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情報のネットワーク的な把握は、受験に限らずあらゆる分野で重要。例えば、音も電磁波も、波という観点から見ると同じ波動方程式という微分方程式に帰着する。そこの根っこの理解具合で、そこから先の理解が大きく変わる。
このネットワーク構造に気づく瞬間(他の領域とのアナロジーに気づく瞬間)が、学習の一番の醍醐味ではあるんだけれど、そこに気づけないことで躓いているのであれば、キチンとその構造を可視化して伝えてあげるというのは価値のあることだと思う。
これまでは各人の頭の中にだけこのモデルがあったはずで、それは個人ごとに異なるはず。この平均的なネットワーク構造が、どの程度汎用的なものなのか、非常に興味がある。
ネットワーク式カリキュラムは、一見合理的に見えますが実は迂遠な方法だと思います。
微積分でつまずいて「二次関数」に戻れば、とりあえずその時点で微積分は理解できるかもしれません。
しかしながら、ピンポイントで「二次関数」に戻ったのでは、必ずそれ以外の分野で穴ができてしまいます。
中国大陸における日本軍がやったように、面で捉えずに点と線で攻略しているようなもので空白の面が増えてしまうばかりです。
理解できなくなったら、それ以前の単元をザッとでいいから全て見返すという習慣を付けておいた方が確実で早道です。
学習済みの項目は面で支配しておかないと大やけどを負いかねません。
高校生なら夏休みなどの長期休暇に前年度の教科書をひととおり復習するだけで大きな効果が得られるはずです。
急がば回れ・・・であります(*^_^*)
図で、微積(特に積分)・数列・極限が案外互いに離れているのが意外だった。あと、ベクトルと複素数も意外に離れている。
「メタ認知学習者」という概念や、それが数%しかいないという事実は発見。個人的には、「何が分かっていて、何が分からないか」というのはとても重要だと思っている。何が分からないかに向き合うことは、自分ができないことを認めることなので、性格の影響もあるエリア。ただ、何が分かっていて何が分からないかが整理できていれば、分からないことを自分で調べたり、教えてもらうために適切に伝えることができる。
数%しかいないのは、先天的なのか、訓練によるものなのかは気になる。個人的には、書き出すこと(何が分かっている・何が分かっていない)、そして具象と抽象の行き来(何が共通している・何が違う)を繰り返すことで鍛えられると信じたい。
ネットワーク型のカリキュラムという概念がめちゃくちゃ面白い
単元ごとの依存関係を可視化し、躓いてる原因を特定する
多分、経験をつんだ個別指導の先生が個人に向き合い感覚でやってきたことが、例えば一度実力テストを受ければ自動でわかってしまうというのは凄いイノベーションですね
ワクワクしますね。習熟度に応じて一人ひとりのカリキュラムとコンテンツを組めるようになったら、日本の学力レベルは格段にアップすると思います。しかしそのためには現在の学校の集団学習スタイルも改革する必要があるでしょう。
目の付け所が鋭い。受験サプリの持つ30万人弱のログデータから利用頻度や視聴時間などを可視化。そこから得られる計測データをマイニング。どの問題をどう攻略していくか、という学習方法の他にも、根本の受験生にとっての最も最適な勉強時間や受験生のプロファイリングなども可能らしい。自分もタイでデータ事業やってたから分かるけど、これが新興国で応用されれば、「何で教育にお金かけなきゃいけないの?」という文化までもディスラプトできるはず。なぜ?を数学的に突き詰め、教育格差を是正していく。素晴らしい!
学習が一直線ではなくネットワークと言うところは納得。このネットワークの関連性が世の中に早く普及することを願いたい。
学習は一直線ではなく、高度になるに従って複数の概念を組み合わせるため、「ネットワーク型」カリキュラムが必要とのこと。どのように各単元を分解したのかが気になるが、たしかにマッピングの結果は直感的な単元同士のつながりとも一致する。
多くの人がなんとなく感じていたことが、このように明確な図として可視化されたということは大きな飛躍ではないか。

ただ、多くの人にとって数学をはじめとする科目は、学問そのものの内容以上に、思考の道筋を学ぶことに大きな意味がある。そのため、教師からの一方的な指示にならないよう、学生自らがネットワークを意識しながらつながりを発見する主体性を得られるようになると良いと思う。

(ところで、このネットワークを明らかにしたビッグデータとは何のこと?)
「ネットワーク型カリキュラム」という面白い考え方。単元を分解して依存関係を導き出して、学ぶ順番を入れ替えたりするらしい。
現在私は講義でスキルの異なる百数十名に一度にプログラミングを教えるという講義を持っているが、教える側に立って見て、一番難しいのが、どこかでつまづいてしまって本人的には「何がわからないのかわからない」タイプの学生。
ちょっと頑張って今年から「ネットワーク型カリキュラム」を入れてみようかな。
アダプティブラーニングの根幹。実はこうした学びの系統図は古くから存在する。データ解析で精度は向上するだろうが、それ以上に今まで難しかったのは生徒の現在位置の把握。
これをアナログで突き詰めたスクールIEのような塾もあるが、あらゆるデータが取れるEdTechでは、誰もがこれを作り、利用できるようになりつつある。
これはこれで重要だが、本当に重要な部分は教育の別の側面に移りつつあると思う。