新しい時代において、私たちにはどのような学習能力が必要なのでしょうか?

ベーコンには「知識は力である」という有名な格言があります。しかし、理解された知識だけが力となり、思考が得意な人だけが創造的になります。今日、科学技術の進歩と人工知能の発展により、人間の知能に対する新たな要求が提示されています。昔の人は深い知識を持つ人を尊敬していましたが、現代では、人間の知識を深く理解し、創造できる人だけが、真に優れた心を持つ人です。この記事では、この目標を達成するための方法とアイデアを紹介します。この本は「教育」と「学習」の問題を研究しているようですが、読者は学生や教師に限定されません。科学者や社会科学の研究者、指導者、あるいはこれらの人々のように問題について考える人々に適していると言えるでしょう。

Fanpuの読者の皆様にとって、新年がよりよい心とより健康な体になることを祈っています！

著者：呉金山（北京師範大学システム科学学院教授）

学習には方法が必要であることは誰もが知っていますが、その方法が何であるかは誰も知りません。怠惰な、あるいは無力な答えは、「決まったルールはない」です。よく勉強する学生の多くは、ほとんどの時間を勉強に費やしていないことがわかります。私も学生の頃はこんな感じでした。しかし、どのような学習方法でこの効果が得られるのかを考えたり、尋ねられたりすると、通常は説明できません。私がかつて出した答えは、「もっと考える、自由に考える、制限なしに考える」だったのを覚えています。この答えが実際に意味をなしていることは今ではわかっていますが (この理由については、この記事で概念マップ理解学習を使用して説明します)、聞き手と質問者がこの答えをどれだけ理解できるかはわかりません。私たちにも、そのような経験や洞察があります。ある分野にある程度精通している人は、その分野と他の分野とのつながりを「突然」または「慎重に」確立することができます。他の人は非常に深刻で困難な問題を提起し、解決することができ、そのような問題解決方法は、元の問題だけでなく、他の問題を解決するための基礎となることがよくあります。私たちはよく、そのような人を非常に創造的だと呼びます。そのような人々に、創造性を高めるものは何かと尋ねても、有効な答えを返せる人は多くありません。私はそういう人間だと考えられるべきだ。私はさまざまな分野の物事を結び付けることが多く、ある主題に関する最も深遠な疑問の 1 つまたは 2 つについてよく考えますが、その疑問の多くはまだ答えが出ていません。もし私に聞かれたら、そして実際に私は以前にもこの質問を受けたことがあるのですが、私の答えは基本的に、もっと考えること、自由に考えること、そして制限なしに考えることです。ある程度の成功を収め、砂山モデル[1]の創始者の一人である物理学者のタン・チャオ氏にも、この質問が寄せられています。数分間考えた後、彼は冗談めかしてこう答えました。「もっと見て、もっと考えて、もっと話しましょう。」今ではこの答えが意味を成すものであることはわかっていますが、この答えから真の知識を得ることができるのは、聞き手と質問者のほんの一部だけです。したがって、効率的な学習と思考は必要であり、方法が必要です。誰もがこの原則を理解し、同意します。しかし、その方法が何なのかは分かりません。

効率的な指導も必要であり、方法があります。教育の目的は、生徒が学び、考える方法を学べるようにすることです。学習と思考には方法が必要であり、方法が存在するように、教えることにも当然方法が必要であり、方法が存在する。しかし、この問題は前者よりも難しく、参照できる方法も少なくなっています。私たちは皆、「教えることは芸術である」という言葉を聞いたことがあるでしょう。芸術であるということは、一般化したりプログラムしたりできるものが少なく、パーソナライズできるものが多いことを意味します。 『ファインマン物理学講義』の著者であり天才物理学者であるリチャード・ファインマン、超弦理論の創始者の一人でスタンフォード大学の理論物理学公開講座の講師であるレナード・サスキンド、ハーバード大学の公開講座「正義」の講師であるマイケル・サンデル、イェール大学の公開講座「ゲーム理論」の講師であるベン・ポラックなど、多くの著名な教師は教育のバックグラウンドを持っていたわけではなく、自身の研究活動や研究分野から経験を積んできました。さて、この場合、教育の効率を向上させる方法はあるでしょうか?はい、しかし、一般的な方法はほとんどありません。しかし、これから紹介するコンセプトマップ教授法はその一つです。

