Давайте рассмотрим достаточно важный, но не совсем очевидный для многих вопрос - в чем разница между «кассовым методом» и «методом начислений».

Начнем прежде всего с того, что определим, к чему эти термины вообще относятся.

К чему относятся эти термины?

Они относятся к методу исчисления прибыли за период . А не к «методу учета», «системе учета» или даже «стилю мышления». Т.е. именно вычислить прибыль за период мы можем либо кассовым методом, либо методом начислений.

В чем принципиальная разница?

Разница состоит в методе отражения доходов и расходов на выбранный учетный период . Т.е. в том, какие хозяйственные операции за период считать расходом, а какие доходом. Понятно, что за всё время существования предприятия, все поступления денег являются доходом, а все выплаты являются расходом. Но нас интересует не всё время работы, а каждый конкретный период . Квартал, месяц, неделя или даже день. Когда мы разбиваем нашу временную прямую на отрезки, и возникает разница.

При кассовом методе доходом считается любое поступление денежных средств в кассу или на расчетный счет, а расходом - любая оплата или выплата, совершенные в учетном периоде. При этом связь между доходами и расходами за один и тот же период не имеет значения. Купили водку, продали час караоке, - все равно это доход и расход.

При методе начислений доходом за период считается продажная стоимость реализованных товаров и услуг, оказанных в этом периоде, в не зависимости от их оплаты. А расходом считается себестоимость реализованных товаров и услуг, а также потребление предприятием товаров и услуг, и тоже вне зависимости от их оплаты поставщику. Т.е. если доходом является Борщ, то расходом считается все, что связано с этим борщом - продукты, зарплата повара, аренда зала, электричество, и т.д. Т.е. все, что привело к возможности реализовать именно этот Борщ.

Какой метод лучше?

Это зависит от ситуации.

Кассовый метод проще в исполнении, т.к. основывается на данных платежных систем, которые очень легко собрать - они отражаются в кассовой или банковской системе и всегда подтверждены первичными документами. Кроме того, результат этого метода - прибыль - совпадает с кассовым остатком, т.е. может быть легко проверена (пересчетом наличности).

Метод начислений сложнее, и его прибыль не совпадает с остатком в кассе, но он точнее в том смысле, что если по полученной прибыли считать рентабельность или эффективность деятельности предприятия, то в ней больше смысла, т.к. доход, расход и прибыль взаимосвязаны.

Разницу между ними можно проиллюстрировать на примере расхода бензина в автомобиле. Расход бензина - это некий показатель, которым мы используем для измерения «эффективности» автомобиля (и стиля вождения). Чем ниже расход бензина, тем лучше.

«Метод начисления» - это если мы сравниваем пройденное за период расстояние с объемом бензина,потраченным за этот же период. Для этого мы используем бортовой компьютер. Мы можем за одну неделю проехать 100 км и потратить 7 литров (7 л/100км), а за другую проехать 1000 км и потратить 60 л (6 л/100км). Очевидно, что за вторую неделю мы ездили экономичнее или «эффективнее».

«Кассовый метод» - это если мы сравниваем пройденное за период расстояние с объемом бензина, купленным (залитым в бак) за этот же период. Мы можем за одну неделю залить 50 л и проехать 1 км (5000 л/100км), а на следующей неделе долить еще 1 л и проехать 100 км (1 л/100км). Очевидно, что результаты не сравнимы, в них нет смысла.

Когда следует использовать кассовый метод?

Кассовый метод тем не менее не просто «простой, но бессмысленный». Есть ситуации, когда его можно и нужно использовать.

1. Если ваши доходы и расходы за период никак не связаны между собой.
Один пример, который я могу привести: разработка и продажа программного обеспечения (ПО). Лицензии, проданные за прошедший месяц, напрямую не связаны с зарплатой программистов. И в этом смысле момент передачи прав на лицензию клиенту ничем не отличается от момента оплаты этой лицензии. Поэтому «эффективность» разработческой компании в целом посчитать сложно.

2. Если на границах периодов размер запасов и задолженностей остается постоянным.
В частности, нулевым . Т.е. если к концу периода вы никому не должны (нулевая «кредиторка»), вам никто не должен (нулевая «дебиторка») и запасов у вас нет, то можете смело считать прибыль кассовым методом. Результат будет тот же, что и при методе начислений, только считать проще. Еще раз повторю - размеры запасов и задолженностей нулевые или те же, что и на начало периода .

Даже по российскому законодательству для малых предприятий - т.е. для тех, чей годовой оборот не превышает 1 миллиона рублей, разрешается вести учет прибыли кассовым методом. Это сделано потому, что считается, что у таких предприятий изменение запасов и задолженностей от периода к периоду - незначительное . И им можно пренебречь при расчете.

