NISHIO Hirokazu
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土台から順に積む必要がある
空中に箱を置くことはできない
土台から順に積む必要がある
モデル化・抽象化の絵
モデル化
抽象化
の絵
p.4
(1.1.2) モデル化・抽象化
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(0)_はじめに
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(0.1)_この本の目的
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(0.1.1)_知的生産とは何か
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×
(0.2.1)_まずは具体的に情報収集する
×
(0.2.2)_抽象化してモデルを作る
×
(0.2.3)_実践して検証する
×
(0.3)_この本の流れ
×
(0.4)_謝辞
×
(1)_新しいことを学ぶには
×
(1.1)_学びのサイクル
×
(1.1.1)_情報収集
×
(1.1.2)_モデル化・抽象化
×
(1.1.3)_実践・検証
×
(1.2)_サイクルを回す原動力:やる気
×
(1.2.1)_生徒としての学びと大学からの学びの違い
×
(1.2.1.1)_教科書が与えられる
×
(1.2.1.2)_学ぶ時間はどれくらいあるか?
×
(1.2.1.3)_学ぶお金は誰が出すのか?
×
(1.2.1.4)_逆風
×
(1.2.2)_やる気を維持するには?
×
(1.2.2.1)_ゴールは明確に
×
(1.2.2.2)_チュートリアルはゴールを近くする
×
(column)_smart_criteria
×
(1.2.3)_大学に入りなおすべき?
×
(1.2.3.1)_もっと気軽な方法
×
(1.2.4)_良い参考書を見つけるコツ
×
(1.2.5)_紙の参考書を選ぶコツ
×
(1.2.5.1)_大学の講義の参考図書に選定されている
×
(1.2.5.2)_正誤表が充実している
×
(1.2.5.3)_改訂されている・ロングセラーである
×
(1.3)_情報収集の3つの方法
×
(1.3.1)_知りたいところから
×
(1.3.1.1)_遅延評価的勉強法
×
(1.3.1.2)_「そんなの必要ないよ」yagni原則
×
(1.3.1.3)_matzのソースコードの読み方
×
(1.3.2)_知りたいところから学ぶための前提条件
×
(1.3.2.1)_目標が明確化されている
×
(1.3.2.2)_目標が達成可能である
×
(1.3.2.3)_大まかに全体像を把握している
×
(1.3.3)_大雑把に
×
見つける力は10年後も必要か?
×
(1.3.3.1)_1,000ページ以上ある資料も、目次はたった6ページ
×
(1.3.3.2)_ソースコードを段階的に読む
×
(1.3.3.3)_ドキュメントの大まかな構造
×
(1.3.3.4)_英語の論文の大まかな構造
×
(1.3.3.4)_民法の地図
×
(column)_民法マップの抜粋
×
(1.3.4)_片っ端から
×
(1.3.4.1)_写経というテクニック
×
(1.3.4.2)_数学
×
(1.3.4.3)_時間を区切ろう
×
(1.3.4.4)_写経は補助輪
×
(1.3.4.5)_再び写経を必要とするとき
×
(1.4)_抽象とは何か
×
(1.4.1)_抽象・abstract
×
(1.4.2)_モデル・模型
×
(1.4.3)_モジュール
×
(1.4.3.1)_相互作用を制限する
×
(1.4.3.2)_重要でない部分を隠す=重要な部分を抜き出す
×
(1.4.4)_モデル・ビュー・コントローラ
×
(1.4.5)_パターンの発見
×
(1.4.6)_デザインパターン
×
(column)_パターンに名前を付けること
×
(1.4.7)_なぜ抽象化が必要か?
