勇敢地捨棄那些不再適用的「舊武功」，為新思想騰出空間。

 

學習方法四 : 聚焦策略

 

「補短板」這個概念常常被提及，指的是把自己不好的地方補好，觀念是來自管理學上的「木桶理論」。但對個人來說，我們的價值往往體最擅長的地方，也就是「長板」。


舉個例子，就像一個籃球隊，不可能每個隊員都當得分手，有的人擅長防守，有的人擅長傳球。把每個人的長處發揮到極致，團隊才會更強。


《反向學習》提醒我們，與其花力氣把不擅長的東西練到普通，不如把擅長的東西練到頂尖。所以對於學習方法來說，我們要學會「聚焦」，把有限精力投入對我們最有潛力、最能發揮影響力的「絕活」上。


假設你是一個社群小編，與其花時間去學剪片、做設計、寫程式（這些可能是你的短板），不如把精力都放在怎麼寫出爆款文案、怎麼規劃社群活動，把你的文案能力和社群營運能力磨練到極致。


所以我們要先確自己到底想把哪個能力練成「絕活」，知道那個「絕活」長什麼樣子，要怎麼練這個「絕活」。再將大部分的學習時間和資源都投入這個領域，目標是練到精通，而不是什麼都學一點點、樣樣通樣樣鬆。


所以我們可以讓 AI 協助你進行學習路徑規劃，如果你想要知道這篇文章的十個學習技巧，如何讓AI更有效的協助你，請訂閱我的電子報，我會把資料寄給你。


關於這個學習方法，我想要推薦我的另一篇文章，AI系列1 : 如何運用AI，把學習速度提升10倍 ，希望能給你更多的學習方法

圖三 學習方法三及學習方法四 知識圖卡

學習方法五 : 模式化學習

 

現在資訊爆炸，我們每天接收到的資訊都是破碎、零散的。如果我們只是被動地接收這些「碎片化」知識，很難形成系統性的理解。《反向學習》提到，一個高效的學習方法，就是學會從這些碎片中提煉出背後的「模式」，那些共通的、最核心的規律。


什麼是「模式」，它是事物的本質規律，是共通的、整體的。高手之所以是高手，往往不是因為記性好，而是他們能從眼前的碎片中，快速辨識出底層的模式。


這很像下棋高手，他們之所以厲害，並不是因為能記住棋盤上每一個棋子的位置，而是因為他們能迅速辨識出棋局中的攻守「模式」。普通人只能看到單一的棋子，而高手卻能看到棋子之間的複雜關聯。那麼，如何進行模式化學習呢？


劉瀾老師給了兩個建議 ：

首先，向高處調整 : 跳脫眼前具體的需求，嘗試去思考更宏觀的組織邏輯、行業分析。

其次，「向遠處調整」。我們可以從所處的環境中抽離出來。當局者迷，身處其中往往難以看清全貌。透過尋找外部視角，


這讓我想起自己閱讀商業財經類書籍的經驗。過去，我會逐字逐句地記憶各種商業理論、企業案例。但後來我發現，真正能幫助我理解企業運作的，不是那些細節，而是背後反覆出現的「商業模式」和「競爭策略」。


所以我開始嘗試「向高處調整」，思考一家公司的組織邏輯，閱讀宏觀的行業分析，而不要只關注單一的業務數據。我也會「向遠處調整」，從不同產業、不同類型的組織中抽離出來，去觀察它們共同的模式。


當我們學會從更高、更遠的視角看待問題時，那些原本零散的知識點，就像拼圖一樣，漸漸地拼湊出一個清晰的全貌。

 

學習方法六 : 深層遷移

很多人學了很多知識，卻總覺得很難在實際生活中派上用場，這就是大家常說的「學用脫節」。劉瀾老師強調，解決這個問題的關鍵是進行「深層遷移」，讓知識真正地「為你所用」。