Когда следует использовать метод начислений?

Ну собственно, те же два пункта, только наоборот.

1. Если у вас прослеживается четкая взаимосвязь между доходами и расходами.

2. Если у вас имеется в наличии дебиторская и/или кредиторская задолженности и они постоянно меняются. А так же если у вас есть складские запасы и их объем на границах периодов также непостоянен.

В этих случаях имеет смысл применять метод начисления потому, что:

1. Отношение связанных доходов и расходов может показать вам эффективность работы вашего предприятия за каждый конкретный период. И их можно и нужно сравнивать.

2. Погрешность, вносимая задолженностями и изменением запасов, слишком велика и оказывает значительное влияние на результат.

Какой метод использовать в ресторанах?

В ресторанах, конечно же, следует считать прибыль методом начислений. Потому что предприятие общественного питания отвечает положительно на оба вопроса из предыдущего параграфа - у ресторана есть прямая связь между оказанными за выбранный период услугами общественного питания (проданными блюдами) и понесенными при этом расходами (себестоимость, зарплата, аренда, услуги, и т.д.).

Кассовый метод вы можете применять, если вы - «бабка с пирожками», или если вам не интересна ваша прибыль и эффективность, а важен только остаток в кассе (тоже вполне себе реальный вариант).

Некоторые заблуждения

Есть еще несколько заблуждений, которые бытуют при использовании «метода начислений» , и которые было бы полезно развеять. Итак:

1. Полученная предоплата за банкет - это не доход.

2. Полученная оплата за услугу, оказанную в кредит - это не доход.

3. Принятые на склад продукты от поставщика - это не доход.

4. Оплата поставщику - это не расход.

5. Предоплата аренды - это не расход.

6. Остаток в кассе - это не прибыль.

7. ОДДС - это не ОПУ.

Независимо от того, готовитесь ли вы к экзамену, пытаетесь выучить иностранный язык или просто надеетесь удержать в памяти то, чему научились на занятиях, запомнить пройденный материал может быть непросто. В то время как мозг на удивление хорошо сохраняет информацию, которую вы изучали на протяжении длительного времени, ее не всегда легко вспомнить, когда это требуется. Используйте несколько приемов для запоминания, чтобы быстрее воспроизводить в памяти необходимые детали. Сделайте мозг более восприимчивым к поглощению новой информации, заботясь о своем разуме и теле, а также работая в подходящей обстановке.

Шаги

Используйте приемы для запоминания

Разбейте материал на небольшие отрывки. Информацию легче обрабатывать и запоминать, если вы разбиваете ее на крохотные кусочки. Вместо того чтобы пытаться запомнить всю главу учебника, сосредоточьтесь на одном коротком разделе или ключевой информации за раз.

• Например, если вы пытаетесь запомнить слова для урока иностранного языка, не берите более 7–8 слов за раз.
• Если вы занимаетесь по учебнику, будет полезно ознакомиться со структурой книги. Главы учебников обычно делятся на короткие разделы, каждый из которых дает тот объем информации, который просто осилить. Сосредоточьтесь на понимании и запоминании одного раздела, прежде чем переходить к следующему.

1. Переключайтесь между разными темами. Чтобы мозг эффективнее упорядочивал информацию, будет полезно переключаться между изучением разных предметов. Чередование тем, которые сильно отличаются друг от друга, поможет мозгу не застопориться в попытках запомнить слишком много информации по одному предмету (или по двум очень похожим предметам) за раз. Кроме того, переключение между темами не позволит вам “перегреться” при работе над одной из них.

   Делайте заметки. Когда вы слушаете лекцию или читаете текст, записывайте важные отрывки информации. Не пишите каждое слово, которое слышите или читаете. Лучше конспектируйте основные понятия. Это заставит мозг обрабатывать информацию и сжимать ее до наиболее важных элементов.

   Проверяйте себя. Изучая каждый раздел материала, делайте перерывы, чтобы проверить себя. Для этого можно создавать дидактические карточки, составлять вопросы или выполнять проверочные упражнения или задания, которые прописаны в учебнике. Если вы учитесь с другом, можно спрашивать друг друга.

   Повторяйте материал через определенные промежутки времени. Когда вы пытаетесь что-то запомнить, важно многократно это повторять. Этот метод лучше всего работает, если вы даете себе достаточно времени между повторами, чтобы не начать забывать то, что вы выучили. Повторение информации спустя небольшой промежуток времени напрягает "мускулы" памяти и помогает углубиться в материал.