×
(1.4.7.1)_パターンの発見による一般化
×
(1.5)_どうやって抽象化するか
×
(1.5.1)_比較して学ぶ
×
(1.5.1.1)_「同じ」と「違う」の間に注目
×
(1.5.1.2)_たとえ話
×
(1.5.1.3)_違いに注目
×
(1.5.2)_歴史から学ぶ
×
(1.5.3)_パターン本から学ぶ
×
(1.6)_検証
×
(1.6.1)_作って検証
×
(1.6.1.1)_解説も作ることの一種
×
(1.6.2)_試験で検証
×
(1.6.3)_検証の難しい分野
×
(1.7)_まとめ
×
(2)_やる気を出すには
×
(2.1)_やる気が出ない人の65%はタスクを1つに絞れていない
×
(2.1.1)_絞るためにまず全体像を把握しよう
×
(2.1.2)_getting_things_done:まずすべて集める
×
(2.1.3)_全部集めて、そのあとで処理をする
×
(2.1.4)_どうやってタスクを1つ選ぶのか
×
(2.1.4.1)_部屋の片付けと似ている
×
(2.1.4.2)_まず基地を作る
×
(2.1.4.3)_タスクが多すぎる
×
(2.2)_「優先順位付け」はそれ自体が難しいタスク
×
(2.2.1)_ソートの計算量
×
(column)_緊急性分解理論
×
(2.2.2)_1次元でないと大小比較ができない
×
(2.2.3)_不確定要素がある場合の大小関係は?
×
(2.2.3.1)_探索と利用のトレードオフ
×
(2.2.3.2)_不確かなときは楽観的に
×
(2.2.3.3)_リスクと価値と優先順位
×
(2.2.4)_重要事項を優先する
×
(2.2.4.1)_「通知された」は「緊急」ではない
×
(2.2.4.2)_価値観はボトムアップに言語化する
×
(column)_7つの習慣
×
(2.2.5)_優先順位を今決めようとしなくてよい
×
(2.3)_1つのタスクのやる気を出す
×
(2.3.1)_タスクが大きすぎる
×
(2.3.1.1)_執筆という大きなタスク
×
(2.3.2)_タイムボックス
×
(2.3.2.1)_集中力の限界
×
(2.3.2.2)_ポモドーロテクニック
×
(2.3.2.3)_見積り能力を鍛える
×
(2.3.2.4)_分単位で見積もるタスクシュート時間術
×
(column)_pdcaサイクル
×
(2.3.2.5)_計測し、退け、まとめる
×
(2.4)_まとめ
×
(3)_記憶を鍛えるには
×
(3.1)_記憶のしくみ
×
(3.1.1)_海馬
×
(3.1.2)_海馬を取り除かれた人
×
(3.1.3)_morrisの水迷路
×
(3.1.4)_記憶は1種類ではない
×
(3.2)_記憶と筋肉の共通点
×
(3.2.1)_信号を伝えるシナプス
×
(3.2.2)_シナプスの長期増強
×
(3.2.3)_まず消えやすい方法で作り、徐々に長持ちする方法に変える
×
(3.3)_繰り返し使うことによって強くなる
×
(column)_海馬では時間が圧縮される
×
(3.4)_アウトプットが記憶を鍛える
×
(3.4.1)_テストは記憶の手段
×
(3.4.2)_テストをしてからさらに学ぶ
×
(3.4.3)_自信はないが成績は高い
×
(3.4.4)_適応的ブースティング
×
(3.4.5)_テストの高速サイクル
×
(3.5)_知識を長持ちさせる間隔反復法
×
(3.5.1)_忘れてから復習する
×
(3.5.2)_ライトナーシステム
×
(3.5.3)_問題のやさしさ
×
(3.5.4)_知識を構造化する20のルール
×
(3.5.5)_anki
×
(3.5.6)_難易度の自動調節
×
(3.5.7)_教材は自分で作る
×
(column)_知識を構造化する残り15のルール
×
(3.5.7.1)_作る過程で理解が深まる
×
(3.5.7.2)_個人的な情報を利用できる
×
(3.5.7.3)_著作権と私的使用のための複製
×
(3.6)_まとめ
×
(4)_効率的に読むには
×
(4.1)_「読む」とは何か?
×
(4.1.1)_本を読むことの目的
×
(4.1.1.1)_娯楽はスコープ外
×
(4.1.1.2)_情報を得ることが目的か?
×
(4.1.1.3)_情報伝達の歴史
×
(4.1.1.4)_一次元の情報を脳内で組み立てる
×
(4.1.1.5)_本の内容だけが組み立てる材料ではない
×
(4.1.1.6)_「見つける」と「組み立てる」のグラデーション
×
(4.1.2)_「読む」の種類と速度
×
(4.2)_あなたの普段の読む速度は?
