How I Use AI to Learn New Topics Faster: An AI-Assisted Learning Framework

A practical framework for turning AI into a thinking partner. The post How I Use AI to Learn New Topics Faster: An AI-Assisted Learning Framework appeared first on Towards Data Science.

Whether AI is changing the way we work, think, and learn for better or worse remains an ongoing discussion, with one side arguing that AI is making us think less and another emphasizing that it dramatically reduces mundane work and boosts productivity. As AI continues to disrupt the entry-level work of data practitioners and developers, continuous learning and upskilling is essential. I believe we should leverage AI's capabilities and use it as a thinking partner to improve the effectiveness of learning, as if we were standing on the shoulders of giants. I’ll share three approaches to build an AI-assisted workflow that reduces friction in learning any new topics, including capturing ideas, finding resources, prioritizing attention, comparing similar concepts, and practicing spaced repetition and active recall. The goal is not to outsource learning and thinking to AI but to make it easier to start, repeat, and embed into everyday life.

1. Use AI Voice Mode for Exploration. Our learning process naturally progresses through four phases from being completely new to a knowledge domain till when knowledge becomes intuitive and difficult to explain: not knowing what you don’t know (unknown unknowns), knowing what you don’t know (known unknowns), knowing what you know (known knowns), not knowing what you know (unknown knowns). I found that chatting with AI using voice mode is a great entry point in this learning journey, particularly during the unknown unknowns stage, when exploration matters more than precision. Instead of navigating an ocean of unfamiliar concepts and incomplete ideas, we can verbalize our questions to organize our thinking while allowing AI to turn half-formed hypotheses into more structured pathways for exploration.

2. Use AI Skills for Repeatable Instructions. You may soon realize that many questions we ask AI follow a similar structure or have the same formatting requirements but are applied in different contexts.

إطار عملي لتحويل الذكاء الاصطناعي إلى شريك تفكير. ظهرت المقالة كيف أستخدم الذكاء الاصطناعي لتعلم مواضيع جديدة بشكل أسرع: إطار تعلم بمساعدة الذكاء الاصطناعي لأول مرة على Towards Data Science.

سواء كان الذكاء الاصطناعي يغير طريقة عملنا وتفكيرنا وتعلمنا للأفضل أو للأسوأ، فإن هذا لا يزال نقاشًا مستمرًا، حيث يجادل جانب بأن الذكاء الاصطناعي يجعلنا نفكر أقل، ويؤكد جانب آخر أنه يقلل بشكل كبير من العمل الرتيب ويعزز الإنتاجية. مع استمرار الذكاء الاصطناعي في تعطيل العمل على مستوى الدخول لممارسي البيانات والمطورين، فإن التعلم المستمر وتحسين المهارات أمر ضروري. أعتقد أنه يجب علينا الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي واستخدامه كشريك تفكير لتحسين فعالية التعلم، كما لو كنا نقف على أكتاف العمالقة. سأشارك ثلاثة أساليب لبناء سير عمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي يقلل الاحتكاك في تعلم أي مواضيع جديدة، بما في ذلك التقاط الأفكار، وإيجاد الموارد، وتحديد الأولويات، ومقارنة المفاهيم المتشابهة، وممارسة التكرار المتباعد والاستدعاء النشط. الهدف ليس الاستعانة بمصادر خارجية للتعلم والتفكير للذكاء الاصطناعي، بل جعل من السهل البدء والتكرار والدمج في الحياة اليومية.

1. استخدم وضع الصوت بالذكاء الاصطناعي للاستكشاف. تتقدم عملية التعلم لدينا بشكل طبيعي عبر أربع مراحل من كوننا جددًا تمامًا في مجال المعرفة حتى يصبح المعرفة بديهية ويصعب شرحها: عدم معرفة ما لا نعرفه (مجهولات غير معروفة)، معرفة ما لا نعرفه (مجهولات معروفة)، معرفة ما نعرفه (معروفات معروفة)، عدم معرفة ما نعرفه (معروفات غير معروفة). وجدت أن الدردشة مع الذكاء الاصطناعي باستخدام وضع الصوت هي نقطة دخول رائعة في رحلة التعلم هذه، خاصة خلال مرحلة المجهولات غير المعروفة، عندما يكون الاستكشاف أكثر أهمية من الدقة. بدلاً من الإبحار في محيط من المفاهيم غير المألوفة والأفكار غير المكتملة، يمكننا التعبير عن أسئلتنا شفهيًا لتنظيم تفكيرنا مع السماح للذكاء الاصطناعي بتحويل الفرضيات نصف المتشكلة إلى مسارات أكثر هيكلة للاستكشاف.

