#127 Mit KI in atemberaubender Geschwindigkeit lernen: Tim Ferriss Meta-Learning KI automatisiert!

Worum geht es in diesem Artikel?

Ich erkläre im Post Tim Ferriss Ansatz des Meta-Learnings und wie ein KI-Workflow mir passende Lernpfade entwickelt.

Wie lernt man am besten? Vor fast 38 Jahren hatte ich das Glück, an einer Weiterbildungsveranstaltung teilzunehmen, die ich als Jugendvertreter organisiert hatte. Dort hielt Prof. Dr. Greif von der FH Köln einen Vortrag über Lern- und Arbeitsmethoden. Das war der Beginn einer faszinierenden Reise des Lernens für mich.

Im Laufe der Jahre habe ich mich intensiv mit Lern- und Arbeitstechniken beschäftigt. Dabei habe ich über 50 Bücher über Mnemotechniken gelesen und mein Studium durch Kurse zu diesem Thema finanziert.

Hier fing die Automatisierung an.

Seitdem bin ich stets auf der Suche nach Ansätzen, um besser und schneller lernen zu können.

Vor mehr als 10 Jahren stieß ich dann auf das Buch „Der 4-Stunden-Chef“ von Tim Ferriss. Ich habe das Buch mit großem Interesse gelesen, da es einen außergewöhnlichen Ansatz verfolgt. Tim Ferriss erklärt in seinem Buch seinen Meta-Learning Ansatz.

Der folgende Blogpost präsentiert den Meta-Learning Ansatz von Tim Ferriss und stellt eine vollautomatische KI-Workflow Umgebung vor, die ein komplettes Curriculum und einen Lernpfad basierend auf der Methode von Tim Ferriss entwickelt.

Tim Ferriss Methode des Meta Lernens!

Tim Ferriss hat mit seinem Meta-Learning-Ansatz bemerkenswerte Leistungen in verschiedenen Bereichen erzielt. Hier sind einige seiner herausragenden Erfolge:

  1. Sprachenlernen: Ferriss hat gezeigt, dass es möglich ist, eine neue Sprache in sehr kurzer Zeit zu lernen. Er hat beispielsweise Japanisch gelernt, indem er die 1.945 Kanji-Zeichen auf die 214 grundlegenden „Radikale“ reduziert hat[1][5].
  2. Sportliche Leistungen: Ferriss hat seine Methode angewendet, um in kurzer Zeit beeindruckende sportliche Erfolge zu erzielen. Ein Beispiel ist sein Erfolg im Gewichtheben, wo er in weniger als 12 Wochen seine maximale Deadlift-Leistung von 300 auf über 650 Pfund steigern konnte[3].
  3. Tango: Ferriss hat den argentinischen Tango in nur sechs Monaten gemeistert, indem er seine DiSSS-Methode (Deconstruction, Selection, Sequencing, Stakes) anwendete[1].
  4. Kochen: In seinem Buch „The 4-Hour Chef“ verwendet Ferriss das Kochen als Beispiel, um seine Meta-Learning-Strategien zu demonstrieren. Er zeigt, wie man durch gezielte Deconstruction und Sequencing schnell zu einem kompetenten Koch werden kann[1][5][15].
  5. Schwimmen: Ferriss hat auch seine Schwimmtechnik verbessert, indem er die Bewegungen von Weltklasse-Schwimmern wie Michael Phelps und Shinji Takeuchi analysierte und nachahmte[3][7].

Ferriss‘ Meta-Learning-Ansatz basiert auf der Idee, komplexe Fähigkeiten in ihre grundlegenden Bestandteile zu zerlegen und sich auf die wichtigsten Elemente zu konzentrieren, um schnelle Fortschritte zu erzielen. Dies hat ihm ermöglicht, in verschiedenen Disziplinen außergewöhnliche Leistungen zu erbringen.

Meta-Lernen

Was ist Meta-Lernen?

Meta-Lernen ist der Prozess des Lernens, wie man effektiver lernt. Es geht darum, die grundlegenden Prinzipien und Techniken zu verstehen, die das Lernen selbst verbessern können. Tim Ferriss beschreibt Meta-Lernen als eine Schlüsselkomponente in seinen Werken, insbesondere in “The 4-Hour Chef”, wo er nicht nur Kochtechniken vermittelt, sondern auch, wie man jegliche Fertigkeit schneller erlernen kann.

Der Weg zum Meta-Lernen

Tim Ferriss kam durch seine eigenen Erfahrungen mit dem Erlernen neuer Fähigkeiten auf das Konzept des Meta-Lernens. Seine Reise begann mit dem Wunsch, Effizienz und Produktivität in verschiedenen Lebensbereichen zu maximieren. Ferriss, der bereits durch “Die 4-Stunden-Woche” bekannt war, in der er Methoden zur Steigerung der Produktivität ohne lange Arbeitszeiten vorstellte, erkannte, dass viele Menschen zwar das Bedürfnis haben, neue Fähigkeiten zu erlernen, aber oft an ineffektiven Lernmethoden scheitern. Diese Erkenntnis führte ihn dazu, Strategien zu entwickeln, die es jedem ermöglichen, schnell und effektiv zu lernen.

