31/07/2025
စာသင်ခန်းကိုထားခဲ့ပြီး အဆ၁၀၀ မြန်အောင် ကိုယ့်ဘာသာကိုယ်လေ့လာကြစို့ ❗️
🛑 စာသင်ခန်းမှာထက် အဆပေါင်းများစွာ ပိုမြန်မြန်တတ်မယ့် ကိုယ့်ဘာသာကိုယ် လေ့လာနည်း (Extreme Self-Study လုပ်ချင်သူတွေအတွက်)(ကိုယ့်ဘာသာကိုယ် တိုးတက်ချင်စိတ် ပြင်းပြနေသူတိုင်း ဖတ်ကြည့်သင့်ပါတယ်)🛑
စာသင်ခန်းတွေ၊ တက္ကသိုလ်သင်ရိုးတွေက အခြေခံအုတ်မြစ်ကောင်းတွေ ရစေနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့လေ၊ ကိုယ်တကယ် စိတ်ပါလက်ပါ လေ့လာချင်တဲ့ ဘာသာရပ်တစ်ခု၊ ဒါမှမဟုတ် လက်တွေ့ဘဝမှာ တကယ်သုံးစားဝင်မယ့် ကျွမ်းကျင်မှု (Skill) တစ်ခုကို အချိန်တိုတိုနဲ့ ထိထိရောက်ရောက် တတ်မြောက်ဖို့ကျတော့ သမားရိုးကျ သင်တန်းတွေရဲ့ အရှိန်နဲ့ဆို တစ်ခါတလေ အားမရစရာ ဖြစ်နေတတ်ပါတယ်။ အထူးသဖြင့် နည်းပညာနယ်ပယ်လို နေ့တိုင်းလိုလို အသစ်တွေ ပေါ်ထွက်နေတဲ့ လောကမှာ ကိုယ့်ဘာသာကိုယ် မြန်မြန်ဆန်ဆန် သင်ယူနိုင်စွမ်း (Self-Learning) က တကယ်ကို အရေးကြီးတဲ့ အရည်အချင်းတစ်ခု ဖြစ်လာပါပြီ။
ဒီဆောင်းပါးမှာတော့ သာမန်စာသင်ခန်းထဲက သင်ယူမှုထက် အဆပေါင်းများစွာ ပိုမြန်ဆန်ပြီး ပိုထိရောက်နိုင်တဲ့ "ကိုယ့်ဘာသာကိုယ် အစွမ်းကုန် လေ့လာနည်း (Extreme Self-Study)" အကြောင်းလေး ပြောပြချင်ပါတယ်။ အဓိကကတော့ သင်တကယ် စိတ်ဝင်တစား လေ့လာချင်တဲ့ ဘာသာရပ်/Skill တစ်ခုခုကို (ဥပမာအနေနဲ့ ကျွန်တော်ကိုယ်တိုင် ကြိုးစားခဲ့တဲ့ SQL database မေးမြန်းချက် ရေးနည်း၊ Python ပရိုဂရမ်းမင်း နဲ့ Machine Learning လိုမျိုးပေါ့) အွန်လိုင်းပေါ်က အရင်းအမြစ်ကောင်းတွေ (Coursera, edX, YouTube, official guide page တွေ စသဖြင့်) ကို ဘယ်လို ကောင်းကောင်း အသုံးချပြီး အချိန်တိုအတွင်းမှာ တကယ်တတ်ကျွမ်းအောင် လေ့လာနိုင်မလဲ ဆိုတဲ့ နည်းလမ်းတွေနဲ့ ကျွန်တော့်ရဲ့ အတွေ့အကြုံလေးတွေကို မျှဝေပေးသွားမှာပါ။
ဘာလို့ ဒီ " ကိုယ်တိုင်လေ့လာနည်း" က ပိုကောင်းတာလဲ?
