एक क्रम के पीछे नियम निकालें।
अपनी गति से प्रशिक्षित करें या समयबद्ध परीक्षण मोड में खुद को चुनौती दें।
एक क्रम के पीछे नियम निकालें।
प्रत्येक अभ्यास एक संकीर्ण निर्माण को लक्षित करता है: कार्यशील स्मृति, चयनात्मक ध्यान, गति।
प्रशिक्षण मोड तत्काल फीडबैक देता है। परीक्षण मोड समयबद्ध और स्कोर किया जाता है।
यहाँ प्रत्येक अभ्यास को स्कोर किया जाता है ताकि आप अपनी वास्तविक प्रगति देख सकें, अस्पष्ट अंक नहीं। प्रशिक्षण मोड तात्कालिक फीडबैक देता है। परीक्षण मोड समयबद्ध है और आपके पिछले सत्रों की तुलना में है।
इंडक्टिव रीज़निंग - उदाहरणों से एक नियम निकालना - मनोमापी मॉडलों में Gf (तरल बुद्धिमत्ता) पर भारी लोड करता है। संख्या अनुक्रम लगभग हर IQ बैटरी और प्रवेश परीक्षा में दिखाई देते हैं।
समय के दबाव में नियम परिकल्पनाओं (गणितीय, ज्यामितीय, बहुपद) के बीच स्विच करने की क्षमता मुख्य कौशल है। तेज़ परिकल्पना निर्माण + तेज़ समाप्ति उच्च प्रदर्शन करने वालों को अलग करता है।
प्रशिक्षण प्रशिक्षित प्रारूप पर प्रदर्शन में सुधार करता है, न कि अप्रशिक्षित प्रारूपों पर - लेकिन 'नियम आज़माएँ → परीक्षण करें → पुनरावृत्ति करें' का मेटा-कौशल अभ्यास के साथ सामान्यीकृत होता है।
उदाहरणों से एक नियम को पहचानना और बढ़ाना प्रेरक तर्क है - तरल बुद्धिमत्ता का एक मुख्य भाग।
इंडक्टिव तर्क Gf (तरल बुद्धिमत्ता) पर मनोमेट्रिक मॉडलों में भारी लोड डालता है। संख्या अनुक्रम और अजीब वस्तु बाहर निकालने वाले आइटम लगभग हर IQ बैटरी और प्रवेश परीक्षा में होते हैं क्योंकि ये नियम खोजने की प्रक्रिया को छूते हैं, न कि सीखी गई जानकारी को।
वास्तविक कौशल तेज़ परिकल्पना उत्पन्न करना और उन्हें समाप्त करना है: समय के दबाव में 'क्या यह अंकगणित है? ज्यामितीय? वर्ग?' का प्रयास करना और गलत नियमों को जल्दी से छोड़ देना। यही मेटा-कौशल - प्रयास करना, परीक्षण करना, पुनरावृत्ति करना - है जो ये अभ्यास विकसित करते हैं।
प्रत्येक एक अलग प्रकार के नियम खोजने पर जोर देता है। सबसे कमजोर वाले पर प्रशिक्षण लें।
| व्यायाम | यह क्या प्रशिक्षित करता है | सर्वश्रेष्ठ के लिए |
|---|---|---|
| संख्या अनुक्रम | संख्या श्रृंखला के पीछे के नियम को खोजना | संख्यात्मक इंडक्टिव तर्क (IQ-शैली) |
| अजीब वस्तु बाहर निकालना | यह पहचानना कि कौन सा आइटम साझा नियम को तोड़ता है | अवास्तविक, आकृति तर्क |
| संख्या अनुमान | गणना करने के बजाय अनुमान लगाना | समय के दबाव में संख्यात्मक अंतर्ज्ञान |
तर्क प्रशिक्षण पर ईमानदार तस्वीर।
ये आइटम प्रकार तरल बुद्धिमत्ता मापने और मानकीकृत परीक्षणों के लिए केंद्रीय हैं, इसलिए इनमें बेहतर होना उन परीक्षाओं के लिए सीधे व्यावहारिक लाभ देता है जो उनका उपयोग करती हैं।
प्रशिक्षण प्रशिक्षित प्रारूप को अप्रशिक्षित प्रारूपों की तुलना में अधिक सुधारता है - संख्या श्रृंखलाओं का अभ्यास संख्या श्रृंखलाओं में सबसे अधिक मदद करता है। लेकिन नियम परिकल्पनाओं को उत्पन्न करने और समाप्त करने का मेटा-कौशल अभ्यास के साथ कुछ हद तक सामान्यीकृत होता है, और यही आदत तेज़ हल करने वालों को अलग करती है।
पैटर्न-मान्यता ड्रिल आपको जल्दी से परिकल्पनाएँ उत्पन्न करने और परीक्षण करने के लिए सिखाती हैं - सभी विज्ञान का इंजन।
संरचित नियम-खोज वह है जो अंतर्ज्ञान को विश्लेषण से अलग करता है।
तकनीकी और परामर्श साक्षात्कार पैटर्न पहचान और अनुक्रम समस्याओं पर भारी निर्भर करते हैं।
चिकित्सा, कानून, और डिबगिंग में, एक मामले के पैटर्न के पीछे के नियम को पहचानना कठिन हिस्सा है।
छोटी अनुक्रमों में कई नियम फिट हो सकते हैं। वास्तविक परीक्षण पर्याप्त शर्तों का उपयोग करते हैं ताकि एक अद्वितीय समाधान सुनिश्चित हो सके।
मेटा-कौशल (उत्पन्न करना, परीक्षण करना, पुनरावृत्ति करना) स्थानांतरित होता है। विशिष्ट प्रारूप कम स्थानांतरित होते हैं।
वास्तविक गणित में, हाँ। IQ परीक्षणों में, कम सामान्य। दोनों प्रकारों को पहचानना उपयोगी है।
नहीं - यह कार्यशील स्मृति, गति, और नियम हेरफेर की आवश्यकता होती है, यही कारण है कि यह सामान्य बुद्धिमत्ता के साथ सहसंबंधित है।
यह इन आइटम प्रकारों पर आपका स्कोर बढ़ाता है (उन परीक्षणों के लिए उपयोगी जो उनका उपयोग करते हैं); स्थायी IQ वृद्धि पर बहस होती है।
सामान्य नियमों की एक चेकलिस्ट बनाएं (अंतर, अनुपात, वर्ग, फिबोनाच्ची) और उन्हें क्रम में परीक्षण करें। गति तेज़ समाप्ति से आती है।
क्योंकि ये सीखी गई तथ्यों के बजाय नियम खोजने की प्रक्रिया को छूते हैं, जिससे ये तर्क के लिए अपेक्षाकृत सांस्कृतिक और शैक्षिक रूप से निष्पक्ष माप बन जाते हैं।
दोनों। अनुमान संख्यात्मक अंतर्ज्ञान को प्रशिक्षित करता है और तेज़ होता है; सटीक अनुक्रम प्रणालीबद्ध नियम-चेकिंग को पुरस्कृत करते हैं। उनके बीच घुमाएँ।
इनके साथ सबसे अच्छा काम करता है: