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Cómo aprender cualquier cosa

A pesar de que casi reprobé mis exámenes escolares a los 16 años, cambié mi vida y obtuve una licenciatura (ingeniería), una maestría en ciencias (MS) en ingeniería eléctrica y una maestría en artes (MA ) en psicología. También me convertí en doctor en filosofía en psicología clínica, obteniendo un doctorado después de unos diez años de estudio, investigación y práctica clínica.

Dejé mi universidad de pregrado del Reino Unido con un título de honor de primera clase, que indica el nivel más alto de logro académico. Durante ese tiempo, obtuve un promedio de calificaciones (GPA) de 3.7 de 4.0 y gané tres premios de logros académicos. Para mi maestría en ciencias, que era de la Universidad de Stanford, obtuve un promedio de 3.6 de 4.3. Ese promedio es bastante bueno, pero podría haber sido mucho más fácil, como explicaré más adelante.

A pesar del hecho de que tengo un montón de letras después de mi nombre, incluido un CEng, que expresa que soy un ingeniero colegiado real del Reino Unido, obtenido a través de un riguroso proceso de revisión por pares, he llegado a comprender que el aprendizaje no necesariamente tiene que estar asociado con la obtención de calificaciones oficiales. Como aprendiz de toda la vida, ahora sé el valor de pasar tiempo intencionalmente todos los días aprendiendo algo nuevo, independientemente de si una organización académica me evaluará y marcará mi progreso.

Recientemente, estaba hablando con un amigo que se estaba preparando para sus exámenes de doctorado ("quals") para un doctorado en informática en la Universidad de Brown. Le expliqué mi sistema de aprendizaje, que describo al final de este artículo, y me sugirió que escribiera al respecto. Este artículo cubre no solo ese sistema, sino también varias otras cosas importantes que he descubierto sobre el aprendizaje.

Cultivar una mentalidad de crecimiento

Las creencias, que siempre se refieren al pasado, reducen nuestras opciones en el momento relacionadas con la forma en que podemos responder a la realidad y, por lo tanto, todas las creencias son, de hecho, creencias limitantes. Todos tenemos un conjunto de creencias que se instaló temprano en nuestras vidas. Estas creencias se mantienen con fuertes emociones y rara vez se cuestionan.

Un aspecto clave de nuestro sistema de creencias está en relación con nuestras propias inteligencias y capacidades. Utilizo la forma plural de inteligencia porque me refiero no solo a la inteligencia cognitiva, sino también a otras inteligencias emocionales, sociales, relacionales, espaciales, prácticas y muchas otras. Hay dos formas principales de percibir nuestras propias habilidades: (1) que están predeterminadas e inmutables, o (2) que son cambiables y pueden desarrollarse. La primera actitud se llama mentalidad fija, y la segunda se llama mentalidad de crecimiento.

Las personas con una mentalidad fija tienden a creer que sus inteligencias y capacidades no pueden mejorarse, y que el objetivo principal en la vida es hacer que otras personas sepan que son inteligentes y capaces. El enfoque con esta mentalidad es mantener una imagen externa de éxito y competencia, que incluye no correr riesgos ni hacer nada que pueda hacerlos parecer "estúpidos".

Por otro lado, las personas que tienen una mentalidad de crecimiento entienden que sus inteligencias y capacidades siempre están creciendo, cambiando y desarrollándose. Estas personas saben que pueden aprender y crecer y mejorar en las cosas. Además, saben que esto se logra probando cosas nuevas, asumiendo riesgos y enfocándose en el crecimiento y el desarrollo.

Tomar conciencia de nuestras creencias sobre nuestras inteligencias y capacidades nos lleva a elegir cómo nos vemos, lo que nos libera para crecer, cambiar y mejorar. Irónicamente, incluso nuestra mentalidad puede cambiarse de fija a crecimiento, suponiendo que ya tengamos una semilla de mentalidad de crecimiento. Todos tenemos una semilla de mentalidad de crecimiento en algún lugar dentro.

Carol Dweck, la investigadora más conocida sobre mentalidad y autora de Mindset: The New Psychology of Success, lo explica así:

En una mentalidad fija, los estudiantes creen que sus habilidades básicas, su inteligencia, sus talentos, son solo rasgos fijos. Tienen una cierta cantidad y eso es todo, y luego su objetivo es verse bien todo el tiempo y nunca parecer tonto. En una mentalidad de crecimiento, los estudiantes entienden que sus talentos y habilidades se pueden desarrollar a través del esfuerzo, la buena enseñanza y la persistencia. No necesariamente piensan que todos son iguales o que cualquiera puede ser Einstein, pero creen que todos pueden ser más inteligentes si trabajan en ello.

