機械学習って勉強にも活かせるのでは?

個人個人の学習をデザインして行くにあたって、
常にその子にあった最適な学習方法を模索しています。

中高生に勉強を教える際には
限られた時間での最大のパフォーマンスを常に意識しています。

その場合
公式の理解→演習→復習→演習→復習
この学校での教育方法が、その子にとっての最適な学習方法ではない事例が見受けられます。

問題はおそらく
公式の仕組みがなぜそうなるのかが納得できない
または、理解に時間がかかりすぎて、演習を繰り返すステージまでたどり着けず、
演習量が圧倒的に足りなくなることだと感じます。

だいたい、こんなところが原因だと思います。

じゃあ、どうするのか

どんな方法がいいのか、そう考えていた時に、
こんなツイートを思い出しました。

弟子の甥っ子6歳が将棋めちゃくちゃ強くてなかなか勝てなかったらしく、理由を調べたら将棋アプリで待ったをかけまくってAIが導き出す場面ごとの最善手を直感的に覚えて読みあいではなく学習に基づく勘で戦っていたそうで、なるほど機械学習の再輸入なんてできるのかと新世代の子供の可能性にびびる
— おばけ (@RomanceChika) 2017年3月19日

気づいたのは、機械学習の『反復的な側面』の重要性なんですよね。
そのためにいち早く反復のステージに持って行くことです。
習うより慣れろとも言いますが。

実際には

  1. 公式や解き方を通読(あまり時間をかけないように)
  2. 解答をまずインプット
  3. 問題文から覚えた解答を再現
  4. 一緒に答案を見ながら説明できるか質問

これを繰り返していきます。
重要なのは特に解答ありきで問題を解いていって、
あとから理屈を理解すること。

でも大丈夫?

この方法だと、これまでになかった問題の前では全く歯が立たない
応用力がつかないと思われますが、
この勉強方法はそもそも応用力のもっと手前の段階の話です。

基本の問題を徹底的に再現できるようにして、そこに意味付けを正しく行うことで
応用問題を解くための基礎を作るイメージです。

型をつくってから、理解する。
昔の寺子屋で行われていた漢文の素読のようなイメージです。

初めはどんなことを言っているか分からないけど、
まずは音読していく。後々に、意味を理解していく。

一般的には公式→問題のプロセスで学びますが、
中には問題→公式のプロセスの方が合っている子も存在するよねって話です。

表現正しいか分からないけど…
演繹法的な学び方か帰納法的な学び方か
君に合うのはどっちだ!