其实每个人都有自己的一套学习方法，但真正到学习时可能会遗忘一些学习步骤，导致学习效率降低或学习效果欠佳，我自己也经常这样。最近在看《有效学习》，然后把自己的学习方法结合《有效学习》的观点，重新梳理了一套系统的学习方法。希望以后在学习时可以及时调用这套方法，提高学习效率。系统学习方法包括：动机、目标及计划、学习、实践、回顾，共五个步骤。下面就分享给你！
1、跟自己有关的，就会有动力：动机是学习的前提，学习前首先找到学习的意义。意义就是把所学的知识和技能跟自己建立联系，让自己感知到学习的价值，这样可以增强学习的热情。例如，网上的读书博主经常推荐庄子的思想，那在学习庄子之前，最好先想一想为什么要学习庄子。
2、动机分类：学习的动机一般分两种，第一种学习是为了提升自我，第二种是为了获得外界认可，前者会更加专注，后者情绪会受到外界影响。所以，学习动机最好是前者。
3、社交关系也是一种学习动力：社交中的归属感和自我价值感，是一种外在激励。为什么大厂同事能力提升比较快？除了跟平台、项目有关，跟人才济济的竞争氛围也有很大关系。另外，《有效学习》中提到，哈佛大学的巨大成功，跟哈佛大学的教授、教材、硬件设施关系不大，反而与那些在哈佛大学的学生关系密切，说的也是社交关系的影响力。
1、有了学习动机后，接下来要设置学习目标。学习是分阶段的，每个阶段的目标也不一样。目标是动态的，循序渐进的。人需要不断给自己提高挑战，学习的动力才可能持续。
2、问题来了，在还没学习之前，怎么知道要给自己设置什么目标呢？我的建议是先扫盲。扫盲就是把你要学习的完整知识结构梳理清楚，知道自己要学些什么，学到什么程度。
3、接下来，知识结构有了，可以顺着结构制定阶段性目标和学习计划了。比如，我要学习数据分析，想要增强数据分析能力有利于日常工作。首先去网上找到数据分析要学习哪些知识技能，然后按照基础、进阶、高阶，给自己定目标和计划。
学习其实就是具体的执行过程，下面介绍几个有效的学习方法：
1、理解知识：
1）先学背景知识：为了快速理解知识，有时候先要具备一些背景知识，理解新知识才更快。还是用上面的例子，如果你想要学习数据分析方法，首先要有数学、统计、埋点的认知基础。
2）类比学习：类比，有利于理解事物及事物的相互关系。借助类似事物的相同点去理解，然后找到不同点做区分，理解起来是最快的。
2、打通知识：除了理解，记忆也很重要。已经学到的东西，再还给老师，相当于白学。我的建议是，每学到一个知识点，就把它跟以前的知识体系打通，找到新知识点的位置，跟老知识建立内在联系。
3、提取练习：刚刚学习的知识，问问自己学了哪些内容，或者用笔记下来，有利于理解和记忆。
4、以教为学：还有一种是费曼学习法，网上也经常推荐。把学到的知识讲给身边的人听，或者输出文章，也是一种梳理知识的办法。
学到的知识，如果不用，也会很快遗忘，所以要记得学以致用。知识实践需要记住以下两点：
1、解决问题：日常生活或工作中，遇到相关问题时，记得调用新知识去理解问题、解决问题。比如我学习了用数据研究用户的方法，等到工作中需要时，就会立马调用。
2、获取反馈：学习过程和解决问题都需要获取反馈，以便于纠错，修正已有认知。可能是学习过程有阶段测评，通过测评结果知道自己犯错的地方，并针对性改善。或者解决问题后有领导反馈、用户反馈、数据反馈，可以分析解决问题的方法对不对，怎么改善。
实践完成后，还有一步很关键，就是回顾。回顾就是反思和总结，是认知升级关键的一步。回顾我划分了两种，第一种是复盘，第二种是重组。
1、复盘：这是针对实践结果的复盘，回想当初自己为什么这么做，做得好在哪里，差在哪里，如果再来一次我会怎么做。从一次次实践中，吸收优点、改正缺点，并抽象方法论，让自己不断进步。
2、重组：这是针对总体知识体系的回顾和重组。我们每个人身上，或多或少存在过度自信的心理。所以通常会忽略自己过于熟悉的事物，在类似问题面前，采用系统1做决策，决策很快但质量不高。
所以，我们需要定期梳理知识体系，做到温故知新，一旦遇到问题能立即调用，提高系统1的决策质量。具体怎么做呢？很简单，只要把每个月学到的东西，跟以前的知识体系融合并重组，然后重新记忆就可以。不然，杂乱无章的知识点越积越多，我们很难记住，遇到问题时很难调用。
以上。
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