Agregaré que creer que no puedes ser tan creativo o hábil en física como Einstein, o incluso más, sería una creencia limitante.

Enseña lo que quieres aprender

Muchas personas piensan que no pueden enseñar algo hasta que lo dominen, sin embargo, una de las formas más efectivas de aprender algo es enseñarlo. Uno de mis amigos, que tiene licencia de psicólogo clínico (con un doctorado) y que creó un programa de psicología profunda en una escuela de posgrado local, me dijo que había aprendido más sobre psicología al enseñar como profesor que cuando era estudiante.

Entre los 16 y 18 años, me inscribí en un curso vocacional de ingeniería general, con la intención de prepararme para ser técnico de ingeniería. Durante ese tiempo, me apasionaron las matemáticas, especialmente el cálculo. Un buen amigo mío de mi escuela anterior se inscribió en un programa de capacitación similar para convertirse en técnico en el metro de Londres. Las matemáticas también formaban parte de su entrenamiento, pero estaba obteniendo calificaciones D en sus exámenes, y le preocupaba que fuera expulsado del entrenamiento.

Pasé una tarde con él pasando por muchos problemas de cálculo de ejemplo. En el siguiente examen que tomó, obtuvo una calificación A. Esto me dio más confianza, sabiendo que entendía el material lo suficientemente bien como para ayudarlo a obtener ese resultado. Sin embargo, lo que es más importante, en el proceso de enseñar cálculo a mi amigo, tuve que descubrir cómo explicarlo y hacer esas explicaciones lo más simples posible. Tenía que entenderlo profundamente y resumirlo en sus componentes fundamentales.

El cálculo no es solo un conjunto de procedimientos para recordar de memoria, es una perspectiva nueva (a mediados del siglo XVII) y poderosa sobre la realidad. Esta nueva perspectiva, una vez que se comprende completamente, se puede volver a aplicar a lo largo de la vida, en muchos dominios diferentes. Para enseñar una perspectiva, uno debe ser capaz de habitarla completamente, pero también poder salir de ella y volver a la posición del alumno. Al percibir verdades fundamentales desde múltiples perspectivas, nos convertimos en verdaderos maestros de ellas.

No estoy parado aquí sosteniendo una pepita de conocimiento superficial que puedo explicarte, permitiéndote llevar tu propia réplica. Mi conocimiento se materializa en una libertad de perspectiva y en la conciencia de un aspecto diferente y fundamental de la realidad. Puedo entender tu perspectiva lo suficientemente bien como para unirme a ti, y luego puedo tomarte de la mano y llevarte en un sobrevuelo de 360 ​​grados de este nuevo territorio. Puedo enseñarte a volar alrededor de esta nueva verdad, a acercarte a ella, a probarla y a conocerla profundamente. Este es el verdadero conocimiento.

Crear algo

Comencé a programar cuando tenía ocho años, usando el lenguaje de programación básico en un Acorn Electron, que era una computadora que solo se vendía en el Reino Unido. Pasé a programar varias computadoras, incluido un Atari ST en lenguaje ensamblador de bajo nivel cuando estaba 15. En 1995, después de dejar la Universidad de Reading (pronunciado enrojecimiento) en el Reino Unido, aunque para entonces conocía Modula-2 y tenía mucha experiencia con programación de bajo nivel en varias formas de lenguaje ensamblador, yo no había aprendido a usar el lenguaje de programación C.

En ese momento, C era el lenguaje de programación de sistemas de facto, lo suficientemente alto como para crear programas complejos con relativa facilidad, pero lo suficientemente expresivo como para crear programas de alto rendimiento. Incluso ahora, 23 años después, C es el lenguaje de programación de sistemas prototípicos. La programación de sistemas es el proceso de crear el software sobre el que se ejecutan las aplicaciones, como el sistema operativo de una computadora. Por ejemplo, C se utilizó para crear el sistema operativo Linux. La mayoría de las computadoras que ejecutan las aplicaciones que componen la World Wide Web (lo que pensamos que es Internet) están ejecutando el sistema operativo Linux. En su nivel más bajo, al menos desde una perspectiva de software, Internet se ejecuta en C y Linux.