他在《反向學習》中提供了一個超級有效的學習方法 ：「四問學習法」 － 聽、想、變、用。

1.  聽（Input）： 你「聽到」了什麼？（ 理解並能用自己的話說出來）
   

2.  想（Connect）： 它讓你「想到」了什麼？（ 把學到的新東西，跟腦袋裡已有的知識、經驗、模式連起來 ）
   

3.  變（Adapt）： 為了能用在你自己的情況，它需要怎麼「變」形？（ 根據我們實際的環境，調整它 ）
   

4.  用（Apply）： 你打算把它「用」到哪裡？（ 設計一個具體的應用計畫，然後真的去試試看）

這個方法讓我對「學以致用」有了更具體的藍圖。過去我常會聽一些演講，覺得很有道理，但實際應用起來卻困難重重。現在我會試著用四問學習法來拆解。


例如，我聽到某個寫作技巧，我會想這個技巧背後的原理是什麼？它解決了什麼問題？我如何將這個原理應用到我的文章主題上？最後，我會嘗試寫出一篇文章來驗證這個技巧的效果。


這不再是簡單的複製貼上，而是經過思考、轉化後的創新應用。


就像《反向學習》提到的，海底撈發眼鏡布的案例，表面是提供眼鏡布，深層模式卻是「顧客有不便，我就消滅它」。唯有看清這個模式，才能在不同情境下，找出真正解決顧客痛點的方法。

如果你想要知道，這篇文章的十個學習方法，我是如何利用AI來實踐這個內容， 請訂閱我的電子報，我會把資料寄給你。

圖四 學習方法五及學習方法六 知識圖卡

學習方法七 : 主動對比 

 

我們的大腦就像一台不斷升級的電腦，當有新的版本（新知識）出現時，我們需要有意識地去跟舊的「版本」（舊觀念）做個比較，才能搞清楚哪些部分需要更新，哪些部分依然有價值。


這是一個超有效率的學習方法，可以避免你的新舊知識在腦子裡打架 。


像是我過去可能一直認為，目標不能設計太高，才有可能完成 ，這是我腦中一個很根深蒂固的「舊版本」觀念。

後來，我讀到一本《10倍成長思維》的新書，書中說到達到「十倍成長」，其實比「二倍成長」更簡單，他提醒我，我需要的是策略，而不是更努力

這時候，我一定跟這個新觀念打架，也有可能很懷疑這個想法，這時候可以運用「主動對比」這個學習方法，我可以這樣的問自己或是跟 AI 討論 ：

「新舊觀念的核心差異是什麼？」「10 倍成長思維，挑戰了我哪個舊信念？」「 10 倍成長思維可以幫我解決我目前什麼困境」「這兩個觀念可以如何互相補充」....等等

這樣的方式，對我們有幾個好處，幫助我們更好的學習。首先當我們把新舊觀念拿出來比一比，我們就不會只是被動地接收資訊。會開始動腦思考，它們到底哪裡一樣那裡不一樣，怎麼樣才會更適合等等...


這種思考會逼著我們對每個觀念都有更全面的理解，也會知道這個知識的邊界在哪裡。


再來有時候，新的跟舊的觀念不見得是互相衝突，反而能互相補充，融合成一個更厲害、更完整的思考框架。這就像是把我們散落在各處的拼圖碎片，透過對比，一片片地拼起來，最後變成一幅完整的圖。


且當新的知識和舊的知識產生明確的比較或連結時，它們在大腦裡會形成一個更複雜、更穩固的記憶網路。比我們單純死背一個新東西，效果好太多了。


「主動對比」不只是一個簡單的學習方法，它更像是一個讓我們不斷升級的「腦力訓練」。幫助我們從一個被動接收知識的人，變成一個會主動思考、整理、優化自己知識庫的學習高手。

學習方法八 : 因材施教 

 

學習就像蓋房子，地基沒打穩，蓋再高的樓也會塌。 《反向學習》作者劉瀾老師提醒我們，每個人的知識背景和學習起點都不同。


一個聰明的學習方法，就是從我們「已經懂」的部分，也就是「已知」的邊緣開始，一步步往外擴展。這樣可以大大降低學習的難度，讓你學得更順暢，更有成就感。



假設如果我想學習複雜的人工智慧技術，但我只有基礎的數學和邏輯能力。我不能直接去讀高深的深度學習的書籍，而是會先從一本 AI 入門書籍開始，打造我的已知地基，然後再逐步深入。


