Ler esse comentário me inspirou a escrever um pequeno texto: Por que é tão difícil persistir em um aprendizado que depende da "automotivação"? A resposta é simples: você não está recebendo feedback positivo de forma consistente. Para ser eficaz, toda aprendizagem autodirigida depende de dois pilares fundamentais: feedback positivo e ciclos de aprendizagem. 🆙 Motor 1: Feedback Positivo (o "combustível" que fornece potência) O feedback positivo, aquelas coisas que te fazem sentir bem, são a principal motivação para você continuar. Por exemplo: Você digita "Olá Mundo" e o código é executado, exibindo resultados. — O pequeno roteiro que você escreveu realmente te economizou meia hora de trabalho repetitivo. - O pequeno programa que você criou ajudou muito um amigo a resolver um problema complicado. Esses são todos ciclos de feedback positivo de valor inestimável. Por outro lado, o que é feedback negativo? Por exemplo: Passei um dia inteiro configurando o ambiente, mas mesmo assim não funcionou. Passei a noite inteira depurando o código, mas ainda não consegui encontrar o erro. O software foi desenvolvido meticulosamente ao longo de um longo período de tempo, mas ninguém o utiliza. Os seres humanos não conseguem combater o feedback negativo contínuo apenas com força de vontade. Quando o feedback positivo está constantemente ausente, desistir é a escolha mais humana. ♻️ Motor Dois: O Ciclo de Aprendizagem (O "Motor" para Internalizar Habilidades) Simplesmente experimentar uma "sensação de prazer" não basta; isso pode ser apenas uma excitação passageira. Para realmente "aprender", você precisa de um motor funcionando constantemente, um ciclo completo e fechado que internalize o conhecimento em suas próprias habilidades genuínas. Tomando como exemplo o aprendizado de programação, esse ciclo inclui pelo menos estas três etapas: 1. Aprender conhecimento teórico (estudar) Esta é a base. Aprenda algoritmos, estruturas de dados, padrões de projeto e muito mais por meio de livros, vídeos e cursos. Este é o seu "arsenal". 2. Prática presencial (exercício) Esta é a parte mais, mais, mais importante. Você precisa escrever código, compilar, executar, depurar e corrigir erros para dar vida a conceitos abstratos. Por que a ênfase está sendo dada ao "aprender fazendo" agora? Porque, não importa quantos vídeos de natação você assista, você nunca aprenderá a nadar se não entrar na água. Muitas pessoas não conseguem aprender programação não porque não entendem a teoria, mas porque não praticam o suficiente. 3. Resolver problemas do mundo real (raciocínio) Você inevitavelmente encontrará problemas ao praticar. Essa é a diferença entre um novato e um especialista. É preciso passar por todo o processo de análise do problema, tentativas de resolvê-lo, encontrar dificuldades, pesquisar e, finalmente, solucioná-lo. Somente através da luta para resolver problemas é que se pode realmente acumular experiência e dominar o conhecimento. Atenção: Esta etapa é algo que a IA não pode substituir. A IA pode te ajudar a escrever código, mas não pode te ajudar a vivenciar todo o processo de pensamento, desde o bloqueio criativo até uma súbita compreensão. Você precisa conquistar essa experiência por si mesmo. Esses supostos especialistas são simplesmente pessoas que já percorreram esse ciclo muitas vezes e acumularam um grande número de paradigmas de "problema-solução", nada mais. Ponto-chave: Faça com que o "loop" gere "feedback". Agora vamos conectar os dois motores: O “ciclo de aprendizagem” é a melhor forma de gerar “feedback positivo”. Ao completar um ciclo completo (por exemplo, aprender uma nova estrutura, criar uma pequena funcionalidade e corrigir todos os bugs), o feedback positivo que você recebe é enorme! Essa sensação de realização, esse sentimento de "eu consigo", lhe dará bastante "combustível" para começar o