NISHIO Hirokazu
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仮説は実験して検証しよう
from
灘校土曜講座2014
仮説
は
実験
して
検証
しよう
88
仮説
は
実験
して
検証
しよう
勉強していて“わかった"と思うことがあるだろうけど問題を解いてみたら解けなかったりするわけですよ。
“わかった"は仮説であって、実験して検証しなければ本当にわかっているのかわからない
「わかった」は仮説
89
計画を立てて行動をして、
行動の結果を考察して、
結果を修正して行く、
このサイクルを回して事業を進めていく
PDCAサイクル
計画
→
行動
→
結果の考察
→
計画の修正
90
科学研究も似ていて
仮説を立てて
実験をし
実験結果が期待通りか考察して
期待と違う時がチャンス、仮説を修正していく
仮説
→
実験
→
結果の考察
→
仮説の修正
91
勉強でも同じ
理解は仮説
理解に基づいた行動をして
うまくいくと思ったのにうまく行かない=自分の理解と異なる結果が得られた
これが理解を修正するチャンス
92
このサイクルを小さく回すことで素早く学ぶ
例えばプログラミングなら
いきなり何千行のプログラムを書いて動かしてみて「動かなかった!」では学びが遅い。
小さな、1行とか数行とかで実行を繰り返して学んでいくのが効率が良い。
ビジネスだったら「これを求めている顧客がいる」を検証するための最小限の製品を作ってリリースし、検証していく。
Dropboxが最初にリリースした製品は何だったでしょう?
彼らは製品を作らなかった。解説動画を作って事前登録フォームを置いた。
93
河内先生:
期末考査なしで入試一発勝負だったらヤバイよね。
だからこまめに試験をする。
最初の一歩を小さくする。サイクルを小さくする。
その通り、ただし「うまくいくと思ったけど失敗した」が大事。
失敗が学びのチャンス。
小テストをしばしば出すのもそういうこと
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optimism
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→
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×
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×
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×
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仮説
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検証
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×
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×
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×
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×
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×
実装
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×
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×
実践によって検証
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×
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予測モデル
×
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暇とは何か
×
hatena2012-11-16
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エンジニアの知的生産術_2階層目次
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🤖2023-08-12 07:08
→
行動する人
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アテンションの移動式投票
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投票を棄権
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人生の時間
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発言権トークン
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ポジションを取らない評論家
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ポジションを取らない批評家を駆逐しろ
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ステーキング
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行動は雄弁
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行動
→
行動する人の移動式投票
→
灘校土曜講座2014
×
経験を抽象化
×
理解を育てる
×
経験
×
抽象化
×
理解
×
育てる
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産婆術
×
本質的な知識は各人が生み出さねばならない
×
与えられてもそれは使えるものにならない
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哲学は生むのを助けるだけ
×
知識創造の方法論
→
経験を抽象化して理解を育てる
→
納得感
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計画
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地に足がついてない
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違和感
×
腹落ち
×
押し付けられた
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暗黙知
→
納得感のない計画
→
行動分析学
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行動の定義
