Pytanie:
Jaką produktywną pracę naukową możesz wykonać przy minimalnej uwadze w krótkim (<30 minut) bloku czasu?
Danny W.
2014-09-11 05:17:58 UTC
view on stackexchange narkive permalink

OK, oto główny problem, który mam w dużej części mojej pracy (czyli badań eksperymentalnych / obliczeniowych): Jestem absolwentem i spędzam większość dnia na przeprowadzaniu eksperymentów 5, 10, 20 i 30 minut (oba biologiczne i obliczeniowe), które wymagają konfiguracji i monitorowania, ale skutkują małymi lub średnimi porcjami czasu, kiedy naprawdę nie robię dużo (zasadniczo sprawdzam co 1-2 minuty, aby upewnić się, że wszystko nadal działa). W tych okresach albo a) próbuję wykonać inną pracę, albo b) zwlekam. Oba nie są świetne, ponieważ albo a) ciągle odwracam się od tego ostatniego projektu i popełniam w nim błędy, albo b) zwlekam (zwykle czytając artykuły, twitter itp.)

Czy ktoś ma radę, jak radzić sobie z tymi małymi, niezręcznymi okresami (< 30 minut) - czy jest coś, co uważasz za przydatne w robieniu, a także możesz odwracać uwagę od nieustannych?

Jako przykład: http://xkcd.com/303/

Chociaż wydaje się to bardzo specyficzną sytuacją, myślę, że to pytanie ma szersze zastosowanie; na przykład nauczycielom i asystentom, którzy mają krótkie przerwy między studentami w godzinach urzędowania, absolwentom, którzy mają krótkie przerwy między zajęciami lub spotkaniami itp.
Dlaczego czytanie artykułów jest uważane za zwlekanie (zakładając, że są one związane z twoimi badaniami)?
Przez artykuły mam na myśli NY Times i tak, jeśli chodzi o ff524, myślę, że jest to dość szeroko stosowane zjawisko, zwłaszcza w naukach ścisłych: http://xkcd.com/303/
Dlaczego nie załatwić spraw niezwiązanych z nauką, takich jak sprawdzanie e-maili, które normalnie konkurowałyby z pracą naukową, gdy nie przeprowadza się eksperymentów?
A co z chwilami ciszy, bezruchu, refleksji i głębokiego oddechu? Mają też zalety i łatwo o nich zapomnieć.
Jako inny przykład: http://on.fb.me/1whNDOx
Odwiedź sieć SE. zaczekaj
@ff524, Również w pracy. 10 minut do spotkania itp.
Oceny.
Pięć odpowiedzi:
ff524
2014-09-11 05:32:05 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Biorąc pod uwagę, że w tym czasie nie możesz zrobić czegoś, co wymaga pełnej uwagi, radziłbym przynajmniej postępować zgodnie z radą Matta Mighta, aby produktywnie zwlekać z meta praca:

