Thuta Learning
Productivity Systems
AdvancedProductivitybeginner

Feynman Technique နှင့် Learning Notes

ဒီခန်းပြီးရင် ဘာတတ်သွားမလဲ

  • Feynman Technique နှင့် Learning Notes concept ကို နားလည်ရှင်းပြနိုင်ရန်
  • Diagram ကို ဖတ်ပြီး workflow ထဲမှာ information/task ဘယ်လိုစီးဆင်းသလဲ ခြေရာခံနိုင်ရန်
  • ကိုယ့် ကိုယ်ပိုင် system အတွက် ဘယ်လို အသုံးချသင့်သလဲ ရှင်းပြနိုင်ရန်

နားလည်ထားရမယ့် အချက်

1. Concept Learn

Concept တစ်ခုကို ပုံမှန်အတိုင်း learn ပါ။

2. ရိုးရှင်းစွာ ရှင်းပြ

Background မရှိတဲ့ လူတစ်ယောက် (ဆိုင်ခန်းရှင် ဦးလေး) ကို ရှင်းပြသလို ရှင်းပြပါ။

3. Gap ရှာ

Define မလုပ်နိုင်တဲ့ term၊ justify မလုပ်နိုင်တဲ့ step ကို မှတ်ထားပါ။

4. Source ပြန်ကြည့်

Gap ကို ဖုံးလွှမ်းတဲ့ part ကိုသာ ပြန်ဖတ်ပါ၊ chapter တစ်ခုလုံး မဟုတ်ပါ။

5. ထပ်ရှင်းပြ

Fix လုပ်ထားတဲ့ part ပါအောင် အစကနေ ထပ်ရှင်းပြပါ။

"ရိုးရှင်းစွာ ရှင်းပြပါ" မှာ real test ရှိပါတယ် - API ကို "programmatic access interface" လို့ ပြောရင် jargon ကို jargon နဲ့ ပြန်ပြောနေတာပဲ ဖြစ်ပြီး ဘာမှ ရှင်းပြသေးပြီး မဖြစ်ပါဘူး။

Fixed note format - Topic, What is it, Why does it matter, How does it work, Example, Common mistake, Question, Practice, Related topic - ဒါက ဒီ site ရဲ့ lesson တိုင်း လိုက်နာနေတဲ့ shape အတိအတူပါပဲ။

text
FEYNMAN TECHNIQUE LOOP
----------------------
FEYNMAN TECHNIQUE LOOP
-----------------------
[learn concept] -> [explain simply] -> [find the gaps]
        ^                                     |
        |                                     v
        +------ [explain again] <-- [review source]

လက်တွေ့ scenario နဲ့ ချိတ်ကြည့်မယ်

Concept တစ်ခုကို ရွေးပြီး ငါးမိနစ် timer တင်ပါ - note မဖွင့်ဘဲ background မရှိတဲ့ လူတစ်ယောက်ကို imagine လုပ်ရင်း ရှင်းပြပါ။

  • Hesitate ဖြစ်တဲ့ spot ကို အတိအကျ မှတ်ထားပါ - ဆက်ဖြတ်တိုက်မသွားပါနဲ့
  • Gap ကို ဖုံးလွှမ်းတဲ့ part ကိုသာ ပြန်ဖတ်ပါ၊ chapter တစ်ခုလုံး မဟုတ်ပါ
  • Fix ပြီးရင် အစကနေ ပြန်ရှင်းပြပါ

Note ကို fixed format (Topic / What is it / Why it matters / How it works / Example / Common mistake / Question / Practice / Related topic) နဲ့ ရေးပါ - Common mistake ကို ကိုယ်တွေ့ gap နဲ့ ဖြည့်ပါ။

အတူတူ စမ်းရေးကြည့်မယ်

javascript
// Toy heuristic, not real NLP: flags jargon used without a nearby plain-language cue.
function findExplanationGaps(explanation, jargonTerms, windowChars = 60) {
  const lower = explanation.toLowerCase();
  const plainCueMarkers = ["means", "in other words", "i.e.", "that is", "which is", "is a ", "is the ", "(", "or simply"];
  const gaps = [];

  for (const term of jargonTerms) {
    const termLower = term.toLowerCase();
    let idx = lower.indexOf(termLower);
    if (idx === -1) continue;

    const windowStart = Math.max(0, idx - windowChars);
    const windowEnd = Math.min(lower.length, idx + term.length + windowChars);
    const nearby = lower.slice(windowStart, windowEnd);

