デジタル時代によりよく学ぶには努力が必要
(giansegato.com)- オンライン講演、ポッドキャスト、ニュースレター、ブログ、電子書籍を大量に消費しても、長期的な知識として残らなければ、学習ではなく情報消費にとどまる可能性がある
- 記憶は倉庫のように受動的に積み上がるものではなく、情報が知識になるには能動的で骨の折れる参加が必要である
- 学習が難しい理由は神経接続とミエリン(myelin) の形成に関係しており、新しい脳領域を繰り返し使うことで接続効率が高まる
- 手書きの筆記のように触覚と動きを伴う活動は記憶の手がかりを増やし、ノートPCでのタイピングよりも記憶と保持に効果的だとする研究がある
- デジタルコンテンツは学習機会を見つけるための道具にはなりうるが、長く吸収するには文章を書く、プロジェクトに適用する、実験する、発表する、教えるといった創作活動につなげる必要がある
情報消費と学習は違う
- オンラインコンテンツを大量に消費しても、実際の学習につながらないことがある
- TED講演、ポッドキャスト、Hacker Newsで見つけたブログ記事、Twitterで共有された電子書籍のようなコンテンツが情報の食生活を満たしている
- 役に立ち、面白く、「自分は賢い人だ」という自己イメージを強化してくれるが、それだけで長期的な知識にはならない
- 情報消費量が増えても、記憶保持は弱いままかもしれない
- 政治ラジオを何十時間聴いても、会話の中で一貫した論旨を展開できるほど具体的な内容を覚えていない
- 周辺的な文脈はわかっていても、細部に入ると論旨が崩れる
- 技術的なテーマほど記憶に残る度合いはさらに低かった
- 学習とは、情報を長く持続する知識へ変えるプロセスである
- 情報は一時的であり、本当の知識は土台になる
- 情報を十分に積めば自動的に知識になるという累積的な考え方は、実際の経験と一致しなかった
学習は本質的につらいものでなければならない
- 人間の記憶は記憶装置とは異なり、受動的な蓄積だけでは学習は起こらない
- 情報を長く保持するには、学習過程に真剣な努力が必要である
- 努力は学習の副産物ではなく、学習を可能にする原因である
- 楽な学習で努力を避ける解決策はなく、学習は起こるために大変でなければならない
- 物理的な努力も記憶保持に作用する
- 午前いっぱい手で書いたあとに手が痛くなる経験のように、学習が物理的で明確であるほど記憶はよりよく働く
- ポッドキャスト、電子書籍、オーディオブック、ニュースレター、ブログ記事、動画、ライブウェビナーは、受動的で楽で、デジタルの中だけにとどまるとエンターテインメントに近い
- デジタル製品は、ユーザーが実際には楽しんでいるだけなのに学習中だと錯覚しやすくする
ミエリンと能動的な使用
- 脳は相互接続されたニューロンの網で構成されており、ニューロン同士の接続には軸索(axon) がある
- 軸索の周囲にある絶縁膜であるミエリン(myelin) は、電気信号が神経回路に沿って伝わるのを助ける
- ミエリンが多いほど信号伝達はより強くなり、接続性も高まる
- ミエリンは脳の電気信号伝播速度を大きく高める
- ミエリンは動的であり、脳の可塑性の中核要素である
- 新しいテーマに触れると、脳の新しい領域が活性化される
- その領域を多く使うほどミエリン合成が増え、そのテーマや活動がより容易になる
- 「練習が完璧を作る」という言葉は、活動がミエリン化を促し、それらのニューロンの接続強度と効率を高める過程と結びついている
- 学習が難しいのは、まだ準備のできていない脳領域をまず能動的に使わなければならないからである
- 慣れた領域の外へ出ることが構造的に必要になる
- 使えば使うほど、その領域はより良くなる
動きと手書きが記憶に与える役割
- 人間の認知は感覚運動プロセスに基づいており、情報に身体的な活動を結びつけると、よりよく記憶できる
- 動きは、知識を想起するときに使える追加の手がかりを与える
- 手書きの筆記はこの効果を示す代表例である
- 手で書くノートはノートPCの使用よりはるかに効果的だとする研究の流れがある
- キーボード入力は、鉛筆と紙の接触が与える触覚フィードバックを提供しない
- 鉛筆と紙の接触から得られるフィードバックは、手と脳の複合体における神経回路形成の中核であり、記憶と保持を支える
- デジタル学習は根本的な再評価が必要である
- 人はMasterclassの動画を受動的に見ながら情報を保存するようには進化していない
- それと同時に、今は前例のない情報過多の時代であり、これを活用する機会も大きい
エデュテインメントは学習の準備段階