2. استخدم مهارات الذكاء الاصطناعي للتعليمات القابلة للتكرار. قد تدرك قريبًا أن العديد من الأسئلة التي نطرحها على الذكاء الاصطناعي تتبع بنية مماثلة أو لها نفس متطلبات التنسيق ولكنها تُطبق في سياقات مختلفة.

AI-কে চিন্তার অংশীদার করার একটি ব্যবহারিক কাঠামো। পোস্টটি কীভাবে আমি AI ব্যবহার করে নতুন বিষয় দ্রুত শিখি: একটি AI-সহায়ক লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক প্রথমে Towards Data Science-এ প্রকাশিত হয়েছিল।

AI আমাদের কাজ, চিন্তা এবং শেখার পদ্ধতি ভালো বা খারাপের জন্য পরিবর্তন করছে কিনা তা একটি চলমান আলোচনা, এক পক্ষ যুক্তি দেয় যে AI আমাদের কম চিন্তা করতে বাধ্য করছে এবং অন্য পক্ষ জোর দেয় যে এটি নীরস কাজকে নাটকীয়ভাবে হ্রাস করে এবং উৎপাদনশীলতা বাড়ায়। AI ডেটা পেশাদার এবং ডেভেলপারদের এন্ট্রি-লেভেল কাজকে ব্যাহত করতে থাকায়, ক্রমাগত শেখা এবং দক্ষতা বৃদ্ধি অপরিহার্য। আমি বিশ্বাস করি আমাদের AI-এর ক্ষমতা কাজে লাগানো উচিত এবং এটিকে শেখার কার্যকারিতা উন্নত করতে চিন্তার অংশীদার হিসাবে ব্যবহার করা উচিত, যেন আমরা দৈত্যদের কাঁধে দাঁড়িয়ে আছি। আমি তিনটি পদ্ধতি শেয়ার করব যা যেকোনো নতুন বিষয় শেখার ঘর্ষণ কমাতে AI-সহায়ক ওয়ার্কফ্লো তৈরি করে, যার মধ্যে রয়েছে ধারণা ধরা, সম্পদ খোঁজা, মনোযোগ অগ্রাধিকার দেওয়া, অনুরূপ ধারণা তুলনা করা, এবং স্পেসড রিপিটিশন এবং অ্যাক্টিভ রিকল অনুশীলন করা। লক্ষ্য শেখা এবং চিন্তা AI-তে আউটসোর্স করা নয়, বরং এটি শুরু করা, পুনরাবৃত্তি করা এবং দৈনন্দিন জীবনে অন্তর্ভুক্ত করা সহজ করা।

1. অন্বেষণের জন্য AI ভয়েস মোড ব্যবহার করুন। আমাদের শেখার প্রক্রিয়া স্বাভাবিকভাবে চারটি পর্যায়ে অগ্রসর হয়, জ্ঞান ডোমেনে সম্পূর্ণ নতুন হওয়া থেকে শুরু করে যতক্ষণ না জ্ঞান স্বজ্ঞাত এবং ব্যাখ্যা করা কঠিন হয়ে ওঠে: আপনি যা জানেন না তা না জানা (অজানা অজানা), আপনি যা জানেন না তা জানা (জানা অজানা), আপনি যা জানেন তা জানা (জানা জানা), আপনি যা জানেন তা না জানা (অজানা জানা)। আমি দেখেছি যে ভয়েস মোড ব্যবহার করে AI-এর সাথে চ্যাট করা এই শেখার যাত্রায় একটি দুর্দান্ত প্রবেশ বিন্দু, বিশেষ করে অজানা অজানা পর্যায়ে, যখন অন্বেষণ নির্ভুলতার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। অপরিচিত ধারণা এবং অসম্পূর্ণ ধারণার সাগরে নেভিগেট করার পরিবর্তে, আমরা আমাদের প্রশ্নগুলি মৌখিকভাবে প্রকাশ করতে পারি যাতে আমাদের চিন্তা সংগঠিত হয়, যখন AI-কে অর্ধ-গঠিত অনুমানগুলিকে অন্বেষণের জন্য আরও কাঠামোগত পথে রূপান্তর করতে দেয়।

