Améliorer mon apprentissage: 2e partie

Lecture, transfert de connaissances, varier les tâches et la planification

Dans le cadre de mon apprentissage, je dois faire passablement de lecture. Pas seulement des livres, mais d’autres documents. Toute cette lecture sert à accomplir des tâches. Cependant, une fois devant une tâche précise à effectuer, je ne sais pas trop comment l’aborder. Ce billet aborde la question du transfert des connaissances.

Je me suis inscrit dans le cours « Data science Math Skills » offert par Duke University sur Coursera. Le cours allait bien. C’est-à-dire, je n’avais pas trop de difficulté à comprendre la matière et à faire des exercices. Cependant, rendu à la quatrième semaine « Introduction to Probability Theory » j’avais de la difficulté à faire des exercices. Notez que cette section aborde la statistique bayésienne qui est très utilisée dans le domaine du marketing. Compte tenu du fait que j’ai un intérêt marqué pour la science de données en marketing, j’ai décidé de bien maîtriser la matière.

J’ai trouvé un excellent livre sur la statistique bayésienne qui s’intitule « Bayesian Statistics the Fun Way » de Will Kurt.¹ Monsieur Kurt explique la matière très bien. Je le félicite. J’apprécie aussi le fait que l’auteur nous prend par la main et nous guide à travers la matière. Je n’ai pas besoin de me demander quel serait le prochain sujet à apprendre. Je m’occupe simplement à apprendre la matière qu’il présente. À la fin de chacun des chapitres, il y a des exercices. Le hic est que j’avais encore une fois de la difficulté à faire des exercices.

Lecture efficace

Nous sommes rendu dans le défi du transfert des connaissances. J’en parle dans mon article « Comment améliorer mon apprentissage ». Je n’avais pas de problème à comprendre la matière lorsque je lisais le chapitre. Mais une fois arrivé aux exercices, j’avais encore de la difficulté à les faire. Mais j’avais moins de difficulté qu’avec le cours de maths sur Coursera.

Comment dois-je régler ce problème du transfert de connaissances? La réponse se trouve dans un des premiers livres que j’ai lus sur l’apprentissage « Mets-toi ça dans ta tête »². Il s’agit de lire les chapitres efficacement. Voici comment.

Lorsque nous lisons un chapitre, nous commençons par le sommaire, s’il y en a un, pour savoir quelles sont ses idées principales. Puis, nous lisons les exercices à la fin du chapitre. Ainsi, nous savons la matière à retenir pour faire les exercices. C’est-à-dire, on lit le chapitre avec un but, pas juste simplement pour faire la lecture et apprendre.

Ensuite, lorsque nous lisons le chapitre du début à la fin, nous prenons des pauses à la fin de chaque section. Puis, nous posons les questions suivantes: Quelles sont les idées principales dans cette section? Nous voulons les dire dans nos propres mots, pas juste répéter ce qui est écrit dans le texte. Quel est le nouveau vocabulaire? Ensuite, nous faisons des liens entre la nouvelle matière et ce que nous savons déjà.

Pour améliorer mon français écrit, je consulte le livre « Le français au bureau » et je peux vous dire que si vous voulez apprendre les exceptions et les détails du français écrit, lisez ce livre. Les détails à retenir sont étourdissants. Comment procède-je? En lisant comme je l’ai mentionné ci-haut.

Un autre point important sur la lecture efficace. Pour retenir une matière à moyen et à long terme. Il faut réviser la matière à intervalles réguliers. Quel est l’intervalle le plus efficace? Si je me souviens bien, environ une fois par semaine. Il faut attendre assez de temps pour laisser une perte de mémoire s’installer, mais pas trop. Le cerveau a besoin de renforcer les liens dans sa mémoire qui permettent l’accès à la matière.

En matière de français, il m’est impossible de réviser la matière sur une base régulière, car il y a trop de matière, trop de détails à retenir. En conséquence, mon but est de bien comprendre ce que je lis et de prendre des notes pour pouvoir référer au livre au besoin. À moins d’être un rédacteur professionnel qui passe sa journée à écrire, il sera impossible pour quiconque de savoir tous les détails par cœur. « Le Français au bureau » est un livre de référence.

Tous les livres sur l’apprentissage soulignent l’importance de se rappeler.
Monsieur Young³ a écrit que si se remémorer n’est pas la clef de l’apprentissage efficace, il est certainement un élément incontournable.

Vous voyez que la lecture efficace est exigeante, car le cerveau doit jouer un rôle actif. Il ne peut rester passif pour s’approprier la matière à apprendre. Lorsque le cerveau n’a pas besoin de faire d’effort et les tâches deviennent répétitives, il cesse d’apprendre. Le cerveau a besoin de puiser dans sa mémoire et sortir des éléments-clefs pour accomplir la tâche demandée. Sinon, il en perd l’accès. Les liens pour sortir la matière de la mémoire doivent être renforcés. Pour y arriver, il faut se rappeler.

Une fois que j’ai adopté les méthodes de lecture que j’avais apprises dans le livre « Mets-toi ça dans ta tête » j’avais moins de difficulté à faire des exercices à la fin des chapitres. Finalement, j’ai pu réussir le cours de maths sur Coursera. Bravo! Je me félicite.

Ce n’est pas parce que je livre de Brown est un des premiers livres que j’ai lus sur l’apprentissage que je peux l’oublier ou lui accorder moins d’importance. Les principes enseignés dans ce livre ne sont pas à négliger.