分野の全体像

ここで紹介する概念マップ理解学習は、「低エネルギー近似」レベルの研究から提案された効果的な学習・指導法です。「低エネルギー近似」というとあまりいい響きではないので、現象学的研究と名付けていますが、基本的には現象に基づいており、基本原理はまだあまり明確ではありません。学習と教育の効率を向上させるという目標に加えて、より具体的には、この方法は主にどのような問題を解決するのでしょうか?何を学ぶか、どのように学ぶか、何を教えるか、どのように教えるかという問題を解決します。何を学び、何を教えるかという問いを決して取るに足らない問いだと思わないでください。もちろん、すべてを学び、教えるべきであり、学生はできる限り多くを学ぶべきだと信じているなら、あなたはこの記事の読者ではありません。学生の総時間は限られており、文化的知識を学ぶ時間はさらに限られているはずです。生徒はまた、さまざまなものに触れたり、自然を理解したり、感謝したり、友達を作ったり、空想にふけったり、木登りをしたり、釣りをしたり、ゲームをしたり、運動したり、家族と家族の時間を過ごしたりすることに多くの時間を費やす必要があります。価値のない本、受ける価値のない授業、学ぶ価値のない知識に時間を費やすということは、人生経験や人生の楽しみを増やすために使うことができたはずの時間が減ることを意味します。特に私たち教師は、教える内容に最も適したものを選択しないたびに、生徒たちに時間を無駄にさせており、多くの生徒が私たちとの時間を無駄にせざるを得ないのです。そのため、教師はそれぞれの指導内容の必要性と合理性を慎重に検討することが不可欠です。もちろん、今何を教えるかを積極的に考えず、将来もそれについて考える計画を立てずに、ただ本を手に取って教え始めるタイプの教師であれば、あなたはこの記事の読者ではありません。

では、私たちは何を学び、教えるべきでしょうか?あまり適切ではない例を挙げてみましょう。不適切であるからこそ、さらに深い意味を持つのです。多くの親は、子どもが幼い頃から足し算と引き算を教えます。多くの子どもたちの足し算と引き算の理解は記憶に基づいており、足し算と引き算の意味を理解していません。つまり、最初は、子どもたちは 1 + 1 = 2 が「何かの 1 つの単位に同じものの別の単位を加えると、同じものの 2 つの単位になる」という意味であることを知りませんが、大人が「誰それさん、1 + 1 は何に等しいですか?」と尋ねる質問にはすでに答えることができます。何人かの親たちは、何日もの間、このことに密かに喜んでいました。私がこれから書き記す主張は、次の通りです。加算と減算だけを考えた場合、加算と減算の意味を理解するために必要な一定量の計算練習を除いて、子供たちは加算と減算の計算を学ぶべきではないということです。どのような足し算や引き算でも、子どもたちが実際の問題を足し算や引き算の問題に変換できれば、学習課題は完了です。もちろん、現実世界の問題と数式を変換する能力を習得するには、ある程度の練習が必要です。しかし、数学は計算機に任せられるような算術演算だけではありません。同様に、学生は微積分学のすべてを熟知したり暗記したりする必要はありません。実用的な問題を微積分表現に変換する方法を学ぶだけでよいのです。変換が完了したら、SageMath[2]やMaple [3]などの専用ツールを使用して変換を完了します。したがって、算数のために算数を学ぶ必要はなく、微積分のために微積分を学ぶ必要もありません。