2. পুনরাবৃত্তিযোগ্য নির্দেশের জন্য AI দক্ষতা ব্যবহার করুন। আপনি শীঘ্রই বুঝতে পারবেন যে আমরা AI-কে যে অনেক প্রশ্ন করি তা একই কাঠামো অনুসরণ করে বা একই ফরম্যাটিং প্রয়োজনীয়তা রাখে তবে বিভিন্ন প্রসঙ্গে প্রয়োগ করা হয়।

Ein praktisches Framework, um KI zum Denkpartner zu machen. Der Beitrag Wie ich KI nutze, um neue Themen schneller zu lernen: Ein KI-gestütztes Lernframework erschien zuerst auf Towards Data Science.

Ob KI unsere Art zu arbeiten, zu denken und zu lernen zum Besseren oder Schlechteren verändert, bleibt eine laufende Diskussion, wobei eine Seite argumentiert, dass KI uns weniger denken lässt, und eine andere betont, dass sie monotone Arbeit drastisch reduziert und die Produktivität steigert. Da KI weiterhin die Einstiegsarbeit von Datenpraktikern und Entwicklern stört, sind kontinuierliches Lernen und Weiterbildung unerlässlich. Ich glaube, wir sollten die Fähigkeiten der KI nutzen und sie als Denkpartner einsetzen, um die Effektivität des Lernens zu verbessern, als ob wir auf den Schultern von Riesen stünden. Ich werde drei Ansätze teilen, um einen KI-gestützten Workflow aufzubauen, der Reibung beim Lernen neuer Themen reduziert, einschließlich Ideen erfassen, Ressourcen finden, Aufmerksamkeit priorisieren, ähnliche Konzepte vergleichen und verteiltes Wiederholen und aktives Abrufen üben. Das Ziel ist nicht, Lernen und Denken an KI auszulagern, sondern es einfacher zu machen, zu beginnen, zu wiederholen und in den Alltag zu integrieren.

1. Nutzen Sie den KI-Sprachmodus zur Erkundung. Unser Lernprozess durchläuft natürlich vier Phasen, vom völligen Neuling in einem Wissensgebiet bis dahin, dass Wissen intuitiv und schwer zu erklären wird: nicht wissen, was man nicht weiß (unbekannte Unbekannte), wissen, was man nicht weiß (bekannte Unbekannte), wissen, was man weiß (bekannte Bekannte), nicht wissen, was man weiß (unbekannte Bekannte). Ich habe festgestellt, dass das Chatten mit KI im Sprachmodus ein großartiger Einstiegspunkt auf dieser Lernreise ist, insbesondere während der Phase der unbekannten Unbekannten, wenn Erkundung wichtiger ist als Präzision. Anstatt durch einen Ozean unbekannter Konzepte und unvollständiger Ideen zu navigieren, können wir unsere Fragen verbalisieren, um unser Denken zu organisieren, während wir der KI erlauben, halb geformte Hypothesen in strukturiertere Wege zur Erkundung zu verwandeln.

2. Nutzen Sie KI-Fähigkeiten für wiederholbare Anweisungen. Sie werden bald feststellen, dass viele Fragen, die wir der KI stellen, einer ähnlichen Struktur folgen oder dieselben Formatierungsanforderungen haben, aber in verschiedenen Kontexten angewendet werden.