C también es un lenguaje imperativo. Un idioma es imperativo cuando se usa para ordenarle a la computadora que haga cosas: "Si esto es cierto, entonces haz eso", que generalmente consiste en comandos para hacer que la computadora se cambie a sí misma. C también es un lenguaje de procedimiento, lo que significa que utiliza fragmentos de instrucciones (fragmentos de código) llamados procedimientos para construir un programa complejo. Los procedimientos se denominan secuencias de comandos reutilizables. Un procedimiento de ejemplo, también llamado función, podría llamarse ReadFileAndStoreItInMemory. Cuando llama a este procedimiento en particular, lo que significa que le dice a la computadora que lo ejecute, también puede proporcionar el nombre del archivo para leer y la ubicación en la memoria de la computadora en la que almacenar el contenido del archivo.

En ese momento, acababa de comenzar a trabajar en una compañía multinacional de semiconductores llamada SGS-Thomson Microelectronics (ahora llamada ST). Este fue mi primer trabajo después de graduarme. Estaba diseñando subsistemas en chips de silicio que acompañaban a los chips de acelerador 3D desarrollados por NVIDIA. ST fabricó chips para NVIDIA, después de ayudar a diseñarlos a nivel físico, y fue un importante inversor en NVIDIA.

Además de querer aprender el lenguaje de programación C, quería aprender sobre gráficos en 3D, así que decidí trabajar en un proyecto paralelo personal que involucrara ambas tecnologías. Compré dos libros: uno sobre C y el otro sobre algoritmos gráficos 3D, y comencé a crear una aplicación de gráficos 3D.

Mi prometida y yo habíamos elegido vivir tan cerca del parque empresarial donde trabajaba que me llevó solo cinco minutos caminar hasta allí. Esto me ahorró mucho tiempo que de otro modo se hubiera gastado en desplazamientos, lo que me permitió concentrarme en mi proyecto paralelo durante una o dos horas por día. Un efecto secundario de vivir tan cerca del trabajo fue que alquilamos un piso (un apartamento) en una urbanización muy económica, lejos del moderno centro de la ciudad. A pesar de que ahorramos dinero en el alquiler, nuestros amigos que vivían debajo de nosotros nos vieron como una curiosidad porque teníamos libros.

En un par de meses, pude crear una aplicación de modelado y renderizado 3D que utilizaba mi propio lenguaje de modelado 3D patentado. Cuando la aplicación se estaba ejecutando, podía crear puntos tridimensionales ingresando sus coordenadas en un símbolo del sistema en la interfaz de usuario de mi programa.

Los puntos podrían unirse para formar líneas, y las líneas podrían combinarse en triángulos. Los triángulos podrían combinarse aún más para crear las superficies que componen los objetos, que luego podrían moverse, redimensionarse, copiarse o eliminarse. Por ejemplo, creé minuciosamente un modelo 3D de una taza de café, usando lápiz y papel, e ingresé todas las coordenadas a través de la interfaz de usuario que había creado. Entonces podría volar el punto de vista alrededor de la taza y acercarme y alejarme de ella. También podría duplicar la taza con un comando y, por lo tanto, tener dos de ellos.

Extendí la aplicación para poder guardar los modelos 3D y las escenas compuestas en archivos en el disco. Los datos se guardaron en el lenguaje de secuencias de comandos 3D patentado que había creado. Esto me permitió salir de la aplicación, mejorarla y luego reiniciarla y volver a cargar los mundos 3D que había comenzado a crear.

Debido a ese proyecto, no solo llegué a comprender profundamente los elementos fundamentales de los algoritmos de gráficos 3D, sino que también me volví muy hábil con C. Aprendí a crear y destruir estructuras de memoria asignadas dinámicamente muy grandes y complejas usando variables que apuntan a ubicaciones en la memoria y otras variables que apuntan a esos punteros. Usar una memoria como esta (acceder indirectamente a la memoria) es un tema muy avanzado en programación y es característico de la programación avanzada en C. Al elegir construir un sistema real, tuve que familiarizarme y ser capaz de estas habilidades y conceptos. Aunque raramente programo usando C hoy, todavía me siento muy competente con C.

Para cualquiera que quiera aprender sobre algo, le recomiendo completar un pequeño proyecto en el que cree algo usando el conocimiento que está adquiriendo. Esto impulsará la adquisición de conocimiento y hará que la aplicación práctica de ese conocimiento sea tan clara que nunca la olvidará.

