エンジニアの知的生産術 2階層目次

目次を2階層まで展開したものです。

• 第1章：新しいことを学ぶには 1
  • 学びのサイクル 2
  • サイクルを回す原動力：やる気 7
  • 情報収集の３つの方法 15
  • 抽象とは何か 29
  • どうやって抽象化するか 39
  • 検証 44
  • まとめ 47
• 第2章：やる気を出すには 49
  • やる気が出ない人の６５％はタスクを１つに絞れていない 50
  • 「優先順位付け」はそれ自体が難しいタスク 55
  • １つのタスクのやる気を出す 67
  • まとめ 74
• 第3章：記憶を鍛えるには 75
  • 記憶のしくみ 76
  • 記憶と筋肉の共通点 79
  • 繰り返し使うことによって強くなる 84
  • アウトプットが記憶を鍛える 86
  • 知識を長持ちさせる間隔反復法 91
  • まとめ 101
• 第4章：効率的に読むには 103
  • 「読む」とは何か？ 104
  • あなたの普段の読む速度は？ 108
  • １ページ２秒以下の「見つける」読み方 115
  • １ページ３分以上の「組み立てる」読み方 126
  • 読むというタスクの設計 133
  • まとめ 141
• 第5章：考えをまとめるには 143
  • 情報が多すぎる？ 少なすぎる？ 144
  • 多すぎる情報をどうまとめるか 149
  • 社会人向けチューニング 170
  • 繰り返していくことが大事 173
  • まとめ 177
• 第6章：アイデアを思い付くには 179
  • 「アイデアを思い付く」はあいまいで大きなタスク 180
  • まずは情報を収集する 187
  • 磨き上げる 208
  • まとめ 219
• 第7章：何を学ぶかを決めるには 221
  • 何を学ぶのが正しいか？ 222
  • 自分経営戦略 228
  • 知識を創造する 243

3階層

• 第1章：新しいことを学ぶには 1

  • 学びのサイクル 2
    • 情報収集 3
    • モデル化・抽象化 3
    • 実践・検証 5
  • サイクルを回す原動力：やる気 7
    • 生徒としての学びと大学からの学びの違い 7
    • やる気を維持するには？ 10
    • 大学に入りなおすべき？ 12
    • 良い参考書を見つけるコツ 13
    • 紙の参考書を選ぶコツ 14
  • 情報収集の３つの方法 15
    • 知りたいところから 16
    • 知りたいところから学ぶための前提条件 18
    • 大雑把に 20
    • 片っ端から 25
  • 抽象とは何か 29
    • 抽象・abstract 30
    • モデル・模型 31
    • モジュール 32
    • モデル・ビュー・コントローラ 33
    • パターンの発見 34
    • デザインパターン 35
    • なぜ抽象化が必要か？ 37
  • どうやって抽象化するか 39
    • 比較して学ぶ 39
    • 歴史から学ぶ 42
    • パターン本から学ぶ 43
  • 検証 44
    • 作って検証 45
    • 試験で検証 46
    • 検証の難しい分野 47
  • まとめ 47

• 第2章：やる気を出すには 49

  • やる気が出ない人の６５％はタスクを１つに絞れていない 50
    • 絞るためにまず全体像を把握しよう 51
    • Getting Things Done：まずすべて集める 51
    • 全部集めて、そのあとで処理をする 52
    • どうやってタスクを1つ選ぶのか 53
  • 「優先順位付け」はそれ自体が難しいタスク 55
    • ソートの計算量 55
    • 1次元でないと大小比較ができない 56
    • 不確定要素がある場合の大小関係は？ 57
    • 重要事項を優先する 62
    • 優先順位を今決めようとしなくてよい 66
  • １つのタスクのやる気を出す 67
    • タスクが大きすぎる 67
    • タイムボックス 68
  • まとめ 74

