<img src="https://gyazo.com/cc5eda93b5e5b7ccc1bdac3439dc9f03/thumb/1000" alt="image">
<ul>
<li>知識の獲得プロセスを以下のようにモデリングする
<ul>
<li>多対多</li>
<li>多階層</li>
<li>上位レイヤーの知識は直接獲得できない</li>
<li>下位レイヤーの知識を獲得した時に、運で上位レイヤーの知識を獲得する #抽象化</li>
<li>上位レイヤーの知識を知っているほど下位レイヤーの知識の獲得コストが下がる</li>
</ul>
</li>
<li>このモデルでは単位時間当たりの知識獲得量は<a href="/ja/%E7%B4%AF%E9%80%B2">累進</a>する
<ul>
<li>徐々に上位レイヤーの知識を獲得して、下位レイヤーの知識の獲得コストが下がり、コスト当たりの獲得量が増加するから</li>
</ul>
</li>
<li>一方、下位レイヤーの知識の獲得の数あたりの上位レイヤーの知識の数は<a href="/ja/%E9%A3%BD%E5%92%8C">飽和</a>する
<ul>
<li>0個→1個の時にはN個の上位レイヤーの知識のどれが獲得されてもよいが、N-1→Nの時には最後の1個が獲得されなければならないので、およそN倍の確率の差があるから</li>
</ul>
</li>
<li>これが組み合わさって<a href="/ja/S%E5%AD%97">S字</a>曲線になる
</li>
<li><a href="/ja/%E5%85%B7%E4%BD%93%E6%8A%BD%E8%B1%A1%E5%9B%B3">具体抽象図</a>
</li>
<li><a href="/ja/%E7%9F%A5%E8%AD%98%E3%81%AE%E6%88%90%E9%95%B7%E6%9B%B2%E7%B7%9A">知識の成長曲線</a>
</li>
<li><a href="/ja/%E5%AD%A6%E7%BF%92%E6%9B%B2%E7%B7%9A">学習曲線</a>が<a href="/ja/S%E5%AD%97%E6%9B%B2%E7%B7%9A">S字曲線</a>になる原理
</li>
</ul>

学習曲線がS字曲線になる原理