×
死人にもできることは行動とは言えない
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行動目標
×
行動
→
死人テスト
→
平時のマネジメント
×
有事のマネジメント
×
平時のコミュニケーション
×
有事のコミュニケーション
×
情報源の信頼度
×
情報
×
行動
×
信頼
×
マネジメント
×
コミュニケーション
→
有事のコミュニケーション
→
機械学習
×
真偽値を数値にする
×
重み
×
ロジスティック回帰
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アカデミア
×
顧客価値
×
新規性
×
ビジネス要件
×
顧客が何を求めているか
×
制約条件
×
minimum_viable_product
×
コンシェルジュ型mvp
×
人がやる方法
×
リーン・スタートアップ
×
具体的不満
×
教師データ
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PDCAサイクル
×
科学的方法論
×
改善
×
能動学習
×
chatgpt_outperforms_crowd-workers_for_text-annotation_tasks
×
ナイーブベイズ
×
確率モデル
×
判断の自信
→
if文から機械学習への道
→
知識
×
実践
×
検証
×
知識は行為によって証明されなければいけない
×
実践による検証
×
知識は検証されなければならない
→
知識は実践によって検証されなければならない
→
行動
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雄弁
×
シェイクスピア
×
action
×
eloquence
×
shakespeare
×
行動は言葉よりも声が大きい
→
行動は雄弁
→
2014
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エンジニアの学び方
×
why
×
掘り下げ
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科学の限界
×
理学
×
how
×
予期
×
工学
×
盲点
×
実験
×
らせん階段のたとえ
×
howとwhy
→
なぜを掘り下げる&どうやって目標達成するか
→
根拠のない自信
×
根拠
×
自信
×
行動
×
成果
×
賞賛
→
根拠のない自信の図
→
PDCAサイクル
×
pdcaサイクルとu曲線の関係
→
最初のPをどう生み出すのか
→
素人
×
助言
×
受け売り
×
検証
×
玄人
×
感想
×
多数派
×
プロのアドバイス
×
素人の感想
×
プロの感想
×
素人のアドバイス
×
知識は実践によって検証されなければならない
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事実と解釈
×
専門家はマイノリティ
×
誰も市場とイコールではない
×
専門家の意見を市場の意見だと思ってはいけない
→
玄人の助言と素人の感想
→
川喜田_二郎
×
kj法_渾沌をして語らしめる
×
体験過程と意味の創造
×
パーティー学
×
紙キレ法
×
発想法
×
続・発想法
×
「知」の探検学
×
渾沌をして語らしめる
×
探検ネット
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cut1
×
コンフォートゾーン
×
既成概念
×
あてはめ
×
弁証法
×
反対意見は存在しない
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ワイガヤ
×
ともに働く
×
保守と創造の対立と循環関係
×
成功は成功のもと
×
発想法における「発想」は「おのれを空しくしてデータをして語らしめてまとめる」
×
kj法のw型問題解決モデルとu理論、それぞれの問題意識
×
W型問題解決モデル
×
u理論
×
PDCAサイクル
×
oodaループ
×
すべてのモデルは間違っている
×
リーンスタートアップ
×
タスクを効率的に処理していくと高速にクソアプリを実装してしまう
×
探検ネット(花火)勉強会
→
「渾沌をして語らしめる」勉強会
→
同じことの繰り返し
×
試行錯誤
×
PDCAサイクル
×
実験
×
知識を蓄積
×
認知の解像度
×
試行錯誤は見えにくい
→
「同じことの繰り返し」ではない
→
酒は飲むべし
×
川喜田二郎
×
名詞形へのとらわれ
×
名詞形より動詞形
×
形容詞
×
文は形容詞から腐る
×
動詞
×
具体的な行動に注目せよ
×
具体的
×
行動
×
眼差し
→
動詞で説明する
→
理解
×
仮説
×
検証
×
理解は仮説
→
構造理解は仮説
→
PDCAサイクル
×
リーンサイクル
→
PDCAサイクルの歴史
→
真理論
×
有益・無益という誤った二分法
×
壺に入れて混ぜてしまう
×
kj法のカードの配置に不正解はない
×
教科書の数式を自分の記号体系に翻訳
×
プロジェクト提案書ってどう書くの?
×
英語版作成に伴う推敲(6,7章)
×
pinten_6章まで翻訳完了
×
抽象化能力はどうすれば教えられるのか
×
wikipediaとscrapboxを分けるのは主観の有無
×
読む
×
執筆は一次元化
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bmot第4回の文字起こし
×
湖とコップのたとえ
×
誤った2
×
テストをすると自信が下がり正解率が上がる
×
灘2021講演準備
×
フードコートのたとえ
×
人生100年時代の社会保障とpolitech
×
灘校土曜講座2014
×
知識と資本論とテクノロジストの条件
×
灘2021質疑
→
正解がわからなくて悶々としてしまう
→
scrapboxing
×
PDCAサイクル
×
ネクストアクション
×
発散と収束
×
ダブルダイヤモンド
→
WSAFサイクル
→
コーディングを支える技術
×
知識と資本論とテクノロジストの条件
×
何をどう学ぶか?
×
何をどう学ぶか?2:三大入力方法
×
予期せぬ成功
×
拡大再生産
×
pycon_jp_2014_基調講演
×
灘校土曜講座2014
×
アイデアの出し方講座
×
首都大学東京情報通信特別講義2015
×
bpstudyエンジニアのための学ぶ技術
×
u理論
×
PDCAサイクル
×
クリーンランゲージ
×
tae
×
グループウェア
×
言語化を支援する技術
×
エンジニアの知的生産術
×
エンジニアの知的生産術_ビフォー・アフター
×
学び方年表
→
なぜ学び方に興味を持ったか?
→
灘校土曜講座2014
×
ウィリアム・ジェームズ
→
知っているだけでは価値がない
→
エンジニアの知的生産術
×
(1.1)_学びのサイクル
×
学び
×
情報収集
×
モデル化
×
検証
×
具体
×
体験
×
抽象化
×
モデル
×
パターン
×
パターンの発見
×
パターンを発見する
×
理解
×
モデルを獲得
×
仮説
×
理解は仮説
×
応用
×
実践
×
実験
×
学びのサイクル(旧)
×
学びのサイクルの最初の一歩は?