✅ ကိုယ့်စိတ်ကြိုက်၊ ကိုယ့် Tempo နဲ့ လေ့လာနိုင်ပါတယ်။ ကောင်းတာကတော့ ကိုယ်တကယ် သိချင်တာကိုပဲ ဦးစားပေး လေ့လာလို့ရတယ်။ မလိုအပ်ဘူးထင်တဲ့ အပိုင်းတွေကို ကျော်သွားလို့ ရတယ်။ ကိုယ်အားနည်းတဲ့ နေရာကို အချိန်ပိုပေး၊ ကျွမ်းကျင်ပြီးသားနေရာကို မြန်မြန်ကျော်နိုင်တော့ ကိုယ့်အတွက် အဆင်အပြေဆုံးပုံစံနဲ့ လေ့လာနိုင်တာပေါ့။
✅ အချိန်ကို ပိုအကျိုးရှိရှိ သုံးနိုင်ပါတယ်။ကိုယ်နားလည်တဲ့ အပိုင်းတွေကို မြန်မြန်ကြည့်၊ နားမလည်တဲ့ အပိုင်းကို သေသေချာချာ အချိန်ပေးနိုင်တော့ အချိန်မကုန်တော့ဘူးလေ။ စာသင်ခန်းထဲကလို လူစုံအောင် စောင့်စရာမလိုတော့ဘူးပေါ့။
✅ လက်တွေ့ ပိုကျပါတယ်။အွန်လိုင်းပေါ်က သင်တန်းတွေ၊ အရင်းအမြစ် တော်တော်များများက လက်ရှိ အလုပ်ခွင်မှာ တကယ်လိုအပ်နေတဲ့ အရည်အချင်းတွေကို ပစ်မှတ်ထားပြီး သင်ပေးတာ များတယ်။ သီအိုရီချည်းပဲ မဟုတ်ဘဲ လက်တွေ့ကျကျ ဘယ်လိုအသုံးချရမလဲ ဆိုတာကို ပိုဦးစားပေးပါတယ်။
✅ အရင်းအမြစ်တွေ အများကြီးရှိခြင်း ။ စဉ်းစားကြည့်လေ၊ ကမ္ဘာ့ထိပ်တန်း တက္ကသိုလ်တွေက သင်တန်းတွေ၊ နယ်ပယ်အလိုက် ကျွမ်းကျင်သူတွေရဲ့ Tutorial တွေ၊ တရားဝင် Documentation တွေ၊ အမေးအဖြေ လုပ်လို့ရတဲ့ Forum တွေ အများကြီးကို အင်တာနက်ရှိရုံနဲ့ ကိုယ့်အခန်းထဲကနေ လှမ်းယူသုံးနိုင်တာ အရမ်းအဆင်ပြေတာပေါ့။
Extreme Self-Study ကို ဘယ်လို လက်တွေ့လုပ်မလဲ?
၁။ ရှင်းလင်းတိကျတဲ့ ပန်းတိုင်ထားပါ
"Python သင်မယ်" လို့ ချည်းပဲ မတွေးပါနဲ့။ ဥပမာ၊ ကျွန်တော်တုန်းကဆိုရင် "Python သုံးပြီး Website တွေက Data တွေ အလိုအလျောက် ဆွဲထုတ်တတ်အောင် (Web Scraping) ၂ လအတွင်း သင်မယ်"၊ "SQL ကို အခြေခံကစပြီး ရှုပ်ထွေးတဲ့ Database Query တွေကို ကိုယ့်ဘာသာ ရေးနိုင်တဲ့အထိ ၁ လခွဲနဲ့ ကျွမ်းကျင်အောင် လုပ်မယ်"၊ "Machine Learning အခြေခံ သဘောတရားတွေကို နားလည်ပြီး Scikit-Learn library သုံးပြီး ရိုးရှင်းတဲ့ ခွဲခြားမှုပုံစံ (Classification Model) တစ်ခုကို ၃ လအတွင်း ဆောက်နိုင်အောင် လေ့လာမယ်" ဆိုတာမျိုး တိကျတဲ့ , တိုင်းတာလို့ရတဲ့ , ဖြစ်နိုင်ချေရှိတဲ့ , ကိုယ်လုပ်ချင်တာနဲ့ ဆီလျော်တဲ့, အချိန်ကန့်သတ်ချက်ရှိတဲ့ ပန်းတိုင် (SMART Goals လို့လည်း ခေါ်ကြတယ်) ချမှတ်ခဲ့ပါတယ်။ ဒါမှ ကိုယ်ဘယ်ရောက်နေပြီလဲဆိုတာ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သိနေမှာပါ။
၂။ မှန်ကန်တဲ့ အရင်းအမြစ် (Resources) တွေကို စနစ်တကျ ရှာဖွေစုစည်းပါ ။