Aprende gradualmente

Mis primeros meses en mi universidad de pregrado estuvieron marcados por mucha bebida y fiesta, y no estudié mucho. El primer gran grupo de exámenes llegó en la primavera de mi primer año, y me di cuenta de que necesitaba estudiar intensamente para obtener buenos resultados. Los exámenes se programaron justo después de las vacaciones de Pascua de tres semanas. Durante esas tres semanas, volví para quedarme en la casa de mi madre, y allí estudié todos los días.

Cuando regresé a la universidad para tomar los exámenes, ya me sentía absolutamente listo. La noche anterior al primer examen, contacté a mis amigos y les pregunté si querían ir al pub local a tomar una copa. Para mí, me sentí bien simplemente relajarme y divertirme la noche anterior a un examen. En ese momento, "el heno ya estaba en el granero", como dice uno de mis entrenadores de CrossFit. Me sorprendió descubrir que todos mis amigos se quedaron en casa esa noche y se apiñaron para los exámenes, y planeaban quedarse despiertos hasta tarde y dormir poco. Terminé obteniendo calificaciones A en todos los ámbitos en esos exámenes, y me di cuenta de que mi estrategia de comenzar temprano y aprender gradualmente era muy efectiva. Durante el resto de mi licenciatura, estudié de manera mucho más constante y persistente que en mis primeros meses en la universidad.

Mi maestría en ciencias de Stanford tardó unos siete años en obtener (me matricularon completamente durante menos de cuatro de esos años), lo que requirió persistencia y una cantidad relativamente pequeña de esfuerzo constante durante un largo período de tiempo. Se espera que un estudiante de tiempo completo complete una maestría en Stanford en dos años, pero muchas unidades empacan suficientes cada trimestre para completar los requisitos en un año. Lo hacen porque la matrícula a tiempo completo se basa en el tiempo, una cantidad fija por cada trimestre que está inscrito. Al completar los requisitos para el título en un año, cuesta la mitad del precio normal.

Sin embargo, debido a que obtuve mi maestría a tiempo parcial, se pagó por unidad. Aunque este título costó más de $ 100K, no pagué nada de eso. Estudié los fines de semana y las noches, mientras trabajaba a tiempo completo, y mi empleador (NVIDIA) cobró la cuenta. Por eso, estoy realmente agradecido.

Tomé una sola clase de tres o cuatro unidades en la mayoría de los trimestres, y a veces me salteé los trimestres cuando otros aspectos de mi vida se volvieron particularmente exigentes. Me encantó el proceso de tomar clases mientras trabajaba porque me entregaba material nuevo y estructurado para que aprendiera, y cada clase representaba una parte bien definida de logros. Desde entonces, he aprendido a crear objetivos a corto y mediano plazo en mi aprendizaje autodirigido, objetivos que imbuyen mi aprendizaje autodirigido con experiencias regulares similares de finalización.

Estudia lo que amas

Antes de comenzar mi licenciatura, elegí específicamente la ingeniería eléctrica (EE) y no la informática (CS). Claramente terminé desempeñándome muy bien en ese programa, con un promedio de calificaciones de 3.7 / 4.0 (92.5%).

Cuando comencé mi maestría en ciencias, había trabajado durante tres años como ingeniero de diseño de procesadores informáticos, desarrollando circuitos digitales extremadamente complejos y de alto rendimiento que están ocultos dentro de pequeños chips de silicio. Durante ese tiempo, gradualmente me interesé más en el software, los sistemas que se ejecutan en el hardware.

Para mi EM, aproximadamente el 50% de las unidades que elegí eran del departamento de informática. Todavía adquirí suficientes unidades del departamento de ingeniería eléctrica para mi título de maestría en ingeniería eléctrica (MSEE). Hice esto porque el título de MSEE tenía una reputación de ser más difícil que el título de MSCS (pero no estoy seguro de que eso sea realmente cierto) y, por lo tanto, se lo percibió como más prestigioso. Sin embargo, tomé suficientes unidades CS para haber recibido oficialmente un MSCS. De hecho, incluso cumplí con los requisitos de profundidad y amplitud para ingresar a un programa de doctorado en ciencias de la computación en Stanford. En realidad, es posible que haya necesitado dos unidades con letras más, pero no estoy seguro.

