科学研究が明らかにした「新しいスキルを速く、効率的に学ぶ方法」

コメント

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2018年11月10日

  深層学習でもdata augmentationといって、入力された画像を切り取ったり変形させたりしながら微妙な変化をもたせます。それと同じというのが興味深い。
• 讃井 康智

  ライフイズテック 取締役 最高AI教育責任者

  ・2018年11月10日

  再固定化という概念面白いですね。学習科学の学習転移にもやや近い概念かなと思います。ともに、熟達していく上で適度な変化を与えた方が熟達が早まるということだと捉えています。
  あとは、再固定化するために、練習と練習の間にあえて時間をあける点も面白いなと思いました。
  
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  ジョンズ・ホプキンズ大学医学部が2016年1月に発表した研究によれば、「マスターしたい課題に変化を少し加えて練習するほうが、まったく同じことを立て続けに何度も繰り返す場合とくらべて、より多くのことがより速く身につくことがわかった」という。
• 山下 正太郎

  コクヨ株式会社 ワークスタイル研究所 所長／WORKSIGHT編集長

  ・2018年11月10日

  新しいスキルを学ぶには少し変化をつけて「再固定化」をせよと。同じジャンルの書籍を固めて読むのもこれに近い感覚がありますね。