×
(4.2.1)_読む速度のピラミッド
×
(4.2.2)_ボトルネックはどこ?
×
(4.2.3)_速読の苦しみ
×
(4.2.3.1)_続けられるペースを把握する
×
(4.2.4)_読まない
×
(4.2.4.1)_読まずに知識を手に入れる
×
(4.3)_1ページ2秒以下の「見つける」読み方
×
(4.3.1)_whole_mind_system
×
(4.3.1.1)_❶準備
×
(4.3.1.2)_❷プレビュー
×
(4.3.1.3)_❸フォトリーディング
×
(4.3.1.4)_❹質問を作る
×
(4.3.1.5)_❺熟成させる
×
(4.3.1.6)_❻答えを探す
×
(4.3.1.7)_❼マインドマップを作る
×
(4.3.1.8)_❽高速リーディング
×
(4.3.1.9)_5日間トレーニング
×
(4.3.2)_フォーカス・リーディング
×
(4.3.2.1)_速度を計測しコントロールする
×
(4.3.3)_見出しなどへの注目
×
(column)_時間軸方向の読み方
×
(4.4)_1ページ3分以上の「組み立てる」読み方
×
(4.4.1)_哲学書の読み方
×
(4.4.1.1)_開いている本・閉じている本
×
(4.4.1.2)_外部参照が必要な本
×
(4.4.1.3)_登山型の本とハイキング型の本
×
(4.4.2)_1冊に40時間かけて読む
×
(4.4.2.1)_棚を見る
×
(4.4.2.2)_読書ノートに書きながら読む
×
(4.4.2.3)_わからないことを解消するために読む
×
(4.4.3)_数学書の読み方
×
(4.4.3.1)_わかるの定義
×
(4.4.3.2)_わかることは必要か?
×
(4.5)_読むというタスクの設計
×
(4.5.1)_理解は不確実タスク
×
(4.5.2)_読書は手段、目的は別
×
(4.5.2.1)_大雑把な地図の入手
×
(4.5.2.2)_結合を起こす
×
(4.5.3.3)_思考の道具を手に入れる
×
(4.5.3)_復習のための教材を作る
×
(4.5.3.1)_レバレッジメモを作る
×
(4.5.3.2)_incremental_reading
×
(4.5.3.3)_人に教える
×
(4.6)_まとめ
×
(5)_考えをまとめるには
×
(5.1)_情報が多すぎる?_少なすぎる?
×
(5.1.1)_書き出し法で情報量を確認
×
(5.1.1.1)_質を求めてはいけない
×
(5.1.1.2)_実践してみよう
×
(5.1.1.3)_100枚を目標にしよう
×
(5.1.1.4)_100枚目標のメリット
×
(5.1.1.5)_重複は気にしない
×
(5.2)_多すぎる情報をどうまとめるか
×
(5.2.1)_並べて一覧性を高くする
×
(column)_書き出し法の実例
×
(5.2.2)_並べる過程で思い付いたらすぐ記録
×
(5.2.3)_関係のありそうなものを近くに移動
×
(column)_ふせんのサイズ
×
(5.2.3.1)_kj法の流れ
×
(5.2.3.1-1)_exploration_before_starting_the_kj_method
×
(5.2.3.1-2)_group_organization
×
(5.2.3.1-3)_illustration_and_documentation
×
(5.2.3.1-4)_effect_of_changing_format
×
(5.2.4)_グループ編成には発想の転換が必要
×
「グループ編成には発想の転換が必要」加筆案
×
(5.2.4.1)_グループ編成は客観的ではない
×
(5.2.4.2)_グループ編成は階層的分類ではない
×
(5.2.4.3)_既存の分類基準を使うデメリット
×
(column)_フレームワークによる効率化
×
(5.2.4.4)_事前に分類基準を作るデメリット
×
(5.2.4.5)_分類で負担を減らすメリット
×
(5.2.4.6)_家族的類似性
×
(5.2.5)_関係とは何だろう
×
(5.2.5.1)_類似だけが関係ではない
×
(5.2.5.1-2)_not_"related_pieces"_but_"pieces_likely_to_be_related"
×
(5.2.5.2)_nm法は対立関係に着目する
×
(5.2.5.2-2)_conflict_is_not_only_one
×
対立は一つだけではない
×
(5.2.5.3)_話題がつながる関係
×
(5.2.5.4)_group_organization_is_similar_to_method_extraction
×
(5.2.6)_束ねて表札を付け、圧縮していく