所以在開始學習一個新領域或新技能之前，先給自己做個「現狀盤點」。問問自己，當然我們也可以跟AI進行討論，或是利用ChatGPTS 的學習機器人，來幫助我們

我目前對這個領域了解多少 ？ 有哪些是我已經知道的 ？為我打造一個最適合我的「入門級學習路徑」

然後，就從這些「已知」的部分開始，優先選擇那些比較容易理解、跟我們現有知識關聯度高的新東西，才會讓我們更有成就感，更有動力，學習效果才會好。


關於這個部分的學習方法，我推薦另一篇文章《超速進步》讀書心得：高手超速進步的秘密，就這3個學習關鍵，相信會給你更多這方便的方法。





圖四 學習方法七及學習方法八 知識圖卡

學習方法九 : 勇於實踐 

《反向學習》不斷強調，成年人學習的最終目的，不是為了在腦中囤積更多知識，而是要將這些知識應用於「改善我們身處其中的現實」。這是一種以結果為導向的學習方法，如果我們學了卻不用，那知識的價值就大打折扣。


所以我們每次學習完新東西，不能只是點點頭說「我懂了」。要立刻思考

「這份知識，能幫我解決目前遇到的哪個問題？」、「我該怎麼把它用在我的工作或生活上，讓事情變得更好？」

像是我學習一個時間管理技巧後，就要想辦法應用於我們實際存在的「加班」或「拖延」問題，甚至我還利用Notion 整合 ，同時看看有沒有減少加班時間，這樣才不是只是記下技巧的觀念，卻從來沒有「應用」和「改善」，幫助我們自己 。

作者告訴我們學習的真正目的，是「改善我們身處其中的現實」。所以當我們學習一個新東西時，先問自己：「我想透過這次學習，解決什麼實際問題？改善我生活中的哪一部分？」讓我們的學習方法更有方向和動力。

學習方法十 : 心態調整

 

在我們大人的學習旅程中，很少有那種一步到位、完美無缺的成功。一個重要的學習方法，就是培養一種「不完美」的心態，把每一次的嘗試都當作是尋找「參考答案」的過程，並且接受不斷地去優化它。


所以我們要學會放下那種「一次到位」的執念。當我們學了一個新方法就去試試看，如果結果不如預期，就把這次「不如預期」當成寶貴的經驗與數據。


我們可以好好分析是哪個環節出了問題，然後根據反饋調整策略，進行下一輪測試。每次的調整和迭代，都是在讓事情變得更好，這本身就是最棒的學習。


這也是我們前面所說的，現實世界充滿了不確定性，就是要習慣在沒有標準答案的世界裡，持續尋找一個又一個的「參考答案」，然後不斷地去改善它。


很多時候我們並沒有一個「終極解答」，只有在特定情況下「最適合」的解決方案，而且這個方案還會隨著情境變化而需要調整。


所以我們可以利用 AI 或是利用數位工具，像是Notion 等等來進行「反饋分析」。將你的實踐結果數據或描述提供給 AI，讓它幫你分析其中存在的潛在問題，並根據你學到的模式，提供下一步的優化建議。


如果你想要知道，這篇文章的十個學習方法，我是如何利用AI來提升這些學習方法， 請訂閱我的電子報，我會把資料寄給你。

圖五 學習方法九及學習方方法十 知識圖卡

結語

 

看到這裡，你會不會覺得《反向學習》這本書，教我們的這十個技巧，真的可以讓我們的學習方法整個升級？對於現在時代的學習 ，真的不用再跟以前一樣固定的方法。


透過文章裡的十個學習方法，再搭配 AI 這個超強工具，你會發現學習從此不再只是累積，而是真正能帶來改變的超能力。

如果你對於如何讓AI更有效的協助你的實作方式，可以訂閱我的電子報，我會把如何利用AI提升學習的方法資料寄給你，讓我們一起提升我們的學習方法，打造出高效學習成效。