- デジタルな情報の食生活はエデュテインメント(edutainment) と見なせる
- 教育的なテーマとエンターテインメントの手法を混ぜている
- 努力を伴う参加よりも受動的な注意に最適化されており、学習の反対側に近い
- エデュテインメントは単なる娯楽ではなく、学ぶためのアイデアや動機を与える探索ツールにもなりうる
- Cal Newport のようなDeep Workの支持者が語るTwitter削除やニュースレター購読解除は、かえって学習機会を妨げることもある
- しかしエデュテインメント自体は学習ではなく、ランニングシューズを買うことが走ることではないのと同じである
- オンライン閲覧は学習機会の探索に変えられる
- 新しい機会を探索する時間と、既存のテーマにオフラインの努力を投入する時間とのあいだにバランスが必要である
- このバランスは、新しい機会の探索と既存の機会へのコミットメントのあいだの問題である
学習インボックスでコンテンツを選別する
- 学習インボックス(learning inbox) は、実際に学びたいものを入れておくToDoリストである
- Andy Matuschakのpossibly-useful referencesのキャプチャ方式から着想を得ている
- コンテンツが学習なのかエンターテインメントなのかを意識的に区別させる
- 興味深い論文、オンラインエッセイ、ブログ記事、YouTube動画、ポッドキャストは学習インボックスに入り、その後で分類される
- 能動的に関与する
- 後で関心を向けるものとして保管する
- 捨てる
- 能動的な関与とは、コンテンツを消費するために努力を伴う行動を取らなければならないという意味である
- そうでなければ自動的にエンターテインメントとして分類される
- 文章を書く、新しいプロジェクトに使う、現場でテストする、集まりで教えるといった方法が含まれる
- このリストはGTD方式のような一時的なバッファである
- 永久保管庫や先延ばしの道具ではない
実際の学習プロセスはコンテンツ視聴より長くかかる
- Election dayに見たツイートから、計算民主主義(computational democracy)に関する動画を見つけ、学習インボックスに入れた
- 数日後、学習スプリントでノートパッドを取り出し、動画を見ながら手書きでメモを取った
- その後、書き留めた内容を見直し、個人知識ベースのevergreen digital noteへ移した
- プロセス全体は、動画をただ見るより2倍長くかかった
- それでも、テーマの知識を十分に固めるには、実験、tinkering、反復、別の文脈での適用、さらに手触りのある活動が追加で必要になる
- すべてのオンラインコンテンツにこれほどの時間と努力を注ぐことはできない
- ほとんどのリンクは見直した後に捨てられる
- 一部はlearning wish listへ移される
消費ではなく創作するときに学べる
- コンテンツとの関係が能動的で大変なら学習であり、受動的ならエンターテインメントである
- 長期的に吸収するには、出会ったものに関与しなければならない
- 共有、いいね、リツイートを超える実際の参加が必要である
- スマートフォン中心の社会では、関与しないほうがはるかに簡単になっている
- 受動的なブラウジングには中毒性がある
- 情報供給網は、記憶保持や能動性よりも、アプリ内で過ごす時間に最適化されている
- 豊富なコンテンツと刺激のおかげで、新しいテーマや学ぶ理由を見つけること自体ははるかに簡単になっている
- 可能なコンテンツの流れに能動的に向き合い、作り、書き、話し、教え、説明し、創作する努力を伴う行動が意味のある成長を導く
1件のコメント
Hacker Newsの意見
この記事は興味深いが、教育の観点からは、非専門家がかなりまともな学習理論を思いつき、それを適用すると知識の獲得にどんな違いが出るかを論じている文章のように読める
筆者が言う努力が必要な要素は、一般に学習の「変容」段階と呼ばれるものに最も近いように見える。たとえばルービックキューブの解き方動画を見たあと、新しく得た知識で実際のキューブの状態を変えるようなことだ
こうした考え方や関連する議論は、教育機関のカリキュラムを作る人たち、さらにメタなレベルでは、将来カリキュラムを書く学生を教える授業を作る人たちの間で、継続的に深く扱われている。兄弟コメントには航空教育やYouTube、PBSへのリンクは見えるが、大学が作成した学習理論の文書はあまり見当たらず、賢いHN読者が見つけやすいよう、もっとよく結び付けておく必要がありそうだ
個人的にはこの分野、少なくともドイツで教員養成と切り離された一般的な学士・修士課程には、いくつかの限界がある
