本文作者：GaHing
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上班累死累活，下班不想再学习；好不容易周末休息，又不知道去哪学，学到什么程度，于是看几篇文章草草了事，假装心理安慰；定下决心好好学习，然而没做计划，半途而废；以为自己学了很多东西，但是别人一问，啥也不懂…
如果你有以上困扰，又想提升自己，那么看本文准没错，将教你如何高效的学习一门技术。
前言
网上流行很多优秀的学习方法，比如：
- 费曼学习法：核心是以教促学，化零为整。适用于技术学习，本方法论有借鉴。
- 西蒙学习法：核心是目标拆解，逐一击破。适用于技术学习，本方法论有借鉴。
- 番茄学习法：注重时间管理，比较适合学生，不太适合充满碎片化时间的打工人。
- 艾宾浩斯遗忘学习法：重复温习减少遗忘，适合应试教育场景。
- 斯科特·扬学习法：核心是关联旧有知识，以应用为导向，抽象概念加深记忆。适用于技术学习，本方法论有借鉴。
- PQ4R 学习法：适合思想是预习、提问、阅读、反思、背诵和复习。适合应试教育场景的课堂笔记，但是思路可以借鉴。
- 康奈尔笔记法：核心是将笔记分为关键词、要点列表、总结三部分，根据关键词回想要点，加深印象。比较适合应试教育笔记记录，针对技术学习使用思维导图更合适。
每种方法都有各自的适用场景，针对技术领域，部分学习方法是不适用的。
对于费曼学习法、西蒙学习法、斯科特·扬学习法，方法适用，但是不够全面，缺少细节指导。
而本文总结的学习方法将吸收这些优秀方法的精髓，并结合技术领域进行完善，提供结构化的全面视角的学习方法论。
每个人或许都有自己的学习方法，如果你还在为寻找学习方法而苦恼，不妨尝试下本文的学习方法。
方法论
PDCA（Plan-Do-Check-Act）是一个确保目标高品质完成并持续优化的思维模型，我们可以将其套用在技术学习领域，并拆解为学习前、学习中、学习后三个部分。
学习前：对应 Plan 环节。制定学习计划，使用 5W2H 分析法拆解学习前的准备。
学习中：对应 Do 环节。通过学习五步法（检视、分析、笔记、练习、讨论）高效学习。
学习后：对应 Check 和 Act 环节。以教促学，检测学习成果；学以致用，避免学了就忘；对齐成果和目标，及时改正。
脑图原始内容 ➡️ 学习方法论（PDCA + 5W2H）
下面详细的解释每一条。
学习前
学什么（What）
确定学习的内容
确定学习的内容，主要是确定学习范围，并找到知识定位。
确定学习范围，需要事先做下全局了解，搭建初步知识框架，避免学歪。
找到知识定位，可以和旧有知识关联，提高学习效率。
为什么要学（Why）
认清学习目的，避免半途而废。
常见的学习目的有：
- 工作需要
- 存在痛点，自我提升
- 没有目标，追逐潮流
尽量不要抱着第三种学习目的，容易学而无用，最后遗忘。一句话：以应用为导向。
举个我之前的例子，看到 Rust 技术火热，于是闷头学习，怕跟不上潮流。但实际上，我的工作场景不会用到且将来很难用到，而我还有优先级更高的要学。后来及时止损，不再深入学习。
去哪学（Where）
技术知识的来源分两种：权威资料和二手资料。
- 权威资料：官方文档、源码仓库、原理向书籍
- 二手资料：博客、视频、课程、应用向书籍
存在即合理，权威资料一般来说更体系化、严谨化，不容易错漏，但缺点是相对不够有趣。两种来源需要结合来看，不同领域、不同阶段、不同人的思维方法，选择都不一样。
以下是我个人建议，仅供参考：
- 对于毫无基础、完全不熟悉的领域，可以先看二手资料
- 有一些底子的，建议优先看权威资料；针对单个知识点，再看二手资料知识补充
- 如果一门技术没有官方文档，要么是新技术，要么是不怎么维护的技术，不推荐学习
- 想进阶，需要和专家交流碰撞的，会买课或参加培训
- 对于碎片化知识，提高甄别效率，参见：如何高效获取前端优质信息(2023)
谁要学（Who）
通常来说是自我学习，但也可以是给他人制定学习计划。
给他人制定学习计划，需要关注反馈，建立奖惩制度。
何时学（When）
如果不投入足够的时间，再好的学习理论也是纸上谈兵。
那么，时间从哪来？应该如何安排？
时间总的就那么多，如果想成长，就得克服人性弱点，少打一把游戏，少刷一会短视频，每天能够抽出几十分钟。不躺平，同时也不完全放弃娱乐。
至于如何安排时间，网上有很多建立学习计划的方案，一个比较好的方法是：
