Ce commentaire m'a inspiré un court article : Pourquoi est-il si difficile de persévérer dans un apprentissage qui repose sur « l'auto-motivation » ? La réponse est simple : vous ne recevez pas de retours positifs réguliers. Pour être efficace, tout apprentissage autodirigé repose sur deux moteurs essentiels : le feedback positif et les boucles d’apprentissage. 🆙 Moteur 1 : Rétroaction positive (le « carburant » qui fournit la puissance) Les retours positifs, ces choses qui vous font du bien, constituent la principale motivation pour continuer. Par exemple: — Vous tapez « Hello World », et le code s'exécute et affiche des résultats. - Le petit script que vous avez écrit vous a vraiment fait gagner une demi-heure de travail répétitif. — Le petit logiciel que vous avez créé a vraiment aidé un ami à résoudre un problème complexe. Ce sont là autant de boucles de rétroaction positive inestimables. À l'inverse, qu'est-ce qu'un feedback négatif ? Par exemple: J'ai passé une journée entière à configurer l'environnement, mais ça ne fonctionnait toujours pas. J'ai passé toute la nuit à déboguer, mais je n'ai toujours pas trouvé le bug. - Ce logiciel a été développé avec minutie sur une longue période, mais personne ne l'utilise. L'être humain ne peut lutter contre un flot continu de critiques par la seule force de sa volonté. En l'absence constante de critiques positives, l'abandon est le choix le plus humain. ♻️ Deuxième moteur : Le cycle d'apprentissage (Le « moteur » de l'intériorisation des compétences) Éprouver simplement une sensation de plaisir ne suffit pas ; il peut s’agir d’une simple excitation passagère. Pour véritablement apprendre, il faut un processus continu, un cycle complet et fermé qui intègre les connaissances et les transforme en compétences authentiques. Prenons l'exemple de l'apprentissage de la programmation : ce cycle comprend au moins ces trois étapes : 1. Acquérir des connaissances théoriques (étudier) Voici les bases. Apprenez les algorithmes, les structures de données, les modèles de conception et bien plus encore grâce à des livres, des vidéos et des cours. C'est votre « arsenal ». 2. Pratique concrète (exercice) C'est la partie la plus importante, la plus cruciale. Il faut écrire du code, le compiler, l'exécuter, le déboguer et corriger les bugs pour donner vie à des concepts abstraits. Pourquoi met-on autant l'accent sur « l'apprentissage par la pratique » aujourd'hui ? Parce que, peu importe le nombre de vidéos de natation que vous regardez, vous n'apprendrez jamais à nager si vous ne vous mettez pas à l'eau. Beaucoup de gens n'arrivent pas à apprendre la programmation, non pas parce qu'ils ne comprennent pas la théorie, mais parce qu'ils ne pratiquent pas suffisamment. 3. Résoudre des problèmes concrets (réflexion) Vous rencontrerez inévitablement des problèmes en pratiquant. C'est ce qui distingue un novice d'un expert. Il faut suivre le processus complet : analyser le problème → tenter de le résoudre → se heurter à un obstacle → effectuer des recherches → enfin, résoudre le problème. C’est seulement en s’efforçant de résoudre des problèmes que l’on acquiert véritablement de l’expérience et que l’on maîtrise le savoir. Remarque : Cette étape est impossible à remplacer par l'IA. L'IA peut vous aider à écrire du code, mais elle ne peut pas vous faire vivre l'intégralité du processus de réflexion qui consiste à « passer d'un blocage à une illumination soudaine ». Cette expérience, vous devez la vivre par vous-même. Ces soi-disant experts ne sont que des personnes qui ont répété ce cycle à maintes reprises et accumulé un grand nombre de paradigmes « problème-solution », rien de plus. Clé : Faire en sorte que la « boucle » génère un « retour d'information ». Connectons maintenant les deux moteurs : Le « cycle d’apprentissage » est le meilleur moyen de générer des « retours positifs ». Lorsque vous avez bouclé une boucle complète (par exemple, apprendre un nouveau framework, créer une petite fonctionnalité et corriger tous les bugs), les retours positifs que vous recevez sont énormes ! Ce sentiment d’accomplissement, cette impression de « je peux le faire », vous donnera tout le « carburant » nécessaire pour entamer avec