还在精神内耗?还在焦虑?可以看看这个
作为一个即将毕业的本科生,总是会不由自主的焦虑。因为不考研,所以显得和同学们格格不入,每天都在进行精神内耗,但是我不经意间看到了一个东西-《邓宁克鲁格效应》

上述的四个阶段刻画出了一条典型的“大师养成之路”。但大师毕竟是少数,能走完这条路殊为不易。其实,从愚昧山峰跌落绝望之谷已是不多见的情况,需要一些契机,因为正如邓宁和克鲁格所说,对于能力不足的人来说,他们不仅会对事物产生错误的理解,做出错误的选择,甚至他们认识自身错误的能力都被剥夺了。不是只有“愚者”才会停留在愚昧山峰,每个人在学习掌握某些知识、技能时都可能受困于此。无知将让你保持无知,这一可怕的事实才是达克效应的核心。
简介
在评价自己的能力时,能力差的人往往极度高估自己的能力,而能力最强的人却倾向于低估自己的能力,这一现象最早由美国康奈尔大学的两位心理学家邓宁和克鲁格通过研究发现,因此被称为“邓宁-克鲁格效应”(Dunning-Kruger effect),简称达克效应(D-K effect)。
阶段一:登上愚昧山峰。我从零开始,学会让乐器发出声响,演奏出每个音,短则几个月,长则一两年,就能演奏一些简单的曲子了。这时,我觉得这门乐器不过如此,自己已经完全掌握了,可以给别人表演了。然而,其实此时我只掌握了基本功,甚至还没有练纯熟,更不用说高级的技法,但我不知道自己不知道。
阶段二:跌落绝望之谷。可能我给别人演奏得到了消极的反馈,也可能在练习较难的曲子时遇到了花费很多努力也难以克服的问题,这些契机让我渐渐发现自己的水平之低,发现这门乐器原来这么难。当然,绝望之谷并不一定是深谷,自信不一定会跌落到最低点,对于不同任务,跌落的程度也有所不同。
阶段三:稳步提升。经历自信崩溃之后,如果我没有放弃,继续耐着性子练习,在多年时间里,我的演奏能力将逐渐提升。知道自己正一一攻关高级的技法,我的自信也将稳步提升。
阶段四:持续平稳。这时我已完全掌握了演奏乐器的技法,演奏的境界上升到了基于对曲子的理解、个性化的演绎。这时我的自信将比较平稳,人们说我演奏得好,我可能也无法告诉人们到底好在哪里,只是心里相信还不完美,还有提升的空间。
为什么能力不足者意识不到自己的能力不足,而会高估自己的能力?
第一,不知道能力有哪些要素。以练习乐器为例,初学者往往认为能奏响、演奏出基本的旋律就是掌握了,根本不知道高级的技法是什么,不知道这些技法如何让演奏出的曲子更动听。因此,他们缺乏判断自己能力强弱的依据。
第二,很少接收到消极反馈。我们在社交中总是习惯于给别人留面子,即使别人表现得很差,我们也常常不会指出,最多只委婉地提一句。而人们又习惯于和能力与自己匹配的人一起活动,比如如果我打球打得不好,我的球友通常水平也会和我差不多。因此,能力不足者不仅缺乏自己做判断的依据,还缺少社会线索。
第三,对于明显的失败的认知偏差。对于能力不足的事情,我们一般不会经常做,至少不会经常在他人面前做。而即使我们做了并遭遇了明显的失败,我们的认知中也会有一种“基本归因偏差”,把自己的失败归因为外部因素,比如环境、运气等。
这些原因综合起来,共同把我们推上愚昧的高山。
如何摆脱无知
愚昧山峰或许是我们在学习技能、获得智慧时必经的,我们能做的,是降低山峰的高度,争取从一开始就稳步进步。
第一,经常问自己:我评价自己能力的依据是什么?我们总是奔波于匆匆的生活,很少停下来问自己,为什么会有这样那样的想法。而询问自己想法的来源、依据,正是“自我觉察能力”的体现。比如可以时时问自己:能力强的标准是什么(能奏出简单的曲子就是能力强吗)?自己和专家之间有怎样的差距(大师演奏的曲子比我演奏的好在哪儿)?
第二,请身边的人不要留面子,批判性地给出意见和建议。告诉他们这不会伤害我们的自尊,毕竟提高能力、获得真实的自信才是我们真正追求的。[7][8][9]
理解达克效应,是为了更好地理解身边的人和事,也是为了摆脱这一效应——争取不“翻山”,不“跌谷”,稳步进步。
文章出处:https://www.zhihu.com/topic/21339075/intro
相关文章:
还在精神内耗?还在焦虑?可以看看这个
作为一个即将毕业的本科生,总是会不由自主的焦虑。因为不考研,所以显得和同学们格格不入,每天都在进行精神内耗,但是我不经意间看到了一个东西-《邓宁克鲁格效应》 上述的四个阶段刻画出了一条典型的“大师养成之路”。但大师毕竟…...
Event Camera (事件相机)
1.传统相机的缺点 1.随着计算机视觉领域的不断发展,目标检测的算法也越来越多样化,特别是近些年深度学习在计算机视觉领域的进步,已经产生了很多优秀的目标检测方法,这些基于帧的方法对于图片的质量有一定的要求,比如合…...
藏经阁(七)有源蜂鸣器和无源蜂鸣器 解析
文章目录 特征区别场景选型实战应用 特征 有源蜂鸣器特征: 又被称为直流蜂鸣器包含了一个多谐振荡器只要额定直流电压可以在两端发出声音具有驱动控制简单价格略高 无源蜂鸣器特征: 又被称为交流蜂鸣器内部没有振荡器需要在两端施加特定频率的方波电…...
配置FTP/TFTP协议的ASPF
在多通道协议和NAT的应用中,ASPF是重要的辅助功能。通过配置ASPF功能,实现内网正常对外提供FTP和TFTP服务,同时还可避免内网用户在访问外网Web服务器时下载危险控件。 组网需求 如图1所示,FW部署在某公司的出口,公司提…...
泛型基本说明
使用传统方法的问题分析 不能对加入到集合ArrayList中的数据类型进行约束(不安全)遍历的时候,需要进行类型转换,如果集合中的数据量较大,对效率有影响。泛型的好处 编译时,检查添加元素的类型,提…...
干洗店洗鞋下店预约小程序开发多少钱
干洗店小程序是一种便捷的移动应用程序,能够帮助用户快捷、轻松地处理干洗、洗衣和清洗等服务。随着智能手机普及和人们生活节奏的不断加快,越来越多人选择使用干洗店小程序来满足自己的日常衣物清洗需求。那干洗店小程序怎么弄,洗衣预约小程…...
用Python实现批量翻译文档文件
文件名批量翻译需要用到编程语言和相应的翻译 API,下面以 Python 和 Google 翻译 API 为例,介绍具体的实现步骤: 安装必要的 Python 库 使用 Python 代码进行文件名翻译需要先安装两个库:googletrans 和 os。 pip install goog…...
机器视觉公司,在玩一局玩不起的游戏
导语 有个著名咨询公司曾经预测过:未来只有两种公司,是人工智能的和不赚钱的。 它可能没想到,还有第三种——不赚钱的AI公司。 去年我们报道过“正在消失的机器视觉公司”,昔日的“AI 四小龙”( 商汤、旷视、云从、依图…...
Zephyr 消息队列
文章目录 简介数据结构k_msgq 定义消息队列发送消息k_msgq_put 接收消息k_msgq_get wait_q 的双重身份清理消息队列k_msgq_cleanup 重置消息队列k_msgq_purge 读取数据k_msgq_peekk_msgq_peek_at 缓冲区容量k_msgq_num_free_getk_msgq_num_used_get 简介 message queue 用于中…...
Jenkins自动化部署实例讲解
文章目录 前言实例讲解基本环境全局工具配置创建任务任务配置源码管理构建步骤(Build Steps)第一步:调用Maven第二步:执行shell启动容器 后记 前言 你平常在做自己的项目时,是否有过部署项目太麻烦的想法?…...
RK356X 解除UVC摄像头预览分辨率1080P限制
平台 RK3566 Android 11 概述 UVC: USB video class(又称为USB video device class or UVC)就是USB device class视频产品在不需要安装任何的驱动程序下即插即用,包括摄像头、数字摄影机、模拟视频转换器、电视卡及静态视频相机…...
English Learning - L2-14 英音地道语音语调 重音技巧 2023.04.10 周一
English Learning - L2-14 英音地道语音语调 重音技巧 2023.04.10 周一 课前热身重音日常表达节奏单词全部重读的句子间隔时间非重读单词代词和缩约词助动词声临其境语调预习 课前热身 学习目标 重音 重弱突出,重音突出核心表达的意思 重音是落在重读单词上&…...
3.6 n维随机变量
学习目标: 学习n维随机变量需要掌握一定的数学知识,包括多元微积分、线性代数和概率论等。要学习n维随机变量,我会采取以下步骤: 复习相关的数学知识:首先,我会复习多元微积分、线性代数和概率论的基本知…...
JavaSE学习进阶day06_02 Set集合和Set接口
第二章 Set系列集合和Set接口 Set集合概述:前面学习了Collection集合下的List集合,现在继续学习它的另一个分支,Set集合。 set系列集合的特点: Set接口: java.util.Set接口和java.util.List接口一样,同样…...
