每日一书㉗ | 刻意练习:为什么有些人努力一辈子还是平庸?

news2026/5/25 15:26:07
“本文来自「乐想屋」公众号系列更新[每日一书]每次5分钟帮你把书读薄把知识用活”先问你一个问题。你身边有没有这样的人入行时间比你短但能力已经甩你好几条街。他们好像没有特别刻苦但每次遇到难题处理起来就是比你利落。再想想你自己。工作了这么多年有没有觉得某些能力卡在一个地方怎么练都上不去每天都很忙但回头看好像和一年前的自己没什么本质区别这个现象《刻意练习》的作者安德斯·艾利克森研究了三十多年。他的结论是大多数人的练习方式从一开始就错了。你以为你在练习但你只是在重复。这两件事天差地别。一万小时定律流传很广但它只说了一半的真相。艾利克森明确指出单纯的重复不是练习只是在消耗时间。一个出租车司机开了二十年车并不会因此成为赛车手。一个客服接了十年电话也不会自动成为沟通专家。书里有一句话是整本书的核心杰出不是先天决定的而是后天塑造的。决定你能到哪里的不是天赋而是你用什么方法练习。01 什么是刻意练习艾利克森把练习分成了几个层次从低效到高效依次递进。最低效的是天真的练习就是漫无目的地重复心里想着多练练就好了。稍微好一点的是有目的的练习有明确目标会根据结果调整。而最高效的是刻意练习。刻意练习有四个核心特征缺一不可。第一明确的具体目标。不是我要变得更好而是这个动作的准确率从70%提升到90%。不是我要把演讲练好而是我要在这次练习里消除开场时手抖的习惯。目标越具体练习越有方向。模糊的目标只会带来模糊的进步。第二极度的专注。刻意练习不是你同时在做的事。不是边听播客边跑步叫练习不是边看视频边临帖叫练习。真正的刻意练习要求全神贯注每一个动作都是有意识的。正因为如此它非常消耗精力顶级运动员和音乐家通常每天的真正刻意练习时间不超过两小时而不是你想象中的十几个小时不间断。第三即时的反馈。练了半天不知道哪里做对了、哪里做错了这不叫练习叫盲练。反馈是刻意练习的核心机制。你需要在做完一个动作之后立刻知道结果——对还是错好还是不够好差在哪里。没有反馈大脑无法调整进步就停滞了。第四走出舒适区。这是最反人性的一点。人天生喜欢待在舒适区做那些已经做得不错的事。但刻意练习要求你持续待在学习区——那个有点难、但努力一下够得着的区域。太容易没有进步太难容易崩溃放弃。找到那个刚刚好的边界然后在那里持续练习。02 普通练习和刻意练习差距在哪里同样是每天练一小时钢琴有人练了三年依然弹不好一首曲子有人练了三年已经可以上台演出。区别不是努力程度而是练习方式。普通练习的状态是这样的目标模糊多练练就好了注意力分散练着练着就走神了反馈延迟甚至没有练完了不知道哪里出了问题一直待在舒适区反复做自己已经会的部分在自动导航模式下运行身体在动大脑不在。刻意练习的状态是这样的目标具体这一段的节拍准确率要达到95%高度专注每一个细节都是有意识的反馈即时做完立刻知道哪里偏了持续在学习区挑战自己有意识地修正每一个问题点。同样的时间投入两种练习方式带来的进步差距可以是十倍甚至更多。03 心理表征高手和普通人的真正差距艾利克森在研究中发现专家和新手的区别不只是技术动作上的差异更深层的是心理表征的质量。心理表征是什么是大脑中对某个领域形成的内部模型让你能快速识别模式、预测结果、发现问题。最著名的例子来自国际象棋研究。把一局棋盘给新手看几秒钟让他们凭记忆还原新手大概能记住4到6个棋子的位置。把同样的棋盘给大师看他们能记住几乎所有棋子的位置。听起来像是记忆力的差距但实验还有下半段如果棋盘上的棋子是随机摆放的而不是真实对弈中会出现的布局大师的记忆能力和新手没有区别。原因是大师看棋局看到的不是一个个独立的棋子而是整体的攻防结构、局势走向、几步之后的可能性。他们的大脑在处理的是模式而不是位置。