×
(5.2.6.1)_表札作りのメリット・デメリット
×
(5.2.6.2)_表札を作れるグループが良いグループ
×
(5.2.6.3)_ふせんが膨大なときの表札作り
×
付箋が膨大な時の表札作り加筆案
×
(5.2.6.4)_「考えがまとまらない」と「部屋が片付かない」は似ている
×
(column)_表札とふせんの色
×
(column)_知識の整合性
×
(5.2.7)_束ねたふせんをまた広げる
×
(5.2.8)_文章化してアウトプット
×
(5.3)_社会人向けチューニング
×
(5.3.1)_ステップの省略
×
(5.3.2)_中断可能な設計
×
(5.3.3)_a4書類の整理法
×
(5.4)_繰り返していくことが大事
×
(5.4.1)_kj法を繰り返す
×
(5.4.2)_繰り返しのトリガ
×
(5.4.3)_インクリメンタルな改善
×
(5.4.4)_過去の出力を再度グループ編成
×
(5.4.5)_電子化
×
(5.5)_まとめ
×
(6)_アイデアを思い付くには
×
(6.1)_「アイデアを思い付く」はあいまいで大きなタスク
×
(6.1.1)_アイデアを思い付く3つのフェーズ
×
(6.1.1.1)_耕すフェーズ
×
(6.1.1.2)_芽生えるフェーズ
×
(6.1.1.3)_育てるフェーズ
×
(6.1.2)_先人の発想法
×
(6.1.2.1)_youngのアイデアの作り方
×
(6.1.2.2)_川喜田二郎の発想法
×
(6.1.2.3)_otto_scharmerの変化のパターン
×
(6.1.2.4)_芽生えは管理できない
×
(6.2)_まずは情報を収集する
×
(6.2.1)_自分の中の探検
×
(6.2.2)_言語化を促す方法
×
(6.2.2.1)_質問によるトリガ
×
(6.2.2.2)_フレームワークのメリットとデメリット
×
(6.2.2.3)_創造は主観的
×
(6.2.3)_身体感覚
×
(6.2.3.1)_絵に描いてみる
×
(6.2.4)_たとえ話・メタファ・アナロジー
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(6.2.4.1)_nm法とアナロジー
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×
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(7)_何を学ぶかを決めるには
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(7.1)_何を学ぶのが正しいか?
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(7.1.2)_科学と数学の正しさの違い
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×
(7.1.3.2)_事後的に決まる有用性
×
(7.1.3.3)_過去を振り返って点をつなぐ
×
(7.2)_自分経営戦略
×
(7.2.1)_学びたい対象を探す探索戦略
×
(column)_選択肢の数が意思決定の質にもたらす影響
×
(7.2.1.1)_探索範囲を広くする
×
(7.2.2)_知識を利用して拡大再生産戦略
×
(7.2.3)_卓越を目指す差別化戦略
×
(7.2.3.1)_他人からの知識の獲得はコストが安い
×
(7.2.3.2)_他人から得た知識は価値が低い
×
(7.2.3.3)_卓越性の追求
×
(7.2.4)_かけ合わせによる差別化戦略
×
(7.2.4.1)_ふたこぶの知識
×
(7.2.4.2)_連続スペシャリスト
×
(7.2.4.3)_新入社員の戦略案
×
(7.2.5)_組織の境界をまたぐ知識の貿易商戦略
×
(7.3)_知識を創造する
→
エンジニアの知的生産術 全階層目次
→
抽象化
×
過度の抽象化
×
中庸
×
バブル型理解
×
善悪
×
善
×
悪
×
誤った二分法
×
誤った二項対立
→
抽象化は善ではない
→
aiの支援で新しい結合ができた事例
×
抽象化
×
側面
×
経験の側面
×
フェルトセンス
×
無数的
×
シンボルと意味の対応の図
→
片方を抽象化することによって側面を見出す
→
積み上げ
×
大衆
×
派手な成果
×
空中に箱を置くことはできない
×
ピラミッドの頂上を取ってきても期待と違う
×
大衆を喜ばせるのは悪
×
大衆の喝采で満足しない
×
説得する必要のない人を説得しない
×
成果
→
大衆は派手な成果しか理解しない
