你是不是曾經花了好幾天看完一本書，卻發現只用到裡面一章？

為了解決一個問題，你認真蒐集資料和研究，找了一本書或一篇論文後，便全心投入研讀。就這樣過了幾天、甚至幾週，你終於把整本書、整篇論文看完了，卻在最後發現，其實解決眼前的問題，你只需要讀其中一個章節。

最近回顧了過去幾個月、幾年的生活，才發現自己幾乎每天都在學習新的東西。無形之中，我似乎也摸索出了一套屬於自己的學習方法。從建中到清大，再到史丹佛，單從履歷來看，我應該還算是一個擅長學習的人。但比起成績，我更在乎這些學習到底有沒有用？

這篇文章整理了幾個我目前在學習過程中特別重視的三個核心概念，希望能帶給你一些啟發，幫助你在解決未知的問題時，最大化學習的成效和效率。

學習要「對症下藥」：解決問題需要什麼，就學什麼

其中的主要核心概念，是要對症下藥。世界上有太多的知識可以學習，窮盡一輩子的時間也學不完，因此需要根據你的需求去安排規劃你要學什麼。藉由以下三個概念，可以快速有效釐清到底該將有限的時間和資源投入何處：

1. 了解學習的目標 (廣度/框架建立)
2. 選對抽象層次
3. 分析問題權重

建立廣度/框架：如果你練的是錯的目標，花再多時間也沒用

我在高中時曾加入籃球校隊，當時幾乎天天練習時領域了一個道理，錯誤的練習方式，練了再多也沒用。舉例來說，認真想要學習籃球的人很多會從運球開始練習。有些人會站在原地練習運球，而球是直上直下的來回運動。這樣的練習方式用處不大，因為真正打球時，你不會只在原地上下運球。要邊移動邊控球，才能對應比賽實際場景。

學習任何事物也是一樣。當你學習、練習的東西，跟你要解決的問題不符，不管學習、練習再多，也沒辦法有效解決你的目標問題。因此，在投入學習之前，必須花費足夠的時間定義、釐清問題，並且先針對廣度下手，搞清楚關於這個問題有哪些相關主題，先在心裡或紙上建立出相關知識的框架結構。做完了全面性但簡略的分析之後，再決定你需要學的是這些眾多相關主題中的哪一個（或哪幾個）。

選對「抽象層次」：不用從最底層開始學

在接觸了電腦科學以後，我經常會注意到知識或事物運作所在的不同層級，或者說抽象層次（abstraction layers）。很多時候，我們只需要知道高層次（higher-level）的運作原理，例如:每個人都知道使用門把要用手推、拉、轉、壓，但有多少人知道門把裡面的機械構造如何運作?有多少人知道門把上的鎖如何設計?有多少人知道門把如何製造、用甚麼材料、形狀如何設計?

當我們在探討學問，門把可以拆分成不同學科討論，工業設計、互動設計、機械設計、材料設計、製程設計…。但是，當你今天要解決的問題是要把門打開，你需要學上述這些學問嗎?

就像開門只要會轉門把，不需要學會門把的機械設計。很多問題僅需較高層次的理解便能輕易解決，深入學習到底層反而造成效率低落以及資源浪費。選擇最符合當前需求的知識層次，是效率學習的關鍵。

分析問題權重：不是每個環節都同樣重要

如果解決一個問題需要完成十個步驟，在不考慮時間和資源限制下，最佳的解法，是10個步驟全部做到100分，也就是考試的目標。然而現實通常具有高度的時間和資源限制，考量了時間和金錢成本，最佳的解法，可能是其中6個步驟只需要達到60分，3個步驟要達到75分，1個步驟要達到95分。如果你能認清這個現實，學習將會事半功倍。

延伸討論 - 現實與學校學習方式的落差：從「考滿分」轉為「資源最佳化」

如上所述，現實中的最佳解（或者說最有效率解）往往不是每一步都做到100分。然而考試追求全面性，更像是在建立知識基礎，或者說讓你學習怎麼學習各種知識。現實世界有時間與資源限制，需要懂得分配學習重點與投入比例，不是盲目追求全面深入。

學校沒有教的是你要學甚麼。因為多數時候教材都已經有人編好，你從小學到高中，每一個學期、每一個月、甚至每一週要學的內容都已經被計畫好了。這考驗的便是業界經常強調的獨立思考能力，你是否能夠分析思考，找出通往問題解決方法的那一條路。

結語

學習是需要練習的，而該學什麼跟學習本身同樣重要。在資源有限的情況下，找到最有效率的解法，是每個人都可以持續精進的課題。當下次遇到需要學習的情況，不妨試試這三個概念！

備註

本文探討的是用於解決現實中各種問題時，如何有效果且有效率的學習未知的知識。學術或哲學等級（需要非常深入地探究問題，甚至是拓展人類的知識疆界）的學習不在本文的討論範圍內。