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我們從小到大的學習經驗,會讓人產生一種誤解:學習就是輸入(Input)。

其實,最有效的學習是「輸出」(Output)。

看一本書算是輸入,
看完之後可能會寫感想、心得或書摘、筆記,算是輸出。

你可以試試,看完一本書,一個月後還剩下什麼?可能什麼都不剩了。

但是,如果在看完那本書之後有輸出,輸出的部分你未必全部記得(我自己常常Google到一篇很棒的文章,看完之後才發現原來是我自己很久以前寫的),不過只要你有輸出,記得、且能夠應用的部分,一定比沒有輸出還要多,你還能把輸出的部分整理成自己的資料庫,將來要應用就有現成的素材,而且是根據你的思維架構來呈現,用起來肯定得心應手。

所以,高效學習者和低效學習者最大的不同,不是輸入、而是輸出的多寡(這件事情卻罕為人知),只要能大幅拉高輸入與輸出的比例,你的學習就會變得極度有效率。


這個比例能拉到多高呢?

一本書假設10萬字,寫個1000字的摘要或心得,輸入與輸出的比例(I/O ratio)就是100:1。以這樣的比例來算,這樣的人要完成一本書,就要「輸入」1000萬字(差不多是讀100本書)。當然,這極為沒效率,雖然我知道真的有不少專家是這樣子做。

真正的高效,是(甚至)將輸入、輸出的比例拉到1:1。

 

怎麼可能?又該怎麼做?舉例來說,A本書的10萬字,和B本書的10萬字,你可能各可以輸出1000字,但是結合了A和B,可以額外輸出1000字,這時候你的輸出比例就會變成200:3,比原來的100:1已經成長了50%。

對,真正的考驗不在單一次輸入的輸出,而是在整合多次的輸入之後產生的嶄新輸出,這樣的輸出甚至是完全超乎輸入的範疇,而且會創造出全新、前所未有的內容。 

想想看,當你再看了C這本書,你能多輸出什麼?結合A和C、B和C、結合A、B、C三本書。你的輸入是30萬字,你的輸出是7000字,輸出比例變成300:7。當然,實際情況沒有這麼完美,但是要做到300:5,是相當有機會的,只要你懂得要去創造知識領域的多元混合。 

接下來,我們不必再那麼執著於「字數」,而應該開始擴展輸出的形式。文字是基礎,但是除此以外,你還可以圖像化,將內容輸出成簡報、懶人包、資訊圖表、心智圖。不僅如此,你還可以錄音變成Podcast,或是拍成影片、辦一場演講。 

不要以為你只是把原來的幾千字轉化成不同的輸出形式,內容還會是一樣的,事實上當你在轉化形式的過程中,你的思維模式不同,許多舊的、新的點子也會一個跟著一個出現,這時候你要把輸入與輸出的比例拉到20:1一點都不難,只要你懂得激發自己輸出思維形式的多元。

 

當你轉換了輸出形式,就很容易產生社群互動。例如你製作了一個懶人包,結果在臉書上廣為流傳;你進行了一場演講,演講後的Q&A與觀眾進行了熱烈討論;你進行一次直播,輕鬆跟大家聊著你想分享的內容。 

事後你可能會發現,累積起來,所有觀眾說的內容比你所說的還多,甚至你收集到許多案例和經驗,不但有了自己的知識架構,連案例都齊全了,要自己寫出一本書都不成問題。這時候,你說不定已經可以把輸入與輸出的比例拉到了5:1,只要你懂得透過社群互動進行,強化自己輸出內容的廣度。

 

但是我必須要說,到目前為止,都稱不上專業,因為你沒有自己的經驗,你只能當個轉述者,卻很難幫助別人解決難題,畢竟你自己沒有親自經歷過。

所以,最重要(也最痛苦的),就是你必須將自己所學到的一切,透過實際應用與實作去印證、受挫折、然後找到自己的解決方案。

至此,你不只可以寫出一本書,甚至還能當顧問。你輸入與輸出的比例多少,已經不重要了,因為你的能力成長已不需要這個指標的衡量,只要你懂得學習的最重要關鍵是一定要上場應用,取得回饋,才能測出真正的學習成效。

這還不是最後。實作的過程,必然會遇到許多問題,有的自己可以解決,那很棒;有的自己怎樣都解決不了,那更棒!這時候,你必須拿著那些問題,去請教真正的專家,那些比你更有經驗、更有解決問題能力的前輩。 

請注意,他們不見得有名、年長,但經過上述階段,你應該會很清楚這個領域裡面有哪些人是你可以請益的對象,這時候,你就要帶著一堆難題、問題去請教他們,即是付費都很值得,只要你懂得借助專業,你的學習就會變得非常的深入。

 

到了這個階段,我相信你的輸出其實早已反轉,比原本的輸入還要更多了。換句話說,按照這樣的標準,其實大多數的人,學習都是假的,看了一本書,左耳進、右耳出,什麼都說不出,那真的就是白費力氣、白花學費。


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  • 李柏鋒
  • 台灣ETF投資學院創辦人
  • INSIDE主編
  • 財經部落客、專欄作者
  • 線上課程講師雖然教金融投資,但是相信投資自己的專業報酬率最高;雖然相信專業能力的價值,但是認為最有價值的能力是自學;雖然知道努力不可或缺,但是更願意努力去尋找要在什麼方向上努力更有效率。
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金豪水
02/26
Thanks for sharing
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