では、数学では何を学び、教えるべきでしょうか?算数や微積分に精通している必要がありますか?はい、しかしそれは全く別の理由からです。ある程度数学的知識のある読者であれば、因数分解が重要な考え方であること、そして因数分解の考え方を使うことで多くの難しい問題をより簡単にできることが分かるでしょう。因数分解をうまく行うには、整数の加算、減算、乗算、除算をうまくこなす感覚が必要です。算術演算に慣れる目的は、この感覚を養うことです。変数の置換とモジュール化は、多くの複雑な問題を分析する上で非常に重要です。微積分演算の十分な訓練を受けると、鋭い観察力が得られ、適切な変数の置換や問題のモジュール化ができるようになります。したがって、これら 2 つの、あまり当てはまらない例は素晴らしいものであり、私は非常に気に入っています。つまり、学ぶ価値があるか教える価値があるかは、生徒や教師個人の利益を考慮することに加え（私たちはこれについては気にしません。百科事典を作るのが好きな人もいれば、王暁雅、李勇、漢字英雄、I Love to Rememberの歌詞に挑戦したい人もいますが、これは彼らの自由です。ちなみに、そのような人はこの記事の読者ではありません）、最も重要なことは、このことを学んだ後に他に何を理解したり創造的に応用したりできるか、またはどのような問題を解決できるかを見て、このことが学問分野全体の中でどのような位置を占めているか、そしてそれが学問分野の全体像のどの側面を反映しているかを見ることです。もちろん、ここで私が想定しているのは、私たちの教えの究極の目標は、この世界、つまり人間の行動であれ、この世界の自然な行動であれ、この世界を探求する人材を育成することだということです。つまり、私が話している研修の対象は、実際には科学者や社会科学の研究者、リーダーに似た人々、あるいは科学者や社会科学の研究者、リーダーのように問題について考える人々であるということです。

話を元に戻すと、教科指導や学校教育のレベルでは、何を学び、何を教えるかが大きな問題です。では、何を学び、何を教えるかをどのように決めるのでしょうか?知識の枠組み全体、あるいは分野の全体像の中でコンテンツの位置を見る必要があると言われています。では、知識の枠組み全体、あるいは分野の全体像の中でコンテンツの位置をどのように決定するのでしょうか?コンセプトマップを活用しましょう。概念マップを使用して、知識フレームワーク全体または分野の全体像におけるコンテンツの位置を決定するにはどうすればよいでしょうか。これについては後ほど詳しく説明します。その前に、テクノロジーの進歩により、電子端末が至る所にあり、検索エンジンはますます正確になり、人々の記憶された知識自体に対する需要はますます少なくなり、知識豊富な人になりたいという需要はますます小さくなり、同時に、知識の創造的な使用と創造に対する需要が高まっていることを認識する必要があります。知識を理解することは、知識を創造的に応用し、創造するための基礎となります。私たちが学び、教えることは、Google [4]やSiri [5]に尋ねるだけで答えられるような質問ではなく、これまで誰も尋ねたことのない質問をしたり、これまで答えたことのない質問に答えたり、新しい方法で質問に答えたり、質問に対する新しい答えを提供したり、人類の文明の進歩を促進する方法に焦点を当てたりすることに重点を置くべきです。

では、疑問を提起し、問題を解決し、知識を創造し、知識を創造的に応用し、知識を理解するために、私たちは何を頼りにするのでしょうか? 1 つまたは複数の分野の全体像を理解し把握することに依存します。つまり、この分野の研究者の典型的な思考様式と典型的な分析方法を理解し、評価することによって、この分野の研究者が研究する典型的な対象と、これらの典型的な対象が抱える典型的な問題を知ることによって、典型的な思考様式、典型的な分析方法、典型的な対象、および典型的な問題を理解した後、この分野と世界との関係、およびこの分野と他の分野との関係を評価することができます。そのため、ある日、関連するオブジェクトの関連する問題に直面したとき、その問題を関連する分野の問題として表現し、関連する分野の思考と分析方法を使用して問題の解決を試み、さらにこの問題を解決することで新しい思考と分析方法を開発することになります。