  • Przeczytaj artykuły (lub odpowiedzi na Academia.SE!) o tym, jak być bardziej produktywnym jako absolwent.
  • Przeczytaj kilka stron książki o danych analiza, wizualizacja, pisanie akademickie lub inne umiejętności badawcze.
  • Wykorzystaj czas na przejrzenie swojego harmonogramu, sporządzanie list rzeczy do zrobienia, zaplanowanie spotkania itp.
  • Wypróbuj odpowiednie Kurs Coursera z wykładami wideo podzielonymi na małe fragmenty
  • Zastanów się nad niewielkim aspektem swoich badań lub prezentacji badawczej: Jak mam zorganizować ten manuskrypt? Jaki jest najlepszy sposób wizualizacji tych danych?
  • Nieokreślone wyszukiwanie w literaturze: sprawdź swoje ulubione czasopisma lub konferencje i znajdź interesujące artykuły (do przeczytania później, kiedy możesz poświęcić im całą swoją uwagę)
  • Wyświadcz przysługę komuś innemu: nawet jeśli nie uczysz ani nie oceniasz w tym semestrze, jestem pewien, że ktoś z Twojego wydziału jest i byłby szczęśliwy, mogąc dać Ci stos quizy do oceny.
  • Zaktualizuj swoje CV i / lub stronę internetową.
  • Zacznij przygotowywać prezentację na temat swojej bieżącej pracy. Przedstawisz go komuś, gdzieś wcześniej czy później, prawda?
  • Pomyśl o swoich ostatecznych celach zawodowych.
  • Skorzystaj z Internetu, aby znaleźć obiecujących potencjalnych współpracowników w innych instytucjach.
  • Wypróbuj nową sztuczkę programistyczną, pakiet LaTeX lub narzędzie programowe.
Te są świetne - na pewno takie rzeczy, o których myślałem.
„Zacznij przygotowywać prezentację”, „Wypróbuj nowe narzędzie programowe… LaTeX…”: napisz kilka uwag na temat swojej bieżącej pracy w LaTeX, zwłaszcza jeśli jest ona dla Ciebie nowa; Dowiedz się, jak korzystać z diagramów o jakości publikowanej w programie Inkscape a Draw swojej bieżącej pracy. W ciągu kilku tygodni zdobyłeś kilka stron na temat swojej pracy magisterskiej.
Czytanie artykułów wydaje się idealnie pasować do ram czasowych, o których wspomniał Danny W. To wystarczająco dużo czasu, abym przeczytał / przejrzał artykuł i podkreślił główne punkty. Jeśli artykuł jest szczególnie istotny dla moich badań, odkładam go na drugą, dogłębną lekturę. Podobnie krótkie fragmenty czasu są dobre do * wyszukiwania * nowych artykułów do przeczytania.
@ChrisH „Naucz się korzystać z diagramów jakości publikacji w trybie inkscape a rysować bieżącej pracy” prowadzi do: Naucz się używać TikZ i pgfplots do rysowania diagramów jakości publikacji :-)
@darthbith, prawda, ale mój tikz obejmuje tylko proste rzeczy, takie jak schematy blokowe, podczas gdy mogę rysować dość skomplikowane liczby w inkscape - stąd mój skromniejszy cel.
@ChrisH +1 TikZ jest dość skomplikowany, ale pgfplots (i powiązany pgfplotstable) są znacznie prostsze ... Możesz znaleźć kilka przykładów ładnych rysunków naukowych z TikZ tutaj: http://tex.stackexchange.com/q/158668/32374 i http://texample.net/tikz/examples/ między innymi :-)
Jako facet z pracą na pełny etat, żoną, dwójką dzieci, ale też aspirującym do wydania kiedyś aplikacji, mogę powiedzieć, że twoja kula o „drobiazgowej pracy” jest złotem. Nie tylko pokazuje, że rozumiesz swój projekt i jego poszczególne elementy, ale daje też [mikrokroki] (http://terranova.blogs.com/terra_nova/2012/11/micro-rewards-have-weird -effects-on-Decision.html), które motywują Cię do dalszej pracy nad projektem w czasie.
xLeitix
2014-09-11 14:09:30 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Odpowiedź ff524 jest jak zwykle niesamowita, ale głównym problemem może być to, że większość z tych sugestii nie jest, lub przynajmniej nie bezpośrednio, przydatna w twoich badaniach. Jeśli, jak mówisz, większość dnia spędzasz w ten sposób, nawet „produktywne zwlekanie” może oznaczać zbyt duże zwlekanie i zbyt małe postępy.

W takim przypadku masz dwie możliwości:

