如何提升专注力?

简介: 专注就是让你的注意焦点跟着你的事情走。现在的人专注越来越难,主要原因就在于周围环境有太多事情会打扰你,把你的注意力从正在做的事情上移开。

一、 什么是专注?

专注就是让你的注意焦点跟着你的事情走。现在的人专注越来越难,主要原因就在于周围环境有太多事情会打扰你,把你的注意力从正在做的事情上移开。

二、为什么要提升专注力?

注意力分离有什么问题?现在很多人喜欢多线程工作,事情那么多,多线程工作难道不应该是提升工作效率吗?我们来具体分析下注意力分离的二种情况:

第一种情况是,同时做A、B两件事。虽然看起来我们同时在做两件事,但实际上我们的注意力是一下专注A,一下专注B。人是没办法把注意力同时放到两件事情上的。比如,我们边听音频边开车。这时候为了把车开好,留给音频的注意力并不会太高,否则就会有危险,当然,这时候听音频的收获也不会很高。这里插一句,现在有很多知识类产品都是音频+文字的。我建议大家音频听完后,还要去看看文字稿。这样收获会更大。

第二种情况是,一边做着手头的事,一边想着过去或未来的事。这种情况其实你根本做不好当下的事情,最好的办法是让这些过去或未来的事先临时的结束。比如未来的事,就可以写到计划里。以前的事,就得想办法给它结束掉。

我认为提升专注力有两个好处:第一个是提升做事情的效率。这点大家好理解。但其实这只是只是小头,真正的大头是第二种,也就是享受专注做事带来的精神愉悦。大家可能听过一些词如“心流”、“深度工作”,这些概念背后都需要专注力。

有一个流传很广的故事:

一位僧人得道了。

有个小和尚问他:“师父,你得道之前在做什么?”

师父说:“做饭、挑水、砍柴。”

小和尚又问:“那得道之后呢?”

师父说:“做饭、挑水、砍柴。”

小和尚说:“两者差别在哪里?”

师父说:“以前我是做饭的时候想着挑水,挑水的时候想着砍柴,砍柴的时候想着做饭。现在就是做饭的时候做饭,挑水的时候挑水,砍柴的时候砍柴。”

三、如何提升专注力?

坏消息是大部分人都缺乏专注力。好消息是专注力是可以学习加强的。提升专注力的方法有4种:

第一种:排优先级。

让事情一件一件做。当然,这要求你对事情的重要性做出判断,那些对你很重要的事,你必须要专注地去做。

第二种:改变环境。

创造或者选择一个相对简单的外部环境,尽可能地减少外界的干扰和打断。比如在公司里带一个降噪耳机,在家里给自己安排一间工作房间,除了工作用品其他都不放,尤其是手机,如果工作用不上手机,就不要拿进去。(相比于孩子的学习房,自己的工作房更重要)

第三种:主动锻炼自己的专注力。

通过主动锻炼,让自己注意力更受自己控制。比如,冥想,专注自己的呼吸;吃饭的时候,专注地吃;跑步的时候,专注地向前走;

第四种:减少信息,向下聚焦。

向下聚焦的意思是主动减少干扰自己的信息。举个例子,我们看美剧,我们聚焦的对象有视频、声音、字幕。如果我们想学习英语听力,可以主动把字幕关掉。这就让我们的注意力更集中在视频和声音上。如果再向下一层,就是把视频干掉,我们就集中在声音上。这样学习听力的效果会更好。专注力其实是一个不断做减法的过程。

内容参考:

《精进3:找到你的生态位》

目录
相关文章
|
23天前
|
开发者
开发者视角:探索技术无垠,肩负时代重任
作为一名开发者,我深感责任重大,使命光荣。技术是推动社会进步的强大动力,也是改变世界的神奇钥匙。从初次接触编程起,我就被代码的魅力深深吸引,坚定成为一名卓越开发者的决心。在开发的世界里,我们保持好奇心和探索精神,不断学习新技术,挑战自我,追求创新和突破。我们注重技术的本质和原理,善于解决问题,同时也关注技术对社会、环境和伦理的影响。面对挑战,我们变得更加坚韧和成熟,提升自己的技能和素养,为社会的进步和创新贡献力量。
|
3月前
|
人工智能 边缘计算 自动驾驶
【嵌入式软件开发者眼中的IT行业现状与未来趋势】
【嵌入式软件开发者眼中的IT行业现状与未来趋势】
66 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
关于AI技术,是 提高 or 降低 开发者的职业天花板
【6月更文挑战第5天】关于AI技术,是 提高 or 降低 开发者的职业天花板
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
未来趋势:后端开发的新纪元
随着科技的不断进步,后端开发领域也在不断演进。本文将探讨未来后端开发的新趋势,包括分布式系统、云原生技术、微服务架构以及人工智能在后端开发中的应用。通过深入分析这些趋势,我们可以更好地了解未来后端开发的发展方向,为技术人员提供指导和启示。
69 2
|
5月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
AI技术对开发者的职业天花板是提升还是降低?
AI技术对开发者的影响复杂多面,既提升也降低了职业天花板。一方面,AI提高开发效率,自动化重复工作,扩展了应用领域,促使开发者持续学习新技能。另一方面,它带来职业转型压力,技能可能过时,竞争加剧。开发者应持续学习,跨领域发展,培养创新思维,以适应和利用AI技术提升自身职业发展空间。
149 0
|
人工智能 Kubernetes 前端开发
未来3-5年,前端低代码化,具体往哪个方向发展更好就业?
未来3-5年,前端低代码化,具体往哪个方向发展更好就业?
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
探索AI时代的应用工程化架构演进,一人公司时代还有多远?
当代AI来势汹汹,本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。
20932 6
|
数据采集 数据可视化 JavaScript
低代码:解放生产力的利器还是一场空洞的炒作?
低代码:解放生产力的利器还是一场空洞的炒作?
40 0
|
存储 人工智能 算法
探索 AI 时代的应用工程化架构演进,一人公司时代还有多远?
序言 在当下生成式模型的 AI 时代,了解和使用 AI 相关技术是前后端研发同学迟早要面对的事。 所有产品都值得用 AI 去重新做一遍。其根本原因在于当下 AI 的形态即生成式模型是通过 AI 辅助来改变和创造新的产品形态,而不是像以往的技术一样只是对现有产品形态的补充。 简单来说,产品研发同学可以做的事情更多了。
186 0
|
传感器 机器学习/深度学习 安全
汽车电子行业开发者的内功心法:汽车软件开发V模型
汽车软件开发过程中的V模型对行业内开发者早已是司空见惯的模型,是由瀑布模型演变而来的,也是目前汽车行业运用最广的软件开发模型。由于该模型的构图形似字母V,所以俗称V模型。V模型核心思想是通过A-SPICE流程(汽车产业的软件流程改进和能力测定标准)来支持和管理整个开发流程,从需求到源代码的每个过程都有相应的测试。