Un marco práctico para convertir la IA en un socio de pensamiento. El artículo Cómo uso la IA para aprender nuevos temas más rápido: un marco de aprendizaje asistido por IA apareció por primera vez en Towards Data Science.

Si la IA está cambiando la forma en que trabajamos, pensamos y aprendemos para bien o para mal sigue siendo una discusión en curso, con un lado argumentando que la IA nos hace pensar menos y otro enfatizando que reduce drásticamente el trabajo mundano y aumenta la productividad. A medida que la IA continúa interrumpiendo el trabajo de nivel inicial de los profesionales de datos y desarrolladores, el aprendizaje continuo y la mejora de habilidades son esenciales. Creo que deberíamos aprovechar las capacidades de la IA y usarla como un socio de pensamiento para mejorar la efectividad del aprendizaje, como si estuviéramos parados sobre los hombros de gigantes. Compartiré tres enfoques para construir un flujo de trabajo asistido por IA que reduzca la fricción en el aprendizaje de cualquier tema nuevo, incluyendo capturar ideas, encontrar recursos, priorizar la atención, comparar conceptos similares y practicar la repetición espaciada y el recuerdo activo. El objetivo no es externalizar el aprendizaje y el pensamiento a la IA, sino hacer que sea más fácil comenzar, repetir e integrar en la vida diaria.

1. Usa el modo de voz de IA para exploración. Nuestro proceso de aprendizaje progresa naturalmente a través de cuatro fases desde ser completamente nuevo en un dominio de conocimiento hasta que el conocimiento se vuelve intuitivo y difícil de explicar: no saber lo que no sabes (desconocidos desconocidos), saber lo que no sabes (desconocidos conocidos), saber lo que sabes (conocidos conocidos), no saber lo que sabes (conocidos desconocidos). Encontré que chatear con IA usando el modo de voz es un gran punto de entrada en este viaje de aprendizaje, particularmente durante la etapa de desconocidos desconocidos, cuando la exploración importa más que la precisión. En lugar de navegar por un océano de conceptos desconocidos e ideas incompletas, podemos verbalizar nuestras preguntas para organizar nuestro pensamiento mientras permitimos que la IA convierta hipótesis a medio formar en caminos más estructurados para la exploración.

2. Usa habilidades de IA para instrucciones repetibles. Pronto te darás cuenta de que muchas preguntas que hacemos a la IA siguen una estructura similar o tienen los mismos requisitos de formato pero se aplican en diferentes contextos.

Un cadre pratique pour faire de l'IA un partenaire de réflexion. L'article Comment j'utilise l'IA pour apprendre de nouveaux sujets plus vite : un cadre d'apprentissage assisté par IA est apparu en premier sur Towards Data Science.

Que l'IA change notre façon de travailler, de penser et d'apprendre pour le meilleur ou pour le pire reste une discussion en cours, avec un camp arguant que l'IA nous fait moins réfléchir et un autre soulignant qu'elle réduit considérablement le travail monotone et augmente la productivité. Alors que l'IA continue de perturber le travail de niveau débutant des praticiens de données et des développeurs, l'apprentissage continu et le perfectionnement des compétences sont essentiels. Je crois que nous devrions tirer parti des capacités de l'IA et l'utiliser comme partenaire de réflexion pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage, comme si nous étions debout sur les épaules de géants. Je vais partager trois approches pour construire un flux de travail assisté par IA qui réduit les frictions dans l'apprentissage de tout nouveau sujet, y compris capturer des idées, trouver des ressources, prioriser l'attention, comparer des concepts similaires, et pratiquer la répétition espacée et le rappel actif. L'objectif n'est pas d'externaliser l'apprentissage et la réflexion à l'IA, mais de rendre plus facile de commencer, de répéter et d'intégrer dans la vie quotidienne.