Ya sabía que disfrutaba mucho más las clases de CS que las clases de EE. Esto se hizo aún más claro para mí cuando estaba revisando el cálculo de mi GPA para este artículo. Completé solo 13 unidades de clases de EE con calificaciones de letras, pero 21 unidades de clases de CS con calificaciones de letras. Esto significa que mi 3.6 / 4.3 GPA (84%) está compuesto por un 3.2 GPA (74%) para las 13 unidades EE y un 3.9 GPA (90%) para las 21 unidades CS. Si me hubiera centrado en lo que disfrutaba, en lugar de intentar hacer algo que pensé que se vería más impresionante en mi currículum, probablemente habría terminado con un GPA mucho más alto y también me habría divertido más.

Hace unos años estaba hablando con un amigo que trabaja en el departamento de fusiones y adquisiciones de Yahoo. Me dijo que Yahoo solo estaba adquiriendo nuevas empresas (adquiriendo como una forma de contratar) fundadas por ingenieros con títulos de Stanford MSCS. Solo querían pagar decenas de millones, o cientos de millones de dólares, para adquirir una o dos personas si tenían un título de Stanford MSCS. Cuando le dije a mi amigo que tengo un título de Stanford MSEE, pero que es prácticamente indistinguible de un título de MSCS, me dijo que su gerente no estaría interesado. Irónicamente, al optar por etiquetar mi título de una manera aparentemente más prestigiosa, había perdido una vía fácil para al menos diez millones de dólares de bonificación de inicio de sesión.

Use un sistema de aprendizaje

Al final de mi programa de licenciatura, hubo un período de vacaciones de tres meses entre el final de las clases y los exámenes finales. Los exámenes se denominan "finales" en el Reino Unido y cubren material del último año, pero también pueden abarcar material desde cualquier punto del programa de estudios completo.

En términos de respiración y profundidad, prepararse para esos exámenes es similar a prepararse para exámenes de doctorado en los Estados Unidos. De hecho, con base en los resultados de esos exámenes y mi proyecto de último año, fui aceptado en un programa de doctorado en ingeniería electrónica, especializado en procesamiento de señal digital (DSP). En el Reino Unido (y en la mayor parte de Europa), el trabajo que implica obtener un doctorado consiste solo en investigación, a diferencia de los programas de doctorado de EE. UU., En los que los primeros dos o tres años parecen un título de maestría basado en el grado. No acepté la oferta de estudiar para ese doctorado porque no creía que pudiera pagarla, y creía que era responsable de cuidar de mi prometida en ese momento. Decidí comenzar a trabajar en su lugar.

Sabía que tenía tres meses para prepararme para la final, así que establecí un cronograma y un plan. De 9 am a 5 pm todos los días, con un descanso de una hora para el almuerzo, mi prometida y yo estudiaríamos. Creé una tabla grande, cubriendo muchas páginas en una carpeta de hojas sueltas, que solía seguir mi progreso general. Cada fila de la tabla representaba un tema, un tema dentro de un tema o un tema dentro de un tema. Horizontalmente, en cada fila, agregué una serie de cuadros. Estudié un tema durante un período fijo de tiempo antes de registrar al final de su fila una estimación, como porcentaje, de qué tan bien entendí el tema. Luego tomé un breve descanso y practiqué malabarismos, antes de pasar a un tema diferente.

Utilicé esta tabla grande para asegurarme de que visité todos los temas y subtemas que abarcan todos los temas en los que podría ser evaluado. Lo usé para evaluar en qué me tenía que enfocar para llevar mi comprensión general a un nivel constante. En lugar de centrarme en los temas que ya eran más claros para mí, pude identificar fácilmente áreas con estimaciones de baja comprensión y volver a ellas con más frecuencia. Esto llevó a que mis estimaciones sobre esos temas aumentaran rápidamente.

Durante esos tres meses de estudio consistente y bien dirigido, no solo aprendí a hacer malabarismos, sino que también desarrollé una comprensión amplia y profunda de la ingeniería electrónica. Obtuve un título de honor de primera clase, y mi prometida obtuvo un título de honor de segunda clase superior (también llamado "2: 1"), el requisito mínimo para ingresar a muchos cursos de posgrado en el Reino Unido. No creo que ella estuviera usando mi sistema de mesa, pero estaba estudiando constantemente todos los días conmigo.

Conclusión

El aprendizaje es un proceso de toda la vida, y aprender a aprender es una habilidad, o un conjunto de habilidades, que puedes desarrollar y mejorar. Al creer que puede aprender cualquier cosa y desarrollar cualquier habilidad, practicará de manera consistente y concienzuda para perfeccionar su comprensión para que cuando llegue el momento de aplicar su conocimiento, esté profundamente incrustado en usted, fácilmente accesible y efectivamente utilizable.

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