TGViewer
Test Engineering Notes Test Engineering Notes @testengineering · 4.01K subscribers
Post #528 1.98K
Про навчання 2: Види пам’яті та навчання

#learning #tips

Продовжуємо розмову про те, як ми навчаємося. Минулого разу ми почали говорити про те, як людина та комп'ютер зберігають інформацію.

Два види пам'яті

Пам’ять людини можна поділити на дві: довгострокова та робоча.
Довгострокова пам’ять - це та, в якій інформація зберігається постійно. Її об’єм умовно нескінченний. (Наче HDD чи SSD).
Робоча пам’ять - це та, яку ми використовуємо для того, щоб розв’язувати нагальні питання. Вона невелика за розміром (по аналогії з CPU регістрами).

Розмір робочої пам’яті визначається при народженні. З часом можливо лише трохи збільшити її. Чим вона більша - тим швидше ми можемо вчитися - принаймні на початку. Те, що відрізняє досвідчену людину від новачка - це саме вміст довгострокової пам’яті та вміння ефективно діставати з неї потрібну інформацію.

Шматки інформації та когнітивне навантаження

Люди навчаються подрібнюючі інформацію на невеликі шматочки. Розбиття на частинки допомагає накопичувати їх в пам’яті та розглядати як єдине ціле.

Коли навчаємося чогось нового, треба розуміти також концепцію когнітивного навантаження або ж наскільки багато пам’яті вам буде потрібно для вирішення цієї задачі. Когнітивне навантаження має два види - внутрішнє та зовнішнє.

Внутрішнє навантаження визначає скільки частинок інформації потрібно для виконання задачі. Ця кількість змінюється тільки, коли ми змінюємо саму задачу.

Зовнішнє навантаження - це вся та додаткова контекстна інформація, що потрібна для вирішення питання, але не є частиною самої задачі.

Формат подачі інформації дуже впливає на когнітивне зовнішнє навантаження. Наприклад - ви можете отримати опис задачі чи схему у вигляді тексту. А можете - у формі схеми чи малюнку з позначеннями. (Приклад - у першому коменті) Краще - коли ці форми - поєднуються.

Як це все пов’язано?

Зовнішнє навантаження вище у новачків, бо вони ще не можуть відрізнити ті частини, які потрібні саме для розв’язання задачі. Тож коли ми маємо справу з завданням поза межами можливостей - найкращий підхід - це зменшити когнітивне навантаження.

Як? Просто розбийте велику задачу на маленькі частини та працюйте з ними одна з одною. Цей підхід працює коли ви навчаєтесь самі та коли ви є ментором та навчаєте інших.
Telegram Test Engineering Notes Про навчання 1: Пам'ять комп'ютера vs пам'ять людини #learning #tips Минулого тижня відбулася конференція "QA - Magic Meetup 5.0". Одна з доповідей була від Аміни Олійник - про те, як краще вчитися. Хотілося в цьому та декількох подальших постах трохи…
  • ❤ 24
  • 👍 5
  • 🔥 3
More from @testengineering
  1. Oct 8, 2026🛠 Brownfield Agentic Engineering #ai Addy Osmani поділився думкою про те, як працювати з…
  2. Oct 6, 2026Вже жовтень - саме час готуватися до ISTQB CT-GenAI "До Нового Року є ще цілий квартал щоб…
  3. Oct 5, 2026Ministry of Testing - англомовні івенти на всі смаки #testing #ai Всім привіт. Хочу розпов…
  4. Sep 30, 2026Скіл, щоб прибрати зайве #ai Цікавий скіл, щоб не продиратись через купу згенерованого тек…
  5. Sep 29, 2026Що таке агент? #ai Зрозумій, на небесах в тестуванні тільки й говорять, що про море агенті…
  6. Sep 28, 2026Navigating the AI Shift #testing@testengineering #ai@testengineering Трохи старе, але не м…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →