九宝老师-pmp-项目管理知识体系指南-pmbok指南-精讲-第1章 开篇之言

本文讨论了传统PPT备考方式的低效性,提倡考生直接学习教科书,遵循知识损失的二八定律,减少中间环节的知识损耗,提出了一种简单高效的备考策略,针对《项目管理知识体系指南》给出了具体的学习建议。

开篇之言

备考方法的重要性

本书成稿的一个初衷是总结多年的培训教育工作中好的方法、经验,希望这些好的方法、经验能被广大考生朋友所知晓,并能够帮助到考生朋友。我从事过多年的考前培训工作,带过的班级何止几十个。

首先我要说明的是,学习备考的方法没有“良莠贵贱”。每一种学习方法都有其适合的人群,并不是说“这个方法是对的、那个方法是错的”。只能说,“选择适合自己的陪考方法,方能事半功倍”。

下文我将结合自己多年培训教育工作工作过程中的经验和思考,从两个方向阐述“不建议的备考方式”和“建议的备考方式”。我的主张是“简单、高效”,以尽可能低的备考成本,实现通过考试的目的,进而拿到心驰神往的证书。

不建议的备考方式

下文所介绍的“PPT”形式的备考方式可能是当前被“默认”的培训备考方式。但是,它却是低效的、不被推荐、不被建议的。

众所周知,学习的本质是知识点的传递,亦可以说成是信息的传递。按照信息传递模型理论,如图1-1所示。所有的信息在传递的过程中都有信息的损耗,造成信息损耗的原因称之为“噪声”。信息传递的链路越长,经过的节点越多,损失越大,“噪声”所产生的效果就越明显。极端情况下,当信息传递过程中的积累的“噪声”达到或者超过信息本身的强度,原始信息就会被“噪声”淹没。这就是日常说的“信息失真”。

图1-1 信息传递模型

形象的举个例子,一个行进中的队伍。班长在队伍的最前方。班长下达的口令是“后面的跟上别掉队”。这句口令在队伍中从前至后,逐一口头传递。经过几个人的传递,口令传到队尾就变成“回去让你流眼泪”,如图1-2所示。

图1-2 信息传递的例子

日常生活中这样的例子不胜枚举。备考学习过程中,知识点通过多次加工同样存在“知识点失真”的现象。正是这一问题造成了部分考生通过率低。亦或是,虽然最终通过了考试,如愿以偿的考取了证书。但是,却付出了极大地学习成本。

知识源头是“教科书”,第一次信息加工是编制PPT;第二次信息加工是培训讲师口头讲授;第三次信息加工是学员理解。这种“PPT”形式的备考方式至少知识点被加工三次之后能到达考生,并且被考生记忆。这种培训方式,称之为“PPT”形式的培训备考方式。

图1-3 “PPT”形式的培训备考方式

我提出“知识损失的二八定律”这一概念。知识点的每一次被加工过程中,最大限度的,有80%的原始知识量被继承并传递,20%的原始知识量被丢失。就是说,经过一次知识点加工,原始的100个知识点中,只有80个知识点被传递下去,其余的20个知识点被遗漏或者丢弃,如图1-4所示。

图1-4 知识损失的二八定律

这样算下来,“编制PPT”损失20%,继承80%;“培训讲师口头讲授”再次基础上损失20%,继承80%;“学员理解”又损失20%,继承80%。知识点经过三次加工后只有原始知识点数量的51.2%被继承——80%*80%*80%=51.2%。“PPT”形式的培训备考方式,只有约50%的知识点传递效率。就是说,当考生做到极大地努力程度,读懂、吃透讲师讲解知识点80%的前提下,却只有约50%通过率。

实际的情况可能更糟糕。“知识损失的二八定律”给出的是很乐观的概率——80%的继承传递效率。真实的情况往往是很难达到这个概率的。成人的考前培训对考生的要求是比较高的。学员生活的压力、工作的压力都很大,往往不能够像学生时代那样每天都能付出百分百的努力。因此,培训讲师讲的100个知识点,实际上能被学员理解、记忆,并且在考试时转换成得分的概率很难达到80个。