  1. Dowiedz się, jak wykonać rzeczywistą pracę w tych krótkich fragmentach. Możliwość przełączania kontekstu bez całkowitego odrzucenia jest zdecydowanie umiejętnością, można się nauczyć. Prawdopodobnie nigdy nie będziesz tak wydajny, jak wtedy, gdy będziesz mógł poświęcić całą swoją uwagę zadaniu i prawdopodobnie będziesz musiał dwukrotnie sprawdzić, co zrobiłeś podczas pracy wielozadaniowej, ale wykonywanie zadań wolniej niż zwykle jest znacznie lepsze niż nie uzyskanie czegokolwiek w ogóle zrobione.
  2. Lepsza automatyzacja (a tym samym wydłużenie czasu między koniecznością sprawdzenia wyników). Z mojego doświadczenia wynika, że ​​jeśli potrzebujesz sprawdzać co mniej więcej minutę, co robią Twoje eksperymenty, to Twoje narzędzia nie są wystarczająco dobre. Wiele rzeczy można zaprogramować tak, aby działały samodzielnie od początku do końca. Ponadto możesz skonfigurować narzędzie do monitorowania systemu, aby (na przykład) wysyłało Ci wiadomość e-mail, gdy wydarzy się coś nienormalnego. Oczywiście wymaga to nietrywialnych umiejętności informatycznych, ale z mojego doświadczenia wynika, że ​​większość studentów zajmujących się naukami eksperymentalnymi jest w stanie dość szybko zrozumieć te rzeczy, jeśli poświęcą na to kilka dni (wierz mi, czas potrzebny na naukę automatyzacji się opłaca w dłuższej perspektywie).

W praktyce prawdopodobnie chcesz wybrać kombinację obu tych opcji. Spróbuj wydłużyć czas trwania eksperymentów. Równolegle trenuj jak najlepiej wykorzystaj ten czas.

Edycja: To pytanie zostało dodane przez OP w komentarzu. Myślę, że to interesujące, dlatego dodałem to do mojej odpowiedzi:

co możesz zrobić w przypadku aktywnego tworzenia kodu? Na przykład, kiedy aktywnie opracowuję fragment kodu do analizy danych, uruchomienie tego kodu może zająć kilka minut (do 10), po czym oceniam, czy działa. Jak zautomatyzować ten proces?

W rzeczywistości ma to więcej wspólnego ze standardowymi praktykami inżynierii oprogramowania niż naukami ścisłymi, ale myślę, że jest to pomocna koncepcja. Jeśli wypróbowujesz różne implementacje, z dużym prawdopodobieństwem wystąpienia błędu, upewnij się, że Twoja aplikacja szybko się nie powiedzie . To znaczy, upewnij się, że Twoja aplikacja nie zawiedzie się w ciągu dziesięciu minut, ale zrobi złożone, podatne na błędy rzeczy bezpośrednio na początku. Dwa proste przykłady z moich własnych badań:

Przykład 1: Załóżmy, że prowadzisz badania w dziedzinie uczenia maszynowego. Twoja aplikacja najpierw uczy sztuczną sieć neuronową (ANN) na twoich danych (jest to łatwe, ponieważ używasz zewnętrznej biblioteki, ale zajmuje ~ 15 minut ze względu na złożoność algorytmiczną), po czym wykonujesz pewne przetwarzanie końcowe (trywialne , wykonuje się szybko) i statystyczną analizę wyników (również wykonuje się szybko, ale stosunkowo złożony, podatny na błędy kod). Jeśli teraz zawsze uruchamiasz całą aplikację i kod kończy się niepowodzeniem podczas analizy statystycznej, zawsze tracisz 15 minut na każde uruchomienie na krok, o którym już wiesz, że działa. Lepszym rozwiązaniem byłoby jednorazowe przeszkolenie modelu i zapisanie go na dysku. Następnie napisz kod, który ładuje tylko SSN z dysku i zaraz potem kończy się niepowodzeniem . Prawie nie ma już martwego czasu. Gdy analiza statystyczna działa, możesz powrócić do wykonywania wszystkiego w oczekiwanej kolejności.