たとえば、物理学の問題では、通常、状態をどのように記述するか、状態は変化するか、変化する場合はその変化の理由は何か、といった質問をします。変化の理由を考えるとき、私たちは多くの場合、物事の相互関係の観点から考え、何がこの対象に作用し、影響を与えるかを考えます。実際に状態の説明と状態変化の理由を記述する場合、数学的構造と数式を使用することが多いです。最後に、一般的に言えば、私たちの数学的構造と数式が正しいか間違っているかを判断する基準は、同様の新しい現象を調べ、これらの数学的構造と数式を使用してこの現象を計算し、何が起こるかを確認し、この「計算に従って起こったこと」を、実際に実験を行ってこの現象を測定することによって得られた「実際に起こったこと」と比較することです。より専門的な用語を使用すると、これらは「機械的な世界観」、「相互作用」、「運動方程式」、「数学的モデリング」、「実験と測定」、「検証可能性」と呼ばれます。物理学を学ぶときは、特定の現象に対する特定の方程式と特定の方程式を解く方法を学ぶだけでなく、物理学が何であるかを真に表すこれらの用語をよく理解する必要があります。これが物理学の全体像です。一般的に言えば、私たちはこの世界のパズルの自然な部分に関心があり、私たちが焦点を当てる問題のほとんどは、このパズルを記述または解決するために数学モデルと計算をどのように使用するかという点です。パズルを解くための基準は、計算結果と実験測定が誤差範囲内で一致することです。同時に、これらの数学モデルのほとんどは、個体間の相互作用の観点から分析と統合の観点から構築されています。

主題の全体像を理解した後は、もちろん、電磁場の数学的モデルにおける対称性の役割、対称性の物理理論全体への影響、物理学および物理外における相関関数と相転移の方法論的意義など、より具体的な問題に対する他の典型的な分析方法と典型的な考え方があります。次のステップは、適切な具体的な問題と具体的な知識を見つけ、それらを例として使用して、主題の全体像の1つまたは複数の項目を示し、学習者が主題の全体像を理解できるようにすることです。これは双方向のプロセスです。それぞれの特定の問題と特定の知識を研究するときに、学生の理解を助ける主題の全体像を抽出するように努めます。抽出した主題の全体像ごとに、例として最も適切な具体的な問題と具体的な知識を見つけます。

図: 分野の全体像とは何か。つまり、この分野の研究者の典型的な研究対象、典型的な研究問題、典型的な考え方、典型的な分析方法、そして世界や他の分野との関係です。

特定の知識、特定の問題、および分野の全体像の間のつながりに加えて、もう 1 つの重要なつながりは、知識間のつながりです。一般的に言えば、より成熟した学問分野では、常にいくつかの基本概念と基本前提が見出され、その後、他の概念をこれらの基本概念と基本前提と見なし、一般的な人間の論理またはこの学問分野の典型的な思考モードと分析方法を通じて他の知識を獲得します（もちろん、それらは一般的な人間の論理の制約も満たしており、この学問分野における一般的な人間の論理の具体的な発現と見なすことができます）。したがって、主題の全体像を目標として学習するプロセスでは、これらの概念間のつながりを整理して適用する必要もあります。これらの概念間のつながりを通じて、分野全体の概念セットよりもはるかに小さな重要な概念と重要な知識をよりよく見つけることができ、分野全体の知識を構築し、分野全体の全体像を体験できるようになります。これが概念マップ理解学習における「連想思考」の意味です。ここで強調しておきたいのは、学習者が主題の全体像を理解するのに役立つ、主題の全体像と、成長志向（つながりを通じた成長）の特定の問題に関する最小限かつ最も重要な知識と例が、何を学び、教えるべきかという答えであるということです。さらに、概念マップの理解学習も、何を学ぶか、何を教えるかの一部です。こうして学んだ教科の全体像や具体的な知識、学習方法によって、学習者は教科の魅力を感じ、教科に対する愛着を抱くようになります。これらは教えられ、学ばれるべきものです。

このような学習は、深い知識の獲得を目指した初期の学習とはまったく異なります。その時代、知識を学ぶ機会があり、学ぶための知識があり、将来調べるための記憶術や暗記表を持っているということは、すでにごく少数の人しかできない素晴らしいことだったのです。