这就是考试通过率低的原因。

建议的备考方式

问题点找到了,解决问题的方法也就找到了。“PPT”形式的培训备考方式核心问题点是——知识点过度加工。加工的次数越多,损失越大。接下来,这一小节将介绍解决方案。

解决方案就是——“砍去中间商赚差价”。不要再去看PPT——考生直接详细、系统的学习原始教材。这涉及到教科书、培训讲师、考生、考生遗失的知识点,这四者之间的关系。

按照“知识损失的二八定律”,考生直接学习原始教材一样会继承并接受80%的知识点,其余的20%知识点被损失。培训讲师的第一个作用就是帮助考生“捡回来”被遗失的20%的知识点。培训讲师的另一个作用是进一步挖掘教科书的知识点,使得考生接收到的知识点实现“增量”。

图1-5 建议的备考方式

因此,考生最终获得的知识点是三部分组成——80%源于教科书的知识点、20%遗失后捡回的知识点、培训讲师挖掘教科书的知识点。

这样才能达到我们讲的“简单、高效”备考。

番外篇

多年的考前培训实践工作过程中,还发现另一种学习方法,这种方法一样是不被建议的——重复刚刚的观点学习备考的方法没有“良莠贵贱”,需要强调的是考生朋友应该选择一种适合自己的备考方法就好。这种学习方法脱胎于“应试教育”——题海战术。有的考生抛弃教科书,皆尽可能的去刷题,力求“以量取胜”。其观点是:刷的题够多,考试就能碰到备考做过的题。

这种方式或许在多年前可能有一定收效,但是,综合近几年考试发展趋势,考试变的更加灵活。考的知识点更加结合实际项目,因此,收效不高。

需要注意的是,我们的主张不是不做练习题。做练习题要有方式方法,要求强调“知其然,知其所以然”,不能浅尝辄止。每一道题,都要回归到教科书的一个,或几个知识点。只有做到这一点,方能实现“高效”。

结构化教科书

上文提到建议的备考方式是考生直接详细、系统的学习原始教材。这一章节就这对《项目管理知识体系指南(PMBOK® 指南)第6版》进行结构化。

《项目管理知识体系指南(PMBOK® 指南)第6版》包含三部分:“第一部分 项目管理知识体系指南(PMBOK® 指南)”;“第二部分 项目管理标准”;“第三部分 附录、术语表、索引”。

第一部分 项目管理知识体系指南(PMBOK® 指南)

“第一部分 项目管理知识体系指南(PMBOK® 指南)”包含以下章节。

1 引论

2 项目运行环境

3 项目经理的角色

4 项目整合管理

5 项目范围管理

6 项目进度管理

7 项目成本管理

8 项目质量管理

9 项目资源管理

10 项目沟通管理

11 项目风险管理

12 项目采购管理

13 项目相关方管理

其中,1节-3节了解即可;4节-13节重点学习。

1节-3节主要是对项目管理所涉及的概念进行解释。4节-13节合到一起是“十大知识点”,是考试的重点。

第二部分 项目管理标准

“第二部分 项目管理标准”包含以下章节。

1 引论

2 启动过程组

3 规划过程组

4 执行过程组

5 监控过程组

6 收尾过程组

1节了解即可;2节-6节重点学习。

1节主要是对这一章节的知识点解释说明。2节-6节合到一起是“五大过程组”,是考试的重点。

第三部分 附录、术语表、索引

“第三部分 附录、术语表、索引”主要是全书的附录部分。这部分可以作为工具资料学习。

备考计划

本章节给出这对《项目管理知识体系指南(PMBOK® 指南)第6版》的备考建议。

学习《项目管理知识体系指南(PMBOK® 指南)第6版》切记“速成”。往往有一部分考生视PMP考试为“记忆大赛”。试图通过死记硬背、题海战术的方式通过考试,但是,这样的备考方法往往事倍功半、得不偿失。

我给出的建议是将备考按照以下几个步骤。

  1. 先读一遍书,能看懂即可,不试图背书
  2. 再读一遍书,想明白各章节知识点之间的关系,能够绘制知识关系图即可,不试图背书
  3. 又读一遍书,在“能看懂”、“能够绘制知识关系图”的基础上,记忆知识点

同样是一本书,读书的侧重点与要求不一样。这样备考是“简单、高效”的。总结一下,总的要求是“结硬寨打呆仗”、“回归原始教材”。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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