如何掌握知识
本文思考如何掌握知识。
什么是掌握知识
知识
知识是一个宽泛而具体的概念。宽泛在于很难去界定边界，具体在于确实可以容易确切地举出例子来。
知识跟我们日常生活息息相关。我们自小到大就在接受各种各样教育，以图掌握各种知识。我们自小到大也在应对各式各样的考试，从升学考，到证件考试，到职业考试面试，这些考试程序都试图检验我们对知识的「掌握程度」。此外，知识也在帮助着我们去解决各种问题。知识虽很难界定，但是我们可以对知识进行划分，划分出可以界定的子集——知识集。
知识集
知识集的界限是人为划定的
考试会有考试大纲，面试也会有面试要求。这些都在试图划定出知识的子集。
知识集的内容是具体离散的
我们可以把知识集划分为不同子类，也可以对知识点进行归纳总结。比如知识（A）与知识（B），归纳出知识（C），而他们都属于知识集（K）。当然也可以延伸和深入分解。就像线是由点构成，不确切地比喻，知识也是由离散的点构成的面。正因为这种特性，使得知识的复杂度陡然上升，当知识集的范围扩大时。
知识集相互之间存在依赖性
知识集会有前置知识集，意味着必须了解掌握了前置的知识集，才能继续掌握当前的知识集。
掌握知识
通过以下的变量：
- 检验程序（CP）
- 知识集（K）
- 人（H）
- 问题（Q）
可以说：（H）通过了（CP），并能利用（K）去解决（Q），证实其掌握了（K）。
或许，我们可以把「利用（K）去解决（Q）」量化为能力（A）。但这种聚化会延伸更多问题，不在本文讨论范围内了。我们更关注的是通过检验程序能解决问题，是否就能代表其掌握了知识集。这其实取决对「掌握」一词的解释。不同的解释也应对应不同的程序设定，但这里面肯定会有偏差，这种偏差可以通过各种手段被缩减，但我们也不进行深究。默认下述的公式成立。
MASTER(K) = CP(H, K) * SOLVE(H, Q)
怎么样掌握知识
这个问题并不像想的那么简单。因为涉及到了我们至今都未能完全理解的人的大脑的原理。人的大脑，对于我们仍然像是一个「黑盒程序」。我们目前已知的事实：
- 大脑具有记忆计算能力
- 外部环境会影响大脑的能力
- 不同的教学程序（EP）会影响大脑的工作
基于以上事实，教育学产生了。教育其中的一个目的，就是教导学生掌握知识。但去探讨整个教育太过于广泛，我们只关注知识的教育。对于掌握知识，那么对于以下变量：
- 人（H）
- 外部环境（C）
- 教学程序（EP）
- 知识集（K）
- 时间（T）
有：掌握知识的效率为，在一定的（C），（H）通过（EP），掌握了（K）所花的（T）
对于给定的（C）和（H），我们可以通过掌握知识公式的反馈来调出最优的（EP）。这也是无论公办教育，私办教育等等教育机构在不断摸索和努力的方向。当然我们也可以通过去研究大脑的运作原理去找寻最优（EP）。例如有人将大脑的原理类比机器学习理论，便有了：学习观。教学程序（EP）是本文的核心。我们需要再深入一点。对于一个教学程序（EP），有以下组成部分：
- 学材（学习材料）（LM）——对知识的诠释
- 教程序（TP）——对学材的诠释，可以持久化为教案或视频等形式
- 学程序（LP）——对前两者的使用方法
我们对于一个教学程序（EP）的考量，可以具体到以上几个部分的考量。举例子：
例子一、张三通过听罗翔老师讲（TP）《刑事诉讼法学》（LM），并采用费曼记忆法（LP），掌握了法学知识，通过了司法考试（K）。
例子二、张三通过阅读《The C Programming Language》等（LM），并采用番茄记忆法（LP），掌握了C语言（K）。
因此：
Efficiency(EP) = Efficiency(LM) + Efficiency(TP) + Efficiency(LP)
那么现在原始问题「如何掌握知识」可以变化为：找到最好的学材，教程序与学程序。
学材
学材是对知识的诠释。中国有句老话叫：三人成虎。其实在诠释信息传播的某种规律。对于知识也是如此的。从原始知识源经过二手三手多手的传播肯定会出现信息丢失和偏差。因此可以说越原始的学材越「好」。例如，论文往往比博文更精确，RTFM，『talk is cheap, show me the code』等。
其次，判断学材的好坏，还可以通过权威性去判断。学材是由人撰写的。作者的权威专业性往往与学材的「好坏」也是直接挂钩的。
教程序
教程序指的是教师对教案的呈现，将知识输入给个体。但众所周知，现在已经涌现出AI来顶替教师了。所以无论是老师还是AI，无非也都是一组可被持久化且存在一定的互动性的音视频的信息程序。
现实世界里，有一个现象就是，很多老师专业能力很强，但教学能力却不行。因此用专业能力评价教学能力是不正确的。教学能力是指能将复杂概念简单化叙述的能力，需要能够化繁为简，避虚就实。与学材讲究客观精准不同，教程序更看重互动性，连接的是知识与人的大脑，需要充分地考虑人的心智。
当下找出好的教程序，只有黑盒的方法。即所谓找到名师。通过外界的打分评价体系来反馈教程序的优劣，而不是通过程序内部特性的分析来判断。
学程序
学程序是个体主动进行知识强化的程序，比起前两者更加多变和主观，其原因在于影响因素过于丰富且目前我们不清楚其原理。不同的个体可能适合于不同的学程序。但也肯定存在一些共性，比如艾宾浩斯遗忘曲线。从大的层面上看，短期记忆到长期记忆到彻底理解掌握，需要不断的强化循环。但具体怎么强化和循环有不同的方法细节，例如费曼学习，卡片记忆等等。
一个有效的学程序可能只对一个个体有效。因此，目前为止，学程序都仍然是可以借鉴但却无法批量复制产出。
总结
本文试图回答一个问题：如何掌握知识。但到目前的讨论为止，都仍没有深入太细节。只是停留在表层去探讨。
如果我们细化这个问题，举个例子：如何掌握kubernates？那么按照上述思路，我们该如何进行分析呢？
首先掌握k8s，意味着：
- 能够搭建起各种服务并充分使用其特性与功能，能够解决搭建和使用期间遇到的问题；
- 越快速掌握越好。
那么不考虑人的个体差异与环境差异，这个问题就转变为如何找到kubernates的最优教学程序（EP）。从而细化为：
- 学材：找到最好的kubernates学习资料
- 教程序：找到最好的kubernates老师
- 学程序：找到最适合的学习方法程序