Przykład 2: Napisałeś złożone, wielowątkowe środowisko testowe, które działa rozproszone na wielu serwerach fizycznych. Wiesz, że masz gdzieś problem z synchronizacją, ponieważ Twoja aplikacja niedeterministycznie umiera co kilka minut. Nie masz pojęcia, gdzie dokładnie. Dlatego wielokrotnie uruchamiasz całą aplikację, czekasz na wystąpienie błędu, a następnie debugujesz w różnych kierunkach. Biorąc pod uwagę, że błąd występuje tylko co kilka minut, większość czasu spędzasz na czekaniu. Lepszym sposobem jest usunięcie strony z dobrych praktyk inżynierii oprogramowania. Pamiętaj, aby przetestować jednostkowo wszystkie komponenty osobno, zanim zrzucisz wszystko razem. W szczególności spróbuj objąć wyjątkowe przypadki. Dowiedz się, jak dobrze pisać pozorowane obiekty. Pewna ilość debugowania systemu integracji będzie nadal konieczna, ale nie będziesz spędzać godzin na debugowaniu komponentów, które są zasadniczo zepsute.

w.r.t. punkt 2 - nauczenie się umiejętności leżących u podstaw tego i szkicowanie na papierze, jak możesz się do tego zabrać, są pożytecznymi zadaniami (patrz odpowiedź ff524), nawet jeśli nie możesz tego zastosować w praktyce.
Zdecydowanie najbardziej myślę o części automatyzacji, ale co można zrobić w przypadku aktywnego tworzenia kodu? Na przykład, kiedy aktywnie opracowuję fragment kodu do analizy danych, uruchomienie tego kodu może zająć kilka minut (do 10), po czym oceniam, czy działa. Jak zautomatyzować ten proces? Wykonanie rzeczywistej pracy w tych kawałkach jest z pewnością moim długoterminowym celem, to po prostu coś, z czym walczę. Jakieś pomysły na ten temat?
@DannyW. ** Niech to szybko się nie uda. ** Zredagowałem odpowiedź, podając dwa przykłady tego, co mam na myśli. Mam nadzieję, że to pomoże.
Część automatyzacji niekoniecznie ma zastosowanie do eksperymentów biologicznych, chociaż ...
Jeśli chodzi o umiejętność częstego przełączania się zadań, osobiście nie robię tego zbyt dobrze, ale widziałem sekretarki i recepcjonistki, które są w tym doskonałe. To prawie w ich opisie pracy. Może poprosisz jednego z nich o radę?
@nickalh, I przełączam zadania codziennie przez cały dzień (obecnie mam ~ 40 tysięcy otwartych zakładek). Sztuczka polega na podzieleniu pracy na małe, dyskretne fragmenty i albo wykonanie całego małego kawałka za jednym razem, albo w ogóle tego nie robimy. Wyobraź sobie również siebie jako 20 oddzielnych bytów i nie oszukuj się, że potrafisz czytać we własnym (poprzednim) umyśle. Zapisz sobie instrukcje w sposób bezkontekstowy do odczytania przez osobę trzecią. Przydziel wyłączną rolę menedżera jednemu z ......................................... .................................................. ...........
..................................... twoich bytów, ponieważ dojdziesz do punktu, w którym masz tak wiele instrukcji i tak wiele różnych typów, że dobrze jest mieć instrukcje, aby nadać im właściwy sens. Kiedy znajdziesz się w punkcie, w którym w każdej chwili możesz pewnie dojść do wypadku samochodowego, [stracisz całą swoją pamięć] (http://goo.gl/jwuI4i), w tym wszystkie swoje hasła, i będziesz mógł natychmiast wznowić pracę, możesz poklepać się po plecach.
Craig Smedley
2014-09-11 12:05:43 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Wiele rzeczy, których się już nauczyliśmy, jest powoli traconych przez nasz mózg. Takie krótkie fragmenty czasu są idealne na odrobinę konsolidacji pamięci . Proponuję krótką sesję powtórki z rzeczy, które chcesz wiedzieć lepiej.

Najlepiej wybrać wiedzę, która będzie najbardziej użyteczna, jeśli zostanie zapamiętana . Zignoruj ​​jakąkolwiek wiedzę, która jest łatwiejsza do wyszukania w Google (np. 5 największych miast) i skup się na wiedzy, która pomoże w codziennym życiu (np. Skróty klawiaturowe w Chrome).