→
学びのサイクル
→
灘校土曜講座2021
×
灘2021参考資料
×
リモート登壇は録画でも良い
×
未踏ジュニア2021ブースト会議
×
slidoスタイル
×
母校での講演を引き受けたのでその話をしたい
×
講演プロジェクトについて具体的に何をするか言語化されると良い
×
タユピンコ人のたとえ
×
人口ピラミッド
×
講演の内容についての方針が決まって短い講演内容が言語化されると良い
×
学び方のデザイン
×
灘校土曜講座2014
×
エンジニアの知的生産術
×
意思決定の正しさ
×
転がる雪玉
×
リアルオプション
×
決断の機会は数珠つなぎ
×
事前に知ることができない
×
講演概要を完成させたい
×
regroup変換を試す
×
企業でのit需要に対する高校教員の圧倒的認識不足
×
インテリジェンス・トラップ
×
「している/したい」をアウトプットする
×
「問題解決の選択肢」と「人生の選択肢」は少し違う気がする
×
人生の選択肢をどうやって知ったか?
×
ver2
×
rimo_voice
→
灘2021講演準備
→
灘校土曜講座2021
×
エンジニアの知的生産術
×
(1.5.3)_パターン本から学ぶ
×
灘校土曜講座2014
×
ポスト資本主義社会
×
現金というコモディティ
×
高速道路
×
aiが仕事を奪わないと月の休日が3日減る
×
誤った二者択一
×
書いて、消えなくする
×
(2.2.3)_不確定要素がある場合の大小関係は?
×
利用と探索のトレードオフ
×
スモールスタート
→
灘2021質疑
→
英語版作成に伴う推敲(2,3章)
×
情報収集
×
第4刷に向けての修正差分
×
ゴール
×
ゲーム
×
チュートリアル
×
社会的証明
×
情報収拾の3つの方法の図
×
図2019-01-23
×
検証
→
英語版作成に伴う推敲(~1章)
→
検証
×
実験による検証
×
現象
×
予期しない発見
×
直接照合の結果に3パターンある
→
現象による検証
→
西尾泰和
×
2015
×
2016
×
よく学ぶ人はパフォーマンスが低い?
×
ゲートキーパー
×
社内評価
×
局所最適
×
全体最適
×
吸収能力
×
ロックイン
×
あなたの会話はudp?
×
メタファー
×
送信は厳密に、受信は寛容に
×
雇用はどうやって生まれた?
×
雇用流動性
×
資本論
×
ソビエト連邦崩壊
×
ドラッカー
×
ポスト資本主義社会
×
知識資本
×
リンダ・グラットン
×
社会資本
×
大きく勝つには賭けも必要
×
リスク許容度
×
プロスペクト理論
×
先行者利益
×
学びのサイクルの最初の一歩は?
×
PDCAサイクル
×
ブレインストーミング
×
kj法
×
変化のデザインパターン
×
u理論
×
変化
×
デザインパターン
×
判断の声
×
批判の声
×
恐れの声
→
視点を変えてみよう
→
実践によって検証された知識
×
実践・検証
×
実践
×
検証
×
なんちゃってX
→
実践知
→
灘校土曜講座2021
×
灘2021質疑
×
灘校土曜講座2014
×
エンジニアの知的生産術
×
雪玉を転がして大きくする
×
技の水脈、人の山脈
×
決断の機会は数珠つなぎ
×
知識と資本論とテクノロジストの条件
×
コーディングを支える技術
×
豊田工大講演
×
人生の選択肢をどうやって知ったか?