   • Для начала повторяйте материал через короткие промежутки времени и постепенно их увеличивайте. Например, если вы что-то учили один день, переспите с этой информацией, а на следующий день повторите несколько раз. Проверьте себя через пару дней, а потом еще раз спустя неделю.
   • Попробуйте приложения с таймером для обучения, например, ClockWork Tomato или TimeOut, которые помогут вам составить расписание учебных интервалов.

2. Придумайте сигналы для памяти, так называемые мнемонические приемы. Одним из самых простых способов доступа к памяти является создание ассоциаций, которые провоцируют воспоминания. Для этого можно использовать аббревиатуры (например, КГБ наоборот для запоминания флага Российской Федерации: красный - голубой - белый, только наоборот), каламбуры или игру слов, а также рисовать в уме отличительные образы.

   Объясните материал кому-нибудь еще. Когда вы пытаетесь обучать кого-то, это помогает вам самому лучше понять учебный материал. Чтобы вы смогли что-то объяснить, вы должны сами понимать это. Вы должны кратко охарактеризовать и изложить материал таким образом, чтобы он был ясным и понятным для другого человека. Это поможет вам лучше впитать и усвоить информацию.

   “Переспите” с этой инорфмацией. Большинству людей необходимо каждую ночь спать 7–9 часов, чтобы оставаться в хорошей форме. Достаточное количества сна не только придает энергии и помогает сосредоточиться, но также помогает учиться и запоминать. Ваш мозг обрабатывает новую информацию во время сна, поэтому вы можете обнаружить, что лучше понимаете сложные понятия после того, как вздремнете или хорошенько выспитесь. Извлеките максимум из своего сна, соблюдая хорошую “гигиену сна”:

   Хорошо питайтесь. Если вы будете питаться здоровой пищей, то сможете получить энергию, необходимую для концентрации и удержания информации в голове. Ешьте большое количество “постных” белков (рыбу, мясо без жира и листовую зелень), цельные злаки, фрукты и овощи, а также продукты со здоровыми жирами (например растительное масло, рыбу и орехи). Пейте достаточное количество воды в течение дня.

   Делайте перерывы. Если вы попытаетесь заставить себя учиться слишком долго за один присест, вскоре вы начнете клевать носом или же ваши мысли начнут блуждать. Чтобы сделать занятия более сносными и эффективным, попробуйте учиться один час за раз. Делайте перерывы по 5–15 минут между сеансами, чтобы перекусить, вытянуть ноги или опустить голову и быстро вздремнуть.

Существует такое понятие, как «No Free Lunch» теорема. Её суть заключается в том, что нет такого алгоритма, который был бы лучшим выбором для каждой задачи, что в особенности касается обучения с учителем.

Например, нельзя сказать, что нейронные сети всегда работают лучше, чем деревья решений, и наоборот. На эффективность алгоритмов влияет множество факторов вроде размера и структуры набора данных.

По этой причине приходится пробовать много разных алгоритмов, проверяя эффективность каждого на тестовом наборе данных, и затем выбирать лучший вариант. Само собой, нужно выбирать среди алгоритмов, соответствующих вашей задаче. Если проводить аналогию, то при уборке дома вы, скорее всего, будете использовать пылесос, метлу или швабру, но никак не лопату.

Алгоритмы машинного обучения можно описать как обучение целевой функции f , которая наилучшим образом соотносит входные переменные X и выходную переменную Y: Y = f(X) .

Мы не знаем, что из себя представляет функция f . Ведь если бы знали, то использовали бы её напрямую, а не пытались обучить с помощью различных алгоритмов.

Наиболее распространённой задачей в машинном обучении является предсказание значений Y для новых значений X . Это называется прогностическим моделированием, и наша цель - сделать как можно более точное предсказание.

Представляем вашему вниманию краткий обзор топ-10 популярных алгоритмов, используемых в машинном обучении.

1.  Линейная регрессия

Линейная регрессия - пожалуй, один из наиболее известных и понятных алгоритмов в статистике и машинном обучении.

Прогностическое моделирование в первую очередь касается минимизации ошибки модели или, другими словами, как можно более точного прогнозирования. Мы будем заимствовать алгоритмы из разных областей, включая статистику, и использовать их в этих целях.

Линейную регрессию можно представить в виде уравнения, которое описывает прямую, наиболее точно показывающую взаимосвязь между входными переменными X и выходными переменными Y . Для составления этого уравнения нужно найти определённые коэффициенты B для входных переменных.

Например: Y = B0 + B1 * X

Зная X , мы должны найти Y , и цель линейной регрессии заключается в поиске значений коэффициентов B0 и B1 .

Для оценки регрессионной модели используются различные методы вроде линейной алгебры или метода наименьших квадратов.

