知識はスタンドアローンでは存立できない。 そして理解するとは結びつけること、知識のネットワークをつくり育てることに他ならない。 今回は、こうした理解の捉え方を、最も直裁に実装化したISM構造学習法を紹介しよう。 自分が今現在、何と何をどのように結びつけて理解しているかを繰り返し可視化し、これを増補改訂していく中で学習を進めていこうというアプローチである。 （時間がない人のための概略） １　学びたいことから複数（20〜30個）の項目を拾い出す ２　「この項目はこの項目とつながってる」と今の時点で分かるもの同士を結ぶ ３　連結関係をdot言語で記述しGraphvizで階層構造（ネットワーク）図にする ４　学習が進む度に、結びつきを追加／修正し構造図を改訂していく （関連記事） ・直観を超えた何かが組み上がることを目指して→考える道具としてのdot言語 / Graphviz 読書猿Classic

（例文／コーパス） ◯KOTONOHA「現代日本語書き言葉均衡コーパス」 少納言 www.kotonoha.gr.jp/shonagon/search_form 現代の日本語の書き言葉の全体像を把握できるように集められた約１億語収録の『現代日本語書き言葉均衡コーパス』をジャンルを指定したり、前後にくる言葉を指定した上で検索できる。用例を探したいときはまずここを当たる。 ◯コーパス検索ツールNINJAL-LWP for BCCWJ (NLB) nlb.ninjal.ac.jp/ 『現代日本語書き言葉均衡コーパス』を検索するために、国語研とLago言語研究所が共同開発したオンライン検索システム。上の少納言との違いは、名詞や動詞などの内容語の共起関係や文法的振る舞いを網羅的に表示できるところ。 たとえば「タバコ」を検索すると、用例が「タバコ＋助詞＋動詞」や「動詞＋タバコ」＋「タバコ＋助詞＋形容詞

止まっているものを動かすのは、動いているものを加速するよりも、大変である。 何事も、最初のスタートアップが難しい。 語学学習は、なかでも〈初期不良〉が多い。 スマホがいかに人間をダメにするかみたいな記事が流れていたので、少しは役立つ事例として、この語学学習を取り上げてみる。 マーケットが大きい英語以外のまともな語学教材は、秀才向けに書かれている。 前に言ったことは繰り返さなくても完璧に覚えていることができ、分からないところがあっても自力で調べて（あるいは分からないところを我慢して）先に進んでいける人間を対象に作られている。 以下は、落差の大きな階段を登っていくための杖であり、手すりである。 １．まずAnkiをダウンロードする （本家サイト；ダウンロードもここから） http://ankisrs.net/index.html （日本語ユーザーマニュアル） http://wikiwiki.jp

「繰り返し書く」という覚え方を使うことと学業成績の間には、ほとんど関係がない。 これは「繰り返し書く」ことが役に立たないというよりも、成績の良い者もそうでないものも誰もが使うユニバーサルな方法だからだ。 日本の高校生を対象に英単語の覚え方を調べた研究*1によると、「繰り返し書く」やり方については、ほとんどの者が使っていた。そして、それ以外の方法を使う者はわずかだった。 ＊１　Okada, J. (2006). Vocabulary Learning Strategies for Japanese High School EFL Students. 〈それ以外のやり方〉、例えば精緻化ストラテジー（語呂合わせやイメージ法が含まれる）や体制化ストラテジー（まとめなおす、接頭語・接尾語で単語を覚えるなどが含まれる）、さらに言うとメタ認知的ストラテジー（学習方法を工夫したり、学習計画を立てる）までも

Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26　１４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021　第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷

数学嫌いはどこから生まれてくるのか？ よく聞かれる「役に立たないから」なる理由は、実のところ良くて後付け悪くて言い訳であって、その実態は、算数や数学につまずいて分からなくなった人たちが、イソップ寓話のキツネよろしく「あのブドウ（数学）は酸っぱい（役に立たない）」と言い広めているのである。 ならば撃つべきは〈算数・数学のつまずき〉である。 以下に示すのは、小学校の算数から大学基礎レベルの数学まで、「つまずいて分からなくなる」箇所を集めて１６のカテゴリーに分類したものである。 一度もつまずかず専門レベルまで一気に駆け上がることのできた一握りの天才を除けば、数学が得意な人も不得意な人もみなどこかでつまずいたであろう、さまざまな算数・数学の難所が挙げられている。 この分類が示そうとしていることのひとつは、同じ〈根っこ〉をもったつまずきが、小・中・高・大の各レベルで繰り返し出現することである。 たと

