Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
わたしのメタ学習 / My Own Meta Learning #shinjukurb
Search
Shu OGAWARA
April 11, 2024
Education
510
0
Share
わたしのメタ学習 / My Own Meta Learning #shinjukurb
Shinjuku.rb #91 好きなもの紹介LT大会 - connpass
で発表したスライドです。
Shu OGAWARA
April 11, 2024
More Decks by Shu OGAWARA
See All by Shu OGAWARA
人生を変えた一冊「独学大全」のはなし / Self-study ENCYCLOPEDIA: The Book Which Change My Life #独学大全 #EM推し本
expajp
0
140
あなたの知らないDateのひみつ / The Secret of "Date" You Haven't known #tqrk16
expajp
0
150
入門 FormObject / An Introduction to FormObject #kaigionrails
expajp
2
6.5k
あなたの「仮説検証」、ゆがんでいませんか? / Isn't Your "Hypothesis Verification" Distorted? #emoasis
expajp
2
540
Rubyはなぜ「たのしい」のか? / Why is Ruby a programmers' best friend? #tqrk15
expajp
5
2.1k
エンジニアリングマネージャーはどう学んでいくのか #devsumi / How Do Engineering Managers Continue to Learn and Grow?
expajp
9
5.7k
RubyKaigi参加歴をふりかえる / Looking Back on My RubyKaigi Participation History #kaigieffectLT
expajp
3
610
ActiveSupport::Concernで開くメタプログラミングの扉 #heiseirubykaigi / The door of meta-programing is opened by ActiveSupport::Concern
expajp
1
2.4k
実践Railsアプリケーション設計 #meetup_rails / Practical Rails Application Design
expajp
4
41k
Other Decks in Education
See All in Education
演習:GitHubの基本操作 / 06-github-basic
kaityo256
PRO
0
260
SL AMIGOS 教育格差と私たちの取り組み - スリランカの支援学校への支援プロジェクト:リシンドゥ リオ 氏 (別府溝部学園短期大学 ビジネス観光コース 留学生):2720 Japan O.K. ロータリーEクラブ2026年4月6日卓話
2720japanoke
0
520
Pen-based Interaction - Lecture 4 - Next Generation User Interfaces (4018166FNR)
signer
PRO
0
2.2k
Avoin jakaminen ja Creative Commons -lisenssit
matleenalaakso
0
2.1k
Data Representation - Lecture 3 - Information Visualisation (4019538FNR)
signer
PRO
1
2.9k
Virtual and Augmented Reality - Lecture 8 - Next Generation User Interfaces (4018166FNR)
signer
PRO
0
2.1k
(2026) Quelle(s) mathématique(s) dans la "grande" culture?
mansuy
1
100
バージョン管理とは / 01-a-vcs
kaityo256
PRO
1
280
20260207_なんコパ紹介PowerPoint Agent作成サンプル
ponponmikankan
2
100
「機械学習と因果推論」入門 ③ 漸近効率な推定量と二重機械学習
masakat0
0
420
Gitの仕組みと用語 / 01-b-term
kaityo256
PRO
0
270
Introduction - Lecture 1 - Next Generation User Interfaces (4018166FNR)
signer
PRO
2
4.6k
Featured
See All Featured
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
9
37k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.4k
Paper Plane (Part 1)
katiecoart
PRO
0
6.5k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
1.9k
It's Worth the Effort
3n
188
29k
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
7.3k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
55k