新しい時代の学習内容の変化を説明するために、別の例を挙げてみましょう。あなたの旅行の1つを考えてみましょう。あなたの目標は、よく知っているエリア Z からよく知らない場所 O に移動することです。地図がない場合は、両方のエリア、あるいはその間のすべてのエリアに精通している専門家に相談して旅行ルートを計画する必要があります。また、このルート上の曲がり角がどこにあるかを、頭の中か紙に書き留めておく必要があります。また、専門家に相談した上で得られたルートが、車や徒歩で行くのに最短または最も便利なルートであることを保証することはできません。この旅行モ​​ードには全体的な地図はなく、旅行者による現地の探索と専門家のガイドのみに頼っています。このようなガイダンスも基本的には記憶に基づく知識に依存しています。これは、GPS 測位技術が普及する以前の、最も信頼性の高い古代の旅行プランです。今では地図や電子地図があるので、これらの地域を記憶できる純粋に知識に基づいた専門家は必要なくなりまし た。私たちが必要としているのは、タイムリーに更新される交通情報と優れた経路検索アルゴリズム、そして地図と交通情報を扱える「専門家」です。もちろん、現実には、そのようなアルゴリズムを専門とする人を除けば、一般の人でもこのアルゴリズムをコンピューティング コアや携帯電話で実行されているプログラムに置き換えることができることがわかりました。つまり、今必要なのは地図、測位システム、経路検索アルゴリズムだけで、あとは出かけるだけです。基本的にメモリ要件はありません。もちろん、現実の世界では、地図が更新されない、アルゴリズムにバグがある、アルゴリズムが遅いなどの問題に遭遇するでしょう。私たちは道路にまったく慣れていないわけにはいきませんし、少数の道路標識を覚えておく必要があるかもしれません。

2日前、ショッピングモールでトイレを探していたときに私と子供に起こった出来事は、学習方法についてさらに深いインスピレーションを与えてくれます。私たちは全く知らないショッピングモールでトイレを見つける必要がありました。まず、標識を見ても説明が理解できませんでした。そこで道を尋ねたところ、ある角に駐車場があることがわかり、「角を曲がる」具体的なルートを教えてもらいました。

しかし、ルートが複雑すぎて覚えられなかったのが残念です。しかし、私は2つのことを思い出しました。この階にトイレがあり、その方向にトイレがあったということです。そこで、私は子供と一緒にトイレを探しに出かけました。たくさんの角を曲がった後、後で余分な回り道をしたことに気づいたのですが、トイレを見つけました。トイレを探すときは、特定のルートを覚えていなくても、ある範囲内にトイレがあることを知って信じ、大体の方向を知っていれば十分です。トイレを見つけたとき、私は勉強のことを考えました。勉強をするとき、最も重要なことは、コースや本など、何かに学ぶ価値のあること、学びたいこと、問題を解決して好奇心を満たすことができる何かが含まれていることを理解し、信じることです。そして、勉強するときは、方向感覚を持たなければなりません。それは、自分自身の蓄積や直感から来るものもあれば、教師やクラスメートからのインスピレーションから来るものもあるでしょう。具体的な定義や計算ではなく、この信念と方向感覚こそが、たとえ回り道をしなければならないとしても、基本的に、学んでいる内容を理解し、達成することを保証できるのです。もちろん、学んでいる内容を本当に理解するには、こうした定義や計算を深く理解することが非常に重要です[6]。

上記の GPS の例から得られるインスピレーションは、時代が進むにつれて、純粋に記憶に基づく知識に対する需要がますます低くなるということです。一方、トイレを見つけるという例は、学習や研究においては、特定の知識よりも信念と方向感覚の方が重要であることを示しています。もちろん、そのような確信と方向感覚はどこから来るのかと疑問に思うかもしれません。指導者や勉強会があれば、こうした信念や方向性は先駆者から得られるでしょう。しかし、自学自習を重視している以上、基本的に自分自身に頼って勉強するとなると、この信念や方向感覚はどこから来るのでしょうか。それは、自分自身の興味と能力を理解すること、そしてすでに学んだ知識の全体像を把握することから生まれます。では、学んだ特定の知識から全体像を把握するにはどうすればいいのでしょうか?学び方と教え方について話し合いましょう。

