カテゴリ: 長時間勉強できる人の仕組み

日本最高の進学校に受験する人は一日あたり10時間ほど勉強するらしいです。
 
私は残念ながら10時間も勉強はできなかったです。想像すらしていなかったです。



それくらいの勉強量が必要だと知っていたら、未来が違っていたかもしれません。

過去を悔やんでも仕方がないので、未来に向かって行動しようと思っていますが、
実は、勉強量について、あることに気づきました。


それはインプットとアウトプットの負担の重さについてです。


先日、出張のため飛行機で移動していたのですが、

キンドルで本を読み始めて30分したら、つらくなって止めてしまいました。
周りをみても、すでに本を閉じて寝ている人もいます。

つらいのは私だけではなくてホッとしましたw


この経験から、人はインプットすることに疲れを感じるのではないか、ということに気づきました。
逆に、(いまもこうして行っていますが、)ブログの記事を書くなどのアプトプットには、疲れを感じません。

脳にとっては、インプットよりもアウトプットの方が負担が少ないようです。

このことに気づいて、普段英語の学習で使っているiKnowというアプリを思い出しました。
このアプリでは、アウトプットを通してインプットをするという仕組みになっています。



インプットした情報をなんどもなんどもアウトプットさせます。
アウトプットをしながら、記憶を定着させていきます。

アプリは紙とは違って、アプトプットの際、テストが正解か不正解かを音をつけて教えてくれます。
正解するとうれしいという感情も湧きますし、テスト⇒正解・不正解のテンポも良いです。




そのため、記憶しようと努力しなくても、自然に記憶されてしまいます。



私は学生時代に公文式のアルバイトをしました。

小学性が解いてきたシートの正解・不正解を確認して、大きな○をつけて褒めるのが仕事です。

公文式の問題の難易度はシートごとに異なっています。

シートごとの難易度の階段がとても細かいです。

そのため、ほとんどの小学性は、全問正解して大きな○がもらえます。


いままで公文式の良いところは、勉強を簡単だと誤解させてw、勉強を好きにさせてしまうことだと思っていました。



しかし、こうしてアウトプットの重要性を感じたあとに、振り返ってみると、

公文式でも、iKnowと同じように、アウトプットを通してインプットをしていることに気づきました。



同じレベルの問題を大量に解くとは、つまりアウトプットを通じてインプットをしていることと同じです。


過去の学校の勉強について思い出してみると、学校ではインプットばっかりやっていました。

先生が黒板をつかって授業をするのはインプットと同じです。

インプットはアウトプットよりも負担が大きいので、眠くなったりします。

学校の勉強は実はやり方が間違っているのではと思うようになりました。


本当は、生徒がたのしくアプトプットできるような仕組みを提供してあげられたら良いのですね。
このエントリーをはてなブックマークに追加

を書き終わって、

AIを使えば、効率的な学習環境を子供達に提供できることに気づきました。
 

公文式の学習をベースに考えると、
いまは紙で学習させていますが、この結果をアプリで行えるようにします。
(もしくはアプリで正誤をマークするようにします)


そうすると正誤率が分かるようになります。

その正誤率から、その子供が間違いやすい問題が分かるようになります。


公文式の良いところは、難易度が細かく分かれていることですが、
正誤率が分かることで、より精度を向上させて難易度を細かく分けられるようになります。

また、子供の傾向によって、その子供の理解にそった難易度を設定できると思います。
 
その子供が簡単だと感じる問題ほど、難易度の階段を高く設定し、
その苦手な難しいと感じる問題ほど、難易度の階段を低く設定できれば、学習意欲も向上していくと思います。

苦手なことでも、何度も、何度も、とり組んでいければ、分かるようになります。


AIがその子供の学習度を把握し、その学習度に応じた問題を提供する。
いままでできてそうなことが、実はできていません。

子供は自力で階段を上っていくような気持ちになり、勉強もきっと楽しくなるでしょう。

このシステムがあれば、最強の学習環境を提供できるようになります。
そして、この仕組みを小学校に採用されたら、学校の先生も楽になるのではないでしょうか?

※日本よりも教育に熱心なシンガポールの方が先にやりそうな気もします。
このエントリーをはてなブックマークに追加

↑このページのトップヘ