×
良いアイデアを出すための方法
×
平均志向が最悪の環境
×
選択の価値
×
選択肢の量と意思決定の質
×
ポスト資本主義社会
×
現金というコモディティ
×
現金は弱い資本
×
利用と探索のトレードオフ
×
aiが仕事を奪わないと月の休日が3日減る
×
タユピンコ人のたとえ
×
aiが仕事を奪うのではない
→
灘2021参考資料
→
PDCAサイクル
×
アウトプット
×
社会的トリガー
→
一人で回せる小さいPDCAと他人を巻き込む大きなPDCA
→
クックパッド
×
グノシー
×
顧客価値
×
仮説
×
問題は理想と現実のギャップ
×
顧客
→
価値仮説シート
→
灘校土曜講座2014
→
灘校土曜講座2014質疑
→
計画に従う
×
変化への対応
×
計画
×
変化
→
計画に従うことよりも変化への対応
→
評価
×
実験
→
評価するための実験と評価されるための実験
→
立川_智也
×
やる気
×
面白い
×
行動
×
やる気と面白さの関係
×
自分を対象とした操作はやりにくい
×
心の客体化
×
一つのものの二つの側面
→
やる気を出そうではなく面白くしよう
→
思い込み
×
仮説力
×
検証力
×
検証
×
仮説はどうやって作る
×
アイデアはどうすれば生まれる
×
仮説
×
アイデア
×
根拠の乏しい思い込み
×
根拠のなさ
×
自己肯定感
×
根拠は後付け
×
根拠
×
メンタリング
→
思い込み激しい=仮説力
→
bpstudyエンジニアのための学ぶ技術
×
自分の経験
×
世界一
×
自分が経験したこと
×
世界で一番詳しい
×
実験
→
「自分が経験したこと」は自分が世界で一番詳しい
→
議論
×
過度の一般化
×
反証済みの主張
×
検証
→
好き嫌いに基づく意見
→
アジャイル
×
見積り
×
計画
×
優先順位
×
不確実性
×
目標の不確実性と手段の不確実性
×
リスク
×
知識の獲得
×
リスクと価値と優先順位
×
顧客満足度の狩野モデル
×
不確実性コーン
×
労力と見積もりの正確さ
×
見積もり
×
アジャイルな見積もりと計画づくり
→
アジャイルな見積りと計画づくり
→
20200423組織の知識創造理論(seciモデル)を学ぶ
×
seciモデル
×
PDCAサイクル
×
共同化
×
s-pdca
×
納得感のない計画
→
SECIモデルとPDCAサイクル
→
書きながら考え
×
発見
×
行動
×
書いて考える
→
書きながら考えて発見して行動する為のツール
→
ポリシー制約
×
抽象概念
×
選択肢
×
やる気
×
面白い
×
行動
→
やる気と選択肢
→
予期せぬ成功
×
理解
×
現実
×
観測事実
×
学びのチャンス
×
食い違い
×
修正
×
方針転換
×
ピボット
×
予期せぬ出来事
×
評価
×
計画
×
達成率
×
モチベーション
→
予期せぬ出来事→方針転換
→
灘校土曜講座2014
×
理想と現実のギャップ
×
問題
×
理想
×
現実
×
ギャップ
×
ハーバート・サイモンの問題解決
→
問題は理想と現実のギャップ
→
答え
×
問題
×
事後
×
検証
×
完全な問題
×
大久保_康平
→
答えのない問題
→
metaphor
×
learning cycle
×
the_three_elements_correspond_to_three_dimensions
×
具体
×
concrete
×
体験
×
experience
×
情報収集
×
information_gathering
×
抽象
×
abstract
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
modeling
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
verification
×
(1.1.1)_information_gathering
×
(1.1.2)_modeling_and_abstraction
×
(1.1.3)_practice_and_verification
→
(1.1) The learning cycle
→
複雑
×
システム
×
事前
×
整合性
×
検証
×
生物
→
複雑すぎるシステム
→
motivation
×
記憶
×
memory
×
外部の情報
×
external_information
×
input
×
情報収集
×
information_collection
×
information_gathering
×
断片的情報
×
fragmentary_information
×
積み上げる
×
stack
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
modeling
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
噛み砕く
×
chew
×
具体化
×
concretion
×
言語化
×
verbalization
×
文章化
×
to_create_sentences
×
output
×
実践
×
practice
×
応用
×
application
×
reaction
×
検証
×
verification
×
自分以外(世界・他人)の反応
×
reactions_other_than_yourself
→
(0.3) Structure of this book
→
information_gathering
×
modeling
×
verification
×
具体
×
concrete
×
情報収集
×
体験
×
experience
×
抽象
×
abstract
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
(0.2.1)_collect_information_concretely
×
(0.2.2)_compare_and_find_patterns
×
(0.2.3)_practice_and_verification
×
learning cycle
→
(0.2) How to learn programming
→
方法的懐疑
×
掘り下げ
×
自分の言葉で説明する
×
自分の言葉
×
正解を外に求めない
×
説明できるかどうか
×
検証
×
思考の結節点20190419
×