Building Adaptive Systems
keathley
44
3k
How Software Deployment tools have changed in the past 20 years
geshan
0
33k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
8.1k
Speed Design
sergeychernyshev
33
1.6k
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
290
Transcript
わたしのメタ学習 2024/04/11 Shinjuku.rb#92 Shu Oogawara(@expajp)
⾃⼰紹介 • Shu Oogawara(@expajp ) • リンカーズ株式会社 • Engineering Manager
「メタ学習」 • 学習法の学習のこと
⾃分にとって「学習」とは︖ • 新しい情報を、⾃分の知識の中に位置づけること
⾃分にとって「学習」とは︖ • 新しい情報を、⾃分の知識の中に位置づけること 学習過程① 新しい情報を集める
⾃分にとって「学習」とは︖ • 新しい情報を、⾃分の知識の中に位置づけること 学習過程① 新しい情報を集める 学習過程② 情報を知識に組み込む
⾃分にとって「学習」とは︖ • 新しい情報を、⾃分の知識の中に位置づけること 学習過程① 新しい情報を集める 学習過程② 情報を知識に組み込む この2つを効率よく⾏うテクニックを学んでいる
それぞれの過程で⼒を⼊れていること • ① 新しい情報を集める → 読書法 • ② 情報を知識に組み込む →
認知科学
読書法
読書法を学ぶ前の本の読み⽅ • 頭から順番に全部読む
頭から順番に全部読むと 内容を忘れる
頭から順番に全部読むと 内容を忘れる 時間泥棒
なんとかしたい
読書法の本を何冊か読んだ
どの本にもたいてい書いてあること • 読むべきかどうかの判断は慎重に
どの本にもたいてい書いてあること • 読むべきかどうかの判断は慎重に • まずは全体像を把握する
どの本にもたいてい書いてあること • 読むべきかどうかの判断は慎重に • まずは全体像を把握する • 「その本から知りたいこと」がわかる場所を探す
どの本にもたいてい書いてあること • 読むべきかどうかの判断は慎重に • まずは全体像を把握する • 「その本から知りたいこと」がわかる場所を探す • 全部は読まなくて良い
これらを基に ⾃⼰流のガイドラインを整備した
⾃⼰流の読書ガイドライン • 以下の問いに答えるように読んでいく • 全体の構成はどのようなものか • その本の主題は何か • その主題がどのように説明されているか •
この本は精読したほうが良いか
esaに作ったテンプレに従いメモしながら読む
ガイドライン作って良かったこと • 記憶に残りやすくなった • 本を読むペースが上がった • 難しい本や新分野の本にチャレンジしやすくなった
再掲︓⼒を⼊れていること • ① 新しい情報を集める → 読書法 • ② 情報を知識に組み込む →
認知科学
再掲︓⼒を⼊れていること • ① 新しい情報を集める → 読書法 • ② 情報を知識に組み込む →
認知科学 ✔
認知科学
認知科学とは ⼈間を中⼼とした⽣物の認知活動の全体を解明し、コンピュータに よる応⽤、実現を⽬指す学際的な科学。知識の獲得とその表現、学 習、記憶、推論の仕組みや情報処理の機構を、動物⾏動学、神経科 学、⼼理学、⾔語学、さらに計算機科学や⼈⼯知能などの幅広い分 野にわたって研究する。 引⽤︓コトバンク – 認知科学 “
要は、⼈間の認知の仕組みを 分野横断的に研究する学問
例によって何冊か本を読んだ
認知科学を学んで解決したい問い
得た情報を⾃分の知識にどうやって組み込むか
今のところ解決法に⼀番近かった本 • 脳はこうして学ぶ 学習の神経科学と教育の未来 もちろん、他の本からもたくさんの⽰唆を得ています 画像引⽤︓脳はこうして学ぶ|森北出版株式会社 https://www.morikita.co.jp/books/mid/088081 (2024/03/23 閲覧)
学習の四本柱 • 注意 • 能動的関与 • 誤りフィードバック • 定着
雑なまとめ • 能動的に試⾏錯誤して、 学習対象をくりかえし掘り下げる
そして、やはり睡眠は⼤事 • 睡眠中、前⽇に経験したのと同じ順序で 脳細胞が活性化する • 実際の経験の20倍速 • 経験を反芻することで、脳に専⽤の回路の形成を促す
他にも様々な切り⼝の研究がある ワーキングメモリ 認知負荷 ⻑期記憶 認知バイアス ひらめきの訪れ ラバーハンド錯覚 四枚カード問題 Tパズル アブダクション
リソースのゆらぎ ⽣物学的シフト ⽂脈依存性
認知科学を学んで⾯⽩いポイント • 普段、気にも留めてないことの「答え合わせ」ができる • ⾃分の認知を客観視するクセがつく
再掲︓⼒を⼊れていること • ① 新しい情報を集める → 読書法 • ② 情報を知識に組み込む →
認知科学 ✔
再掲︓⼒を⼊れていること • ① 新しい情報を集める → 読書法 • ② 情報を知識に組み込む →
認知科学 ✔ ✔
メタ学習の何が好き︖
メタ学習の推しポイント • 効率の上がる楽しさ • ⾃分の学習がどんどん洗練されていく
メタ学習の推しポイント • 効率の上がる楽しさ • ⾃分の学習がどんどん洗練されていく • 最強の汎⽤スキル • 「必要なことはすぐに学べる」⼼理的な余裕
メタ学習の推しポイント • 効率の上がる楽しさ • ⾃分の学習がどんどん洗練されていく • 最強の汎⽤スキル • 「必要なことはすぐに学べる」⼼理的な余裕 •
健康になれる • 睡眠を改善する • 疲れている時間を減らすため筋トレをする • #rubymusclemixin
学習法を⾒直すチャンスにしてみては︖