图1-7 MIT挑战的33门课程
每个课程下边还有解说，包括课程资料和他的考试答卷等（如图1-8所示）
图1-8 《物理I-经典力学》挑战的介绍
I completed this class in July as part of a pilot experiment to see if I was up to doing the entire program.
翻译：作为试点实验的一部分，我在7月完成了这门课程，看看我是否能够完成整个项目。
分析：为什么说斯科特•杨12个月没有完成33门课程挑战，《8.01：物理I-经典力学》是7月份完成的，他在12个月内只完成了32门课程。
有人可能会说1年完成32门也非常多了，不差那一门。问题是，他挑战的是1年完成33门本科课程，少1门相当于他没有完成挑战。
Did you do everything an MIT student does?
No. I did the exams and programming projects for a curriculum that is very similar to MIT’s own (I had to swap some lab classes and humanities requirements for other classes). The number of credit hours is the same though.
翻译：你做了麻省理工学院学生所做的一切吗？
不。我为与麻省理工学院自己的课程非常相似的课程进行了考试和编程项目（我不得不将一些实验室课程和人文学科要求换成其他课程）。学时数是一样的。
分析：那他为什么不说1年完成32门MIT课程呢？因为32门的学分不够MIT计算机科学专业学生毕业，就会导致1年完成MIT 4年课程的陈述不正确。
好的做法其实有2种：一种是算上提前学习那1门的时间，另外一种方法是再选1门课程替换掉已经学的那门，这样还是33门。
这就像比赛跑步一样，你提前跑了，要么把你提前跑的时间加上，要么回来和大家从同一起跑线跑。
Did you grade the work yourself?
Yes. Admittedly, this introduces some degree of error over having a professor grade my work. However, most of the exams are quantitative with solution sets that have grading rubrics, so it limits the error somewhat. I encourage anyone to check out my actual exam results and compare them against the solutions. In many of the exams that had lengthy calculations required, I allowed for part marks provided the concepts taught in the course were applied correctly. I believe the provided grading is arguably a fair one, but if you wanted to take the strong position that any mistake (such as forgetting to carry a minus sign) invalidates an entire question, this would reduce some of my grades. I’ve gone through and recalculated under these more severe restrictions and it would put the final exams for 18.01, 5.111, 18.03, 6.002 and 6.013 below the passing threshold (the other 28 classes were either unaffected or stayed above passing). I believe the original grading was fair, if imperfect, but these later calculations show the impact of my decision to use part marks.
翻译：你自己给作业评分了吗？
是的。诚然，这在让教授给我的工作评分时引入了某种程度的错误。但是，大多数考试都是定量的，具有评分标准的解决方案集，因此它在一定程度上限制了错误。我鼓励任何人查看我的实际考试结果并将其与解决方案进行比较。在许多需要冗长计算的考试中，只要正确应用了课程中教授的概念，我就允许部分分数。我相信提供的评分可以说是公平的，但如果你想采取强硬立场，即任何错误（例如忘记带减号）都会使整个问题无效，这会降低我的一些成绩。在这些更严格的限制下，我已经通过并重新计算，它将使 18.01、5.111、18.03、6.002 和 6.013 的期末考试低于及格标准（其他28门要么不受影响，要么保持在及格之上）。我相信最初的评分是公平的，即使不完美，但这些后来的计算显示了我决定使用零件标记的影响。
分析：斯科特•杨在《超速学习》中说，按照严格标准，他有6门没及格，在博客中说他有5门没及格，并且给出了这5门是什么。包括：18.01 一元微积分、5.111 基础化学、18.03 微分方程、6.002 电路与电子学、6.013 电磁学及应用。
他之前认为自己过了所有科目，那么严格标准是从哪里来的？
他给自己定的及格标准是得到50%的分数，然后自己考试后自己评分。他也把他的答案附在每个科目的后边，这个可以在他的博客下载。
首先50%这个及格标准是否过低，我在网上查了一下，有些科目50%是可以及格的，有些科目不行。
那么严格标准来自哪里？我推测可能来自两方面。一方面是针对某个科目，他的成绩刚过50分，而按照MIT的要求比50%高，所以就出现了斯科特·杨认为自己及格了，但是按照MIT标准是不及格的情况。
另一方面是，他将自己的答案上传，有好奇的人下载并且进行了验证和评分，发现他的得分没有超过50%。
因为50%的评判标准是他挑战前预先给定的，并且按照上边的对话看，第二种发生的可能性更大。
Q) What happens if you fail a class?