体験学習の創造

さて、母親が子供に 1 + 1 を見せる上記の例を完成させましょう。これから、どのように学ぶべきかがわかります。私は子供の頃から常に無知で、真実を語ってきました。ある日、母親が2歳の子供を抱きかかえ、自分の子供は1+1の計算ができると誇らしげに話しました。すると、一団の人々が騒ぎ出し、実演を求めました。母親は子供に尋ねました。「XXさん、1 + 1は何ですか？」子供は「2」と答えました。それから、母親は誇らしげに子供を抱きかかえたまま振り返り、立ち去る準備をしました。この時、私は飛び出して無知にも「XXさん、1が何を意味するのか、2が何を意味するのか、+が何を意味するのか、=が何を意味するのか知っていますか？」と尋ねました。そして、子供とその母親は恥ずかしい思いをしてその場を去りました。私は今でも真実を語りますが、皆が私と同じように無知であってほしくはありません。 1 + 1 = 2 の意味、つまり、ある単位で 1 である 1 つのものと「同じ単位」で 1 である別のものを合わせて 2 という量を得るということを理解したいのであれば、数え方と量の理解、単位と単位の変換可能性の理解、同じ単位であることの確認 (たとえば、靴下 1 足と靴下 1 足を足すと 2 足になりますが、靴下 1 足と靴下 1 足は同じではありません) 、「加算は合わせて数えること」の理解、および「等号は等しい量を示しますが、通常は形式がまったく同じではありません」という意味の理解など、いくつかの基本事項が必要であることを強調したいと思います。これらのことについての予備的な理解が確立される前に、加算を直接学習するべきではありませんが、将来さらに学習することで理解を深めることができます。上記のことをしっかり理解しないまま足し算の計算を学習すると、基本的には暗記だけになってしまいます。暗記と反復に頼った学習は「機械的学習」と呼ばれます。では、学習コストを考慮しなければ、主に記憶と反復に頼る機械的学習は実際には悪くなく、学習と教育の主な方法の 1 つにもなり得るのでしょうか?できません。なぜなら、機械学習では対象の全体像を学習できないからです。

もう一度言いますが、何を学び、何を教えるかという問題に戻ります。学習の根本的な目的は、疑問を提起して問題を解決し、世界を理解し、世界をより良い場所にすることである、と私たちは述べました。もちろん、解決すべき問題のほとんどは、誰かが以前に遭遇したことがある問題です。したがって、他の人がこの課題をどのように解決したかに関するデータベースだけが必要になります。先人がどのように問題を解決したかを調べ、それをコピーするか少し修正して、直面している問題を解決できます。しかし、科学の進歩と社会の発展の根本的な基礎は、新たな問題を提起し、解決することです。これまで誰も解決したことのない問題に直面したとき、より重要なのは、もはや答えのデータベースではなく、先人たちが関連する問題を解決する過程で抽出した典型的な思考モードと典型的な分析方法です。前の世代が質問したときの経験や洞察さえも、新しい質問をするのに役立つかもしれません。これらは、繰り返し、暗記、または表の参照によって達成することはできません。だからこそ、私たちは暗記学習を拒否しなければならないのです。

もちろん、暗記学習を否定するということは、学習者が記憶というツールを必要としなくなったり、使用できなくなったりすることを意味するものではありません。まず、高度なスキルが必要で、ある程度の練習を積まないと習得できないものもあります。たとえば、音楽を演奏する練習をするときは、原理を理解することに加えて、筋肉の記憶を養う必要もあります。

第二に、記憶と理解が互いに強化し合うことができる知識の部分があります。いくつかのことを覚えておくと、より速く反応できるようになり、関連付けや理解を促進しやすくなります。同時に、一度理解した内容は、より効率的に記憶することができます。たとえば、文字とその構成要素の関係（たとえば、ある構成要素が意味を表し、別の部分が発音を表す）を理解すると、文字をよりよく覚えて使用できるようになります。最後に、理解して関連付けた後、いくつかの数式を要約して、問題をより迅速に解決できる場合があります。たとえば、1桁の数字の足し算を何度も計算することで、足し算を計算するために指を数える必要がなくなり、実際に頭の中で足し算表を作成できるようになります。例えば、一桁の掛け算を何度も計算することで、掛け算（繰り返し加算）を毎回加算に変換して計算する必要がなくなり、頭の中で掛け算表を作って計算できるようになります。これらはすべて、学習方法としての暗記が役立つ領域です。私たちが反対しているのは、知識や公式の暗記を、教育や学習の目的や手段として直接利用することです。学習者に、質問し、問題を解決し、問題と解決策を理解するためにつながりを確立するプロセス（苦痛や喜びも含む）を体験させます。そして、自分自身で整理し、まとめることで記憶を形成するのがベストです。このような記憶ベースの学習が可能になります。