我思う、故に我在り
×
ピラミッドの頂上を取ってきても期待と違う
×
コギト・エルゴ・スム
×
答えをコピーしても無益
×
実学としての哲学
×
丸暗記している人は掘り下げられない
×
テクノロジーの進化は非ダーウィン的
×
ランダムは最悪の方法論
→
思考の結節点2019-04-21
→
問題解決大全
×
制約
×
現状
×
理想
×
行動
×
新qcの七つ道具
→
過程決定計画図
→
カイゼンジャーニー
×
kpt
×
keep
×
problem
×
try
×
next_action
×
reality
×
vision
×
問題解決メソッド
×
問題は理想と現実のギャップ
×
クリエイティブテンション
×
学習する組織
×
理想と現実と無力感
×
ポリシー制約
×
制約
×
制約理論
×
proモデル
×
PDCAサイクル
→
カイゼンジャーニーのKPT
→
pdca_cycle
×
william_edwards_deming
×
shewhart_cycle
×
deming-shewhart_cycle
×
計画
×
plan
×
design
×
forethought
×
実施
×
implementation
×
operation
×
チェック
×
check
×
アクション
×
action
×
pdsa_cycle
×
learning_from_the_results_of_action
×
(1.6.1)_varification_by_making
×
ooda_loop
→
(Column) PDCA cycle
→
(0.2) How to learn programming
×
(1.1) The learning cycle
×
information_gathering
×
modeling
×
verification
×
具体
×
concrete
×
情報収集
×
体験
×
experience
×
抽象
×
abstract_2
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
cycle_of_learning
→
learning cycle
→
知識は行為によって証明されなければいけない
×
行動
×
成果
×
アクション
×
知識
×
成果に結びつく情報
×
証明
×
学びのサイクル
×
検証
×
知識の価値
×
事後的
→
知識の行動による証明
→
bmotワンナイト人狼第1回
×
ワンナイト人狼
×
仮説
×
後知恵バイアス
×
mece
×
不確実性
×
枠組み
×
認知のバイアス
×
ロジックモンスター
×
サイドチャンネル
×
飽和攻撃
×
無意識の戦略
×
議論のリード
×
ヒエラルキー
×
非対称
×
アヴァロン
×
アナロジー
×
世論
×
大局の確実性
×
局所の確実性
×
不確実性の勾配
→
ワンナイト人狼文字起こし1-考察
→
タムラ_カイ
×
デザイン思考
×
課題を発見
×
人を中心に考える
×
感性
×
異分野の統合
×
検証
×
human_centric_design
×
顧客志向
×
pdca
→
デザイン思考は使えないという前に
→
PDCAサイクル
×
measure_what_matters
→
W・エドワーズ・デミング
→
PDCAサイクル
×
pdca
→
回らないPDCA
→
コーパス
×
事後的
×
精錬
×
スラグ
×
不完全なコーパス
×
言語化
×
行動
×
トリガー
×
雑なコーパス
×
雑
→
コーパス精錬
→
録音
×
質疑
×
灘校土曜講座2014
×
時を置いて見直す
×
2014
×
2014-11
→
質疑を録音して聞きなおすこと
→
中二病と高二病
×
世界
×
自分に変えられる範囲
×
変えるための行動
×
行動
×
学習性無力感
→
世界を変えることができる思想
→
タスク
×
ふせん
×
川喜田二郎
×
フェーズ
×
知識
×
あなた
×
サイクル
×
読み方
×
メタファ
×
本章
×
優先順位付け
×
kj法
×
全体像
×
しくみ
×
抽象化
×
プログラミング
×
やる気
×
ピラミッド
×
ソフトウェア
×
注
×
プログラム
×
whole_mind_system
×
パターン
×
プログラミング言語
×
ボトムアップ
×
たとえ話
×
価値
×
プロセス
×
知的生産術
×
分野
×
概念
×
アウトプット
×
グループ
×
学び
×
目的
×
他人
×
言語化
×
海馬
×
情報
×
考え方
×
誰か
×
視点
×
創造性
×
書き出し法
×
速度
×
盲点
×
教科書
×
原動力
×
方法
×
アナロジー
×
表札
×
発想法
×
方法論
×
それ自体
×
抜き書き
×
incremental_reading
×
単語
×
抽象概念
×
情報収集
×
見積り
×
一覧性
×
著者
×
文章
×
意思決定
×
シナプス
×
脳内
×
インプット
×
記憶
×
ルール
×
暗黙知
×
ゴール
×
写経
×
ソースコード
×
モデル
×
仮説
×
顧客
×
コンピュータ
×
実験
×
エンジニア
×
グラデーション
×
モデル化
×
アジャイル
×
supermemo
×
速読術
×
言葉
×
自分
×
複数
×
ボトルネック
×
ラット
×
複数人
×
フィードバック
×
具体例
×
symbolic_modelling
×
書籍
×
何回か
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コーディング
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経験と結びつかない知識は応用ができない
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Engineer's way of creating knowledge
" the English version of my book is now available on
[Engineer's way of creating knowledge]
(C)NISHIO Hirokazu / Converted from
[Scrapbox]
at
11/23/2025, 4:38:53 PM
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