Given the pace I’m attempting, I think it’s inevitable that I’ll fail a class. My main requirement is that I pass a final exam, so if I fail one, I’m allowing myself to take a different exam after.
My strategy is to take a fail-first approach, to be more efficient with my time on classes where I have several final exams I can use as the basis of evaluation. This is very different from university where a failure can be a real setback. That’s a benefit of self-education over rigid formal institutions.
翻译：Q）如果你的课程不及格怎么办？
鉴于我正在尝试的速度，我认为我不可避免地会不及格。我的主要要求是我通过期末考试，所以如果我没有通过，我允许自己在之后参加另一场考试。
我的策略是采取失败优先的方法，以提高我在课堂上的时间效率，因为我有几门期末考试可以用作评估的基础。这与大学非常不同，失败可能是一个真正的挫折。这是自我教育相对于僵化的正规机构的好处。
分析：斯科特杨通过的考试可能不是一次通过的，那么就出现一个问题，每一次重考的试卷是否是相同的，或者有多少是相同的。大学补考也是有次数限制的，并且每次试卷应该不同才对。
Q) Will you get a diploma for doing this?
No, and that’s exactly the point. Our society incorrectly equates knowledge with accreditation. Getting a piece of paper is great, and for many lines of work, it’s completely necessary. But the equation is made so strongly that people forget the two things are different.
翻译：Q）你会因此获得文凭吗？
不，这正是重点。我们的社会错误地将知识等同于认可。得到一张纸很棒，对于许多工作来说，这是完全必要的。但是这个等式是如此强烈，以至于人们忘记了这两件事是不同的。
分析：《如何高效学习》书中最后介绍斯科特·杨成为麻省理工大学历史上最快毕业的人。大学毕业的含义是获得是获得学位证，他并没有获得麻省理工学院的学位证，也不是这个大学的学生。
Q) What kind of past experience do you have with the subject?
When I was still in high-school I did a fair bit of programming, mostly creating small computer games. In addition, I’ve taken 4 university-level computer science classes, when I attended the University of Manitoba for my business degree. Yes, I do have some prior experience with programming which will give me an advantage in the challenge. That being said, my prior level of skill isn’t probably far from many of the CS students actually attending MIT and for whom the curriculum is based.
In addition, I completed the first course 8.01 Classical Mechanics as a pilot experiment for this main challenge in July of 2011. Therefore the number of classes I’m attempting in the 12 month period is officially 32.
翻译：Q）你过去有什么样的经历？