Линейная регрессия существует уже более 200 лет, и за это время её успели тщательно изучить. Так что вот пара практических правил: уберите похожие (коррелирующие) переменные и избавьтесь от шума в данных, если это возможно. Линейная регрессия - быстрый и простой алгоритм, который хорошо подходит в качестве первого алгоритма для изучения.

2 .  Логистическая регрессия

Логистическая регрессия - ещё один алгоритм, пришедший в машинное обучение прямиком из статистики. Её хорошо использовать для задач бинарной классификации (это задачи, в которых на выходе мы получаем один из двух классов).

Логистическая регрессия похожа на линейную тем, что в ней тоже требуется найти значения коэффициентов для входных переменных. Разница заключается в том, что выходное значение преобразуется с помощью нелинейной или логистической функции.

Логистическая функция выглядит как большая буква S и преобразовывает любое значение в число в пределах от 0 до 1. Это весьма полезно, так как мы можем применить правило к выходу логистической функции для привязки к 0 и 1 (например, если результат функции меньше 0.5, то на выходе получаем 1) и предсказания класса.

Благодаря тому, как обучается модель, предсказания логистической регрессии можно использовать для отображения вероятности принадлежности образца к классу 0 или 1. Это полезно в тех случаях, когда нужно иметь больше обоснований для прогнозирования.

Как и в случае с линейной регрессией, логистическая регрессия выполняет свою задачу лучше, если убрать лишние и похожие переменные. Модель логистической регрессии быстро обучается и хорошо подходит для задач бинарной классификации.

3. Линейный дискриминантный анализ (LDA)

Логистическая регрессия используется, когда нужно отнести образец к одному из двух классов. Если классов больше, чем два, то лучше использовать алгоритм LDA (Linear discriminant analysis).

Представление LDA довольно простое. Оно состоит из статистических свойств данных, рассчитанных для каждого класса. Для каждой входной переменной это включает:

• Среднее значение для каждого класса;
• Дисперсию, рассчитанную по всем классам.

Предсказания производятся путём вычисления дискриминантного значения для каждого класса и выбора класса с наибольшим значением. Предполагается, что данные имеют нормальное распределение, поэтому перед началом работы рекомендуется удалить из данных аномальные значения. Это простой и эффективный алгоритм для задач классификации.

4.  Деревья принятия решений

Дерево решений можно представить в виде двоичного дерева, знакомого многим по алгоритмам и структурам данных. Каждый узел представляет собой входную переменную и точку разделения для этой переменной (при условии, что переменная - число).

Листовые узлы - это выходная переменная, которая используется для предсказания. Предсказания производятся путём прохода по дереву к листовому узлу и вывода значения класса на этом узле.

Деревья быстро обучаются и делают предсказания. Кроме того, они точны для широкого круга задач и не требуют особой подготовки данных.

5 . Наивный Байесовский классификатор

Наивный Байес - простой, но удивительно эффективный алгоритм.

Модель состоит из двух типов вероятностей, которые рассчитываются с помощью тренировочных данных:

1. Вероятность каждого класса.
2. Условная вероятность для каждого класса при каждом значении x.

После расчёта вероятностной модели её можно использовать для предсказания с новыми данными при помощи теоремы Байеса. Если у вас вещественные данные, то, предполагая нормальное распределение, рассчитать эти вероятности не составляет особой сложности.

Наивный Байес называется наивным, потому что алгоритм предполагает, что каждая входная переменная независимая. Это сильное предположение, которое не соответствует реальным данным. Тем не менее данный алгоритм весьма эффективен для целого ряда сложных задач вроде классификации спама или распознавания рукописных цифр.

6.  K-ближайших соседей (KNN)

К-ближайших соседей - очень простой и очень эффективный алгоритм. Модель KNN (K-nearest neighbors) представлена всем набором тренировочных данных. Довольно просто, не так ли?

Предсказание для новой точки делается путём поиска K ближайших соседей в наборе данных и суммирования выходной переменной для этих K экземпляров.

Вопрос лишь в том, как определить сходство между экземплярами данных. Если все признаки имеют один и тот же масштаб (например, сантиметры), то самый простой способ заключается в использовании евклидова расстояния - числа, которое можно рассчитать на основе различий с каждой входной переменной.

KNN может потребовать много памяти для хранения всех данных, но зато быстро сделает предсказание. Также обучающие данные можно обновлять, чтобы предсказания оставались точными с течением времени.

Идея ближайших соседей может плохо работать с многомерными данными (множество входных переменных), что негативно скажется на эффективности алгоритма при решении задачи. Это называется проклятием размерности. Иными словами, стоит использовать лишь наиболее важные для предсказания переменные.