próximo ciclo com entusiasmo. Como criar seu próprio "ciclo de aprendizagem com feedback positivo"? Cenário 1: "Modo Simples" (em uma empresa) Trabalhar em uma empresa tem uma grande vantagem: você não precisa encontrar seu próprio ciclo de trabalho; a empresa o "fornecerá" para você. - Aceitar a tarefa (identificar o problema) - Compreender as necessidades (aprender a teoria) - Desenvolvimento prático (prática presencial) - Testes de integração (solução de problemas) - Lançamento e publicação (recebimento de feedback positivo: tarefa concluída/uso pelo usuário). Além disso, você tem colegas e mentores ao seu redor. Quando encontrar problemas, sempre haverá alguém para ajudá-lo. Se o seu líder for altamente qualificado e puder lhe atribuir tarefas que sejam "exatamente certas" para você, seu crescimento será incrivelmente rápido. Cenário 2: "Modo Difícil" (Explorando Sozinho) Se você estiver estudando sozinho, as coisas serão muito mais difíceis; você precisa planejar esse ciclo cuidadosamente para si mesmo. Aqui estão algumas sugestões importantes: 1. Comece com um projeto paralelo, e ele precisa ser "pequeno". Não tente criar um "ChatGPT" logo de início. Seu objetivo é obter feedback positivo rapidamente. - Um script para check-in automático. - Uma pequena ferramenta para processamento em lote de imagens. Um site simples para ajudar você a gerenciar suas listas de livros. Lembre-se: descubra as "necessidades reais" ao seu redor ou de seus amigos antes de agir; isso maximizará suas chances de sucesso. 2. Trate a IA como um "navegador", não como um "motorista". A IA é uma ferramenta revolucionária, mas pode facilmente interromper seu ciclo de aprendizado. ❌Uso incorreto (para serviços de transporte por aplicativo): "Ajude-me a escrever o código para uma função chamada xxx." -> Você está apenas copiando e colando, perdendo as etapas de "prática" e "resolução de problemas". ✅Uso correto (Navegador): "Encontrei o erro xx, qual poderia ser a causa?" "Quero implementar a função xx, quais são algumas soluções para comparação?" Se você simplesmente deixar a IA fazer as coisas por você, nunca dominará verdadeiramente o conhecimento; o ciclo não funciona. 3. Utilizando a Técnica de Aprendizagem de Feynman para direcionar a entrada teórica. Muitas pessoas que aprendem na prática por muito tempo se tornam autodidatas, sabendo apenas o que fazer, mas não o porquê, e logo se deparam com um obstáculo. O que fazer? Usar o "ensino" para forçar a "aprendizagem". Anote suas ideias, dificuldades e soluções durante seus projetos e tente compartilhá-las (escrevendo em blogs ou fazendo apresentações). Para conseguir explicar as coisas com clareza para os outros, você precisa revisar o conhecimento teórico subjacente e garantir que realmente o compreende. Essa é uma das maneiras mais eficientes de aprender teoria. 4. Não tente resolver tudo sozinho; busque ajuda e assistência da comunidade. Ao estudar sozinho, a pior coisa é ficar preso em um problema por dias e não conseguir resolvê-lo, o que leva a uma quantidade enorme de críticas negativas. A IA pode resolver alguns problemas, mas muitos problemas complexos ou de domínio específico ainda exigem intervenção humana. Nossa geração de programadores cresceu imersa nos fóruns do CSDN, Stack Overflow e Zhihu. Quando você faz uma pergunta em uma comunidade e recebe uma resposta, é um feedback positivo; quando você usa sua experiência para responder às perguntas de outras pessoas, o feedback positivo é ainda maior. O verdadeiro crescimento nunca acontece na zona de conforto de assistir a vídeos ou deixar a IA escrever código, mas sim através do ciclo completo, ainda que doloroso, de "aprender -> praticar -> resolver problemas". Você pode começar com um pequeno problema ao seu redor: tome medidas para resolvê-lo, acumule experiência e receba feedback positivo!