enthousiasme le prochain cycle. Comment créer son propre « cycle d'apprentissage à rétroaction positive » ? Scénario 1 : « Mode simple » (en entreprise) Travailler en entreprise présente un avantage considérable : vous n’avez pas besoin de trouver votre propre rythme ; l’entreprise vous le « fournit ». - Accepter la tâche (identifier le problème) - Comprendre les besoins (apprendre la théorie) - Développement pratique (pratique concrète) - Tests d'intégration (dépannage) - Lancement et mise en production (réception de retours positifs : tâche accomplie/utilisation par l'utilisateur). De plus, vous êtes entouré de collègues et de mentors. En cas de problème, vous trouverez toujours quelqu'un pour vous aider. Si votre responsable est très compétent et peut vous confier des tâches parfaitement adaptées à votre profil, votre progression sera fulgurante. Scénario 2 : « Mode difficile » (Exploration en solitaire) Si vous étudiez seul, ce sera beaucoup plus difficile ; vous devez concevoir vous-même ce cycle. Voici quelques suggestions clés : 1. Commencez par un projet parallèle, et il doit être « petit ». Ne cherchez pas à créer un « ChatGPT » dès le départ. Votre objectif est d'obtenir rapidement des retours positifs. - Un script pour l'enregistrement automatique. - Un petit outil pour le traitement par lots d'images. - Un site web simple pour vous aider à gérer vos listes de livres. N'oubliez pas : avant d'agir, identifiez les « véritables besoins » de votre entourage ou de vos amis ; vous maximiserez ainsi vos chances de réussite. 2. Traitez l'IA comme un « navigateur », et non comme un « chauffeur ». L'IA est un outil révolutionnaire, mais elle peut facilement perturber votre cycle d'apprentissage. ❌Utilisation incorrecte (pour les services de covoiturage) : « Aidez-moi à écrire le code d’une fonction appelée xxx. » -> Vous vous contentez de copier-coller, sans passer par les étapes de « pratique » et de « résolution de problèmes ». ✅Utilisation correcte (Navigateur) : « J’ai rencontré l’erreur xx, quelle pourrait en être la cause ? » « Je souhaite implémenter la fonction xx, quelles sont les solutions possibles à titre de comparaison ? » Si vous laissez simplement l'IA faire les choses à votre place, vous ne maîtriserez jamais vraiment les connaissances ; le cycle ne fonctionne pas. 3. Utiliser la technique d'apprentissage de Feynman pour orienter l'apport théorique. De nombreuses personnes qui apprennent longtemps par la pratique deviennent autodidactes, ne sachant que ce qu'il faut faire mais pas pourquoi, et se heurtent rapidement à un goulot d'étranglement. Que faire ? Utiliser « l'enseignement » pour forcer « l'apprentissage ». Consignez vos réflexions, vos difficultés et les solutions que vous avez trouvées au cours de vos projets, et essayez de les partager (en rédigeant des articles de blog ou en faisant des présentations). Pour pouvoir expliquer clairement les choses aux autres, vous devez approfondir vos connaissances théoriques sous-jacentes et vous assurer de bien les comprendre. C'est l'une des méthodes les plus efficaces pour apprendre la théorie. 4. N'essayez pas de trouver la solution par vous-même ; demandez de l'aide et du soutien à la communauté. Lorsqu'on étudie seul, le pire est de rester bloqué sur un problème pendant des jours sans parvenir à le résoudre, ce qui engendre une avalanche de commentaires négatifs. L'IA peut résoudre certains problèmes, mais de nombreux problèmes complexes ou spécifiques à un domaine nécessitent encore une intervention humaine. Notre génération de programmeurs a grandi au milieu des forums CSDN, de Stack Overflow et de Zhihu. Poser une question dans une communauté et obtenir une réponse est une forme de satisfaction ; partager son expérience pour répondre aux questions des autres est une satisfaction encore plus grande. La véritable progression ne se produit jamais dans la zone de confort où l'on regarde des vidéos ou où l'IA écrit du code, mais elle résulte du cycle complet, voire douloureux, « apprentissage -> pratique -> résolution de problèmes ». Vous pouvez commencer par un petit problème qui vous entoure : agissez pour le résoudre, accumulez de l’expérience et obtenez des retours positifs !