7 .  Сети векторного квантования (LVQ)

Недостаток KNN заключается в том, что нужно хранить весь тренировочный набор данных. Если KNN хорошо себя показал, то есть смысл попробовать алгоритм LVQ (Learning vector quantization), который лишён этого недостатка.

LVQ представляет собой набор кодовых векторов. Они выбираются в начале случайным образом и в течение определённого количества итераций адаптируются так, чтобы наилучшим образом обобщить весь набор данных. После обучения эти вектора могут использоваться для предсказания так же, как это делается в KNN. Алгоритм ищет ближайшего соседа (наиболее подходящий кодовый вектор) путём вычисления расстояния между каждым кодовым вектором и новым экземпляром данных. Затем для наиболее подходящего вектора в качестве предсказания возвращается класс (или число в случае регрессии). Лучшего результата можно достичь, если все данные будут находиться в одном диапазоне, например от 0 до 1.

8. Метод опорных векторов (SVM)

Метод опорных векторов, вероятно, один из наиболее популярных и обсуждаемых алгоритмов машинного обучения.

Гиперплоскость - это линия, разделяющая пространство входных переменных. В методе опорных векторов гиперплоскость выбирается так, чтобы наилучшим образом разделять точки в плоскости входных переменных по их классу: 0 или 1. В двумерной плоскости это можно представить как линию, которая полностью разделяет точки всех классов. Во время обучения алгоритм ищет коэффициенты, которые помогают лучше разделять классы гиперплоскостью.

Расстояние между гиперплоскостью и ближайшими точками данных называется разницей. Лучшая или оптимальная гиперплоскость, разделяющая два класса, - это линия с наибольшей разницей. Только эти точки имеют значение при определении гиперплоскости и при построении классификатора. Эти точки называются опорными векторами. Для определения значений коэффициентов, максимизирующих разницу, используются специальные алгоритмы оптимизации.

Метод опорных векторов, наверное, один из самых эффективных классических классификаторов, на который определённо стоит обратить внимание.

9 .  Бэггинг и случайный лес

Случайный лес - очень популярный и эффективный алгоритм машинного обучения. Это разновидность ансамблевого алгоритма, называемого бэггингом.

Бутстрэп является эффективным статистическим методом для оценки какой-либо величины вроде среднего значения. Вы берёте множество подвыборок из ваших данных, считаете среднее значение для каждой, а затем усредняете результаты для получения лучшей оценки действительного среднего значения.

В бэггинге используется тот же подход, но для оценки всех статистических моделей чаще всего используются деревья решений. Тренировочные данные разбиваются на множество выборок, для каждой из которой создаётся модель. Когда нужно сделать предсказание, то его делает каждая модель, а затем предсказания усредняются, чтобы дать лучшую оценку выходному значению.

В алгоритме случайного леса для всех выборок из тренировочных данных строятся деревья решений. При построении деревьев для создания каждого узла выбираются случайные признаки. В отдельности полученные модели не очень точны, но при их объединении качество предсказания значительно улучшается.

Если алгоритм с высокой дисперсией, например, деревья решений, показывает хороший результат на ваших данных, то этот результат зачастую можно улучшить, применив бэггинг.

10 .  Бустинг и AdaBoost

Бустинг - это семейство ансамблевых алгоритмов, суть которых заключается в создании сильного классификатора на основе нескольких слабых. Для этого сначала создаётся одна модель, затем другая модель, которая пытается исправить ошибки в первой. Модели добавляются до тех пор, пока тренировочные данные не будут идеально предсказываться или пока не будет превышено максимальное количество моделей.

AdaBoost был первым действительно успешным алгоритмом бустинга, разработанным для бинарной классификации. Именно с него лучше всего начинать знакомство с бустингом. Современные методы вроде стохастического градиентного бустинга основываются на AdaBoost.

AdaBoost используют вместе с короткими деревьями решений. После создания первого дерева проверяется его эффективность на каждом тренировочном объекте, чтобы понять, сколько внимания должно уделить следующее дерево всем объектам. Тем данным, которые сложно предсказать, даётся больший вес, а тем, которые легко предсказать, - меньший. Модели создаются последовательно одна за другой, и каждая из них обновляет веса для следующего дерева. После построения всех деревьев делаются предсказания для новых данных, и эффективность каждого дерева определяется тем, насколько точным оно было на тренировочных данных.

Так как в этом алгоритме большое внимание уделяется исправлению ошибок моделей, важно, чтобы в данных отсутствовали аномалии.

Пара слов напоследок

Когда новички видят всё разнообразие алгоритмов, они задаются стандартным вопросом: «А какой следует использовать мне?» Ответ на этот вопрос зависит от множества факторов.

