一、注意力稳定性理论：必须有目的的预习
二、记忆衰退理论：必须及时复习
三、记忆编码理论：必须动手构建知识树
四、内隐语言理论：打破学习错觉
因此，必须将内部语言转换成外部语言。认知心理学推荐生成与测试两种办法：
生成效应是指向自己、朋友解释所学知识，在解释过程中，主动思考组织知识，构建出知识的逻辑性和条理性。有经验的童鞋都知道，很多灵感都是在给别人讲题中产生，甚至是请教别人时恍然大悟，另外做讲座之类的对掌握知识非常有用！
测试是指对知识点进行自我提问，然后将答案小声说出来，或者完整写出来，不能心里一晃而过几个关键词就翻过去了。
五、情绪绩效理论：压力是资源，适当的压力是动力
六、休息也是学习，一般不要超过两小时
1）短期内，要合理调配好学习与休息，避免过度透支精力和兴趣，要细水长流。
2）长期看，长时间的坚持学习，能够让身心能逐步适应，之后可逐渐增加学习量和学习强度。
另外，认知心理学有一个“间隔效应”：分几段时间来完成一个学习任务，而非一次学完所有东西，这会大大提高学习效率。此外，研究还证实，学习之后休息或睡一会，能有效提高记忆效果。
学习的目的：
目标明确，系统性强，足够深入
i）明确知识范畴和应用目的；
ii）划定知识体系并确定深度目标；
iii）填充知识模块；
iv）制定针对具体模块各个击破的学习计划；
v）执行学习计划。
举例说明
目标：笔者要学习基于机器学习的自然语言处理，具体的应用是开发聊天机器人的语言理解模块。
调研：通过 i) 向有类似经验的同事请教； ii) 到网上搜索综述性文章； iii) 查找实践类的文章、类似开源项目……等一系列手段。笔者了解到，最起码有两件事情必须要做：意图分类和实体提取。
构建体系：为了用机器学习实现这两件事，就需要用到分类和seq2seq预测模型。进一步，为了获取意图，可能还需要做文本聚类。
确定深度：再通过进一步查询资料得知，要了解这些模型的运行原理，就得读公式，那么就需要求导、求微分、求积分、矩阵运算、概率统计等方面的知识。
填充内容：同时为了在现实的数据上应用这些模型，需要掌握将文本转化为向量空间模型的能力，评测模型质量的能力，和数据清洗整理的能力。
所有这些能力又都是以编码能力为支撑的。
制定提纲：完整的学习提纲，类似于书籍目录。
