NISHIO Hirokazu[Translate]
知識の重なりが知識伝達の難易度を決める
gpt5これは 「講師(送信者)と学生(受信者)の“知識の重なり”が、知識伝達の難易度を決める」という説明図です。出典は、BPM(Business Process Management)を教える場面での知識移転モデルを説明する2014年の論文(Schiele ら)です。 (ResearchGate)

図が言っていること(何を表してる?)

1) 2つの円=2人の「個人的知識ベース
外側の大きい円:講師(lecturer)の知識ベース
内側の小さい円:学生(students)の知識ベース
重なっている部分:両者が共通に持っている知識(overlapping knowledge
論文中でも「外円が講師、内円が学生」と明示されています。 (publikationen.reutlingen-university.de)

2) “重なりの外”にある内容ほど、伝達が難しい
ポイントはここで、
メッセージ(説明)が 重なり領域の外側の要素を多く含むほど、受け手が復号(decode)できず、知識移転が難しくなる
教える内容は往々にして学習者にとって新規なので、必ず重なりの外が混ざる
→ だから講師は、受け手の知識ベースを見積もって、足場を作る必要がある (publikationen.reutlingen-university.de)

この図が論文内で使われている文脈(BPMを教える例)
この論文では「ビジネスプロセス」という概念を学生に教える例で、
学生は “business process” が新規
さらに関連概念(activity / goal / resource など)も、単語としては知っていても BPM文脈の意味では未知になりがち
そこで講師は、学生がよく知っている「料理レシピ(cakeを焼く)」をアナロジーとして使い、未知概念重なり領域に引き寄せて理解させる (publikationen.reutlingen-university.de)

あなたのメモとの対応づけ(超短く)
あなたの「中心がずれた円」「Xが分からないならYが要る」は、この図の “重なりの外にあるものは、そのまま投げても通らない” を一般化したものだと思ってよいです。
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