学際研究を好み、神経科学や心理学にも頻繁に言及するが、実際には大半が社会科学分野で、構成主義に支配されている印象だ。学習が構成的活動であるのは確かだが、何でも「まあ…社会的構成…みたいな感じ」で説明し、神経科学的側面は「学習理論ではない」として議論する価値がないものとして退けてしまう
統計的な精緻さも非常に低い。全部が線形回帰というわけではないが大半はそうで、そうでない場合でも因果性の議論が明示的にも暗黙的にもほとんどなく、変数をとにかく全部入れるだけという感じだ。McElreathの言う「causal salad」に近い
核心を一つだけ挙げるなら、本当の学習は経験から生まれる。情報を使い、記憶から取り出し、何らかの形で操作する過程だ
聞いた内容を書き出すことから個人プロジェクトまで、すべてそれに当たる。単に受け取って考えるだけよりも、行動を伴う何かのほうが実際の学習に役立つ
タイピングという行為が、テキストの各要素とそれぞれの関係について少しずつ考える時間を与えてくれるからだ。一度に貼り付けた不透明な塊として見るのとは違う
もちろんコードをただ読むこともできるが、結局ほとんどの場合は丁寧に読むより流し見してしまう。プログラミング言語の難解さは、その傾向をさらに強めることがある
タイピングは自然に速度を落としてくれるし、その気になれば簡単な変更を試す機会も与えてくれる
しかも、学習、少なくとも記憶に効果的だと繰り返し確認されてきた、ほとんど圧倒的と言っていい発見である間隔反復が、記事では一度も出てこなかった
教育学部は、教師の有効性に検出可能な影響すらろくに生み出せていない。大きな効果がないという話ではなく、教育学の学位が教師の有効性に与える効果が、安定して0と区別できないという意味だ
引用された研究によれば、教育専攻や修士号の保有は小中学校教師の読解および数学の授業効果と相関しておらず、数年の教職経験は通常有効性を高めるが、キャリア後半ではむしろ下がる可能性を示す証拠もある。生徒特性、学校固定効果、場合によっては教師固定効果を統制した付加価値モデルで、フロリダ州の4〜8年生の8年分のデータを分析した結果である
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S02727...
「学習は能動的なプロセスである。学習者は、スポンジが水を吸い込むように知識を吸収するわけではない。教官は、自分が教室、作業場、航空機内で教材を提示したからといって、学習者がそれを記憶していると想定することはできない。正しい答えをそのまま言えるからといって、その知識を適用できると想定してもならない。効果的な知識伝達のためには、学習者は外的であれ内的であれ、感情的であれ知的であれ、反応し応答しなければならない。」
https://www.faa.gov/regulations_policies/handbooks_manuals/a...
個人的な逸話として、字幕付きのメディアをたくさん消費しただけで、ある言語のかなり大きな部分を学んだ
そして同じ内容をもう一度読むと理解できて、退屈になるまで読み続けられたが、それは理解しているということのように思えた
今ではずっと理解可能なインプットが必要で、何が起きているのか実際につかまえるための手がかりがないとだめだ。脳の可塑性の問題なのか、忍耐力が落ちたのか、理解できない状態を不快に感じる習慣を身につけたのかは分からない
もしかするとインターネットが、立ち止まって考えたり押し進めたりする代わりに、すぐ検索するよう訓練してしまったのかもしれない。集合知の全知性に依存する、学習された無力感とも言える
資料と格闘せず検索に逃げる態度こそ、まさにその努力の欠如であり、そのせいで停滞しているのかもしれない
年を取り忙しくなるにつれて、本に数時間使うことの「代償」はどんどん高くなる
学習は投資であり、収入が増えて生活が楽になるほど、脳は学ばなければならないという圧力をあまり感じなくなり、余暇を好むようになる
自由時間に学び直す習慣と、何かを知りたいと思う気持ちを取り戻すために、脳を「ハック」する方法を探している。子どもができたら、その子たちが好奇心を持ち、自分も一緒に学べるようになればと思う
より複雑なテーマの80%はまったくピンとこない。特に方程式を説明するときがそうだ。動画を4〜5回見直すこともあるが、そのたびに最初は流していたことから新しく学ぶ。"なるほど！" という瞬間が多く、このチャンネルが好きだ
https://www.youtube.com/c/pbsspacetime
個人的には、気づきのある体験だった