1. Utilisez le mode vocal de l'IA pour l'exploration. Notre processus d'apprentissage progresse naturellement à travers quatre phases, depuis le fait d'être complètement nouveau dans un domaine de connaissances jusqu'à ce que les connaissances deviennent intuitives et difficiles à expliquer : ne pas savoir ce que vous ne savez pas (inconnues inconnues), savoir ce que vous ne savez pas (inconnues connues), savoir ce que vous savez (connues connues), ne pas savoir ce que vous savez (connues inconnues). J'ai trouvé que discuter avec l'IA en utilisant le mode vocal est un excellent point d'entrée dans ce parcours d'apprentissage, en particulier pendant l'étape des inconnues inconnues, où l'exploration compte plus que la précision. Au lieu de naviguer dans un océan de concepts inconnus et d'idées incomplètes, nous pouvons verbaliser nos questions pour organiser notre pensée tout en permettant à l'IA de transformer des hypothèses à moitié formées en chemins plus structurés pour l'exploration.

2. Utilisez les compétences de l'IA pour des instructions répétables. Vous réaliserez bientôt que de nombreuses questions que nous posons à l'IA suivent une structure similaire ou ont les mêmes exigences de formatage mais sont appliquées dans différents contextes.

AI को थिंकिंग पार्टनर बनाने का एक व्यावहारिक ढांचा। यह पोस्ट मैं AI का उपयोग करके नए विषयों को तेजी से कैसे सीखता हूं: एक AI-सहायित लर्निंग फ्रेमवर्क पहली बार Towards Data Science पर प्रकाशित हुई।

चाहे AI हमारे काम, सोच और सीखने के तरीके को बेहतर या बदतर के लिए बदल रहा है, यह एक चल रही चर्चा है, एक पक्ष यह तर्क देता है कि AI हमें कम सोचने पर मजबूर कर रहा है और दूसरा इस बात पर जोर देता है कि यह नीरस काम को नाटकीय रूप से कम करता है और उत्पादकता बढ़ाता है। जैसे-जैसे AI डेटा पेशेवरों और डेवलपर्स के प्रवेश-स्तर के काम को बाधित करना जारी रखता है, निरंतर सीखना और कौशल विकास आवश्यक है। मेरा मानना है कि हमें AI की क्षमताओं का लाभ उठाना चाहिए और इसे सीखने की प्रभावशीलता में सुधार के लिए एक थिंकिंग पार्टनर के रूप में उपयोग करना चाहिए, जैसे कि हम दिग्गजों के कंधों पर खड़े हों। मैं तीन दृष्टिकोण साझा करूंगा जो किसी भी नए विषय को सीखने में घर्षण को कम करने वाले AI-सहायित वर्कफ़्लो का निर्माण करते हैं, जिसमें विचारों को पकड़ना, संसाधन ढूंढना, ध्यान को प्राथमिकता देना, समान अवधारणाओं की तुलना करना, और स्पेस्ड रिपीटिशन और एक्टिव रिकॉल का अभ्यास करना शामिल है। लक्ष्य सीखने और सोच को AI को आउटसोर्स करना नहीं है, बल्कि इसे शुरू करना, दोहराना और दैनिक जीवन में शामिल करना आसान बनाना है।

1. अन्वेषण के लिए AI वॉइस मोड का उपयोग करें। हमारी सीखने की प्रक्रिया स्वाभाविक रूप से चार चरणों से गुजरती है, ज्ञान क्षेत्र में पूरी तरह से नए होने से लेकर जब तक ज्ञान सहज और समझाना मुश्किल नहीं हो जाता: यह नहीं जानना कि आप क्या नहीं जानते (अज्ञात अज्ञात), यह जानना कि आप क्या नहीं जानते (ज्ञात अज्ञात), यह जानना कि आप क्या जानते हैं (ज्ञात ज्ञात), यह नहीं जानना कि आप क्या जानते हैं (अज्ञात ज्ञात)। मैंने पाया कि वॉइस मोड का उपयोग करके AI के साथ बातचीत करना इस सीखने की यात्रा में एक महान प्रवेश बिंदु है, विशेष रूप से अज्ञात अज्ञात चरण के दौरान, जब अन्वेषण सटीकता से अधिक मायने रखता है। अपरिचित अवधारणाओं और अधूरे विचारों के समुद्र में नेविगेट करने के बजाय, हम अपने सवालों को मौखिक रूप से व्यक्त कर सकते हैं ताकि हमारी सोच को व्यवस्थित किया जा सके, जबकि AI को आधे-गठित परिकल्पनाओं को अन्वेषण के लिए अधिक संरचित मार्गों में बदलने की अनुमति दी जा सके।