→
抽象化
×
llmに解かせて
×
引き戻す
×
指導要領
×
モデリングシミュレーション
×
数学的活動のサイクル図
×
アナロジー
×
メタファー空間でgpt4に発散と抽象化をさせてから具体化する
×
chatgpt攻略
×
xが優秀なのは、友人もまた優秀だから
→
抽象化してLLMに解かせてから引き戻す
→
信用システムと多様性のバランス
×
生産の呪い
×
利用と探索のトレード・オフ
×
利用
×
ダシにする
×
抽象化
×
抽象化して応用
→
🤖2023-08-11-6
→
哲学書
×
抽象的
×
具体的なものが先にある
×
借り物
×
文脈に結合
×
ピラミッドの頂上を取ってきても期待と違う
×
経験と結びつかないと応用できる知識にならない
×
「最速のコースは最速ではない」誕生プロセス
×
デザインパターン
×
概念にハンドルをつける
×
空中に箱を置くことはできない
×
本質的な知識は各人が生み出さねばならない
×
みずから生み出さなければならない
×
世界が閉じていく
×
眠り姫の魔女
×
植物のたとえ
×
日記2023-07-10
×
日記2023-07-12
×
日記2023-04-02
×
日記2022-07-11
→
日記2023-07-11
→
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
×
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
×
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
→
飲酒効果の是認的発言
×
酒は飲むべし
×
意味のエッセンス
×
概念のハンドル
×
kj法
×
エッセンス
×
抽象化
×
柔かい言葉
×
もとの発言の肌ざわり
×
土の香り
×
発想法
×
抽象化しすぎるな
→
柔かいエッセンス作り
→
愚問
×
法律
×
ルール
×
具体的な事実
×
抽象化
×
自分勝手な事実認定
×
前提が異なっていれば結論が異なるのは当たり前
×
前提が食い違ったまま議論をしても何も積み上がらない
×
承認欲求に飢えた人が飢えた人同士で奪い合いをする
×
snsでは断言をする人が目立つ
→
法律の相談を抽象化しない
→
締め切りがないと、到達しないすごく遠いゴールに向かって走ってしまう
×
締め切り
×
ストレスフリー
×
gtd
×
気になることをすべて書き出せ
×
心に浮かんだことをすべて書き出せ
×
事前にフィルタリングしない
×
kj法
×
進んでいる実感
×
ボトムアップ
×
人生の目的
×
失敗体験
×
抽象化
×
認知的負荷
×
結晶化
×
エンジニアの知的生産術
×
(2.2.4.2)_価値観はボトムアップに言語化する
→
GTDとKJ法のアナロジーの言語化
→
概念の類似度は距離ではない
×
抽象化は次元削減
×
アナロジーと次元削減
×
次元削減
×
次元圧縮
×
抽象化
→
次元削減は抽象化
→
抽象から学ぶ
×
hatena2014-08-03
×
エンジニアの学び方
×
広い視野
×
深い理解
×
応用
×
抽象化
×
ラベリングによる再現
×
作って学ぶ
→
「抽象から学ぶ」に具体例を追加
→
エンジニアの知的生産術
×
箱を上に積む
×
抽象化
×
モデル
×
モデル化
×
パターンの発見
×
体験に対するラベリング
×
発想の累積効果
×
集めて並べる
×
試行錯誤
×
試行錯誤は見えにくい
×
自分の経験
×
知識を提供するサービスの登場
×
既に書かれた知識
×
見えにくい試行錯誤
×
まだ書かれていないことの森を切り拓いていく仕事
×
上位の概念ほど陳腐化しにくい
×
PDCAと誤差逆伝搬
→
上に積む
→
発想法
×
同質性
×
グループ分け
×
分類
×
要約
×
分析
×
まとめる
×
異質のデータの組み合わせ
×
まとまる
×
発見
×
異質なデータをまとめる
×
異質のデータを統合する方法
×
統合化
×
統合
×
kj法
×
構造づくり
×
エンジニアの知的生産術
×
集めて並べる
×
モデル化
×
考えて積む
→
KJ法が生まれたプロセス
→
word2vecによる自然言語処理
×
距離
×
三角不等式
×
ベクトルの類似度
×
軸を潰す
×
潰す
×
無視
×
次元削減は抽象化
×
抽象化
×
特徴量の無視
×
違いを無視
×
word2vec
×
deep_learning
×
dropout
×
ニューロン
×
汎化性能
×
概念
×
類似度
×
単語の意味
×
意味の類似度
×
話が飛躍する人=ベクトル検索エンジンか?