ဒါက ရတနာသိုက်တူးရသလိုပါပဲ။ အွန်လိုင်းမှာ အများကြီးရှိတော့ ဘာက ကိုယ့်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်မလဲဆိုတာ သေချာရွေးရတယ်။
အွန်လိုင်းသင်တန်းတွေ (Online Courses): Coursera, edX, Udemy, DataCamp, Khan Academy လို Platform တွေမှာ သင်တန်းကောင်းတွေ အများကြီးရှိတယ်။ ကျွန်တော်တုန်းက SQL အတွက်ဆို Khan Academy နဲ့ စပြီး DataCamp, Coursera သင်တန်းတွေ ဆက်တက်တယ်။ Python အတွက်ကတော့ Coursera က "Python for Everybody" က အခြေခံအတွက် အရမ်းကောင်းတယ်။ Machine Learning အတွက်ဆို Coursera က Andrew Ng သင်တန်းတွေ၊ fast.ai, Kaggle Learn တွေကို လိုအပ်သလို ရောပြီးကြည့်ခဲ့တယ်။
YouTube: freeCodeCamp.org, Traversy Media, Corey Schafer (Python သမားတွေအတွက်)၊ StatQuest with Josh Starmer (ML Concepts ရှင်းတာ ရှယ်ပဲ)၊ Krish Naik (ML/Data Science) စတဲ့ Channel တွေက အရမ်းအသုံးဝင်တယ်။ ခေါင်းစဉ်တစ်ခုခု ရှုပ်နေရင် YouTube မှာ ရိုက်ရှာလိုက်တာနဲ့ ရှင်းပြထားတာတွေ အများကြီးပဲ။
တရားဝင် နည်းပညာလမ်းညွှန် (Official Documentation): Python, Pandas, Scikit-Learn, SQL Database (PostgreSQL, MySQL) စတာတွေရဲ့ ကိုယ်ပိုင် တရားဝင် Website က လမ်းညွှန်တွေက အတိကျဆုံးနဲ့ နောက်ဆုံးပေါ် အချက်အလက်တွေကို ပေးပါတယ်။ အစပိုင်းမှာ နည်းနည်းပျင်းစရာကောင်းတယ် ထင်ရပေမယ့် ရေရှည်မှာတော့ ဒါတွေက ကိုယ့်ရဲ့ အားအကိုးရဆုံး ဖြစ်လာပါလိမ့်မယ်။
လက်တွေ့လေ့ကျင့်ရေး Platform နဲ့ အွန်လိုင်း အသိုင်းအဝိုင်း (Interactive Platforms & Communities): HackerRank, LeetCode (SQL, Python လေ့ကျင့်ဖို့)၊ Kaggle (ML ပရောဂျက်တွေ၊ ပြိုင်ပွဲတွေအတွက်)၊ Stack Overflow (Error တက်ရင်၊ မသိတာရှိရင် မေးဖို့၊ သူများမေးထားတာတွေကနေ သင်ယူဖို့)၊ GitHub (တခြားသူတွေရဲ့ Code ကြည့်ဖို့၊ ကိုယ့် Project တွေ တင်ဖို့)။ ဒီနေရာတွေက ကိုယ့်အရည်အချင်းကို စမ်းသပ်ဖို့၊ အခက်အခဲတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ အရမ်းအရေးကြီးပါတယ်။
၃။ သင်ယူမှု လမ်းပြမြေပုံ (Roadmap) ဆွဲပါ:
တောထဲမှာ မြေပုံမရှိရင် လမ်းပျောက်တတ်သလိုပေါ့၊ လေ့လာတဲ့အခါမှာလည်း ဘာကို အရင်လေ့လာမယ်၊ ဘယ်လောက် အချိန်ပေးမယ်ဆိုတဲ့ အစီအစဉ် (Roadmap) ရှိထားတော့ ပိုစနစ်ကျတယ်။ ဥပမာ ဒီလိုပုံစံမျိုး စဉ်းစားလို့ရပါတယ် (
