"1000時間リスニング"の学習法紹介
1/20勝間塾で紹介された"1000時間リスニング"の学習法についての詳細です。移動時間・家事の時間にリスニング学習をして、1日3時間×365日≒1,000時間を目指して下さい。 1,000時間のリスニング学習ならば1年間で達成できます。 この記事を書いた１年後に自分で語学学校を創ることになりました。この記事で紹介した学習法を踏まえた学習カリキュラムに基いています。⇒サウスピーク http://souspeak.com/ 続きを読む
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
英単語学習ソフト P-Study System [概要]
英単語を中心に，英検や大学受験用など約 20,000 語の問題を収録！ 正解するまで何度も繰り返す、反復学習 前回間違えた問題を学習可能 忘却曲線理論を応用した自動復習機能（スマート学習機能）を搭載 正解率の低い問題を集中して学習可能 一巡するまで同じ問題が出題されない （問題集の単語を一通り覚えることができます） 音声再生機能により、単語の発音が確認できる！（XP以外のOSでは音声再生パッケージが必要です） 制限時間があるので、ちょっとスリリング（？）な学習が可能 ポイント制でインターネットランキングに参加可能！ 単語カード形式で覚えた単語のチェックが可能 英和４択、和英４択学習モードで手軽に暗記♪（まずは簡単な４択から！） 和英学習モードでスペルまで暗記！ SpeedReply（答えが出て、キーボードで入力するモード）でタイピング練習が可能。 詳細な学習履歴を自動記録 問題集を自作可能
１５秒で訓練なしにできる記憶力を倍増させる方法
繰り返しはあまり役に立たない ものを覚えるのに、今でも頻繁に使われる方法に《繰り返す》というのがある。 これは思ったほど（一般に思われているほど）効果がない。 記憶システムを短期記憶と長期記憶から構成されるものとするレトロな二重貯蔵モデルにおいては，繰り返し唱えたり書きなぐったりして、記憶したい情報を反復することで，短期記憶から情報が失われないようにすると同時にその情報を長期記憶へと転送させるのだと考えられていた。 ところが，情報を単に反復することに時間を費やしても，必ずしもそれが記憶として定着するわけではないことがその後分かってきた。 現在では，こうした《繰り返し》は維持リハーサル maintenance rehearsal(または1次リハーサル primary rehearsal)と呼ばれ，情報を短期記憶に一時的に保持させるに過ぎないと考えられている。 記憶技法はめんどい 情報を長期記
復習のタイミングを変えるだけで記憶の定着度は４倍になる
１，３，７……で復習する 一度に覚えるのと、分けて覚えるのでは、分けて覚えるほうが効果が高く、しかも長く続く。 これは、単純な暗唱ものから文章理解から技能習得に至るまで、あらゆるジャンルとコンテンツとシチュエーションで確認されている。 そして同じく学習を分散するにしても、その間隔を次第に広げる方が効果があることが知られている。 ・Glenberg AM & Lehmann TS. (1980). Spacing repetitions over 1 week. Memory & Cognition. 1980, Vol. 8 (6), 528-538. ・Glover JA & Corkill AJ.(1987). Influence of paraphrased repetitions on the spacing effect. Journal of Educational Psych
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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驚くほど勉強ができるようになるような方法教えてやる : キニ速