Jak aby stworzyć podsumowanie kluczowych informacji do nauki

  • Utrzymuj „bity” informacji małe i „łatwe do nauczenia”
  • Napisz kropkowe podsumowanie temat, który chcesz lepiej zrozumieć
  • Zaznacz ulubione fragmenty na swoim Kindle, a następnie pobierz je z kindle.com
  • Wyszukaj streszczenia książek z witryn takich jak getabstract. pl
  • Używaj Evernote do zbierania informacji, których chcesz się nauczyć w notatnikach (ich Nożyczki Sieciowe są niesamowite)

Gdy masz już podsumowanie

  • Poświęć małe fragmenty czasu na przejrzenie materiału
    • Nie trać zbyt długo, bo twój mózg się wyłączy
  • Stosuj metody powtarzania z odstępami
    • Materiał, który uważasz za trudny do nauczenia, powinien być powtarzany częściej
    • Znaleziony materiał łatwy powinien być powtarzany mniej
    • Musisz odczekać między sesjami, aby pozwolić mu wniknąć

Dobrze powodzenia!

Wyłączenie odpowiedzialności / autopromocja:

Jestem twórcą www.revisy.com - narzędzia, które pomaga zautomatyzować wszystkie te czynności.

+1 do nauki słownictwa językowego to kolejny przykład czegoś, czego można się w ten sposób nauczyć. Oto [dobry artykuł od blogera uczącego się języków na temat sposobów na zrobienie tego] (http://www.fluentin3months.com/spaced-repetition/).
Dobry pomysł. Gdyby tylko wszystkie reklamy były przydatne ... czy jest na to aplikacja?
cbeleites unhappy with SX
2014-09-14 21:03:31 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Chciałbym dodać punkt widzenia z nauk eksperymentalnych. Wykonuję spektroskopię próbek biologicznych i mam też takie eksperymenty.

Streszczenie:

  • nie lekceważ tego, jak żmudne mogą być eksperymenty: dobrze wykonane często wymagają od ciebie utrzymania wysokiego poziomu koncentracji. To jest wyczerpujące, zwłaszcza jeśli wiąże się to z niezręcznym harmonogramem.
  • Zdecyduj swoje priorytety: rób tylko eksperymenty lub rozpoczynaj eksperyment, gdy pasuje to do Twojego innego harmonogramu pracy.

Z mojego doświadczenia wynika, że ​​są ludzie, którzy stosunkowo spokojnie radzą sobie z takimi sytuacjami: znikają w laboratorium, przeprowadzają eksperymenty, nie wpadają w napady z powodu straconego czasu i pojawiają się ponownie po zakończeniu eksperymentów. Inni ludzie (np. Ja) absolutnie nienawidzę tej sytuacji, ponieważ mnóstwo innych rzeczy musi być zrobionych i nie rób tego, gdy jesteś tam, czekając na eksperymenty w minutowych fragmentach czasu, które raczej nie pozwalają ci nic zrobić.

Osobiście znalazłem 2 możliwe sposoby radzenia sobie z takimi sytuacjami, a głównym pomysłem jest ustalenie z góry, gdzie jest priorytet.

  • Eksperymenty mają wysoki priorytet: w takim przypadku uważam, że czas i koncentracja są zarezerwowane dla eksperymentów. Wszelkie inne rzeczy, które się zdarzają, są nadwyżką. Uważam, że większość pozycji z listy @ ff zbytnio przesuwa moją uwagę. Co ostatecznie prowadzi do chaosu w danych eksperymentalnych (np. Nieznacznie różniące się nazwy plików, które wymagają późniejszej ręcznej korekty itp.) Ale ustalenie harmonogramu pomiarów dla następnego eksperymentu, przygotowanie notatek i próbek do następnego eksperymentu itp. jest OK. (Chociaż wiele moich eksperymentów odbywa się w ciemności, więc przygotowania do wykonania w tym samym laboratorium nie są tak naprawdę wykonalne). Poza tym zajmuję się sprawdzaniem poczty elektronicznej, planowaniem spotkań, przygotowywaniem list rzeczy do zrobienia i odpracowywaniem drobnych zadań. Jeśli czas oczekiwania jest dłuższy niż pół godziny, mogę posprzątać biurko / laboratorium, ale np.
    Nie lubię czytać gazet ani szukać literatury według harmonogramu budzika. Taką pracę wykonuję tylko wtedy, gdy