这就是高质量心理表征的力量。同样的差距存在于所有领域。有经验的医生看X光片不是逐一扫描每个细节而是整体感知异常之处会直接跳出来。资深程序员看代码不是逐行阅读而是架构层面的直觉。优秀的写作者读文章不是字字看而是感知整体的节奏和逻辑。高质量的心理表征是通过大量高质量的刻意练习逐渐建立起来的。你练得越多、反馈越及时、修正越精准你的心理表征就越清晰你在这个领域的直觉就越可靠。04 没有导师怎么刻意练习艾利克森的研究里顶尖高手几乎都有优秀的导师或教练。导师的核心价值是帮你设计合适难度的练习内容在你做完之后提供即时、准确的反馈指出你自己看不到的盲点以及在你想放弃时推你一把。但现实是大多数人没有条件找到一个全程指导的好导师。这种情况下可以用几个替代方案来部分模拟导师的功能。找到该领域公认的最佳实践标准用它来对比自己的表现差距就是你的改进方向。把自己的练习过程录下来事后回放分析很多问题在旁观视角下会变得非常清晰。找同行组成练习小组互相观察、互相反馈多一双眼睛就多一个盲点被发现的机会。还有一种被很多人低估的方法向某个你认为比你强的人请教一次哪怕只有一次他们指出的问题往往能让你少走几个月的弯路。05 在任何领域应用刻意练习五个步骤第一步拆解技能找到最小可练习单元。把演讲练好太大无法直接练。拆解成开场的语速控制、眼神接触的频率、停顿的使用、手势的自然度……每次练习只攻一个点。把文章写好太大无法直接练。拆解成开头如何在三句话内抓住读者、如何用类比解释抽象概念、如何在结尾制造余韵……逐一击破。越具体的练习单元越容易设定目标越容易获得反馈进步也越快。第二步把目标设定到让你有点不舒服的位置。太容易的目标不会产生真正的进步。但目标也不能遥不可及否则只会带来挫败感。好的目标是跳一跳够得着。每次练习结束你应该感觉到一点点的疲惫和消耗——这说明你真的在学习区待过。第三步建立即时反馈机制。根据你练习的内容找到对应的反馈来源。弹奏时用录音对比写作时用阅读完成率衡量演讲时看视频回放编程时用在线评测系统。没有反馈的练习是在黑暗中摸索。第四步设计合理的练习节奏。刻意练习是高强度的认知活动不能无限延续。每次专注练习45到60分钟后休息一下每天总练习时间保持在2到4小时之间。质量永远比数量重要。另外睡眠是练习的一部分。大脑在睡眠中巩固白天学到的内容充足的睡眠是技能提升不可缺少的环节。第五步写练习日志。每次练习后记录四件事今天练了什么具体内容目标是什么实际达成如何下次重点改进什么。日志的作用不只是记录而是强迫你在每次练习结束后做一次反思。这个反思本身就是一次刻意练习。最后这本书研究的是练习但它真正在讲的是潜力。艾利克森花了三十年研究人类卓越表现得出的结论是几乎所有人的潜力都被严重低估了。限制大多数人的不是天赋的上限而是练习方式的低效。你现在的能力水平不是终点只是你用过去的方法能到达的地方。换一种方法终点就不同了。找到你想在哪个领域成为专家把练习拆解到最小单元设定具体目标建立反馈机制走出舒适区然后一次次重复这个过程。天赋决定起点刻意练习决定你能走多远。——「每日一书」系列第27篇关注乐想屋在这个信息爆炸的时代我们没时间读完所有好书。所以我帮你读——提炼核心观点萃取行动建议让你用 5 分钟掌握一本书的精华。点赞在看转发把清醒传递给更多人系列文章职场反PUA 30天觉醒计划 乐想屋系列文章职场生存暗规则乐想屋系列文章职场成长乐想屋系列文章AI时代下思考系列文章每日一书系列文章AI小白从0到1【100篇】

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2644284.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…