機械学習といえば、例を挙げてみたいと思います。 「大量読書」や「古典の読書」の流行の影響を受けて、最近は中学入試や大学入試の中国語問題でも「古典の主な内容」という形で出題されることが多くなりました。たとえば、『海底二万里』の主人公は誰で、彼らの間には主に何が起こったのかを尋ねる、『三国志演義』の空城計画の主人公は誰で、何が起こったのかを尋ねる、ある本の主な執筆特徴は何かを尋ねるなどです。もちろん、これらの質問の本来の意図は、子供たちに古典を読むように刺激することです。しかし、このような出題形式である限り、今後は「名著入門」や「名著代読」といった学習参考書も当然出てくるでしょう。これらの本は、試験範囲内の有名な作品の主な内容と文章の特徴を簡潔にまとめたものです。学生は、このような試験で高得点を取るために、これらの要約を暗記するだけで済みます。したがって、学生たちに実際に自力で古典を読むように促すことは依然として不可能です。暗記学習は短期的には成績向上の近道ですが、長期的には科目の全体像を真に学習する上で障害となります。さて、中国語の勉強に戻りますが、なぜ私たちは学生に有名な作品を読ませたいのでしょうか?読解力とライティング力、特に書き言葉と、やや抽象的なトピックについての読解力とライティング力を向上させるためでしょうか?そうだとすると、「有名作品の主な内容や文章の特徴」についての試験を受けなくても、学習効果が得られたかどうかをテストすることは可能なのでしょうか？したがって、中国語の教育と学習では、「名作の紹介」、「名作を代わりに読む」、「簡潔な要約」など、純粋に反復的で暗記に基づいた学習に頼ることはもうありません。

話題に戻りましょう。では、機械的学習を否定すると、どうやって学習するのでしょうか?ここでも旅行計画の例を使用してこの問題について説明しますが、実際の旅行ではなく、その抽象的な意味と類推的な意味を使用します。あなたの学習目標が、あなたが到達したい未知の概念 O であるとします。さて、慣れている領域 Z から始めて、O を学ぶ必要があります。どうすればよいでしょうか?これらの概念間の関係を示すマップがあれば、Z から始めて、概念間のつながりを通じて O を学ぶことができます。同様に、証明の問題に直面している場合、証明される目標はOであり、出発点はエリアZの既知の定理、公理、および定義です。ZとOを構築する必要があるのは、ZとOを含む知識マップを持つことであり、中間概念のほとんどが非常に重要な役割を果たし、学習と思考を大きく改善します。旅行計画を立てるときに実際のマップが重要であるように、コンセプトマップは、概念を理解し、知識を適用し、知識を作成するための認知構造のマップです。したがって、教える方法と学習方法は、このマップに依存します。現時点では、2つの既存の概念間に新しい接続を確立する場合、実際には新しい道路の構築と同等です。輸送システム全体への実際の地図上の新しい道路の重要性を見ると、認知構造におけるこのような新しいつながりの価値を理解できます。現時点では、コンセプトマップは、そのような新しい道路を構築する場所とどのように構築するかを説明することもできます。これは、前のセクションの最後で言及したことです。私たちが教えて学ぶことは、学習者が主題の全体像を理解できるようにするために、最も少数のコアコンセプトと研究の例を使用してそれらの間のつながりを使用することです。使用される方法は、概念、研究作業、および主題の全体像とのつながりに焦点を当てることであり、学習者が主題の全体像を理解するために学んだ知識の独自の概念マップを構築できるようにすることです。そして、そのような接続では、私たちは、遠くの接続ではなく、本質的な接続に焦点を合わせる必要があります。これは、大げさなつながりではなく、本質的なつながりに焦点を当てています。その例は、私が一瞬共有する例であり、批判的思考の一部です。したがって、要約すると、学習と教える方法は、「批判的思考と連想的思考が主題の全体像と成長指向の思考目標と概念マップに基づいて導かれた理解に基づいた学習に基づいた学習」に依存します。

