第一章 阅读的活力与艺术

主动阅读 VS 被动阅读(新闻媒体)

作者与读者:投手与捕手的关系。

阅读的目标: 为获得资讯而读,以及为求得理解而读。

  1. 为获得咨讯而读,不会增加我们的理解力。比如阅读报纸,杂志等。

    • 所谓吸收资讯,就只是某件事发生了。
  2. 所读东西比reader高上一截,能增进阅读者的理解力。
    • 想要被启发,就要去理解,搞清楚这到底是怎么回事,why, correlation with other events, difference with other events, similar events.
  • 以原来的理解层度来增加资讯,或者在原来的理解层度上给自己更新层次的理解和启发。

你的头脑和书的两种关系:

  1. 书的内容超出你所了解的

    • 把书拿给某人,让他替你解释看不懂的地方,
    • 抛弃书,不读了
    • 以上两种,都不是在真正的阅读
  2. 你完全明白书在说什么

阅读的艺术,definition:凭一己之力,不假任何外助来提升自我的过程。你的头脑会从粗浅的了解推进到深入的理解。

这里强调的是,本书是关于阅读的艺术,是为了增强理解力而写的。

误区:以为读得多就是读得好。我们必须要区分出不同的阅读形态,这种区分对阅读本身有很大的影响。

经由指导的学习 VS 自我发现的学习:

两者都可以是主动的学习。

  1. 经由指导的学习/辅助型的自我发现学习:需要旁人帮助。
  2. 自我发现的学习:经由研究、调查或无人指导的状态下,自己深思熟虑的一种学习过程。

当老师的教导缺席时,如果我们打算继续学习和发现,我们就要懂得如何让书本来教导我们。

第二章 阅读的层次

阅读目标(消遣、获得咨询、增进理解力)决定阅读方式。阅读努力程度决定阅读效果。

阅读的四个层次:

  1. 基础阅读elementary reading

    • 认字过程,小学时完成:这个句子在说什么
    • 外国文字,技术性的问题,每个字什么意思
  2. 检视阅读 inspectional reading/ 略读/ 粗读
    • 特点在强调时间,通常是在很短的时间内,抓出一本书的重点。
    • 目标:从表面去观察这本书,学到书的表象所教给你的一切,这笔交易通常是很划得来的。这本书在谈什么
    • 我们想要强调的是,大多数人,即使是许多优秀的阅读者,都忽略了检视阅读的价值。他们打开一本书,从第一页开始读起,孜孜不倦,甚至连目录都不看一眼。因此,他们在只需要粗浅翻阅一本书的时候,却拿出了仔细阅读、理解一本书的时间,这就加重了阅读的困难。
  3. 分析阅读 analytical reading
    • 在无限的时间里,最好也最完整的阅读。分析阅读永远是一种专注的活动。
    • 分析阅读就是要咀嚼和消化一本书
  4. 主题阅读 syntopical reading
    • 在做主题阅读时,读者会读很多书,而不是一本书,并列举出这些书之间的相关之处,提出一个所有的书都谈到的主题。
    • 读者能够架构出一个可能在哪一本书里都没有提过的主题分析。
    • 最主动,最花力气的一种阅读。

第三章 阅读的第一个层次:基础阅读

第四章 阅读的第二个层次:检视阅读

第五章 如何做一个自我要求的读者

第六章 一本书的分类

BK: How to read a book 第一篇的更多相关文章

  1. 从0开始搭建SQL Server AlwaysOn 第一篇(配置域控)

    从0开始搭建SQL Server AlwaysOn 第一篇(配置域控) 第一篇http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4678330.html第二篇http://www.cnb ...

  2. Python爬虫小白入门(四)PhatomJS+Selenium第一篇

    一.前言 在上一篇博文中,我们的爬虫面临着一个问题,在爬取Unsplash网站的时候,由于网站是下拉刷新,并没有分页.所以不能够通过页码获取页面的url来分别发送网络请求.我也尝试了其他方式,比如下拉 ...

  3. Three.js 第一篇:绘制一个静态的3D球体

    第一篇就画一个球体吧 首先我们知道Three.js其实是一个3D的JS引擎,其中的强大之处就在于这个JS框架并不是依托于JQUERY来写的.那么,我们在写这一篇绘制3D球体的文章的时候,应该注意哪些地 ...