むしろ、単に理解可能なインプットを十分に消費していない可能性が高い
子どもと大人の認知負荷は、Maslow の欲求階層で異なる位置に割り当てられている
本が好きだった子ども時代のあと、大人になってから「もっと学ぼう」と何年も過ごしてきた。記憶術、Anki、能動的なノート取り、練習問題、最初の本が合わなければ別の本を試す、といったことをしていたが、うまくいかず、かなり時間を無駄にした気がする
はっきりしたことが二つある。第一に、本当に必要な努力を先延ばしするために、プロセスに集中していたこと。第二に、テーマに対する本当の好奇心の不足を埋め合わせていたことだ
学習が大変なのは確かだが、必ずつらく感じる必要があるのだろうか？ 何かに本当に没頭しているときは、努力しろと自分に言い聞かせる必要もなければ、よりよい方法で何%学習効果を上乗せできるかなどとも考えない
根っこのところでは、自分は数学、神学、文学の古典、コンピュータ科学、美術史のようなものに「本当に夢中になっている人」だと思いたかったのだろう。要するに、オタクっぽかった子ども時代のアイデンティティを保とうとしていたわけだ。だが、そもそも学習に粘り強さを持たせる理由は何なのだろう？ ハッスル文化のせいなのか？
今は逆のやり方を試している。やりたいだけ娯楽を楽しみ、学習には努力も規律も持ち込まず、その気がなくなったらすぐやめる。自然に興味を失う95%のもののせいで自分を追い込まない、ということも含まれる
もちろん、低労力のスクロールのようなものには簡単に気を散らされうる。それでも最終的には、無理やりの努力を避けるほうが、本当に驚きをもたらすまれなものに集中しやすくなる
たいていの人は学習を純粋に意識的な努力として考えるが、新しい言語に流暢になることは、ほとんど全面的に無意識的な努力に近いと思う
意識的で大変な勉強は新しい語彙や文法を身につける助けにはなるが、脳は意識が追いつけないほど速い速度で言語を処理しなければならない。だから無意識的に学ばれなければならない
この段落を読むのに必要な努力の大半に気づかないのも、意識がアクセスする前に、すでに無意識的に処理されているからだ
意識的学習には短く集中した注意が必要だが、無意識的学習はほぼ24時間、背景でリラックスした状態のまま進む。努力は必要なく、努力して差が出るのかどうかも定かではない
根拠はなく、実質的には即興で作った理論だ。語学の授業はあまりうまくいかないのに、なぜ子どもはあんなに簡単に言語を習得するのかを説明しようとする自分なりの考えだ
チェス、音楽、身体を使うスポーツなど、どんな活動を見ても、最上位レベルではほとんどが無意識的な努力だ
考えを伝えようとして、ずっとキーボードを見下ろしながら文字を意識的に探しているところを想像してみればいい。意識的なプロセスに文字ひとつひとつを探すという細かな作業が含まれていたら、どうやってうまくコミュニケーションできるだろう？ ほとんどのチェスの局面に直感がなく、一手ごとに長く評価しなければならないとしたら、どうして強いチェスプレイヤーになれるだろう？
うまく学べたものは、無意識の中にうまく入れられたものだ。ときには停滞期に達し、これ以上伸びしろがないと感じることもあるが、意識的な努力を見直せば、練習して無意識化すべきものを見つけられることがある
より正確には、第二言語学習では通常、意識的な過程と無意識的な過程が並行して起こる。意識的知識が無意識的知識に変わるのか、つまりスキルの自動化なのか、それとも独立して学習する複数の学習システムがあるのか、いわゆる no-interface position https://en.wikipedia.org/wiki/Interface_position をめぐって議論があり、まだ結論は出ていない
とはいえ、それは言語習得の過程に努力がいらないという意味ではない。もっとも強い no-interface の立場であっても、無意識的学習システムは意味を処理し、理解した言語入力、つまり一部の専門家が "intake" と呼ぶものを原材料として使うと考える
まだ自動化された知識がないうちは、理解は非常に難しく、集中した処理なしには起こりにくい。理論的な論争は、その処理が「メタ認知」的な過程と宣言的記憶、そしてその自動化を必要とするのか、それとも何らかの形で理解されたインプットさえ十分ならよいのか、という点により近い
結局のところ、いずれにせよ努力は要る。集中しなければならず、十分に理解できずに挫折したり、ついていくために苦労したりすることがあるからだ
子どもは一般に考えられているほど、努力なしで言語を習得しているわけではないと主張する研究もある。速いか？ そうだ。発音や文法の面でよい結果を出すことが多いか？ そうだ。だが、努力なしで？ 必ずしもそうではない
