Comp के लिए 'ज्ञान की प्रवृत्ति' कितना प्रभावी है। विज्ञान?


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मैं पढ़ रहा था इस मठ एसई पर। मूल प्रश्न है:

मान लें कि कोई व्यक्ति कुछ उन्नत अध्ययन करना चाहता है; ऐसा करने का एक तरीका यह होगा कि बुनियादी बातों से हटकर निर्माण किया जाए। लेकिन इस प्रक्रिया में "बड़ी तस्वीर" खो सकती है। एक और तरीका (जिसे मैं रिकर्सिव विकी कहलाना पसंद करता हूं) एक पेपर और Google / विकी को चुनना है, जो किसी को समझ में नहीं आता है; उन को पढओ। उनके भीतर वे पद होंगे जो नए हैं; Google / Wiki जब तक आप सामग्री को अच्छी तरह से जानने के "आधार मामले" तक नहीं पहुंचते। जब तक आप पेपर को अच्छी तरह से नहीं समझ लेते हैं तब तक पीछे की ओर काम करें। अन्य कागजात के लिए दोहराएँ। यह प्रेरणा बनाए रखते हुए ज्ञान प्राप्त करने की अनुमति देगा। लेकिन, यह बुनियादी बातों में समस्या पैदा कर सकता है।

यह स्टैनफोर्ड के प्रोफेसर वैकिल के एक लेख पर आधारित है । यहाँ एक अंश है:

..... गणित इतना समृद्ध और अनंत है कि इसे व्यवस्थित रूप से सीखना असंभव है, और यदि आप अगले विषय पर आगे बढ़ने से पहले एक विषय पर प्रतीक्षा करते हैं, तो आप कभी भी कहीं भी नहीं पहुंचेंगे। इसके बजाय, आपके पास अपने कम्फर्ट ज़ोन से दूर तक फैले ज्ञान के टेंडर होंगे। फिर आप बाद में इन निविदाओं से बैकफ़िल कर सकते हैं, और अपने सुविधा क्षेत्र का विस्तार कर सकते हैं; "फॉरवर्ड" सीखने की तुलना में यह करना बहुत आसान है। (सावधानी: यह बैकफ़िलिंग आवश्यक है .....

इस तरह के एक विधि के विरोधियों के बीच आम सहमति यह थी कि बीजगणितीय ज्यामिति जैसे क्षेत्रों के लिए यह ठीक था, जहां प्रति तिमाही 100 पेपर प्रकाशित होते हैं या स्ट्रिंग थ्योरी अनुसंधान जहां अगर आपने स्ट्रिंग थ्योरी को छूने से पहले गणितीय मूल बातें बनाने की कोशिश की, तो आप होंगे 80 अल्जाइमर के साथ। मेरा सवाल है: क्या यह CompSci का अध्ययन करने के लिए एक अच्छी रणनीति है?

चूंकि Comp Sci इतने बहुविषयक हैं (और आमतौर पर इंजीनियर्स के लिए मैथ और कम्प्यूटिंग दोनों को जानना आवश्यक है), क्या इस तरह का पुनरावर्ती विधा अकादमिक शोध के लिए पर्याप्त अच्छा है? या पारंपरिक मोड को प्रतिस्थापित करने के लिए बहुत अच्छा है?

उदाहरण के लिए, मुझे ऑपरेटिंग सिस्टम के 0 ज्ञान के साथ ट्रांसलेशन लुकसाइड बफर (टीएलबी) के बारे में जानने की आवश्यकता थी।

मेरा पुनरावर्ती पथ (विकिपीडिया के अनुसार) था:

टीएलबी> कैश> (बैक) टीएलबी> पेज टेबल> (बैक) टीएलबी> वर्चुअल एड्रेस> (बैक) टीएलबी> रीड। किया हुआ

मुझे लगता है कि मुझे पता है कि टीएलबी क्या है और अगर मैं इसका फिर से सामना करता हूं, तो मुझे पता चल जाएगा कि क्या चल रहा है। क्या मैं खुद को धोखा दे रहा हूं?

जवाबों:


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मुझे नहीं लगता कि आप खुद को धोखा दे रहे हैं, लेकिन आपको जो सीखा है उसका उपयोग करने में सावधानी बरतनी चाहिए। इस मामले में यह अपेक्षाकृत आसान है। यदि आपको अपने कोड को टीएलबी-जागरूकता को ध्यान में रखते हुए डिजाइन करने की आवश्यकता है, तो आपको संभवतः वह मिल गया है जिसकी आपको अभी आवश्यकता है, और आप इसे लिखने के कार्यक्रमों के लिए खुद को साबित कर सकते हैं। हालांकि, अगर कोई आपको टीएलबी डिजाइन करने और लागू करने के लिए कहता है, तो आपको कुछ और शोध करने की आवश्यकता हो सकती है।

मुझे लगता है कि कुछ भी सीखने का महत्वपूर्ण हिस्सा अपने ज्ञान की सीमाओं को समझने की कोशिश करना भी है।

टेंड्रल्स दृष्टिकोण स्पष्ट रूप से कुछ प्रकार के सीखने के लिए एक अच्छी विधि है। आपको इसका उपयोग करना चाहिए जहां उपयुक्त हो। दूसरी विधि के बारे में अच्छी बात यह है कि आप रास्ते में कई अन्य चीजें सीखते हैं जो आपके विचारों और समस्याओं पर हमला करने की योजना बनाने में सहायक हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, अब आप TLB के बारे में कुछ जानते हैं, लेकिन यदि आप मुठभेड़ नहीं करते हैं और गैर-अस्थायी पहुंच के बारे में खुद को सिखाते हैं (कहते हैं, यादृच्छिक पर एक उदाहरण लेने के लिए) जब आप TLB के बारे में सीख रहे थे, तो आप शायद ही कभी एक महत्वपूर्ण टुकड़ा चूक गए हों स्मृति प्रणालियों के अनुकूलन के बारे में ज्ञान। यदि आप चिप्स पर मेमोरी सिस्टम के बारे में सीखने में बहुत नीचे से शुरू करते हैं, तो आप शायद (हालांकि उथले) गैर-अस्थायी पहुंच का सामना कर चुके होंगे, इसलिए आपको पता होगा कि आपको इन्हें भी ध्यान में रखना होगा।

मेरा सुझाव है कि आप अपनी समस्याओं को हल करने के लिए काम करने के साथ-साथ दोनों श्रेणियों में सीखने को छिड़कें। यह दुर्लभ है कि आप वैसे भी पूरी तरह से गठित समस्या बयान के साथ शुरू करते हैं, इसलिए समस्या की प्रकृति के बारे में आगे और पीछे और पुनरावृत्ति के कुछ मिश्रण होंगे जैसे कि आप इसके माध्यम से काम करते हैं।

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