Die Prinzipien des Meta-Lernens (DISSS)

Ferriss’ Ansatz zum Meta-Lernen basiert auf einigen Kernprinzipien, erstmal eine Übersicht:

1. Dekonstruktion: Zerlegen einer Fähigkeit in die kleinstmöglichen lernbaren Einheiten.

2. Selektion: Anwendung des Pareto-Prinzips, um sich auf die 20% der Fähigkeiten zu konzentrieren, die 80% der Ergebnisse liefern.

3. Sequenzierung: Bestimmung der effektivsten Reihenfolge zum Erlernen dieser Einheiten.

4. Stakes: Einsatz von Belohnungen und Strafen, um Motivation zu gewährleisten.

Erfolge und Anwendungen

Tim Ferriss hat Meta-Lernen genutzt, um eine Vielzahl von Fähigkeiten zu erlernen, von Sprachen über das Tango-Tanzen bis hin zum Kickboxen. Seine Methode hat ihm nicht nur geholfen, diese Fähigkeiten in Rekordzeit zu meistern, sondern auch, sie auf höchstem Niveau zu demonstrieren. Beispielsweise erlernte er das Kickboxen soweit, dass er 1999 die chinesischen nationalen Kickboxing-Meisterschaften gewann. Seine Fähigkeit, Mandarin zu lernen, ermöglichte es ihm, in einer chinesischen Talkshow zu debattieren und seine Punkte effektiv zu vermitteln.

Aus DISSS wird ZARR (deutsche Übersetzung}

DISSS im Detail

DISSS steht für Dekonstruktion, Auswahl (Selektion), Sequenzierung, Simplifizierung und Stakes (Einsätze). Diese Technik hilft dabei, komplexe Fähigkeiten in überschaubare Einheiten zu zerlegen, die effizienter zu erlernen sind. Hier ein detaillierter Blick auf jede Komponente:

1. Dekonstruktion

Die Dekonstruktion ist der erste Schritt im DISSS-Prozess. Hier geht es darum, die Fähigkeit oder das Wissen, das man erwerben möchte, in die kleinstmöglichen, lernbaren Teile zu zerlegen. Ferriss argumentiert, dass man jede Fertigkeit in kleinere Segmente aufteilen kann, um besser zu verstehen, welche Bestandteile essentiell sind und welche weniger wichtig. Zum Beispiel kann das Erlernen einer Sprache in Vokabular, Grammatik, Aussprache und kulturelle Kontexte unterteilt werden.

A. Ich lasse mir von der KI in einem Workflow Skills listen

2. Auswahl (Selektion)

Nachdem die Fähigkeit in kleinere Teile zerlegt wurde, folgt die Auswahl der kritischsten Elemente. Hierbei wird das Pareto-Prinzip (auch bekannt als 80/20-Regel) angewandt, um sich auf die 20% der Komponenten zu konzentrieren, die 80% des gewünschten Ergebnisses liefern. Diese Methode hilft, Zeit und Energie auf die Aspekte zu konzentrieren, die den größten Einfluss haben.

B. Die KI bewertet die Skills nach dem Pareto Prinzip

3. Sequenzierung

Die Sequenzierung betrifft die Reihenfolge, in der die ausgewählten Lernsegmente angegangen werden sollten. Die richtige Sequenzierung kann den Lernprozess erheblich effizienter gestalten. Ferriss betont die Wichtigkeit, eine logische und effektive Reihenfolge für das Erlernen der Teile zu finden, was oft kontraintuitiv sein kann. Zum Beispiel könnte man beim Tennis zuerst den Aufschlag vor anderen Schlägen lernen, obwohl er als einer der komplizierteren Schläge gilt, da er in jedem Spiel so häufig verwendet wird.

C. Die KI schlägt eine Reihenfolge der Lernsequenzen vor

4. Simplifizierung

Simplifizierung ist der Prozess der Reduzierung von Hindernissen und Barrieren, die das Lernen verlangsamen. Das kann bedeuten, die Lernumgebung zu optimieren, zusätzliche Ressourcen oder Werkzeuge zu beschaffen, die das Lernen erleichtern, oder einfach die Methode des Lernens selbst zu vereinfachen. Ein Beispiel wäre, eine Sprache durch Immersion zu lernen, anstatt sich auf traditionellen Unterricht zu verlassen.