  • Eksperymenty mają niższy priorytet: często mam eksperymenty, w których muszę zmienić próbki po zakończeniu pomiarów, powiedzmy po 30 minutach, ale nic złego się nie dzieje jeśli zmienię próbkę 30 minut lub 1 godzinę później. W takim przypadku często decyduję się na przeprowadzenie eksperymentów o niższym priorytecie, podczas czytania lub pisania artykułów, przeszukiwania literatury itp. Więc coś robię, a kiedy po wykonaniu części pracy następuje naturalna przerwa, idę i zmień próbki, zanim rozpocznę kolejną część pracy.
    W ten sposób otrzymam może tylko jedną trzecią lub jedną czwartą przeprowadzonych eksperymentów w porównaniu z sytuacją eksperymentu o „wysokim priorytecie”, ale możliwa jest również inna praca.

Podsumowując, pierwszy scenariusz jest tym bardziej wyczerpujący emocjonalnie, im bardziej nie lubisz przerw i martwisz się o pracę, która nie została wykonana. Jest to bardziej wykonalne, tym lepiej możesz dojść także psychicznie do stanu, w którym koncentrujesz się na eksperymencie tylko . Eksperymenty to także poważna i wyczerpująca praca. Jednym z powodów jest to, że musisz być znacznie bardziej skoncentrowany niż przy komputerze *: jeśli popełnię literówkę, jest backspace. Jeśli napiszę niezręczne zdanie, mogę je później zmienić. Jeśli pipetuję źle, muszę zacząć od początku lub nawet wyjąć wszystko i wyczyścić instrument. I jest to bardziej uciążliwe, jeśli w grę wchodzą niewygodne harmonogramy. Z mojego doświadczenia wynika, że ​​dziwne krótkie czasy oczekiwania są tak wyczerpujące, jak harmonogram eksperymentów, za którym ledwo można nadążyć.
* w większości przypadków: oczywiście analizy danych muszą być poprawnie skonfigurowane. Ale nawet tam np. Umiejętne programowanie pozwala później podwójnie sprawdzić, czy wszystko zostało zrobione poprawnie. Nie jest to możliwe w przypadku eksperymentów - tam muszę być skoncentrowany, więc jestem pewien, że potem wszystko zrobiłem poprawnie, chociaż mam co najwyżej bardzo ograniczone możliwości podwójnego sprawdzenia.

Jeśli musisz przeprowadzać swoje eksperymenty w ten sposób, najlepszym sposobem radzenia sobie z tym jest mentalne zaakceptowanie tego i uczynienie tego swoim zadaniem. Upewnij się, że eksperymenty naprawdę pozostają najwyższym priorytetem, jeśli zdecydowałeś w ten sposób: nie czytaj SX, jeśli zdajesz sobie sprawę, że w rzeczywistości prowadzi to do eksperymentu, który czeka na ciebie, gdy zdecydowałeś, że powinieneś poczekać na eksperyment.

Drugi sposób jest oczywiście możliwy tylko wtedy, gdy pozwalają na to eksperymenty. A jeśli laboratorium ma wystarczająco niskie wykorzystanie, więc twoi koledzy nie zabijają cię za to, że nie wykorzystałeś w pełni cennego czasu laboratorium, który zarezerwowałeś.


Jeśli chodzi o automatyzację (biologicznych) eksperymentów laboratoryjnych, na przykład wydrukuję "formularze eksperymentów", które mają predefiniowaną strukturę do robienia notatek, więc nie zapomnij o żadnych parametrach. Pomaga mi to popełniać mniej błędów.

W niektórych przypadkach nawet piszę własne programy pomiarowe, ale ten wysiłek jest zwykle opłacalny tylko wtedy, gdy wiesz, że następuje duża seria eksperymentów (dla całkowicie nienaukowych i niezręcznych powody: oprogramowanie instrumentu często pozwala tylko na bardzo ograniczoną zaprogramowaną interakcję, a jeśli nie ma kolejnych eksperymentów, nie warto przechodzić do kontroli niskiego poziomu, którą oferuje SDK - jeśli w ogóle jest dostępny SDK).

