NISHIO Hirokazu
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現象による検証
検証
について
実験による検証
は実験科学のイメージで理解しやすい
これは実験した結果起こる
現象
が予想と一致するかどうかによって検証が行われる
関連
「予想」と「実験結果」が照合されてる
予想は、メインの部分は言語的に記述されていることがあるかもしれないが、大部分は非言語的
「
予期しない発見
」があるのはそのため
具体例: 薬品を混ぜてたら、そんなつもりはなかったのにすごく鮮やかな色になった
「実験の結果、色は変わらない」と実験前に言語化できてたわけではない
照合の結果、完全一致だったり、完全不一致だったり、部分一致だったりする
部分あったの場合に世界の分節化を促す
これはシンボルの直接照合と同じ原理
直接照合の結果に3パターンある
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(1.1)_学びのサイクル
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情報収集
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×
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×
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→
思想は仮説であり実装によって検証されなければならない
→
実践によって検証された知識
×
実験による検証
×
実装による検証
×
実装なき思想は、もう要らない。
×
行為による証明
×
知識は行為によって証明されなければいけない
×
行動による検証
×
知識の行動による証明
×
実行による検証
→
実践による検証
→
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
→
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
→
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
→
物自体
×
現象
×
カント
×
主観
→
物自体と現象
→
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
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ランダムは最悪の方法論
→
思考の結節点2019-04-21
→
(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
→
教育学
×
メタ認知
×
自分がどの程度理解しているのかを理解する
×
プログラマの学び方
×
実験による検証
×
理解度
→
自分の理解度を知る
→
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
→
scbot
×
ゴミ屋敷化
×
api
×
bot
×
自動投稿
×
現象
×
slack
×
注目部分を切り出す
→
Scrapboxを読むチャットボット
→
灘校土曜講座2014
×
仮説
×
実験
×
検証
×
「わかった」は仮説
×
pdcaサイクル
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計画
×
行動
×
結果の考察
×
計画の修正
×
仮説の修正
→
仮説は実験して検証しよう
→
知識獲得
×
失敗
×
リスクテイク
×
トヨタのカタ
×
バッファ
×
改善
×
認知能力の限界
×
実験
×
実験による検証
×
失敗から学ぶ
×
学ぶために失敗する
→
知識獲得のために失敗リスクを増やす
"
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, 4:52:08 PM
[Edit]