当我还在上高中的时候，我做了一些编程，主要是开发小型电脑游戏。此外，当我在曼尼托巴大学攻读商科学位时，我参加了4门大学水平的计算机科学课程。是的，我确实有一些编程经验，这将使我在挑战中占据优势。话虽如此，我之前的技能水平可能与许多实际就读MIT的CS学生以及课程所基于的学生相差不远。
此外，我在2011年7月完成了第一门课程8.01经典力学作为这一主要挑战的试点实验。因此，我在12个月内尝试的课程数量正式为32门。
分析：人们觉得斯科特•杨1年完成麻省理工学院4年的课程非常厉害，而这个厉害的参照标准是麻省理工学院大一的学生。
其实这个对比不公平。
第一，麻省理工的大一新生是高中毕业的，而斯科特杨是大学毕业的，大家起点不同。我觉得比较公正的做法是，他不应该和本科比，而是跟研究生比，这样大家的学历起点才相同。
第二，他大学学了4门计算机课程，挑战时选的是计算机专业，他比其他学生有优势。
第三，他大学学的是商科，所选课程有好几门是经管类的，他可能都学过。应该避开他学过的课程才公平，学习和复习是两个概念。
第四，他没有参加各种实验，也没有写论文。当然没有参加实验是因为办不到，而不写论文可能是因为它不算课程。但是别人在比较时，会忽视这些，容易认为MIT在校生需要完成的他都完成了。
斯科特杨的一年MIT挑战，如果我们看了他的书、博客，并进行分析的话，你会发现并没有之前宣传的那么神奇了。
宣传是：斯科特•杨使用整体学习法1年完成MIT 4年33门课程，成为麻省理工大学历史上最快毕业的人。
实际是：斯科特•杨（一个大学商科毕业的学生，大学学了4门计算机课程），花了15个月在线学习了MIT 33门课程，自己考试自己评分，评分超过50%算及格（标准较低，有些科目按照MIT标准不及格），不及格可以多次补考，然后最后挂了6科。
广义动量定理可以用来分析如何产生和增加成果，我们可以使用广义动量定理Fαt=nmV来分析斯科特•杨和大一新生之间每一项的区别。
在力量F上，斯科特•杨是大学毕业，并且大学还学了4门计算机课程；而大一新生是高中毕业，没学过计算机课程。这一点斯科特•杨占很大优势。
在方法α上，斯科特•杨用的是整体性学习法，其中包括费曼技巧，而一般的大一新生并没有什么成型的学习方法。当然，斯科特•杨的MIT挑战的目的就是证明整体性学习法好。
在作用点上，斯科特•杨聚焦于学习33门课程，而对比的大学生要分散精力于其他地方，比如：论文、社团、实验、恋爱、游戏和打工等，斯科特•杨更聚焦，所以在作用点上占优势。
在时间t上，斯科特•杨只有1年时间，大一新生有4年时间。总时间上斯科特•杨占劣势。但是斯科特•杨不需要每年3个月的假期，每天还可以增加学习时间，周末也可以用来学习，这样就能增加有效的学习时间。
在广义动量定理过程四要素中，增加力量F，使用好的方法α，聚焦，增加时间t都可以增加成果，而斯科特•杨在力量F，方法α，作用点三要素上占优势，在总时间上占劣势，但是可以通过增加有效学习时间来弥补（如图1-9所示）。
图1-9 MIT挑战中斯科特•杨和大学生的对比
在数量n上，斯科特•杨只选够学分的33门课程，而不是多修课程，这一点斯科特•杨的难度更小一点。大一新生可能会修多于33门课程，还有可能修双学位。
在质量m上，斯科特•杨选择了计算机专业，这是他的爱好，爱好的东西更容易做好，然后一些课程替换成了经管类，这些课程他可能在曼尼托巴大学的商科学过。这一点斯科特•杨完成的难度更小。斯科特•杨是自考自评分，50%算及格，不及格可以多次重考；而大学是参加集体考试，老师评分，50%可能不够及格，不及格不可以多次重考，斯科特•杨完成的难度更小。
在速度V上，斯科特•杨需要1年完成33门课程，也就是365/33=11天，他平均11天就要学完1门课程。而大一新生是4年学33门课程，每年有3个月假期，也就是4×9/33≈1个月，对比的大学生是1个月完成1门课程。斯科特•杨完成的难度更大。
在广义动量定理得目标（结果）三要素中，斯科特•杨在数量n和质量m上占优势，在速度V上占劣势。学过的课程和选修课可以不用11天就能完成，这为那些难的课程争取了时间。
斯科特•杨的执着和挑战精神还是令人钦佩的，并且也很好的推广了费曼技巧。
1.3 费曼技巧为什么有效？
我们可以使用通用方法论分析费曼技巧分析、解释和优化费曼技巧。通用方法论包括是拆分（分而治之）、类比、联想、溯因、广义动量定理和系统思考这六种方法，以及每种方法还有对应的图解方式（如图1-10所示）。
图1-10 通用方法论
1.3.1 学习金字塔解释费曼技巧
学习金字塔是美国缅因州的国家训练实验室研究成果，它用数字形式形象显示了采用不同的学习方式，学习者在两周以后还能记住内容（平均学习保持率）的多少。它是一种现代学习方式的理论。最早它是由美国学者、著名的学习专家爱德加·戴尔于1946年首先发现并提出的（如图1-11所示）。