2. दोहराने योग्य निर्देशों के लिए AI कौशल का उपयोग करें। आप जल्द ही महसूस करेंगे कि हम AI से पूछे जाने वाले कई प्रश्न समान संरचना का पालन करते हैं या समान स्वरूपण आवश्यकताएं रखते हैं लेकिन विभिन्न संदर्भों में लागू होते हैं।

Kerangka praktis untuk menjadikan AI sebagai mitra berpikir. Postingan Cara Saya Menggunakan AI untuk Mempelajari Topik Baru Lebih Cepat: Kerangka Pembelajaran Berbantuan AI muncul pertama kali di Towards Data Science.

Apakah AI mengubah cara kita bekerja, berpikir, dan belajar menjadi lebih baik atau lebih buruk masih menjadi diskusi yang berkelanjutan, dengan satu sisi berpendapat bahwa AI membuat kita berpikir lebih sedikit dan sisi lain menekankan bahwa AI secara dramatis mengurangi pekerjaan yang membosankan dan meningkatkan produktivitas. Karena AI terus mengganggu pekerjaan tingkat pemula dari praktisi data dan pengembang, pembelajaran berkelanjutan dan peningkatan keterampilan sangat penting. Saya percaya kita harus memanfaatkan kemampuan AI dan menggunakannya sebagai mitra berpikir untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran, seolah-olah kita berdiri di atas bahu raksasa. Saya akan membagikan tiga pendekatan untuk membangun alur kerja berbantuan AI yang mengurangi gesekan dalam mempelajari topik baru, termasuk menangkap ide, menemukan sumber daya, memprioritaskan perhatian, membandingkan konsep serupa, dan berlatih pengulangan berjarak dan pengingatan aktif. Tujuannya bukan untuk mengalihdayakan pembelajaran dan pemikiran ke AI, tetapi untuk membuatnya lebih mudah untuk memulai, mengulangi, dan menanamkan dalam kehidupan sehari-hari.

1. Gunakan Mode Suara AI untuk Eksplorasi. Proses pembelajaran kita secara alami berlangsung melalui empat fase dari benar-benar baru dalam domain pengetahuan sampai pengetahuan menjadi intuitif dan sulit dijelaskan: tidak tahu apa yang tidak Anda ketahui (tidak diketahui yang tidak diketahui), tahu apa yang tidak Anda ketahui (tidak diketahui yang diketahui), tahu apa yang Anda ketahui (diketahui yang diketahui), tidak tahu apa yang Anda ketahui (diketahui yang tidak diketahui). Saya menemukan bahwa mengobrol dengan AI menggunakan mode suara adalah titik masuk yang bagus dalam perjalanan pembelajaran ini, terutama selama tahap tidak diketahui yang tidak diketahui, ketika eksplorasi lebih penting daripada presisi. Alih-alih menavigasi lautan konsep yang tidak dikenal dan ide yang tidak lengkap, kita dapat mengungkapkan pertanyaan kita secara lisan untuk mengatur pemikiran kita sambil memungkinkan AI mengubah hipotesis setengah terbentuk menjadi jalur yang lebih terstruktur untuk eksplorasi.

2. Gunakan Keterampilan AI untuk Instruksi yang Dapat Diulang. Anda akan segera menyadari bahwa banyak pertanyaan yang kita ajukan kepada AI mengikuti struktur yang serupa atau memiliki persyaratan format yang sama tetapi diterapkan dalam konteks yang berbeda.