ပထမ ၂ ပတ်: Python ရေးသားပုံ အခြေခံ (Syntax), ဒေတာအမျိုးအစား (Data Types), ပရိုဂရမ် အလုပ်လုပ်ပုံ ထိန်းချုပ်ခြင်း (Control Flow), Function များ။ SQL အခြေခံ Query (SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY)။
နောက် ၂ ပတ်: Python ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံ (Data Structures - Lists, Dictionaries), File တွေနဲ့ အလုပ်လုပ်ပုံ။ SQL အလယ်အလတ်အဆင့် (JOINs, GROUP BY, Aggregate Functions)။
နောက် ၃ ပတ်: Data Science အတွက် အရေးပါတဲ့ Python Libraries (NumPy, Pandas) ကို ကျွမ်းကျင်အောင် လေ့ကျင့်။ အခြေခံ ဒေတာသန့်စင်ခြင်း (Data Cleaning) နဲ့ ပြင်ဆင်ခြင်း။ SQL Subqueries, Window Functions တွေ။
နောက် ၄ ပတ်: Machine Learning အခြေခံ သဘောတရားများ (ဥပမာ - Supervised နဲ့ Unsupervised Learning ဆိုတာ ဘာကွာလဲ)။ Scikit-Learn Library ကို စသုံးကြည့်။ ရိုးရှင်းတဲ့ Model (ဥပမာ - Linear Regression, Logistic Regression) တည်ဆောက်လေ့ကျင့်ကြည့်။
ဆက်လက်ပြီး: တခြား ML Algorithm တွေ၊ Model အရည်အသွေး စစ်ဆေးနည်းတွေ၊ Feature Engineering ဆိုတာတွေ လေ့လာ။ စိတ်ဝင်စားရင် Deep Learning ဘက်ဆက်သွား။ အရေးကြီးဆုံးက ကိုယ်ပိုင် အရည်အချင်းပြ ပရောဂျက် (Portfolio Projects) တွေ တည်ဆောက်ဖို့ပါပဲ။
၄။ Passive မဟုတ်ဘဲ Active Learning လုပ်ပါ (ကိုယ်တိုင် တကယ်ပါဝင်လေ့လာပါ):
Video ကို ရုပ်ရှင်ကြည့်သလို ကြည့်နေရုံ၊ စာကို မျက်စိနဲ့ပဲ ဖတ်နေရုံနဲ့ မလုံလောက်ပါဘူး။ တကယ်တတ်ဖို့ ကိုယ်တိုင် ပါဝင်လုပ်ဆောင်ဖို့ လိုပါတယ်။
လိုက်ရေးကြည့်ပါ ။Tutorial ကြည့်ရင်း သူရေးသလို လိုက်ရေးကြည့်ပါ။ ပြီးရင် ကိုယ့်စိတ်ကူးနဲ့ နည်းနည်းပါးပါး ပြင်ရေးကြည့်၊ စမ်းကြည့်။ Error တက်ရင် ပိုတောင် မှတ်မိသေးတယ်။
လေ့ကျင့်ခန်းတွေ များများလုပ်ပါ။ သင်တန်းတွေက ပေးတဲ့ လေ့ကျင့်ခန်းတွေ၊ Coding Platform တွေက ပုစ္ဆာတွေကို ကြိုးစားဖြေရှင်းကြည့်ပါ။ SQL ဆိုရင် ကိုယ်တိုင် Query တွေ အမျိုးမျိုး စမ်းရေးကြည့်ရမှာပဲ။
မှတ်စု သေချာထုတ်ပါ။ ကိုယ်နားလည်သလို ကိုယ့်ဘာသာ ပြန်ရေးမှတ်တာက ပိုထိရောက်တယ်။ အသုံးဝင်မယ့် Code အတိုလေးတွေ (Snippets) ကို သိမ်းထားပါ။ Notion, Evernote လိုမျိုး မှတ်စု App တွေက အသုံးဝင်ပါတယ်။