D. Die KI entwickelt verschiedene Lernbausteine, die zum Skill der Audience mit dem entsprechenden Ton passen

5. Stakes (Einsätze)

Der letzte Schritt der DISSS-Methode betrifft die Motivation. “Stakes” bedeutet, dass man persönliche Einsätze festlegt, um sich zum Durchhalten zu motivieren. Dies kann durch die Anwendung von Belohnungen und Strafen erfolgen, die das Engagement für den Lernprozess stärken. Ein Beispiel dafür ist die Verwendung einer Plattform wie “StickK”, wo man Geld hinterlegt, das man nur zurückerhält, wenn man seine Lernziele erreicht.

CAFE

Aus CAFE wird KFE

Hier kommt für mich die spannende Verbindung zur Wissensvisualisierung und Mnemotechnik.

Der CAFE-Ansatz ist ein weiteres Konzept das oft im Kontext von effizientem Lernen und Leistungsverbesserung erwähnt wird. CAFE steht für Compression, Frequency, Encoding und steht für eine Methode, um Lernen und das Meistern von Fähigkeiten zu optimieren. Hier eine detaillierte Erklärung jedes Aspekts:

1. Compression (Kompression)

Kompression bezieht sich darauf, die umfangreichsten Informationen oder Fähigkeiten in eine einfach verständliche, hochkonzentrierte Form zu bringen. Das Ziel ist es, das Wesentliche einer Fähigkeit oder eines Wissensbereichs auf eine übersichtliche und handhabbare Menge zu reduzieren. Ein Beispiel hierfür könnte eine Ein-Seiten-Cheat-Sheet sein, die die wichtigsten Punkte oder Techniken einer Fertigkeit zusammenfasst. Diese Technik zielt darauf ab, den Überblick zu bewahren und sicherzustellen, dass die grundlegendsten und effektivsten Teile des Lernstoffs jederzeit schnell zugänglich sind.

2. Frequency (Häufigkeit)

Die Frequenz beschäftigt sich mit der Optimierung der Wiederholungsraten beim Lernen. Ferriss betont, dass das Timing und die Häufigkeit der Beschäftigung mit dem Lernmaterial entscheidend sind, um maximale Retention und Kompetenz zu erreichen. Es geht darum, die ideale Balance zwischen zu häufiger und zu seltener Beschäftigung zu finden, um Überlernen zu vermeiden und gleichzeitig das Gelernte effektiv im Langzeitgedächtnis zu verankern. Dies kann durch verschiedene Techniken wie Spaced Repetition erreicht werden, bei der die Abstände zwischen den Lernsessions zunehmend vergrößert werden.

3. Encoding (Codierung)

Encoding bezieht sich auf die Art und Weise, wie Informationen für die Speicherung im Gehirn aufbereitet werden. Tim Ferriss betont die Bedeutung von ungewöhnlichen, einzigartigen oder emotional ansprechenden Codierungstechniken, um die Erinnerungsfähigkeit zu verbessern. Beispielsweise kann das Nutzen von Eselsbrücken, bildlichen Vorstellungen oder die Verbindung des Lernmaterials mit starken visuellen oder emotionalen Inhalten helfen, das Behalten zu erleichtern. Das Ziel ist, das Gelernte so zu codieren, dass es sich von anderen Informationen abhebt und leichter aus dem Gedächtnis abgerufen werden kann.

Die Umsetzung mit KI-Workflows

Es sind ca. 60 Prompts in einen KI-Workflow kombiniert worden. Ich zeige nun den Aufbau des Systems über verschiedene Tabellen hinweg.

A. Die erste Tabelle dient dazu eine persönliche Lernliste zu erstellen.

Hier sammle ich Themen.

Mit dem Status „Lege Los“ lasse ich mir erstmal einen Überblick über den Lernstoff geben.

B. Die Übersichts Tabelle hat das Ziel eine erste Abschätzung zu liefern.

Macht es Sinn für mich? Was gibt es für Videos, Literatur, Experten? Hier entscheide ich ob das Thema für mich Sinn macht.

Eine erste Übersicht

Prompts zur Erstellung der Übersicht

Prompts zur Erstellung der Übersicht

Mit einem Knopfdruck werden die Sub-Skills erzeugt.

C. Entwicklung von Sub-Skills, Bewertung und Priorisierung

Die Übersicht Tabelle der Sub-Skills

Die Tabelle listet die Sub-Skills und die KI bewertet diese Sub-Skills und bringt die Sub-Skills in eine passende Reihenfolge! Die Tabelle ist so aufgebaut, das ich in die Bewertung eingreifen kann. Es sind 3 Workflows die die Arbeit für mich durchführen. Für den Test habe ich verschiedene Schwellwerte gesetzt.