    const hasCue = plainCueMarkers.some((marker) => nearby.includes(marker));
    if (!hasCue) gaps.push(term);
  }

  return gaps;
}

const jargon = ["embedding", "tokenization", "gradient descent", "overfitting"];

const explanationA =
  "An embedding is a list of numbers that represents meaning, so similar " +
  "words end up with similar numbers. Tokenization is the step that splits " +
  "text into small pieces the model can read. Gradient descent is the process " +
  "that nudges the model's numbers downhill toward fewer mistakes.";

const explanationB =
  "The model uses embedding and tokenization before gradient descent " +
  "kicks in, and overfitting can happen if you are not careful.";

console.log("Explanation A gaps:", findExplanationGaps(explanationA, jargon));
console.log("Explanation B gaps:", findExplanationGaps(explanationB, jargon));
You should see
Explanation A gaps: []
Explanation B gaps: [ 'embedding', 'tokenization', 'gradient descent', 'overfitting' ]

Explanation A က term တစ်ခုစီ ကပ်ပြီး ရိုးရှင်းစွာ define ထားလို့ gap မတွေ့ပါဘူး၊ Explanation B ကတော့ term တွေကို define မလုပ်ဘဲ ခံလိုက်လို့ term ၄ ခုလုံး gap အဖြစ် flag ဖြစ်ပါတယ်။ (Toy heuristic တစ်ခုသာ ဖြစ်ပါတယ်၊ real NLP tool မဟုတ်ပါ)

၅ မိနစ် စမ်းကြည့်

ကိုယ်နားလည်တယ်ထင်ထားတဲ့ concept တစ်ခုအတွက် explanation တစ်ခု ရေးပြီး, technical term ၄-၅ လုံး list လုပ်ပြီး findExplanationGaps() ကို run ပါ။ flag ဖြစ်လာတဲ့ term တိုင်းကို define ပြန်ထည့်ပြီး ထပ် run ကြည့်ပါ။

သတိလေးတစ်ချက်

Jargon ကို jargon တစ်ခြားနဲ့ ပြန်ရှင်းပြပြီး "explained already" လို့ ထင်တာ

Gap တွေ့တဲ့အခါ chapter တစ်ခုလုံး ပြန်ဖတ်ပြီး specific part ကို မဖတ်တာ

Wikipedia: MetacognitionProductivity Systems

ဒီနေရာမှာ လူအများမှားတတ်တယ်

  • Jargon ကို jargon တစ်ခြားနဲ့ ပြန်ရှင်းပြပြီး "explained already" လို့ ထင်တာ
  • Gap တွေ့တဲ့အခါ chapter တစ်ခုလုံး ပြန်ဖတ်ပြီး specific part ကို မဖတ်တာ
  • System တစ်ခုကို အပတ်စဉ် ပြောင်းနေခြင်းက system ကို တကယ် ထိရောက်စွာ အသုံးမချနိုင်တော့ဘူးဆိုတဲ့ အရိပ်လက္ခဏာ ဖြစ်နိုင်ပါတယ် — တစ်ခုကို ရွေးပြီး လအနည်းငယ် စမ်းကြည့်ပါ။

လေ့ကျင့်ခန်း

ကိုယ်နားလည်တယ်ထင်ထားတဲ့ concept တစ်ခုအတွက် explanation တစ်ခု ရေးပြီး, technical term ၄-၅ လုံး list လုပ်ပြီး findExplanationGaps() ကို run ပါ။ flag ဖြစ်လာတဲ့ term တိုင်းကို define ပြန်ထည့်ပြီး ထပ် run ကြည့်ပါ။

You'll know it worked when: Explanation A gaps: [] Explanation B gaps: [ 'embedding', 'tokenization', 'gradient descent', 'overfitting' ] Explanation A က term တစ်ခုစီ ကပ်ပြီး ရိုးရှင်းစွာ define ထားလို့ gap မတွေ့ပါဘူး၊ Explanation B ကတော့ term တွေကို define မလုပ်ဘဲ ခံလိုက်လို့ term ၄ ခုလုံး gap အဖြစ် flag ဖြစ်ပါတယ်။ (Toy heuristic တစ်ခုသာ ဖြစ်ပါတယ်၊ real NLP tool မဟုတ်ပါ)

Feynman Technique နှင့် Learning Notes | Thuta Learning