သင်ပြီးတာကို ပြန်ရှင်းပြကြည့်ပါ ။ ကိုယ်လေ့လာထားတာကို သူငယ်ချင်းကို ဖြစ်ဖြစ်၊ ကိုယ့်ကိုယ်ကို ဖြစ်ဖြစ် ပြန်ရှင်းပြကြည့်ပါ။ ဘယ်နေရာမှာ ကိုယ် သေသေချာချာ နားမလည်သေးဘူးလဲဆိုတာ အဲ့ဒီအခါ ပိုပေါ်လွင်လာတတ်တယ်။
၅။ ပရောဂျက်အခြေပြု သင်ယူပါ (Project-Based Learning):
သီအိုရီတွေ သင်ပြီးရင် လက်တွေ့ ပရောဂျက်လေးတွေ လုပ်ကြည့်တာက သင်ယူမှုကို ခိုင်မာစေတဲ့ အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းပါ။
SQL အတွက်ဆိုရင်: ကိုယ့်စာအုပ်စင် စာရင်း၊ ကိုယ်ကြည့်တဲ့ ရုပ်ရှင် စာရင်း စတာတွေအတွက် Database သေးသေးလေး ဆောက်ပြီး အမျိုးမျိုး Query ဆွဲထုတ် စမ်းကြည့်လို့ရတယ်။
Python အတွက်ဆိုရင်: ရိုးရှင်းတဲ့ ဂိမ်းလေးတစ်ခု၊ Website တစ်ခုက ကိုယ်လိုချင်တဲ့ Data တွေကို ဆွဲထုတ်ပေးမယ့် Script (Web Scraper) တစ်ခု၊ ဒါမှမဟုတ် နေ့စဉ်လုပ်နေရတဲ့ အလုပ်တစ်ခုခုကို အလိုအလျောက် လုပ်ပေးမယ့် Script လေး ရေးကြည့်နိုင်တယ်။ ကိုယ်တိုင်ရေးတဲ့ Code က အလုပ်ဖြစ်သွားရင် အရမ်း ပျော်ဖို့ကောင်းတယ်။
Machine Learning အတွက်ဆိုရင်: Kaggle ပေါ်က လူတိုင်းစမ်းကြတဲ့ Titanic သင်္ဘောနစ်မြုပ်မှု Dataset ကို သုံးပြီး ဘယ်သူတွေ အသက်ရှင်ကျန်ရစ်မလဲ ခန့်မှန်းတဲ့ Model လေး ဆောက်ကြည့်နိုင်တယ်။ ကိုယ်စိတ်ဝင်စားတဲ့ အချက်အလက် (ဥပမာ - ဘောလုံးပွဲရလဒ်၊ ကုန်ပစ္စည်းဈေးနှုန်း) ကို သုံးပြီး ကိုယ်ပိုင် Prediction Model လေးတွေ စမ်းတည်ဆောက်ကြည့်ပါ။ အစပိုင်းမှာတော့ အမှားအယွင်းတွေ ရှိမှာပဲ၊ အဲ့ဒီကနေ သင်ယူရမှာပေါ့။
၆။ အချိန်ကို စီမံပြီး စဉ်ဆက်မပြတ် လုပ်ဆောင်ပါ ။
နေ့တိုင်း အနည်းဆုံး တစ်နာရီဖြစ်ဖြစ်၊ နှစ်နာရီဖြစ်ဖြစ် ပုံမှန်အချိန်ပေးနိုင်အောင် ကြိုးစားပါ။ အာရုံစူးစိုက်မှု ကောင်းစေဖို့ Pomodoro နည်းလမ်း (၂၅ မိနစ် အာရုံစိုက်၊ ၅ မိနစ် နား) လိုမျိုး သုံးကြည့်လို့ရပါတယ်။ စနေ၊ တနင်္ဂနွေလို အားလပ်ရက်တွေမှာတော့ အချိန်ပိုပေးနိုင်ရင် ပိုကောင်းတာပေါ့။ တစ်ရက်တည်း အများကြီး လုပ်ပြီး ရက်အကြာကြီး နားလိုက်တာထက် နေ့စဉ် နည်းနည်းချင်း ပုံမှန်လုပ်သွားတာက ရေရှည်မှာ ပိုထိရောက်ပါတယ်။ ဒါက မာရသွန်ပြေးသလိုပဲ၊ တစ်စိုက်မတ်မတ် သွားဖို့လိုတယ်။
၇။ အကူအညီတောင်းဖို့နဲ့ Community ကို အသုံးချဖို့ မကြောက်ပါနဲ့:
နားမလည်တာ၊ Error ရှင်းမရတာတွေနဲ့ နာရီပေါင်းများစွာ တစ်ယောက်တည်း ခေါင်းစားမနေပါနဲ့။ Stack Overflow လို နေရာမှာ မေးခွန်းမေးကြည့်ပါ။ Reddit က r/learnpython, r/SQL, r/MachineLearning လို အဖွဲ့တွေ၊ Discord က စကားဝိုင်းတွေမှာ ဝင်မေးမြန်း ဆွေးနွေးကြည့်ပါ။ ကိုယ်ကြုံနေရတဲ့ ပြဿနာမျိုး သူများလည်း ကြုံဖူးပြီးသား ဖြစ်နေတတ်ပါတယ်။ သူများတွေရဲ့ အမေးအဖြေတွေ ဖတ်ကြည့်ရုံနဲ့တင် အများကြီး သင်ယူလို့ရပါတယ်။ တစ်ယောက်တည်း မကြိတ်ခံစားပါနဲ့၊ အကူအညီတောင်းတာ ရှက်စရာမဟုတ်ပါဘူး။
၈။ သင်ယူမှုပုံစံကို ပြန်သုံးသပ်ပြီး ချိန်ညှိပါ
သင်ထားတာတွေကို မမေ့သွားအောင် မကြာမကြာ ပြန်နွှေးဖို့ လိုပါတယ်။ Anki လို Spaced Repetition Software (အချိန်ခြားပြီး ပြန်လည်လေ့လာမှုကို ကူညီတဲ့ App) မျိုး သုံးကြည့်လို့ရရင် ပိုအဆင်ပြေတယ်။ ကိုယ့်ရဲ့ လေ့လာမှု အစီအစဉ်က တကယ်ထိရောက်ရဲ့လား? ဘယ် အရင်းအမြစ်က ကိုယ့်အတွက် ပိုအသုံးဝင်လဲ? ကိုယ့်ရဲ့ တိုးတက်မှုကို ရံဖန်ရံခါ ပြန်သုံးသပ်ပြီး လိုအပ်သလို လမ်းကြောင်း ချိန်ညှိပါ။ လေ့လာနည်း တစ်ခုက ကိုယ်နဲ့ အဆင်မပြေဘူးထင်ရင် နောက်တစ်ခု ပြောင်းစမ်းကြည့်ဖို့ ဝန်မလေးပါနဲ့။
ဒီနည်းလမ်းတွေက ကျွန်တော်ကိုယ်တိုင် သုံးခဲ့ပြီး တကယ်အလုပ်ဖြစ်ခဲ့တာတွေပါ
ဒီမှာ ပြောပြခဲ့တဲ့ နည်းလမ်းတွေက လေထဲမှာ စာဖွဲ့ပြနေတာ မဟုတ်ပါဘူးခင်ဗျာ။ ကျွန်တော်ကိုယ်တိုင် SQL ရဲ့ ရှုပ်ထွေးတဲ့ Query တွေ၊ Python ရဲ့ စွယ်စုံရ အသုံးဝင်ပုံတွေ၊ Machine Learning ရဲ့ စိတ်ဝင်စားစရာ ကမ္ဘာကို စလေ့လာတုန်းက ဒီနည်းလမ်းတွေကိုပဲ အားကိုးပြီး တစ်ဆင့်ချင်း ကြိုးစားခဲ့ရတာပါ။ ဒီဘာသာရပ်တွေကို နမူနာပေးပြီး ပြောပြနေတာက တခြားကြောင့် မဟုတ်ဘဲ၊ ဒါက ကျွန်တော် ကိုယ်တိုင် ဖြတ်သန်းခဲ့ရတဲ့ သင်ယူမှု ခရီးလမ်း၊ ကိုယ်တိုင် ကြုံတွေ့ခဲ့ရတဲ့ အတွေ့အကြုံတွေ ဖြစ်နေလို့ပါ။ ဒါပေမဲ့ တစ်ခုတော့ အလေးအနက် ပြောချင်ပါတယ်၊ ဒီနည်းလမ်းတွေက ဒီနည်းပညာ ဘာသာရပ်တွေအတွက်ပဲ သီးသန့် မဟုတ်ပါဘူး။ သင်က သမိုင်းကို စိတ်ဝင်စားသူပဲ ဖြစ်ဖြစ်၊ ဘာသာစကား အသစ်တစ်ခု တတ်မြောက်ချင်သူပဲ ဖြစ်ဖြစ်၊ ပန်းချီဆွဲတာကို ကျွမ်းကျင်ချင်သူပဲ ဖြစ်ဖြစ်... သင် ဘာကိုပဲ လေ့လာချင်ပါစေ၊ ဒီမှာ မျှဝေခဲ့တဲ့ စိတ်ဓာတ်၊ ဒီ ထိရောက်တဲ့ နည်းစနစ်တွေနဲ့ဆိုရင် စာသင်ခန်းရဲ့ ဘောင်တွေကို ကျော်လွှားပြီး သင်ဖြစ်ချင်တဲ့ ပန်းတိုင်ကို အချိန်တိုအတွင်း ရောက်ရှိနိုင်တယ်ဆိုတာကို ယုံကြည်မှု ရှိစေချင်ပါတယ်။
"အဆပေါင်းများစွာ ပိုမြန်တယ်" ဆိုတာ ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ?