×
連想
×
次元削減してから類似度検索
→
概念の類似度は距離ではない
→
網羅感の担保
×
抽象化
×
軸出し
×
幅広い情報リストアップのブレスト
×
幅広い情報リストアップ
×
網羅
×
ブレンストーミング
×
ぬけもれなく
→
GPT4がブレストにいる
→
期待と現実のギャップ
×
誤差
×
逆伝搬
×
抽象度の高い知識は修正が少ない
×
応用
×
do
×
具体化
×
出力
×
check
×
現実
×
ギャップ
×
抽象化
×
pdca
×
パーセプトロン
×
2014
×
2014-11
×
誤差逆伝搬
×
変わりにくいもの
×
陳腐化しにくい知識
×
降りて登るメタファー
×
登って降りるメタファー
→
PDCAと誤差逆伝搬
→
テスト
×
バグの存在
×
バグの不在
×
ダイクストラ
×
抽象化
→
謙虚なるプログラマ
→
ドラッカー
×
個別具体的
×
事実
×
抽象化
×
システム
×
観察
×
パターン
×
変化
×
延長線
×
常識
×
臆さず書き残
×
事後的
×
予知能力
×
すでに起こった未来
×
システム思考
×
時間遅れ
→
ドラッカーの予知能力
→
バッドパターン
×
消化とは何か
×
消化とは抽象化だ
×
抽象化
×
過度の抽象化
×
壺に入れて混ぜてしまう
→
抽象的なことを言ってわかった気になる病
→
表札
×
連想的雰囲気
×
抽象化しすぎるな
×
土の香りを残せ
×
概念化過程
×
フック
×
文脈
×
抽象概念
×
連想
×
連想接続
×
抽象化は善ではない
×
抽象化
×
概念化
×
概念
×
言葉の連想的意味でつながる
×
アンケート調査からのkj法が一番難しい
×
浮き草と樹木のたとえ
→
抽象化しすぎるな
→
個別
×
n=1
×
科学
×
思考法
×
繰り返し実験
×
事例が少なくて何も言えない
×
ゼロからイチ
×
掘り下げる
×
抽象化
×
瑣末
×
枝葉
×
本質
×
解釈
×
事実と解釈
×
アインシュタインの経験公理検証モデル
×
目の前の事実
×
関連する情報
×
周辺情報
×
生成システム
→
個別の案件
→
類推
×
抽象化
×
アスペルガー
×
アスペルガーの人はなぜ生きづらいのか?_大人の発達障害を考える
→
類推で動く人と抽象化で動く人
→
抽象化
×
連想
×
土の香り
×
発想法
×
過度の抽象化
×
言の葉の影
×
浮き草と樹木のたとえ
×
kj法_渾沌をして語らしめる
→
川喜田二郎は抽象化せよとは言っていない
→
(6.2.4.2)_clean_languageとsymbolic_modelling
×
sensory,_conceptual,_symbolic
×
metaphors_in_mind
×
sensory
×
身体感覚
×
感覚的
×
conceptual
×
抽象概念
×
概念的
×
symbolic
×
メタファー
×
比喩
×
比喩的
×
象徴的
×
symbolic_modelling
×
モデル化
→
抽象概念、身体感覚、メタファ
→
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
→
知識のピラミッド
×
エンジニアの知的生産術
×
(1.1.2)_モデル化・抽象化
×
(1.5.3)_パターン本から学ぶ
×
ピラミッド
×
ピラミッドのたとえにおいて下とは何か?