AIを思考パートナーにするための実践的なフレームワーク。この記事新しいトピックをより速く学ぶためにAIをどう使うか：AI支援学習フレームワークは、最初にTowards Data Scienceに掲載されました。

AIが私たちの働き方、考え方、学び方を良くも悪くも変えているかどうかは、進行中の議論であり、一方はAIが私たちの思考を減らしていると主張し、もう一方は日常的な作業を劇的に減らし生産性を高めると強調しています。AIがデータ実務者や開発者のエントリーレベルの仕事を破壊し続ける中、継続的な学習とスキルアップは不可欠です。私は、AIの能力を活用し、それを思考パートナーとして使って学習効果を高めるべきだと考えています。まるで巨人の肩の上に立っているかのように。新しいトピックを学ぶ際の摩擦を減らすAI支援ワークフローを構築するための3つのアプローチを共有します。アイデアの捕捉、リソースの発見、注意の優先順位付け、類似概念の比較、間隔反復と能動的想起の実践などです。目標は、学習と思考をAIに外部委託することではなく、開始、繰り返し、日常生活に組み込むことを容易にすることです。

1. 探索にAI音声モードを使用する。私たちの学習プロセスは、知識領域に完全に新しい状態から、知識が直感的で説明が難しくなるまで、自然に4つの段階を経ます：知らないことを知らない（未知の未知）、知らないことを知っている（既知の未知）、知っていることを知っている（既知の既知）、知っていることを知らない（未知の既知）。音声モードを使ってAIとチャットすることは、この学習の旅の素晴らしい入り口であることがわかりました。特に未知の未知の段階では、精度よりも探索が重要です。馴染みのない概念や不完全なアイデアの海を航海する代わりに、質問を声に出して思考を整理し、AIが半分形成された仮説をより構造化された探索経路に変えることを可能にします。

2. 繰り返し可能な指示にAIスキルを使用する。すぐに、AIに尋ねる多くの質問が同様の構造に従うか、同じフォーマット要件を持つが、異なるコンテキストで適用されることに気付くでしょう。

Uma estrutura prática para transformar a IA em um parceiro de pensamento. O post Como uso IA para aprender novos tópicos mais rápido: uma estrutura de aprendizado assistido por IA apareceu primeiro no Towards Data Science.

Se a IA está mudando a maneira como trabalhamos, pensamos e aprendemos para melhor ou pior continua sendo uma discussão em andamento, com um lado argumentando que a IA nos faz pensar menos e outro enfatizando que ela reduz drasticamente o trabalho mundano e aumenta a produtividade. À medida que a IA continua a interromper o trabalho de nível básico de profissionais de dados e desenvolvedores, o aprendizado contínuo e o aprimoramento de habilidades são essenciais. Acredito que devemos aproveitar as capacidades da IA e usá-la como um parceiro de pensamento para melhorar a eficácia do aprendizado, como se estivéssemos em pé sobre os ombros de gigantes. Vou compartilhar três abordagens para construir um fluxo de trabalho assistido por IA que reduza o atrito no aprendizado de qualquer novo tópico, incluindo capturar ideias, encontrar recursos, priorizar a atenção, comparar conceitos semelhantes e praticar repetição espaçada e recordação ativa. O objetivo não é terceirizar o aprendizado e o pensamento para a IA, mas tornar mais fácil começar, repetir e incorporar na vida cotidiana.

1. Use o modo de voz da IA para exploração. Nosso processo de aprendizado progride naturalmente por quatro fases, desde ser completamente novo em um domínio de conhecimento até quando o conhecimento se torna intuitivo e difícil de explicar: não saber o que você não sabe (desconhecidos desconhecidos), saber o que você não sabe (desconhecidos conhecidos), saber o que você sabe (conhecidos conhecidos), não saber o que você sabe (conhecidos desconhecidos). Descobri que conversar com a IA usando o modo de voz é um ótimo ponto de entrada nesta jornada de aprendizado, particularmente durante o estágio de desconhecidos desconhecidos, quando a exploração importa mais do que a precisão. Em vez de navegar por um oceano de conceitos desconhecidos e ideias incompletas, podemos verbalizar nossas perguntas para organizar nosso pensamento enquanto permitimos que a IA transforme hipóteses meio formadas em caminhos mais estruturados para exploração.

2. Use habilidades de IA para instruções repetíveis. Você logo perceberá que muitas perguntas que fazemos à IA seguem uma estrutura semelhante ou têm os mesmos requisitos de formatação, mas são aplicadas em contextos diferentes.

