← ラボノート

順序立てて学び、実際に定着したものを見る

5分で読めます

問題

このサイトとAI Maker Labチャンネルは私が所有し、制作しています。これは制作記録であり、第三者による独立したレビューではありません。

AIの時代、私が学びたいツール、モデル、概念の積み残しは、どのコースを受けてもカバーできない速さで増えています。まだ試していないモデル、抽象化の仕組みをまだ説明できないフレームワーク、一度使ったものの再び使えるか分からない概念など、理解すべきだと思うものを追加し続けています。一覧を増やすのは簡単です。その中で自分がどこにいるのかは、なかなか見えません。

レッスンを見たときや、例を写したときは分かります。しかし、どの部分を今も覚えているのか、どの部分が飛ばした何かに依存しているのか、作りたいもののために次はどの部分へ進むべきなのかは、確かには分かりません。これらは別々の問いですが、私のノートや受講履歴では混ざったままです。

私が取り組みたいのは、この問題です。さらに大きな教材の山が必要なのではありません。教材の地図と、そこを意図的に進む方法、そして今も自力で思い出して使えるものを正直に示す表示が必要です。

コースやチュートリアルが私にはうまく機能しない理由

私は、修了した数より多くのコースを始めてきました。そして、どの部分を今も覚えているのかは言えません。私が使ってきたコースやチュートリアルは通常、レッスンを一つの直線的な順序に並べています。その順序から分かるのは、著者が次に何を置いたかです。そのテーマの背後にある前提知識の構造までは見えません。

同じ六つのトピックを、一つの直線的な一覧と、複数の順序を選べる枝分かれした前提知識の構造として並べた比較です。
私の学習上の問題では、一つの順序の中に隠れてしまう依存関係を、地図なら表に出せます。

行き詰まったとき、問題が今のレッスンにあるのか、半分しか理解できなかった以前の概念にあるのか、それともコースが扱わなかった枝が欠けているのかは見えません。セクションを終えると、完了マークは最後まで到達したことを記録します。しかし、レッスンを開かずにその考えを説明できるか、時間がたってから応用できるかまでは分かりません。

私自身の学習では、そのために、見ることと定着することを取り違えやすくなります。見慣れたページは、見ている間は理解できたように感じられます。しかし後になっても、そのページなしで何を思い出せるのかを示す記録はありません。

私は、目次を知識モデルとして扱うのをやめたいと思っています。コースは今後も役立つかもしれませんが、何が何に依存しているかを示し、最後の画面まで到達したかどうか以上のことを記録する、別の構造が必要です。

アプリの構想

私は、連携する三つの部分からなる構想を出発点にしています。これらは、まだ存在しないソフトウェアについての設計意図であり、私がすでに提供した機能ではありません。

計画中のアプリを構成する三つの部分。目標から前提知識への道筋を示す学習地図、想起と間隔を学習の流れに組み込むメソッドエンジン、トピックごとの状態が時間とともに変わる習熟度表示です。
何を学ぶか、どう復習するか、現在の状態をどう表すかを、設計上の別々の役割として扱います。

1. 学習地図。 トピックを、目標から引ける前提知識のグラフとして表すつもりです。「どのコースを受けるべきか」から始めるのではなく、アプリは「何ができるようになりたいか」から始まります。そして、その目標を、先に学ぶ必要があるトピックを通る道筋へと結び付けます。考えられるすべてのトピックを同じ優先度にすることなく、欠けている土台を地図で見えるようにしたいと考えています。

2. メソッドエンジン。 学習方法を別途意志の力に任せるのではなく、学習の流れの中に組み込むつもりです。Dunloskyらによる2013年のレビューでは、練習テストと分散学習に、著者らの「有用性が高い」という評価が与えられました。同じレビューは、「中程度」という評価が効果なしを意味するわけではなく、「低い」という評価も役に立たないことを意味するわけではないと注意を促しています。そのため、メソッドエンジンは想起練習と間隔を空けた学習から始めます。関連する調査記事効果のある学習方法では根拠をさらに詳しく扱っていますが、ここで述べる範囲は、このレビューの有用性評価とその注意点までです。アプリの構想では、学習方法が次に起きることを形づくることになります。何かを思い出し、間隔を空けて再び取り組み、その結果を使って次のステップを選ぶという流れです。

3. 習熟度表示。 各トピックに、永続的な「学習済み」チェックボックスではなく、目に見える状態を与えるつもりです。その状態は時間による減衰を考慮し、過去の成功が最近の成功と同じように見え続けないようにします。適切な表現が数値なのか、少数のラベルなのか、各トピックに付ける根拠なのかは、まだ分かりません。ただし、避けたいものは分かっています。一度見ただけで、その知識が永続的に定着したことになるという考えです。

このアプリはまだ存在せず、ここに書いたものは測定された結果ではありません。この三つの部分は、現時点における問題の形であり、ロードマップ上の約束でも、この設計が機能するという主張でもありません。

公開しながら制作する

この記事は、プロジェクトの進行に合わせて追記していく、生きた記録です。不確実さが消えた後に整えた物語ではなく、制作を形づくる問い、設計変更、行き止まり、判断の記録として残したいと考えています。

この記事の役割は、より限定的です。なぜ私が始めるのか、現時点で何を作ろうとしているのか、何が未解決のままなのかを記録します。

学ぶにつれて、地図、メソッドエンジン、習熟度表示を変更するかもしれません。変更は記録の一部であって、以前の版が結果を生んだ証拠ではありません。ソフトウェアと評価がそろうまでは、これは問題提起と設計意図のままです。

読者への未解決の問い

もう一つの直線的なシラバスより、前提知識の地図が特に役立つのは、どのトピックでしょうか。

習熟度は、「学習中」「練習済み」「古くなっている」といった状態ラベルより数値のほうが役立つでしょうか。それとも、数値にすると根拠が示せる以上の精度があるように見えてしまうでしょうか。

時間による減衰は、トピック自体、復習キュー、過去のスキルが新しい目標の妨げになったときだけのうち、どこに表示すべきでしょうか。

前提知識のグラフが別の積み残しになってしまう前に、一度に表示する範囲をどこまでにすべきでしょうか。

あなたが今、最も地図を必要としているトピックは何ですか。

出典

あわせて読む