いろいろな記憶の方法（方略）があるけれど、記憶ニーズから考えると普通の人に求められているのは、feat of memory見世物や記憶のスプリント競技に必要な、円周率を何桁も覚えるような少種類大容量タイプの記憶術ではない。 むしろ必要なのは、多種類の事項について長期にメンテナンスできるような記憶方略である。 繰り返し、間隔を次第に広げながら（例えば１日後、３日後、７日後……という具合に）復習していくスペースド・リハーサルについては、次の記事で書いた。 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 読書猿Classic: between / beyond readers スペースド・リハーサル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有効だが、最大の欠点は〈面倒くさい〉ことである。 最初のうちはいいが、学習をはじめて何十日か経つと、復習すべき項目が〈１日前覚えた項目〉〈３日

自分にコトバをかけることで自分の行動をコントロールしたりパフォーマンスを高めたりする方法は、メンタル・トレーニングを受けたスポーツ選手をはじめとして広く用いられている。 言語的自己教示（verbal self-instruction）と総称される技法だが、今回紹介するのは、アタマの中や口で唱えたりするかわりに、自己教示のコトバを書き付けるものである。 書く方法は、それ以外のやり方に対して、次のようなメリットがある。 ・心の中で唱えるよりも、雑念に邪魔されにくい ・声を出して唱えるのと違って周囲の邪魔にならない ・思考と違って跡が残るので、コミットメントに結びつきやすい（口約束より書き約束を重んじる我々の習慣にかなっている） 一方、デメリットとしては次のようなものがある。 ・筆記用具などが必要 →レース前のアスリートには向かないが、机に向かっていたり、メモするものを持っている場合は問題になら

うろ覚えでなく、半可通でなく、物事をマスターするには徹底して繰り返すことだ。 繰り返しが、素早く正確に処理する力を培う。 だが、そんなことは誰だって分かっている。 繰り返しは飽きる。やる気が出ない。一度やったことはやりたくない。新しいことに手を出したい。 これは知的好奇心と同じ源泉から出てくる心の叫びだから、むげに扱うわけにもいかない。っていうか、やりすごそうとしても、それこそしつこく再来してくる。 ここでは、「必要だと分かっているが、繰り返すモチベーションが上がらない」という問題について問題解決してみる。 ありがちな「問題を解く」ことを例にするが、応用は容易だろう。 ０．まずは問題を解いてみる ここで重要なことは時間を測ることだ。 何分以内にやらなきゃならない、と考えるのは不要だ。 ただタイムを計るだけなのに、モチベーションはいくらか底上げされる。 そして後には、自分についてのデータが残

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

数式処理ソフトなんか使ったらダメ人間になると心配の（親・教師は放っておけ）よい子におくる。 昔々、Mathematicaという数式処理ソフトを教えてくれた人がこんなこと言った。 「コンピュータを使って、今まで１０の労力が必要だったことが３の労力で済むのだとしたら結構な話だろう。Mathematicaがもたらすのも、それと同じことだけれど少し違う。これまで１０００の労力が必要だったことが３００程度で何とか可能になって、一生を棒に振る範囲で済みそうになる。自分の分野の先達たちが目標にすること自体をあきらめてきたものが、バトンの形になって手渡される。Mathematicaを使うというのは、そういうことなんだ」 数式処理ソフトは計算できない子を作るか？ 数式処理ソフトは微積分もできれば、方程式も解けるし、グラフも描ける。 「解を求めよ」みたいな問題はだいたい解けるから、今でも 「そんなものを生徒・

検索オプションや演算子の紹介や「辞典になる」「電卓になる」みたいな機能紹介は省く（これについては、googleのヘルプか、たとえばここhttp://search.web-sun.com/g_help.htmlを参照）。 以下では、基本の考え方と、それを受けて、では具体的にどう検索するかを、いくつかの事例をつかって簡単に説明する。 どれも知っている人には当たり前のことばかりだが、このあたりのことをまとめたものは意外に少ないようなので、メモ代わりになるようにまとめてみた。 まとめたのは最低限のものであって、取り上げるべき事項は他にもいろいろあるだろうが、簡素なのがウリということで。 考え方は、googleで検索するときだけでなく、調べもの全般に用いることができると思う。 １．（基本）「○○について××が知りたい」→検索語「○○　××」 ［例］富士山の高さが知りたい （考え方） →富士山の高さが