同時に、この概念マップを使用して、コンセプトマップメーカーの認知構造を反映することができます。したがって、コンセプトマップを作成するプロセスは、ターゲットとパーソナライズされた学習計画の学習と理解と策定の問題を発見する上で重要な役割を果たします。したがって、概念マップは、教育と学習の評価と診断にも使用できます。概念マップは、メーカーの思考と理解を反映しているため、教育におけるコンセプトマップの使用は、ある程度パーソナライズされた教育を実現できます。デイビッド・オーシュベルは彼の教育心理学で言った：

教育心理学のすべてを1つの原則に還元しなければならなかった場合、私はこれを言います。学習に影響を与える最も重要な単一の要因は、学習者がすでに知っていることです。これを確認し、それに応じて彼に教えてください。

1つの文で教育心理学の原則を要約しなければならなかった場合、学習に影響を与える最も重要な要因は、学習者がすでに知っていることです。後で教える前に、これらのことを理解し、検討してください。

したがって、学習方法と教える方法の問題は2つのマップの問題です。1つ目は主題の核となる知識の概念マップです - 主題の概念関係で構成される概念マップは客観的ですが、主題の専門家または講師によって実際に提示される概念マップは常にメーカーの主体の色を持ち、この客観的な関係の近似です。 2つ目は、学生がすでに関連する知識について既に持っている概念マップです。これは、学習段階での主題の概念的関係を生徒が把握することを反映しています。さらに、後者は学習プロセス中に常に更新する必要があります。

この2つの概念マップを構築する過程で、懲戒概念間のつながりに注意を払うことに加えて、概念と規律の全体像との関係にも注意を払う必要があります。つまり、学習と理解されるコンテンツとしての概念との関係の全体像と、学習および理解されるものとしての接続を反映できる概念を選択してみてください。これは、私たちが提案した学習方法であり[7]、支持者：主題と成長指向の思考の全体像を目指し、批判的思考と関係思考によって導かれ、コンセプトマップをテクニックとして使用します。

注：この記事は、Wu Jinshanから選択されることが許可されています。「より少ない教える、理解学習のためのより概念マップを学ぶ」（Science Press、2021年7月）。 「Fanpu」が公開されたとき、スペースの制限やその他の理由により、わずかに編集されました。この記事のタイトルは、編集者によって追加されました。興味のある読者は、ウージンシャン教授の個人的なWeChatパブリックアカウントに行って詳細を確認できます。

注記

[1]多くの人々は、Tang Chaoのメンター、Sand Pileモデルの元のクリエイターの1人であるBak Per Bakが、並外れた創造性の人であると言います。残念ながら、私はこの質問に対するBakの答えによると聞くことができませんでした。この非常にクリエイティブな男についてもっと知りたい場合は、Per Bakの本「How Nature Works：The Science of Self Organized Clictionity」をご覧ください。

[2] Sagemathは、象徴的および数値計算を実行できる数学的ソフトウェアです。 SAGE：2017年4月20日にアクセスされたオープンソース数学ソフトウェア、http：//www.sagemath.org/。

[3] Mapleは、象徴的な計算を実行できる数学的なソフトウェアです。メープルソフトウェア、http：//www.maplesoft.com/、2017年4月20日アクセス。

[4] Googleは検索エンジンhttp://www.google.com/です。

[5] Siriは、インターネットと情報を自動的に検索することで、ユーザーの質問の一部に答えることができる音声制御システムです。
https://www.apple.com/hk/en/ios/siri/。

[6]特定の定義と計算の理解についての議論については、Wu JinshanのTeach Lote Lessを参照してください。学習のための概念マップ、セクション10.17、「Qin LeiとWu Jinshan：数学と科学理論と現実と学習方法の関係に関する対話」を参照してください。

[7]この概念が私たちによって完全に提案されたとは言えません。 「成長マインドセット」、「コンセプトマップ」、「規律の全体像」、「批判的思考」、「つながりの思考」、「学習の理解」がすべて私たちの前に提案された、それぞれの部品を独立して独立して取ると、しかし、私の知る限り、これらのことを組み合わせて教育と学習システムを開発することを提案したのは私たちでした。