梗概
- 又称总括学习,对认知结构中已获得的若干概念进行抽象概括,从而得到一个高层次的概念戒命题的过程。
上位学习复杂概念的过程:
整个拆分、还原过程类似于递归
不断特化问题
从特殊入手,从原本的一般性问题特化成其中一个小项,并且这个小项比较有代表性
特化技巧
- use::极值假设
向上总结
一步一步逐渐拓宽问题范围,总结更高的规律
适用范围
优点
- 从实际出发,能更好的照顾到很多细节
场景
- 比较抽象的概念,从具体到抽象比较符合直觉
整个拆分、还原过程类似于递归
从特殊入手,从原本的一般性问题特化成其中一个小项,并且这个小项比较有代表性
一步一步逐渐拓宽问题范围,总结更高的规律