+1 za brak klawisza Backspace podczas przeprowadzania eksperymentów. : ')
Jen
2014-09-13 02:42:41 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Jeśli jesteś

  • a) Ciągłe przenoszenie uwagi z tego ostatniego projektu powoduje przeciążenie mózgu dodatkowymi zadaniami w danym momencie i być może to, czego mózg naprawdę potrzebuje, to trochę odpoczynku, to jest dlaczego w końcu popełniasz błędy, ponieważ zanim dotrzesz do projektów laboratoryjnych, Twój mózg jest już zajęty nowymi zadaniami i zużywał dużo pamięci wykonując nowe zadania z pamięcią operacyjną
  • b) Jeśli zwlekasz z czytając NY Times i Twittera również przeciążasz swój mózg nowymi informacjami, które wymagają trochę pracy analitycznej (choć jest to oczywiście niewspółmierne do ilości pracy, jaką potrzebujesz na czasopisma akademickie, ale właśnie dlatego, że Times uwielbia używać takich słów jak niewspółmierne na jego stronach musisz stale sprawdzać pamięć, a tym samym zajmować mózg), więc oto jesteśmy, wracając do tego samego problemu - używasz pamięci operacyjnej, mózg jest zmęczony i przez czas, kiedy wracasz do pracy w laboratorium prawie niemożliwe do skupienia.
  • c) Nienawidzę sugerować, że ... ale ... czy jest możliwość krótkiej drzemki lub po prostu spokojnego siedzenia w biurze i nie narażania mózgu na dodatkowy przepływ informacji ? Poza tym Twitter, sprawdzanie poczty e-mail, Facebook to dobre przykłady natychmiastowej stymulacji, ale to temat na inną rozmowę.

  • d) Krótko mówiąc, trywialne rzeczy, takie jak zapachy, odgłosy ulicy, czyjś głos itp., są przykładami dodatkowych informacji, na które narażasz się, a które nieumyślnie bombardują nasz mózgów każdego dnia i jeszcze bardziej utrudniają skupienie się i powrót do rzeczywistych projektów.

Lubię drzemki.
Jak to odnosi się do pytania?
@xLeitix, tak, ponieważ pytanie brzmiało: „Czy jest coś, co uważasz za przydatne do zrobienia, z czego możesz także odciągać uwagę od ciągłego?” podczas gdy inną podstawową kwestią jest również fakt, że kiedy wracają do pierwotnego zadania, koncentracja jest niższa i problem polega na tym, że zamiast znaleźć skuteczny sposób na ogólną pracę i mieć „okresy przestoju”, gdy mózg jest narażony na minimalne ilość zadań i danych, szukają przeciążenia w przypadku dodatkowych zadań i tak, pewnych rzeczy można się nauczyć i zautomatyzować, niemniej jednak istnieje potrzeba zmiany ogólnej struktury codziennej pracy
@xLeitix Myślę, że moim głównym argumentem jest to, że jeśli ktoś aktywnie zwleka, dzieje się to z jakiegoś powodu, a nie tylko dlatego, że osoba ta całkowicie cieszy się byciem „leniwym” lub nieproduktywnym. Istnieje wiele publikacji poświęconych zarządzaniu czasem i prokrastynacji, a bardzo niewiele z nich dotyczy faktycznych procesów neurobiologicznych, które zachodzą, gdy ktoś wykonuje zadania wymagające dużej koncentracji i mniejszej liczby błędów. Więc jeśli pytanie brzmiało „jak radzić sobie z tymi małymi fragmentami czasu”, to uważam, że dokładnie się do niego odniosłem.


To pytanie i odpowiedź zostało automatycznie przetłumaczone z języka angielskiego.Oryginalna treść jest dostępna na stackexchange, za co dziękujemy za licencję cc by-sa 3.0, w ramach której jest rozpowszechniana.
Loading...