• 第3章：記憶を鍛えるには 75

  • 記憶のしくみ 76
    • 海馬 76
    • 海馬を取り除かれた人 77
    • Morrisの水迷路 77
    • 記憶は1種類ではない 78
  • 記憶と筋肉の共通点 79
    • 信号を伝えるシナプス 80
    • シナプスの長期増強 82
    • 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 83
  • 繰り返し使うことによって強くなる 84
  • アウトプットが記憶を鍛える 86
    • テストは記憶の手段 86
    • テストをしてからさらに学ぶ 87
    • 自信はないが成績は高い 87
    • 適応的ブースティング 88
    • テストの高速サイクル 90
  • 知識を長持ちさせる間隔反復法 91
    • 忘れてから復習する 91
    • ライトナーシステム 92
    • 問題のやさしさ 93
    • 知識を構造化する20のルール 94
    • Anki 95
    • 難易度の自動調節 96
    • 教材は自分で作る 97
  • まとめ 101

• 第4章：効率的に読むには 103

  • 「読む」とは何か？ 104
    • 本を読むことの目的 104
    • 「読む」の種類と速度 108
  • あなたの普段の読む速度は？ 108
    • 読む速度のピラミッド 109
    • ボトルネックはどこ？ 110
    • 速読の苦しみ 112
    • 読まない 113
  • １ページ２秒以下の「見つける」読み方 115
    • Whole Mind System 117
    • フォーカス・リーディング 120
    • 見出しなどへの注目 123
  • １ページ３分以上の「組み立てる」読み方 126
    • 哲学書の読み方 126
    • 1冊に40時間かけて読む 128
    • 数学書の読み方 130
  • 読むというタスクの設計 133
    • 理解は不確実タスク 133
    • 読書は手段、目的は別 134
    • 復習のための教材を作る 137
  • まとめ 141

• 第5章：考えをまとめるには 143

  • 情報が多すぎる？ 少なすぎる？ 144
    • 書き出し法で情報量を確認 145
  • 多すぎる情報をどうまとめるか 149
    • 並べて一覧性を高くする 149
    • 並べる過程で思い付いたらすぐ記録 152
    • 関係のありそうなものを近くに移動 152
    • グループ編成には発想の転換が必要 155
    • 関係とは何だろう 160
    • 束ねて表札を付け、圧縮していく 162
    • 束ねたふせんをまた広げる 169
    • 文章化してアウトプット 169
  • 社会人向けチューニング 170
    • ステップの省略 171
    • 中断可能な設計 171
    • A4書類の整理法 172
  • 繰り返していくことが大事 173
    • KJ法を繰り返す 174
    • 繰り返しのトリガ 174
    • インクリメンタルな改善 174
    • 過去の出力を再度グループ編成 175
    • 電子化 176
  • まとめ 177

• 第6章：アイデアを思い付くには 179

  • 「アイデアを思い付く」はあいまいで大きなタスク 180
    • アイデアを思い付く3つのフェーズ 180
    • 先人の発想法 181
  • まずは情報を収集する 187
    • 自分の中の探検 187
    • 言語化を促す方法 188
    • 身体感覚 191
    • たとえ話・メタファ・アナロジー 194
    • まだ言葉になっていないもの 200
    • 言語化のまとめ 207
  • 磨き上げる 208
    • 最小限の実現可能な製品 208
    • U曲線を登る 210
    • 他人の視点が大事 212
    • 誰からでも学ぶことができる 213
    • タイムマシンを作れ 215
    • 再び耕す 217
  • まとめ 219

• 第7章：何を学ぶかを決めるには 221

  • 何を学ぶのが正しいか？ 222
    • 数学の正しさ 222
    • 科学と数学の正しさの違い 224
    • 意思決定の正しさ 226
  • 自分経営戦略 228
    • 学びたい対象を探す探索戦略 229
    • 知識を利用して拡大再生産戦略 230
    • 卓越を目指す差別化戦略 231
    • かけ合わせによる差別化戦略 235
    • 組織の境界をまたぐ知識の貿易商戦略 240
  • 知識を創造する 243