Практическая структура для превращения ИИ в партнера по мышлению. Статья Как я использую ИИ для более быстрого изучения новых тем: структура обучения с помощью ИИ впервые появилась на Towards Data Science.

Меняет ли ИИ наш способ работы, мышления и обучения к лучшему или худшему, остается предметом продолжающегося обсуждения: одна сторона утверждает, что ИИ заставляет нас меньше думать, а другая подчеркивает, что он значительно сокращает рутинную работу и повышает производительность. Поскольку ИИ продолжает разрушать работу начального уровня для специалистов по данным и разработчиков, непрерывное обучение и повышение квалификации необходимы. Я считаю, что мы должны использовать возможности ИИ и использовать его как партнера по мышлению для повышения эффективности обучения, как если бы мы стояли на плечах гигантов. Я поделюсь тремя подходами к созданию рабочего процесса с помощью ИИ, который снижает трение при изучении любых новых тем, включая захват идей, поиск ресурсов, приоритизацию внимания, сравнение похожих концепций и практику интервального повторения и активного вспоминания. Цель не в том, чтобы передать обучение и мышление ИИ, а в том, чтобы сделать его более легким для начала, повторения и внедрения в повседневную жизнь.

1. Используйте голосовой режим ИИ для исследования. Наш процесс обучения естественным образом проходит через четыре фазы: от полного новичка в области знаний до момента, когда знания становятся интуитивными и их трудно объяснить: не знать, чего вы не знаете (неизвестные неизвестные), знать, чего вы не знаете (известные неизвестные), знать, что вы знаете (известные известные), не знать, что вы знаете (неизвестные известные). Я обнаружил, что общение с ИИ с помощью голосового режима является отличной отправной точкой в этом учебном путешествии, особенно на этапе неизвестных неизвестных, когда исследование важнее точности. Вместо того чтобы плыть по океану незнакомых концепций и неполных идей, мы можем озвучивать наши вопросы, чтобы организовать мышление, позволяя ИИ превращать полуоформленные гипотезы в более структурированные пути для исследования.

2. Используйте навыки ИИ для повторяемых инструкций. Вы скоро поймете, что многие вопросы, которые мы задаем ИИ, имеют схожую структуру или одинаковые требования к форматированию, но применяются в разных контекстах.

一个将AI转变为思考伙伴的实用框架。这篇文章我如何利用AI更快学习新主题：AI辅助学习框架最初出现在Towards Data Science上。

无论AI是否在改变我们的工作、思考和学习的更好或更坏方式，这仍然是一个持续的讨论，一方面认为AI让我们思考更少，另一方面强调它大大减少了琐碎工作并提高了生产力。随着AI继续颠覆数据从业者和开发者的入门级工作，持续学习和技能提升至关重要。我相信我们应该利用AI的能力，将其作为思考伙伴来提高学习效率，就像站在巨人的肩膀上一样。我将分享三种方法来构建一个AI辅助的工作流程，以减少学习任何新主题时的摩擦，包括捕捉想法、寻找资源、优先关注、比较相似概念，以及练习间隔重复和主动回忆。目标不是将学习和思考外包给AI，而是使其更容易开始、重复并融入日常生活。

1. 使用AI语音模式进行探索。我们的学习过程自然经历四个阶段，从完全陌生到知识变得直观且难以解释：不知道自己不知道什么（未知的未知），知道自己不知道什么（已知的未知），知道自己知道什么（已知的已知），不知道自己知道什么（未知的已知）。我发现使用语音模式与AI聊天是学习旅程中的一个很好的切入点，特别是在未知的未知阶段，探索比精确更重要。与其在陌生概念和不完整想法的海洋中航行，我们可以口头表达我们的问题来组织思维，同时让AI将半成形的假设转化为更结构化的探索路径。

2. 使用AI技能进行可重复的指令。你可能很快会意识到，我们向AI提出的许多问题遵循类似的结构或具有相同的格式要求，但应用于不同的上下文。