Мы учимся всю жизнь, начиная с детского возраста и заканчивая глубокой старостью. Игра на гитаре, новое программное обеспечение, воспитание ребенка — мозг человека постоянно впитывает новую информацию, правда, происходит это с разной скоростью. В детстве информация усваивается очень быстро, но чем старше мы становимся, тем труднее учиться.

Ниже вы увидите несколько способов, которые помогут хакнуть свой разум и заставить его работать быстрее и лучше.

Техническое обслуживание

Как и любой сложных механизм, мозг требует регулярного обслуживания, и если вы не пренебрегаете этим, он сможет справиться с любой задачей. Несколько полезных привычек помогают держать мозг в идеальном состоянии, так что процесс обучения будет проходить быстрее и проще.

Занимайтесь спортом

Я не доверяю ни одной мысли, которая пришла не во время движения.

Оказывается, физические упражнения нужны не только для отличной фигуры и здорового тела, но и для работы мозга. Если ваш мозг отказывается думать, попробуйте прогуляться или позаниматься в тренажерном зале. Исследования показывают, что память и ясность мышления улучшаются уже после 15 минут тренировки.

Медитируйте

Регулярные медитации не только снимают стресс, но и помогают улучшить вашу память. Кроме того, во время медитации развиваются навыки концентрации, что очень важно для процесса обучения.

Больше полиненасыщенных жирных кислот Омега-3

Эти незаменимые кислоты восстанавливают нарушенные нервные процессы, такие как внимание, скорость мышления и память. Кислоты Омега-3 в избытке содержатся в льняном масле и грецких орехах, арахисе и тыквенных семечках. Много их и в жирной рыбе — лососе, скумбрии, сардине и палтусе. Не зря говорят, что рыба помогает лучше думать.

Высыпайтесь

Для того чтобы мозг мог нормально функционировать, обязательно нужно высыпаться. Здоровый сон повышает скорость восприятия, помогает делать здравые суждения и обеспечивает быструю работу мозга.

Если перед сном повторить выученный материал, например, стихотворение или лекцию, за ночь информация прочно закрепится в памяти и утром вы будете отлично владеть предметом.

Пейте воду

Ученые из University of East London выяснили, что простая питьевая вода помогает лучше концентрироваться и решать сложные задачи. Результаты эксперимента, опубликованные в Daily Mail, показывают, что люди, испытывающие жажду, соображают медленнее на 14%. Так что всегда держите под рукой бутылку с водой.

Отвлекайтесь от учебы

Нельзя каждый день заниматься только одним делом — работой или учебой. Важно периодически отвлекаться на что-то другое, чтобы мозг за это время подвел итоги и переработал информацию.

Если вы решите завести хобби, выбирайте деятельность, связанную с концентрацией и координацией рук и глаз, например, жонглирование. Одно исследование показало, что жонглирование положительно влияет на работу мозга. Правда, положительные результаты проходили сразу после того, как люди бросали новое хобби.

Веселитесь

Смех — это лучший способ расслабиться и избежать эмоционального выгорания, особенно, когда вам приходится учиться в ускоренном темпе. Доказано, что смех помогает находить решение проблем и проявлять креативность.

Как облегчить сам процесс познания?

Разминка для мозга

Прежде чем погрузиться в работу, можно немного развлечься, попутно настроив мозг на работу. Например, можно мысленно подбирать рифмы для слов или решить несложную задачку. Такой «разогрев» помогает расслабиться и настроиться на восприятие более сложных вещей.

Учиться вместе

Если ваше обучение напоминает штурм крепости, можно найти кого-нибудь для поддержки. Будь то группа, клуб или приятель — в команде проще сосредоточиться на материале и сделать сам процесс обучения более организованным.

Обустройте место

Окружающая обстановка очень важна для обучения. В идеале помещение должно быть чистым, тихим и свежим, но не помешает и разнообразие. Например, в хорошую погоду можете попробовать поработать в парке или в уютном кафе. Единственное, что не стоит смешивать — обучение и кровать. Даже если она очень удобная, кровать подсознательно ассоциируется со сном и отдыхом, так что вам будет труднее сосредоточиться .

Метапознание

Большинство советов, как улучшить процесс обучения, завязаны на метапознании. Это понятие можно определить, как искусство осознания собственного сознания. Вы оцениваете собственное мышление, свою способность выполнить задачу и цели, которые для этого подойдут.

Нужно отстраниться от первого впечатления о материале и оценить, насколько быстро вы усваиваете знания, есть ли какие-то проблемы и способы учиться более продуктивно.

Делайте одну вещь за один раз

Многозадачность — это настоящий талант, но, к сожалению, она снижает эффективность работы. Если одновременно выполнять несколько дел, невозможно хорошо сконцентрироваться на них, так что время, нужное для решения задачи, увеличивается.

