012｜用抄錄與摘要，打造學術閱讀的高效筆記力

Dec 31, 2024

你好！我是王啟樺 👋

上一期我們討論了如何用「藍色良品」提升學術閱讀與筆記效能。

今天想與你分享學術筆記中的一個基本但極其重要的技巧：「抄錄或摘要（Note-taking by Copying or Summarizing）」。這個方法不僅能幫助你在閱讀時抓住核心重點，還能確保日後回顧時快速還原資訊，極大提升你的學術效率。

在學術閱讀中，你可能常遇到以下情境：

這些情況多半是因為缺乏有效的資訊記錄方式。而抄錄與摘要就是解決這些問題的利器：

透過這兩者的結合，你可以在學術閱讀中做到準確記錄、深刻理解，並在需要時輕鬆找到所需的資訊。

抄錄的目的是保留資訊的細節與準確性，但這不代表只是一味複製。好的抄錄需要加上自己的註解與補充，讓筆記更加有條理。

例如，假設你在閱讀一篇文章，文中提到：

"Bayesian inference provides a systematic framework for updating beliefs based on data."

你可以這樣記錄：

原文抄錄
- Bayesian inference provides a systematic framework for updating beliefs based on data.
自己的補充
- 貝葉斯推論提供了一套基於數據更新信念的系統性框架。它對處理不確定性問題特別有用，例如醫學診斷與氣候預測。

這樣的記錄方式，既保留了原文的精準表述，又加上自己的理解，讓未來的你更容易快速掌握這段內容。

摘要的重點在於用自己的語言提煉核心觀點，並著重於對自己研究的啟發意義。
摘要時可以遵循以下三個步驟：

例如，針對上述的貝葉斯推論，你可以這樣做摘要：

摘要內容
- 核心觀點：貝葉斯推論強調將數據與先驗知識結合，適合處理不確定性問題。
- 實際應用：可以在醫學、經濟預測中使用，特別適合需要不斷更新模型的場景。

這樣的摘要，既能幫助你快速抓住重點，也能作為未來研究應用的參考。

事實上，抄錄與摘要並非對立，而是可以有機結合的。例如，你可以針對一篇文獻，按照以下結構進行記錄：

例如，假設你在閱讀一篇關於深度學習的文章，文中提到：

"Regularization techniques such as dropout and L2 penalty are crucial for preventing overfitting in neural networks."

你可以這樣記錄：

Regularization techniques such as dropout and L2 penalty are crucial for preventing overfitting in neural networks.

在工具選擇上，推薦使用 Obsidian 來進行學術筆記管理。

透過抄錄與摘要，你能在學術閱讀中做到既保留資訊的完整性，又能高效內化與提煉知識。從今天開始，試著為每篇文章記錄一份精心設計的抄錄與摘要筆記吧！

啊，15分鐘到了，新年快樂，我們下一期繼續聊！

P.S.1 如果你已經準備好在2025年，要用Obsidian建構自己可靠的學術閱讀系統，歡迎加入《馭文獻之鋒:Obsidian 與四種良品筆記法引領高效研究》這本書，一起在臉書私人社群討論各種你在研究所路上遇到的問題！

P.S.2. 如果你最近還不需要建立自己的學術閱讀工作流，也可以先試看《馭文獻之鋒:Obsidian 與四種良品筆記法引領高效研究》這本書的部分章節，打打基礎。

P.S.3. 《馭文獻之鋒:Obsidian 與四種良品筆記法引領高效研究》這本書的初衷，是來自我於2024年7月的會員講座，也歡迎加入收看。

P.S.4.對於「紅、藍、黃、橘」四種良品的定義，可以參考我上一次的免費公開講座：

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