Pro Sub-Skill werden verschiedene Prompts ausgeführt:

Einführung Subskill
Uebersicht Subskill
Selbsteinschätzungs Fragen
Verständnisfragen Aufforderung
Wichtigste Erkenntnisse
Übungen Prompt
Anki Flashcards Aufforderung
Beispiele aus der realen Welt Aufforderung
Empfohlene Videos Eingabeaufforderung
Empfohlene Ressourcen Eingabeaufforderung
Aufforderung zur Selbsteinschätzung
Übungsprojekte Aufforderung
Fallstudien Eingabeaufforderung
Häufige Fehler Eingabeaufforderung
Expertentipps Eingabeaufforderung
Lerngemeinschaft Aufforderung
Aufforderung zur Fortschrittskontrolle
Aufforderung zum Feiern
Learning Objective
Hands on Exercise
Troubleshooting Guide
Integration with Al
Best Practices
Advanced Topics
Quiz or Assessment
Videos
Literatur
Welchen Menschen folgen?

Die Prompts sind nur der Anfang. Die Erweiterung wird sein, das die KI die passenden Prompts für den Sub-Skill selbst ausführt.

D. Die Finale Sub-Skill Tabelle

Die Sub-Skills Prompts, mit Testdaten, und einer Empfehlung der KI welches KI System zu nehmen ist.

Hier sind 470 Skills gelistet, die nochmal priorisiert werden können.

Die Sub-Skill Tabelle mit den Skills bis zur dritten Ebene und einer Momentaufnahme des ersten Skills.

Workflow zur Ausführung der Lerninhalte pro Subskill
Ergebnis Tabelle

Fazit

Ich kann nun einen Lernstoff decodieren und mit verschiedenen Steuerelementen:

  • Zielgruppen orientiert
  • Zeitbedarf
  • Lerntiefe
  • Didaktisches Modell

einen angepassten Lernpfad erstellen lassen.

Umsetzung von didaktischen Modellen

Anlage

Citations:
[1] https://modelthinkers.com/mental-model/disss-learning
[2] https://www.peterjthomson.com/2013/01/tim-ferriss-on-achieving-minimum-viable-knowledge/
[3] https://tim.blog/2018/06/05/the-tim-ferriss-show-transcripts-the-art-and-science-of-learning-anything-faster/
[4] https://theceolibrary.com/collection/learning-how-to-learn-books
[5] https://www.diygenius.com/rapid-skill-acquisition/
[6] https://fourminutebooks.com/tim-ferriss-books/
[7] https://tim.blog/2016/10/06/the-art-and-science-of-learning-anything-faster/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=nzak1xX3O0k
[9] https://tim.blog/2013/05/20/accelerated-learning-techniques/
[10] https://lewishowes.com/podcast/tim-ferriss-meta-learning-and-the-four-hour-chef/
[11] https://www.reddit.com/r/timferriss/comments/17cvdv5/i_compiled_all_products_tim_ferriss_has_ever/
[12] https://www.nateliason.com/notes/4-hour-chef-tim-ferriss
[13] https://nakedsoulpoems.com/what-is-meta-learning-how-can-meta-learning-be-taught-or-equivalently-learned/
[14] https://longnow.org/seminars/02011/sep/14/accelerated-learning-accelerated-times/
[15] https://www.barnesandnoble.com/w/the-4-hour-chef-timothy-ferriss/1116109951
[16] https://tim.blog/the-4-hour-chef-meta-sampler/
[17] https://www.goodreads.com/book/show/44770129-ultralearning
[18] https://tim.blog/2011/05/18/philosophy-as-a-personal-operating-system-from-seneca-to-musashi/
[19] https://www.themetalearners.com/how-to-learn-anything-you-want-in-just-20-hours/
[20] https://www.themetalearners.com/batching/

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Ein Kommentar

  1. Hallo Holger,
    bei Punkt „Die KI bewertet die Skills nach dem Pareto Prinzip“ (und auch der Sequenzierung) widerspreche ich dir – hier zwingst du doch ein statistisches Modell dazu eine Aussage zu hallizunieren, die sie nicht treffen kann.

    Selbst, wenn das Modell es könnte – es hat ja nicht alle Daten. Ein *Meister* im jeweiligen Fach hat ja nicht nur die expliziten Daten, um die *wichtigen* Skills zu erkennen – er hat vor allem die impliziten Daten im Hirn und im Bauch. Obendrauf kommt dann noch die Anpassung an den Menschen.

    Wenn du Bogenschießen vom Pferderücken aus erlernen willst, startest du ja auch an einer anderen Stelle, wenn du es mit einem Reiter zu tun hast, einem Schützen oder einem Laien in beiden Gebieten.

    Meiner Meinung nach bräuchte es zumindest an diesem Punkt, vielleicht auch am nächsten Punkt einen Input durch einen Menschen – sonst kommt etwas heraus, dass sich gut anhört aber ggf. nicht gut ist.

    Ich bin gespannt auf deine Meinung.

    Beste Grüße
    Franz

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