Не бойтесь неудач

Группа исследователей из Сингапура обнаружила, что люди, решающие сложные математические задачи без инструкций и помощи, чаще всего не справлялись. Однако в процессе они находили интересные идеи, которые помогали им в дальнейшем.

Это можно назвать «продуктивной неудачей», когда опыт, полученный в процессе решения, не раз поможет в будущем. Так что не бойтесь неудач — они вам пригодятся.

Проверьте себя

Не ждите последнего экзамена - почаще проверяйте себя сами или попросите друга, чтобы устроил вам небольшой тест. «Продуктивные неудачи» работают только с поиском решений, а если вы провалите экзамен, для которого требовалось механически запоминать материал, вашему обучению это не поможет, только помешает.

Сокращайте материал

Полезно дополнять свои конспекты визуальными элементами — графиками, диаграммами или картами.

Думайте, где это можно применить

Очень часто при изложении фактов и формул упускается сфера их применения. Сухие знания быстро забываются, и если вы хотите надолго запомнить что-либо, постарайтесь самостоятельно найти применение в реальной жизни. Знание о том, как, где и зачем применить факты в реальной жизни, надежно закрепят информацию в вашей памяти.

Применяйте разные методы

Чем разнообразнее источники получения знаний, тем больше вероятности, что они останутся в вашей памяти.

Согласованная работа разных областей мозга улучшает восприятие и сохранение информации.

Например, это может быть чтение статей, прослушивание аудио материалов, просмотр видео, написание или перепечатывание вручную, проговаривание вслух. Главное, не делайте все одновременно.

Связывайте с уже имеющимися знаниями

Если вы можете мысленно связать ваши знания с тем, что вы выучили раньше, это поможет более быстро и эффективно учиться. Не оставляйте знания обособленно — встраивайте их в большую картину мира, которая есть в вашем мозгу.

У вас всё получится

Будьте уверены в себе и знайте, что у вас все получится. Не только потому, что это правда, но и потому, что вера в силу своего интеллекта действительно увеличивает его .

Самовнушение: как правильно делать, чтобы оно сработало?

Эту статью я когда-то давно распечатывала для себя… и спустя годы нашла в коробке с другими статьями и книгами. Я не знаю, к сожалению, кто написал этот текст, но явно видно, что человек разбирается в теме (upd: источник указан в конце статьи ). Я подозреваю, что статья была написана где-то в 2011 году и описывает она 10 правил, как правильно делать самовнушение.

Внимание! Самовнушение — это лишь один из инструментов в достижении целей. Полный

Как делать самовнушение: 10 правил

Что такое самовнушение, я думаю, многие из вас знают. Если нет, то кратко напомню, что самовнушение – это повторение вслух или про себя каких-то фраз, с целью того, чтобы внушить себе желаемые качества характера, стать богаче, похудеть или добиться любой другой цели.

Анализ использования самовнушения в своей жизни привел меня к выводам о том, что иногда оно хорошо срабатывает, а иногда не работает никак, несмотря на месяцы повторений определённого внушения.

В этой статье я обобщил записи в своих дневниках за несколько лет и выводы о том, когда самовнушения срабатывают, а когда нет.

1 правило самовнушения: да слову нет

Часто читаю, что в самовнушении нельзя использовать слово «нет и нельзя». Я не заметил, что при использовании этих частиц отрицания самовнушение не работает. Работает, и довольно неплохо. Поэтому, если вы хотите чего - то достичь, а не знаете, как сформулировать внушение без отрицания, то используйте его. Особенно это актуально, если вы хотите отказаться от какой-то привычки, например, много есть, курить и т.д.

2 правило самовнушения: своими словами

Подбор фраз под себя имеет исключительно важное значение. Часто в книгах можно увидеть самовнушения для развития уверенности, денежного мышления, памяти и т.д. Но совсем не обязательно, что эти самовнушения сработают для вас.

Некоторые слова вы не до конца понимаете, для некоторых слов у вас нет ни одной ассоциации. Есть слова, которые почему-то вызывают у вас неприятие. Поэтому, необходимо потратить некоторое время на подбор слов. Здесь вы не сэкономите время. Попробуйте то одно, то другое самовнушение. Нравится ли вам оно, понимаете ли вы его, возникает ли у вас в голове хотя бы несколько ассоциативных образов, при его произнесении, нет ли дискомфорта в душе или теле?

