时间与效率

今天晚上，在共读群，向Scalers老师请教时间与效率的关系，从而指导自己以后的学习。通过深度的交流之后，自己收获很大，结合Scalers老师的指导，特在此复盘。
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如图所示，我们要理清楚时间、效率、状态、质量和进度这几个概念的关系，才能进一步地分析，得出一个符合实际，有指导意义的结论。
首先一开始，我是认为时间比效率更重要，质量比进度更重要，前两者（时间和效率）又会影响后两者（质量和进度），另外，状态又会影响效率，而在状态不好的时候，是选择继续投入时间，还是暂时休息，等效率提升之后再继续学习呢？这里就是产生矛盾的地方，也是我们要解决的问题。
复盘的时候，我一开始是画一个坐标轴，如图所示，显然，效率高，投入时间长的学习效果（质量和进度）是最好的，其次是低效率，但是投入大量时间，再次之……
这告诉我们，优先要保证时间的投入量，否则，几乎不可能有好的学习效果。另外，在某个时间段内，时间是固定不可控的，比如一整天只有24小时，看我们怎么分配了。但是效率或者状态其实是可控的，即我们可以想办法提升自己的状态，以在单位时间内获得更好的学习效果。
但是这个结论还不能完全指导现实里的复杂情况，因此我又进行了更深入的分析，发现其更详细的关系，本来想量化的，通过得出函数，画出三维空间坐标轴来分析得出答案，但由于没有具体的数据，就只能用粗略的公式来展现不同概念之间比之前更细致的关系。
首先，我们要明确一点，不管我们采取什么样的行动，都是要围绕我们最终的目标来的，调整行动来获得更好的结果。这是可以确定的，那之所以不同人会采取截然相反的行动，其实不是他们的目标不一样，而是他们内在的认知不一样，或者说概念与概念之间关系的理解不一样，信念不一样。
比如我在用质量和进度来衡量学习后拿到的结果时，重新质疑了自己的信念——难道质量就真的一定比进度更重要吗？经过分析，答案是不一定。
第一看学的对不对，如果理解错了，那质量就是负的，那进度再快也没用，这显然质量比进度更重要，但是对不对跟时间和效率没有关系，所以在这里可以暂时不考虑。
第二看各部分知识之间关联性如何，像有的书，没有读完，但是前面几章吸收的好，就也能改善自己的生活，那自然是质量比进度更重要，放慢一点进度，好好消化吸收是值得的。而有的书，可能缺少一部分知识就不能很好地使用出来，比如编程书，只学前两章，就没办法在实际应用中做好一个项目，反而是有的人学完了，虽然有的地方没有掌握好，但是凭借完整的知识，也能完成项目，只是算法不是很好而已，这里显然进度更重要。
因此，我们还是要具体情况具体分析，看我们学习这些知识的具体目的是什么，要用来做什么，需要达到多好的效果？
那么，我们用数学函数来重新厘清这些概念的关系，注意，图上的并不是一次函数，只是粗略表达变量是正比还是反比这些基础关系。
设时间为t，效率为v，它跟时间也有关系，只不过可能是休息时间，而不是投入时间，这里放到后面再详细讲。
那质量y＝vt，进度z＝vt，从这里可以知道，效率越大或者投入时间越长，质量越好，进度越快。而t如果为0，那y和z就都是0了，而只要你在学，v就不会等于0，而是一个正数，但可以非常接近0。这样来看，时间与效率比较，肯定是时间完胜，投入时间就会有产出，不投入就没有，而效率高低都会有产出，如果为了效率不去学习，那就没有产出了。
再看z＝t/y，投入时间是一定的，其他条件也不变，那想要质量好，进度就要低，想要加快进度，就要损失质量，因此这告诉我们在具体的学习情况下，要注意衡量，看看自己学习的知识，是要优先保证进度还是把质量放在第一位。
最后，就是最难的地方了，虽然效率低的时候休息，那段时间就没有产出了，但是如果把时间拉长，接下来的学习时间内，产出是比原来同等时间高的，这里就有一个特殊情况，需要我们认真分析，以便在现实生活中采取合理的行动。
假设原本要学习10个小时，因为状态不好，效率为2，休息两个小时，将效率提升到3，那么产出（y和z）就是24，而如果不休息，那工作了10个小时，产出为20，反倒更小一些了。
这是最简单的一种特殊情况。其实效率v是有变化的，之前说了他是时间的函数，根据我的经验和Scalers老师的经验和指导，效率v和休息时间t之间应该是那样的一个抛物线关系。
即到了t0的临界点之后，再继续休息，其实效率也不会有什么提高了，甚至休息得久了还会降低效率。
而效率v也有一个临界点v0，在高于v0一些的时候，效率虽然低，但是依然可以学习，且在学习过程中，效率或者状态是会慢慢恢复到较高水平的，不一定要采用停止学习这样的休息方式。而在低于v0的时候，是不能自主恢复的，此时需要通过“停止学习”的休息方式来恢复。
由于这些也没有具体的数值，所以我们不能确定临界点具体是什么样子。但是我们可以根据自己的生活经验，监控自己不同的学习状态，慢慢地就能把握住适用于自己的临界状态在哪。
这其实也是书中提到的“渐进明细”的思想，我们要先行动起来，行动得越多，我们就对自己的学习情况越了解，同时学习能力也在不断提高，积累多了，这样我们就能准确地在不同情况下采取最优策略。
当然，在一开始行动的时候，我们对自身情况还不大了解，这个时候，按照前面的分析和推理，状态不好的时候，选择继续学习，保证投入时间，同时探索自己的v0临界点。
知道这个状态在哪之后，我们随着自己的学习经验丰富起来，其实还可以探索v和t之间更细致的关系，但是到这里，其实也没有必要这么精打细算了，顶多在低效一点的时间里多学了一些时长，产出低也不会低多少。
当然，最重要的还是，要投入大量时间学习。时间长了，学习能力提升了，其实t0和v0都会向好的方向推移，自己也更容易保持好状态，高效率，从而提升质量，加快进度。因为这些东西，其实都是投入时间t的函数，且是正相关关系。

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