子どもが苦もなく言語を習得しているように見えるかもしれないが、彼らが費やしている時間を考える必要がある。言語を2年学べば、2歳のネイティブ話者より先に進んでいるはずだ
脳が意識の追いつけない速度で言語を処理しなければならないという点は、口頭でのコミュニケーションについてはよい指摘だが、読み書き能力はリアルタイムで処理する必要がない
この点で AI が本当に役に立ってほしいと思う。何かをやさしい言葉で他人に説明できてこそ理解したことになる、という考えはよくあるが、AI チャットボットでこの方法を試して、ある程度うまくいった
AI には人間に対する非常に大きな利点が二つある。無限の忍耐力と、同意より理解を優先する傾向だ
複雑で抽象的な概念を、40代の男が座って長々と説明するのを聞きたがる人は多くない。AIなら問題ない。永遠に聞いてくれるし、疲れたり退屈したり、うんざりしたりしない
2つ目の利点のほうが重要だ。ほとんどの人は、聞いているあいだ自分の番を待っているだけだ。あるいは、同意できない些細な点に引っかかって止まってしまう。そういう反論癖はしばしば視野を狭め、引っかかった箇所以降の情報を消し飛ばしてしまう
質問をするとしても、たいていは自分の反対意見を示そうとする試みで、半ばソクラテス式に、弁護士のように追い込む。AIには自我も利害関係もない。同意を取り付けようとはせず、ただ聞いて理解し、言い換えて返すことができる
AIは礼儀として、ユーザーの誤りやモデル自身の誤りを何とか正解に当てはめようとするし、ユーザーが誤ったとき、その誤りを生み出したユーザーの思考モデルについてのモデルをまったく持っていない。だから、キーボードに打ち込まれた単語のレベル以外では、知識のどこに介入すべきか分からない
よく知っているテーマでクイズを出させるたび、極めて印象的というほどではなかった。コーディングは例外だが、それは意味情報をできるだけ構文情報に押し込む活動だからで、筋が通る
https://mathshistory.st-andrews.ac.uk/Biographies/Halmos/quo...
ビデオゲームのダメージ計算スプレッドシートを見過ぎてきたので、そうは思えない
筆者の「教育的娯楽は学習そのものではなく、学習のための準備だ」という推測は強調に値する。関連があり、消化しやすく、ときには面白い情報のまとまりは、理解のための準備であり、理解にはたいてい適用が必要で、熟達にはたいていさらに10年ほどの適用が必要になる
この一連の過程全体が学習を形作るのだと思う。きちんと出典が付いた情報は、その過程の中核的な構成要素だ
ここでは、娯楽と注意散漫の危険を混同しているように見える。注意散漫は実際に精神を蝕む問題で、対処すべきだが、筆者は Cal Newport に触れる箇所で、Twitter への愛着とニュースレター購読に対する利害関係のせいで、その問題を投げ捨てているように見える
筆者が教育的娯楽という藁人形を通して言おうとしている概念は、情報を得るだけでは概念の習熟に必要な理解の流暢さが十分ではない、ということだ。たいていの HN 読者や教科書の練習問題作成者は、ここには同意すると思う
ただ、筆者自身がこの概念について実際に機能する理解を欠いている可能性が、この文章全体のぎこちなさを説明しているように思える。文章は、緩くつながった引用やアイデアを大量に引っ張ってきて、論理的一貫性の疑わしいイタリックのスロットにはめ込み、面白いものはすべて役に立たず、教育的なものはすべて難しくあるべきだという前提を支えようとしているように見える
怠惰な賢い人をあまりにも多く見てきたので、その前提は信じがたい
https://news.ycombinator.com/item?id=34710830
https://www.coursera.org/learn/learning-how-to-learn
苦労のない吸収だけで学んで知識を保持できる人もいれば、吸収と実践を混ぜたほうがうまくいく人もいる
重要なのは、自分や他人に何が最も合うのかを知り、人によって違うことを認め、教えたい相手の平均的な学習嗜好をおおよそ把握することだ
たとえば高校のとき、私は数学を完全に教科書を読むことで学んでいて、宿題や授業中の練習問題をやらなければならないという要求が非常にもどかしかった。成績も良く、大学レベルの数学にまで進んだが、私の学び方はほとんどそのままだった
一方で、とても親しい友人は、おそらく私より賢いかもしれないが、正反対だった。実践の機会が足りないことに強いもどかしさを感じ、それが学習を妨げていると感じていた