→
ピラミッドのたとえ
→
シンボル
×
意味
×
ベクトル
×
集合
×
意味の演算
×
k平均法
×
ベクトルの集合
×
抽象化
×
射影
×
軸を潰す
×
階層的クラスタリング
→
シンボルの意味がベクトルの集合→意味の演算は?
→
記憶と抽象化
×
注意機構
×
次元削減
×
記憶
×
抽象化
×
dropout
×
概念の類似度は距離ではない
×
次元を落として比較
×
想起
×
アナロジー
×
連想
→
次元削減注意
→
年齢
×
抽象度
×
経験
×
圧縮
×
抽象化
×
認知の解像度
×
似た物が昔にもあった型思考
→
年齢とともに抽象度が上がる
→
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
→
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
→
素朴理論
×
建設的相互作用
×
教育心理学概論
×
カイゼンジャーニー
×
知識
×
理解
×
社会的構成
×
バブル型理解
×
対話
×
抽象化
×
抽象的な知識をどうやって獲得するのか
×
対話の場を作る
→
建設的相互作用
→
答えをコピーしても無益
×
抽象化
×
カイゼンジャーニー
×
学びの移転
×
スモールスタート
×
試行錯誤
→
小さい試行錯誤が必要
→
方法論
×
抽象化
×
長期投資
×
問題解決大全
×
洞察
→
方法論の抽象化に努めることは賢明な長期投資である
→
抽象化
×
抽象
×
abstract
×
-化
×
to_make_or_become
→
CHUSHOKA
→
モデル化
×
モデル
×
model
×
-化
→
MODEL-KA
→
(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
→
シチュエーションによって好む入力手法は異なる
×
ipadでは手書き入力したい
×
ipad
×
手書き
×
一人でも共同編集は必要
×
グループ開閉が必須
×
隠す機能
×
抽象化
×
空間的に書くことは良い
×
マインドマップ
×
kj法
×
手書きストロークが最小単位
×
芋づる検索
→
20190303
→
kj法
×
付箋
×
書き出し法
×
定量的
×
目標設定
×
氷山モデル
×
水面
×
まだ言語化されていないもの
×
釣り上げる
×
フック
×
引きずり出す
×
パターン発見
×
抽象化
×
言語化
×
帰納的
×
たとえ
→
付箋は本体ではない
→
scrapbox
×
思考の結節点2019-01-21
×
指差し
×
抽象化
×
ブラケティング
→
抽象化を促す情報
→
老害
×
過剰に抽象化
×
抽象化
×
同一視
×
似た物が昔にもあった型思考
→
老害と過剰な抽象化
→
具体
×
抽象
×
細谷_功
×
エンジニアの知的生産術
×
抽象化
→
具体と抽象
→
抽象クラス
×
抽象化
×
継承
×
逆継承
→
逆継承
→
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
×
コーディング
×
岩波書店
×
メリット
×
レポート
→
エンジニアの知的生産術 機械的キーワード抽出実験
→
エンジニアの知的生産術
×
グループ編成は主観的
×
抽象化
×
重要だと思う
×
抜き出す
×
重要
×
思う
×
主観
×
抽象化は主観的
→
抽象化は個性
→
抽象化
×
俯瞰
×
視座
×
包括
×
kj法
×
表札
×
表札付け
×
時間的に分散したkj法
×
段階的な情報構造化の事例
×
事後
×
なぜ個人用wikiを持つことは有用なのか
→
包括した情報を書けることが価値
→
人生の目的
×
徐々に明確化
×
抽象化
×
エンジニアの知的生産術
×
価値観はボトムアップに言語化される
×
目的の明確化
→
人生の目的は日常タスクの抽象化で作る
→
抽象化
×
累進
×
飽和
×
s字
×
具体抽象図
×
知識の成長曲線
×
学習曲線
×
s字曲線
→
学習曲線がS字曲線になる原理
→
劣化コピー
×
抽象化
×
言葉が熟す
×
不慣れな分野
×
咀嚼
×
答えをコピーしても無益
→
アウトプットを焦ると劣化コピーになる
"
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, 5:40:16 PM
[Edit]