ဒီနေရာမှာ "အဆပေါင်းများစွာ ပိုမြန်တယ်" ဆိုတာ တစ်နာရီချင်း ယှဉ်လိုက်ရင် တကယ်ပဲ အဆ ၁၀၀, ၂၀၀ မြန်သွားတယ်လို့ တိုက်ရိုက် ဆိုလိုတာမျိုးတော့ မဟုတ်ပါဘူး။ ဒါပေမဲ့ ဆိုလိုရင်းကတော့ ကိုယ်တကယ် လိုအပ်တဲ့ အရည်အချင်းကိုပဲ တိုက်ရိုက်၊ အာရုံစိုက်ပြီး လေ့လာတာ၊ မလိုအပ်တဲ့ အပိုင်းတွေကို ကျော်သွားနိုင်တာ၊ ကိုယ့်အရှိန်နဲ့ကိုယ် လေ့လာနိုင်တာ၊ လက်တွေ့ကျကျ ပရောဂျက်တွေနဲ့ သင်ယူတာတွေကြောင့် သမားရိုးကျ စနစ်ထဲမှာ သင်ရိုးကုန်ဖို့ စောင့်ရတာ၊ ကိုယ်နဲ့မဆိုင်တာတွေ သင်ရတာတွေနဲ့ ယှဉ်လိုက်ရင် ကိုယ်တကယ် လိုချင်တဲ့ "တတ်ကျွမ်းမှု ရလဒ်" ကို ရောက်ဖို့ စုစုပေါင်း အချိန်က အများကြီး ပိုတိုသွားတယ်၊ ပိုထိရောက်တယ် ဆိုတာကို ပြောချင်တာပါ။ အာရုံစူးစိုက်မှု ၊ ထိရောက်မှု နဲ့ လက်တွေ့ကျမှု တွေ ပေါင်းစပ်လိုက်တဲ့အခါ ရလာတဲ့ အရှိန်က တကယ်ကို ကွာခြားပါတယ်။
ကိုယ့်ဘာသာကိုယ် လေ့လာခြင်း (Self-Study) ဆိုတာ စိန်ခေါ်မှုလေးတွေတော့ ရှိနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ဒီအရည်အချင်းကို ပိုင်နိုင်သွားရင် သင့်အတွက် တစ်သက်တာ အသုံးဝင်မယ့် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်တဲ့ အရာတစ်ခု ဖြစ်လာမှာပါ။ စနစ်တကျ အစီအစဉ်ဆွဲပြီး၊ မှန်ကန်တဲ့ အရင်းအမြစ်တွေကို ရွေးချယ်ကာ ကိုယ်တိုင်တက်ကြွစွာ ပါဝင်လေ့လာတဲ့ နည်းလမ်းတွေနဲ့ ပေါင်းစပ်ပြီး လက်တွေ့ ပရောဂျက်တွေနဲ့ ကိုယ့်အရည်အချင်းကို ဆေးမြီးတိုက်မယ်၊ နေ့စဉ်မပြတ် ဇွဲရှိရှိ ကြိုးစားသွားမယ်ဆိုရင် သင် စိတ်ဝင်စားတဲ့ ဘယ်ဘာသာရပ်၊ ဘယ်ကျွမ်းကျင်မှုကိုမဆို ထင်ထားတာထက် ပိုမြန်ဆန်စွာ တတ်မြောက်နိုင်မှာ သေချာပါတယ်။ ကိုယ့်ရဲ့ သင်ယူမှုခရီးကို ယုံကြည်မှုရှိရှိနဲ့ စတင်လိုက်ပါတော့။
Crd: Kyaw Tun