- 用 OKR 制定学习目标。比如学会 React 是目标（Object），那么阅读完官方文档、开发 Next.js 小项目等行动则是关键成果（Key Result）
- 用 SMART 原则拆解目标。除了明确目标，还需要确保目标可衡量、可实现、有关联、有时限，上面 React 例子的关键成果还能继续拆。
如何学，学到什么程度（How, How much）
根据不同的学习目的，应该采取不同的学习方法，以提高学习效率。
- 如果想要深度学习某项技术及其关联技术，比如深度学习 React 以及生态，可以采取链式学习法，挖掘技术点，整理分层逐步深入。
- 如果想要横向学习同领域的不同技术，比如熟悉 Vue 的情况下学习 React，可以采用比较学习法，整理关键技术点，按点学习对比差异。
- 如果想要广度学习多领域的技术，比如了解实际业务中各技术领域的技术栈，可以采用环式学习法，以应用为导向，构建闭环，由近到远逐个击破。
最重要的还是，抱着目的学习，而不是盲目学习。
链式学习
链式学习适合新领域的学习，或者是对已知领域技术加深理解。
方法步骤如下：
- 挖掘技术点
- 整理分层
- 迭代优化
1️⃣ 挖掘技术点：在学习之初，挖掘这项技术有哪些要点。
比如学习 React ，我们可以挖掘出 jsx、diff、虚拟 DOM、这些技术点。
此时这些技术点还较为零散、缺少关联，为了让知识体系化，我们会进入下一步：整理分层。
2️⃣ 整理分层：根据挖掘出来的技术点，整理分层。有两种整理分层的思路，领域分层和细节分层。
领域分层：自顶向下，层层关联。分层原则为上层依赖下层，通常是应用/实现在上、原理/底层在下
经典结构有：OSI 7 层网络模型、MVVM 架构
细节分层：由表入里，层层深入。分层原则固定四层，分别是用法、原理、方案、源码。方案是指原理的设计方案，涉及数据结构、设计模式以及编程范式。
以 React 为例，画出领域分层图和细节分层图
领域分层图
应用技术：React
组织形式：组件、事件、状态
核心原理：Fiber 架构、事件委托、单向数据流
浏览器架构：渲染引擎、执行引擎
操作系统：CPU、IO
细节分层图
用法层：react hooks、jsx、状态管理、…
原理层：单向数据流、虚拟 DOM、Fiber 架构（虚拟栈帧、双缓冲机制、两阶段渲染）、…
方案层：Fiber 架构、调度器、协调器、渲染器、…
Fiber 架构既是原理又是方案
源码层：Fiber、Scheduler、Reconciler、…
以上的划分方式不一定准确，随着学习的深入，我们可能会产生新的理解，所以需要持续迭代分层图。
特别强调，分层是目的而非手段，得到的结果并不重要，重要的是画分层图过程中的整理和思考，这才是对成长帮助最大的事情。
那么使用该学习方法学习技术，应该学到什么程度？我的建议是：
- 对于领域分层，上面几层关注到细节，下面几层仅了解原理即可
- 对于细节分层，上面三层都学，源码层掌握关键源码即可
比较学习
了解同领域的一门技术后，再学习其他技术就无需重头开始，这就是比较学习法的好处之一（学得快）。
方法步骤如下：
- 整理关键技术点
- 按点学习对比差异
- 整理重点差异
1️⃣ 整理关键技术点：采用思维导图，整理已会技术的关键技术点。
2️⃣ 按点学习对比差异：在之前的思维导图上，对比两门技术在实现和效果（用法）上的差异。
3️⃣ 整理重点差异：针对差异较大的技术点，使用表格整理原理和应用场景的差异。
假设已学会 React，想要快速学习 Vue 2.x，那么可以进行如下步骤：
整理 React 关键技术点：组件语法、组件形式、组件通信、生命周期、状态管理、事件绑定、更新机制、…
对比得到 React 和 Vue 的差异
简单举例，不一定全和准确。思维导图原始地址在这。
整理 React 和 Vue 的重点差异。这边就不再提供了，感兴趣的可以自行整理。
学会 Vue 2.x 之后，还可以继续采用该方法快速学习 Vue 3。
那么使用该学习方法学习技术，应该学到什么程度？
对比学习法的好处在于限定范围，当我们按关键技术点学习，并对比了解差异完成，意味着学得差不多了。
如果还想深入，可以思考下学习的目的，确定要深入的话则继续使用链式学习法学习。
环式学习
环式学习，以应用为导向，画出业务闭环，再学习这个闭环中的知识。
方法步骤如下：
- 画出闭环，确定边界
- 由近到远，逐个击破
- 单点链式，主学上层
1️⃣ 画出闭环，确定边界：闭环的作用是确定范围，而不是盲目学习，避免学而无用。画闭环有两种常见手段：