Фраза «Я уверенный в себе человек» может для вас не сработать, если у вас нет ассоциаций с ней. Что это для вас, набор слов, или у вас есть много образов? Что для вас уверенность в себе? Если вы знаете что такое «Я уверен (а)», то смело используйте. Если нет, то может быть лучше «Я говорю громко» или «Я смотрю людям прямо в глаза, не отвожу взгляд» или еще что-то.

Для некоторых целей лучше подходят короткие самовнушения, некоторым лучше чуть подробнее. Бывает, что хорошо срабатывают самовнушения на целую страницу текста, которую вы читаете вслух.

3 правило самовнушения: расслабтесь

Самовнушение требует хотя бы минимального расслабления. Как-то я пробовал формулу самовнушения, которую использовал в течение 2-х месяцев по дороге на работу и обратно. Два раза в день, минут по 15, вроде бы достаточно для того, чтобы почувствовать эффект. Но никакого эффекта не было.

И только тогда, когда я стал произносить её дома, в спокойной обстановке, предварительно расслабившись, она начала действовать.

Поэтому я с некоторым скептицизмом отношусь к рекомендациям, использовать самовнушение по дороге на работу, при ходьбе, сидя в машине в пробках и т.д. Хуже конечно не будет, если не считать потери времени. Хотя, конечно, все люди разные.

4 правило самовнушения: ежедневные занятия

Самовнушение требует ежедневных занятий, хотя бы по два раза в день. Все мои успешные самовнушения происходили, когда я занимался достаточно интенсивно. Примерно два раза в день по 15-30 минут.

Пропуск хотя бы одного занятия – это плохо для достижения эффекта. Пропуск одного дня занятий – это очень и очень плохо и сильно подрывает эффект от занятий. Пропуск пары дней занятий, например по выходным, ставит вопрос о том, что всё, что вы делаете, бесполезно.

Намного лучше интенсивно позаниматься два месяца, а потом вообще бросить, чем заниматься с пропусками на выходные целый год.

Важно! Если график работы или жизни у вас сейчас такой, что вы не можете заниматься два раза в день, то лучше отложите тренинг до лучших времен, не повторяйте чужих ошибок. Вы потратите массу времени, разочаруетесь, и скажете, что этот метод не работает, хотя он работает, и неплохо. И вот тому

5 правило самовнушения: формируйте образ

Самовнушение, это скорее помощь подсознанию в формировании образов, а не действие напрямую. Поэтому, не произносите просто так бездумно фразы самовнушения. Пускай в вашем сознании проносятся какие-то образы и ситуации, соответствующие самовнушению. Как только сознание опять стало уходить в сторону, опять повторяйте самовнушение.

6 правило самовнушения: следите за изменениями

Если никаких изменений в вашей жизни не происходит на протяжении 2-3 недель, то вы что-то делаете неправильно. Пересмотрите ваш тренинг, пройдитесь по пунктам секретов самовнушения.

7 правило самовнушения: хорошая фраза

И наоборот, если самовнушение действует, не вздумайте менять фразы самовнушения. Желательно так же сохранять и время занятий, периодичность и т.д. Некоторые хорошо действующие фразы можно применять годами. Если они стали надоедать, то иногда лучше добавить фразу, чем убирать её вообще.

8 правило самовнушения: используйте вспомогательные средства

Иногда хорошо для самовнушения подходят вспомогательные средства. Например, запись текста на магнитофон и прослушивание этой записи, или самовнушение перед зеркалом.

9 правило самовнушения: проверьте негативные установки

Иногда более базовое убеждение мешает реализации вашей цели и желания. Это могут быть родительские программы или другие убеждение. Например, если заниматься на то, как больше заработать денег, как увеличить доход, то другое внушение о том, что богатые - плохие, может полностью или частично нейтрализовать эффект от занятий. Как определить, что есть другое внушение?

Если вы начинаете заниматься и у вас в теле возникает неприятие ощущения, слишком сильное неверие, доходящее до агрессии, чрезмерная лень и т.п., то возможно есть другое внушение, которое противоположно тому, которое вы сейчас внушаете себе.

Если вы позанимаетесь несколько дней и будете анализировать образы, возникающие в голове, то обязательно его выявите. Включите противоположное внушение в
программу занятий. Всё помаленьку исправится.

10 правило самовнушения: конкретно или неконкретно?

Ну, и десятое замечание, опять же в некоторых книгах пишут, что нужно формулировать цели предельно конкретно. То есть, я хочу не машину, а я хочу БМВ 5 серии, серого цвета, к такому-то числу и т.д. Я занимался как с конкретными внушениями, так и общими. По этому поводу могу сказать следующее, в начале работы вы, как правило, не можете четко сформулировать свою мечту, а тем более сроки и т.д.

Конкретика в начале работы только мешает работе. По мере приближения к цели её конечно можно и нужно конкретизировать.