Apprendre plusieurs matières en même temps

Un principe que j’ai appris en lisent les livres sur l’apprentissage c’est l’importance de varier la matière à apprendre. Si j’ai trois heures pour étudier je vais étudier trois matières différentes une heure à la fois plutôt que d’étudier la matière pendant trois heures.

Pourquoi? Ce n’est pas pour éviter l’ennui. Encore une fois, c’est pour obliger le cerveau de s’adapter à des nouvelles circonstances. Notre cerveau a besoin de s’adapter, s’ajuster, s’efforcer pour s’approprier la matière.

Présentement, j’améliore mon français écrit, j’apprends le SQL et je fais de la lecture sur les contrats et la négociation. Je mets la statistique bayésiénne de côté pour l’instant, même si cette dernière est très intéressante, pour me donner du temps pour compléter le cours de science de données de Kiril Eremenko. Le but de cette grande variété d’activités est justement de faire mon cerveau s’accommoder à de nouveaux défis.

L’apprentissage varié est plus graduel et difficile, mais la recherche indique que la quantité de matière retenue ainsi que la durée de la rétention est nettement meilleure que l’apprentissage en bloc.

SQL

SQL est un outil indispensable pour un scientifique de données. Tous les livres, cours, blogs qui donnent des conseils pour devenir un scientifique de données le disent. Je savais donc que je devais l’apprendre tôt plutôt que tard. J’ai un mentor qui est un scientifique de données. Il m’a dit que SQL est l’outil qu’il utilise le plus dans son travail.

Je n’avais aucune difficulté à comprendre pourquoi SQL est aussi important pour un scientifique de données. Son efficacité pour faire des requêtes dans les bases de données est vraiment impressionnante. Et je ne suis pas encore rendu à l’étape de créer et joindre des tableaux.

J’ai suivi des conseils de monsieur Young⁴ lorsqu’il dit qu’il passait environ 10 % de tout son temps d’apprentissage pour planifier le travail qu’il avait à faire. Le but ici n’est pas d’épuiser toutes les possibilités, mais de s’assurer qu’on n’adopte pas la première ressource qu’on trouve.

Dans mon cas, normalement je regarde quelles sont des ressources les plus populaires. J’aime bien consulter les blogueurs et les groupes de discussion comme Quora qui parlent de bonnes ressources. J’aime aussi la chaîne Youtube « Python Programmer » car Giles McMullen-Klein parle des excellentes ressources pour devenir un scientifique de données.

Dans le cas de SQL, je n’avais pas besoin d’investir beaucoup de temps dans la recherche, car le livre « Sams Teach Yourself SQL in 10 Minutes a Day, 5th Edition » de Ben Forta⁵ est une référence dans le domaine pour les débutants et je ne regrette pas ma décision. Je félicite monsieur Forta, car il l’explique très bien.

Je vois très bien que monsieur Forta connaît très bien les questions que les débutants se posent et comment y répondre. J’ai l’impression qu’il anticipe mes questions. Ce n’est pas pour rien que le livre est dans sa cinquième édition.

J’ai moins de difficulté à faire des exercices pour le SQL que j’avais pour la statistique bayésienne. Moi, je pense que la matière est tout simplement plus facile, surtout, pour quelqu’un qui connaît déjà la programmation, car les concepts se ressemblent. Mais c’est possible que les méthodes que j’ai adoptées pour faire la lecture fassent en sorte que j’aie moins de difficulté à faire des exercices.

Corey Schafer⁶ a dit que le SQL est facile à comprendre comparé à la programmation.

Nous pouvons nous demander ce qui fait en sorte que les livres de messieurs Forta et Kurt mentionnés précédemment soient faciles à comprendre? Moi, je pense que c’est parce que l’apprentissage consiste à faire des liens entre ce que nous savons et la nouvelle matière.

Ces deux auteurs savent très bien comment procéder par étape et ils ne brûlent pas les étapes. La nouvelle matière se base sur les connaissances acquises dans les chapitres précédents. Le fait qu’il y a des exercices à faire à la fin de chaque chapitre permet au lectorat de consolider son apprentissage de la matière. Ainsi, il possède des bases nécessaires pour apprendre la nouvelle matière.

Monsieur Young⁷ a écrit que pour être efficace dans notre apprentissage, nous devons sélectionner les points essentiels pour notre succès qui sont difficiles à apprendre. Puis, nous faisons des exercices pour les bien maîtriser. Faire des exercices à la fin des chapitres répond à cette exigence.

Conclusion

Dans ce post, j’ai abordé le problème de comment transférer mes nouvelles connaissances pour accomplir des tâches concrètes. Plus précisément, lire avec un but. Règle générale, si je veux effectuer X: 1) Quels sont des concepts à maîtriser? 2) Quels sont des faits à mémoriser? 3) Quelles sont des procédures à savoir?⁷

1. Bayesian Statistics the Fun Way Understanding Statistics and Probability with Star Wars, LEGO, and Rubber Ducks de Will KURT
2. « Mets-toi ça dans la tête !: les stratégies d’apprentissage à la lumière des sciences cognitives » de Peter C. BROWN, Henry L. ROEDIGER et Mark A. McDONALD »
3. « Ultralearning: Master Hard Skills, Outsmart the Competition, and Accelerate Your Career » Scott H. YOUNG.
4. Young, « Ultralearning » C’est dans le chapitre IV Metalearning qu’il aborde la question.
5. « Sams Teach Yourself SQL in 10 Minutes a Day, 5th Edition » de Ben FORTA
6. Il a une chaîne sur YouTube et il fait d’excellentes vidéos
7. Young, « Ultralearning »