- 技术环：研发视角，从技术架构切入。思考整体技术架构：哪些领域？哪些能力？哪些技术栈？
- 业务环：用户视角，从业务流程切入。思考业务流程链路：用户特征？用户价值？获利方式？
以「视频发文」业务为例，我们可以简单画出这样的技术环和业务环。
大概示意，可能不全或不对
2️⃣ 由近到远，逐个击破：确定完闭环后，开始对环上的每个技术点进行学习。但学习也有优先级，距离自己本业领域越近，则越优先学习。
3️⃣ 单点链式，主学上层：对于其他领域的技术点，依然采用链式学习法。学习程度上，越近的学得越深，越远的学得越浅，只需学习个上面一两层即可。
此外，相比基建研发，业务研发更需要全局视野。由于投入产出比的问题，更建议业务研发采用该学习方法，而基建研发采用另两种学习方法。
小结
| 学习方法 | 适用场景 | 方法步骤 | 学习程度 | 方法优势 |
| 链式学习法 | 新领域学习
已知领域加深理解 |
挖掘技术点 整理分层 领域分层 细节分层 迭代优化 |
领域分层：上面几层关注到细节，下面几层仅了解原理 细节分层：上面三层都学，源码层掌握关键源码即可 |
系统化 |
| 比较学习法 | 同领域相似技术学习 |
掌握同领域的技术 整理关键技术点 按点学习对比差异 整理重点差异 |
按点学习，顺其自然 |
学得快 学得全 学得深 |
| 环式学习法 |
多领域了解 更适合业务研发 |
画出闭环，确定边界 技术环 业务环 由近到远，逐个击破 单点链式，主学上层 |
只需关注链式分层的上面几个分层 |
培养全局视野 避免盲目学习 |
学习时
检视
在学习之初，先速览一遍大纲（比如官网文档的目录结构），脑海中对知识点有个初步框架。
然后，快速学习每个章节的内容，不要求完全了解，知道知识概念即可。
很多文档为了文档的完备性，通常会写得啰里吧嗦，因为需要掌握变速学习技巧，不同章节使用不同的阅读速度、学习速度。
完成以上几步，算是检视完成。
分析
检视的目的在于知道知识是什么。
而分析的目的在于需要了解知识为什么。为什么这么设计？换种设计方式会不会更好？
这就要求读者养成批判性思维，常见的分析方法有：5ways 追问法。
笔记
不管是检视还是分析阶段，我们都需要记笔记。
对于技术学习，推荐使用思维导图做笔记，即发散又有一定结构化。比如可以将主题进行概括作为父节点，每个要点都是子节点，再加上疑问和总结。以下为示例：
另外，我们还需要构建学习框架图，包括领域分层图和细节分层图，具体在学习前的如何学一节已经讲过。
框架图不是一蹴而就，在检视阶段我们完成初版，但随着学习的深入我们需要不断更新框架图。
练习
学生时代学习基础课程时，每一章节往往会提供习题用于巩固知识。
实际上技术学习也应该这样，找到习题进行锻炼。习题可以是官方的，也可以是第三方的，比如面试题这种。
举个例子：
- Typescript 体操习题：https://github.com/type-challenges/type-challenges
- React 在线练习：https://react-tutorial.app/
若没有或找不到，可以考虑下自问自答。
讨论
找谁交流？
哪里可以交流？
存在疑问怎么解决？
和同事讨论反馈最快，但是不一定有相关经验，需要日常工作中关注各同事的技能点。
也可以在公司技术大群抛出问题，集思广益，一般公司越大，技术盲区就越小。
如果以上途径都不存在，那么可以选择付费咨询，或者社区问答中提问，知乎曾经是个好东西。
学习后
以教促学
解决学不深的问题
写文章或做分享，应用「费曼学习法」，通过教学的方式不断反思，加深形式自我反思，深度学习。
学以致用
解决学了就忘的问题
学了不用容易忘。如果工作能够直接用上自然最好，但如果没有使用场景，就需要自己模拟场景并创建项目练手。
及时复盘
解决学歪的问题
对比下学习成果和最初的学习目的（Why），如果出现偏差需要及时改正。
总结
对本文的学习方法论做下总结：
- 学习前，进行 5W2H 分析，根据学习目标采用相应的学习方法（深度、宽度、广度）
- 学习时，通过学习五步法（检视、分析、笔记、练习、讨论）高效学习
- 学习后，关注学以致用、以教促学，加强学习效果
另外，我在整理个人学习方法论的时候，以下这些资料对我帮助较大，在此列出，感兴趣可以阅读：
当然，以上都是传统技法，随着 ChatGPT 的出现，未来的学习方式可能会发生巨大变化，但未来还不可知，让我们拭目以待。
最后，无论何种学习方法，懒惰是第一阻力，只有克服这一人性弱点，持之以恒，方能得到新的成长。
【END】