基于matlab分析卫星星座对通信链路的干扰
一、前言 此示例说明如何分析从中地球轨道 (MEO) 中的卫星星座到位于太平洋的地面站的下行链路上的干扰。干扰星座由低地球轨道(LEO)的40颗卫星组成。此示例确定下行链路闭合的时间、载波噪声加干扰比以及链路裕量。 此示例需要卫…...
Python中的异常——概述和基本语法
Python中的异常——概述和基本语法 摘要:Python中的异常是指在程序运行时发生的错误情况,包括但不限于除数为0、访问未定义变量、数据类型错误等。异常处理机制是Python提供的一种解决这些错误的方法,我们可以使用try/except语句来捕获异常并…...
Tomcat 部署与优化
1. Tomcat概述 Tomcat是Java语言开发的,Tomcat服务器是一个免费的开放源代码的Web应用服务器,是Apache软件基金会的Jakarta项目中的一个核心项目,由Apache、Sun和其他一些公司及个人 共同开发而成。Tomcat属于轻量级应用服务器,在…...
多模态之论文笔记ViLT
文章目录 ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision一. 简介1.1 摘要1.2 文本编码器,图像编码器,特征交互复杂度分析1.2 特征交互方式分析1.3 图像特征提取分析 二. 方法 Vision-and-Language Transformer2.1.方…...
微服务架构下认证和鉴权理解
认证和鉴权 从单体应用到微服务架构,优势很多,但是并不是代表着就没有一点缺点了。 微服务架构,意味着每个服务都是松散耦合的。因此,作为软件工程师和架构师,我们在分布式架构中面临着安全挑战。微服务对外开放的端…...
Qt 网络编程之美:探索 URL、HTTP、服务发现与请求响应
Qt 网络编程之美:探索 URL、HTTP、服务发现与请求响应(The Beauty of Qt Network Programming: Exploring URL, HTTP, Service Discovery, and Request-Response 引言(Introduction)QUrl 类:构建和解析 URL(…...
[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解
突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 安全措施依赖问题 GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...
大数据学习栈记——Neo4j的安装与使用
本文介绍图数据库Neofj的安装与使用,操作系统:Ubuntu24.04,Neofj版本:2025.04.0。 Apt安装 Neofj可以进行官网安装:Neo4j Deployment Center - Graph Database & Analytics 我这里安装是添加软件源的方法 最新版…...
PHP和Node.js哪个更爽?
先说结论,rust完胜。 php:laravel,swoole,webman,最开始在苏宁的时候写了几年php,当时觉得php真的是世界上最好的语言,因为当初活在舒适圈里,不愿意跳出来,就好比当初活在…...
Opencv中的addweighted函数
一.addweighted函数作用 addweighted()是OpenCV库中用于图像处理的函数,主要功能是将两个输入图像(尺寸和类型相同)按照指定的权重进行加权叠加(图像融合),并添加一个标量值&#x…...
IT供电系统绝缘监测及故障定位解决方案
随着新能源的快速发展,光伏电站、储能系统及充电设备已广泛应用于现代能源网络。在光伏领域,IT供电系统凭借其持续供电性好、安全性高等优势成为光伏首选,但在长期运行中,例如老化、潮湿、隐裂、机械损伤等问题会影响光伏板绝缘层…...
MySQL用户和授权
开放MySQL白名单 可以通过iptables-save命令确认对应客户端ip是否可以访问MySQL服务: test: # iptables-save | grep 3306 -A mp_srv_whitelist -s 172.16.14.102/32 -p tcp -m tcp --dport 3306 -j ACCEPT -A mp_srv_whitelist -s 172.16.4.16/32 -p tcp -m tcp -…...
RNN避坑指南:从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在聚客AI学院。 本文全面剖析RNN核心原理,深入讲解梯度消失/爆炸问题,并通过LSTM/GRU结构实现解决方案,提供时间序列预测和文本生成…...
企业如何增强终端安全?
在数字化转型加速的今天,企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机,到工厂里的物联网设备、智能传感器,这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而,随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...
永磁同步电机无速度算法--基于卡尔曼滤波器的滑模观测器
一、原理介绍 传统滑模观测器采用如下结构: 传统SMO中LPF会带来相位延迟和幅值衰减,并且需要额外的相位补偿。 采用扩展卡尔曼滤波器代替常用低通滤波器(LPF),可以去除高次谐波,并且不用相位补偿就可以获得一个误差较小的转子位…...
SpringAI实战:ChatModel智能对话全解
一、引言:Spring AI 与 Chat Model 的核心价值 🚀 在 Java 生态中集成大模型能力,Spring AI 提供了高效的解决方案 🤖。其中 Chat Model 作为核心交互组件,通过标准化接口简化了与大语言模型(LLM࿰…...