  4. 深入学习jQuery选择器系列第一篇——基础选择器和层级选择器

    × 目录 [1]id选择器 [2]元素选择器 [3]类选择器[4]通配选择器[5]群组选择器[6]后代选择器[7]兄弟选择器 前面的话 选择器是jQuery的根基,在jQuery中,对事件处理.遍历D ...

  5. 【第一篇】ASP.NET MVC快速入门之数据库操作(MVC5+EF6)

    目录 [第一篇]ASP.NET MVC快速入门之数据库操作(MVC5+EF6) [第二篇]ASP.NET MVC快速入门之数据注解(MVC5+EF6) [第三篇]ASP.NET MVC快速入门之安全策 ...

  6. Android基础学习第一篇—Project目录结构

    写在前面的话: 1. 最近在自学Android,也是边看书边写一些Demo,由于知识点越来越多,脑子越来越记不清楚,所以打算写成读书笔记,供以后查看,也算是把自己学到所理解的东西写出来,献丑,如有不对 ...

  7. 深入理解ajax系列第一篇——XHR对象

    × 目录 [1]创建对象 [2]发送请求 [3]接收响应[4]异步处理[5]实例演示 前面的话 ajax是asynchronous javascript and XML的简写,中文翻译是异步的java ...

  8. 深入理解javascript对象系列第一篇——初识对象

    × 目录 [1]定义 [2]创建 [3]组成[4]引用[5]方法 前面的话 javascript中的难点是函数.对象和继承,前面已经介绍过函数系列.从本系列开始介绍对象部分,本文是该系列的第一篇——初 ...

  9. 深入理解this机制系列第一篇——this的4种绑定规则

    × 目录 [1]默认绑定 [2]隐式绑定 [3]隐式丢失[4]显式绑定[5]new绑定[6]严格模式 前面的话 如果要问javascript中哪两个知识点容易混淆,作用域查询和this机制绝对名列前茅 ...

随机推荐

  1. 11种常用css样式之开篇文本字体学习

    常见css样式:1.字体与颜色2.背景属性3.文本属性4.边框属性5.鼠标光标属性6.列表样式7.定位属性8.内外边距9.浮动和清除浮动10.滚动条11.显示和隐藏 文本:1.letter-spaci ...

  2. TCP/IP详解阅读记录----第一章 概述

    1.TCP/IP协议族中不同层次的协议 2.五类互联网地址 3.各类IP地址范围 4.数据进入协议栈时的封装过程 5.以太网数据帧的分用过程

  3. 00-django | 02-处理HTTP请求

    00-django | 02-处理HTTP请求 python Django Django 处理 HTTP 请求 Hello 视图函数 我们先以一个最简单的 Hello World 为例来看看 djan ...

  4. 到2029年MRAM收入将增长170倍

    一份新市场报告预计,从2018年到2029年,独立MRAM和STT-MRAM的收入将增长170倍,达到近40亿美元的收入.下一代内存技术的增长将主要由取代效率较低的内存技术(例如NOR闪存和SRAM) ...

  5. c#中用office组件读取excel时提示异常来自 HRESULT:0x80010105 (RPC_E_SERVERFAULT)

    在excel2007,找到“excel选项”,点开后点击“加载项”,最下面有个管理加载项的下拉菜单,选“COM加载项”,点“转到”,这时会弹出一个框,把里面pdf软件的加载项前面的勾去掉,点确定就ok ...

  6. Charles抓包工具的破解以及使用

    一.破解 官网下载Charles 下载Charles.jar ,然后按照后在Charles→lib中替换掉Charles.jar 链接:https://pan.baidu.com/s/1XZ-aZI5 ...

  7. MacBook Pro安装VMware Fusion 11

    下载地址 https://www.vmware.com/cn/products/fusion/fusion-evaluation.html 序列号 TX1NF-PPVRW-A1XAX-X5PVZ-Q7 ...

  8. Vue组件库读取自定义配置文件

    有这样一个场景,在组件库中新增一个配置文件,后续只修改一下配置文件中的配置项就可以实现不同的需求,下面就让我们I一起来实现吧. (一)在在项目的根目录(package.json所在目录)中创建一个vu ...

  9. hdu6162

    这题一开始把我看愣了.难道是线段树套树状数组?空间根本开不下好不好!!! 后来想到维护区间极值,从而排除不必要情况,降低复杂度. 无需修改,码量顿减…… 注意,同一组数据放一行,注意行末空格. #in ...

  10. 论文阅读笔记(二十一)【CVPR2017】:Deep Spatial-Temporal Fusion Network for Video-Based Person Re-Identification

    Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失 ...