Quanto è efficace l'approccio dei "viticci della conoscenza" al Comp. Sci?

Stavo leggendo questo su Math SE. La domanda di base è:

Supponiamo che qualcuno desideri studiare qualcosa di avanzato; un modo per farlo sarebbe iniziare dalle basi e svilupparsi. Ma il "quadro più ampio" può perdersi in questo processo. Un altro metodo (che preferisco chiamare Wiki ricorsivo) è quello di raccogliere un documento e Google / Wiki i termini che non si capiscono; Leggili. All'interno di essi ci saranno termini nuovi; Google / Wiki fino a quando non si raggiunge il "caso base" di conoscere a fondo il materiale. Lavorare all'indietro fino a quando non si comprende a fondo il foglio. Ripetere l'operazione per altri documenti. Ciò consentirà di acquisire conoscenze mantenendo la motivazione. Ma può causare problemi ai fondamenti.

Si basa su un articolo del Prof. Vakil di Stanford. Ecco un estratto:

..... la matematica è così ricca e infinita che è impossibile impararla sistematicamente, e se aspetti di padroneggiare un argomento prima di passare a quello successivo, non arriverai mai da nessuna parte. Invece, avrai viticci di conoscenza che si estendono lontano dalla tua zona di comfort. Quindi puoi riempire successivamente questi viticci ed estendere la tua zona di comfort; questo è molto più facile da fare che imparare "in avanti". (Attenzione: questo riempimento è necessario .....

Il consenso generale tra gli oppositori di un tale metodo era che andava bene per campi come la geometria algebrica in cui venivano pubblicati centinaia di articoli per trimestre o ricerche sulla teoria delle stringhe in cui se si provasse a costruire basi matematiche prima di toccare la teoria delle stringhe, si sarebbe 80 con l'Alzheimer. La mia domanda è: è una buona strategia per studiare CompSci?

Dato che Comp Sci è così multidisciplinare (ed è di solito una necessità per gli ingegneri di conoscere sia la matematica che l'informatica), un modo di studio così ricorsivo è abbastanza buono per la ricerca accademica? Oppure la modalità tradizionale è troppo bella per essere sostituita?

Ad esempio, avevo bisogno di conoscere Translation Lookaside Buffer (TLB) con 0 conoscenza dei sistemi operativi.

Il mio percorso ricorsivo (come da Wikipedia) era:

TLB> Cache> (Indietro) TLB> Tabella pagine> (Indietro) TLB> Indirizzo virtuale> (Indietro) TLB> Rileggi. Fatto

Sento di sapere cos'è TLB e se lo incontro di nuovo, saprò cosa sta succedendo. Mi sto ingannando?

Non penso che ti stia illudendo necessariamente, ma dovresti stare attento usando ciò che hai imparato. In questo caso è relativamente semplice. Se devi progettare il tuo codice pensando a TLB, probabilmente hai quello che ti serve ora e puoi dimostrarlo a te stesso scrivendo programmi. Tuttavia, se qualcuno ti chiedesse di progettare e implementare un TLB, potresti dover fare qualche ricerca in più.

Penso che la parte importante dell'apprendimento di qualsiasi cosa sia anche cercare di capire i limiti delle tue conoscenze.

L'approccio dei viticci è chiaramente un buon metodo per alcuni tipi di apprendimento. Dovresti usarlo dove appropriato. La cosa bella dell'altro metodo è che apprendi molte altre cose lungo la strada che possono essere utili per costruire le tue idee e piani per attaccare i problemi. Ad esempio, ora sai qualcosa sui TLB, ma se non ti sei imbattuto e non ti sei insegnato sugli accessi non temporali (diciamo, per scegliere un esempio a caso) mentre stavi imparando sui TLB, potresti aver perso un pezzo estremamente importante di conoscenza sull'ottimizzazione dei sistemi di memoria. Se avessi iniziato in fondo all'apprendimento dei sistemi di memoria su chip, probabilmente avresti incontrato (per quanto superficialmente) accessi non temporali, quindi sapresti che devi anche tenerli a mente.

Ti suggerisco di spargere giudiziosamente l'apprendimento in entrambe le categorie mentre lavori per risolvere i tuoi problemi. È raro che inizi comunque con un'affermazione del problema completamente formata, quindi ci sarà un certo mix di lavorare avanti e indietro e iterazione sulla natura del problema mentre lo affronti.