Monthly Archives: 12月 2018

「エンジニアの知的生産術」第10回(12/27)

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参加者 沼田(読み手)、今井(記)
範囲 pp.136-153

第4章 効率的に読むには

  • 読むというタスクの設計
    • 読書は手段、目的は別(p.136 「思考の道具を…」~)
    • 復習のための教材を作る
  • まとめ

第5章 考えをまとめるには

  • 情報が多すぎる? 少なすぎる?
    • 書き出し法で情報量を確認
  • 多すぎる情報をどうまとめるか
    • p.149 中ほど、脱字
      準備ができたしましょう。 → 準備ができたしましょう。
    • 並べて一覧性を高くする
    • 並べる過程で思いついたらすぐ記録
    • 関係のありそうなものを近くに移動(p.153 「KJ法の流れ」の前まで)

「エンジニアの知的生産術」第9回(12/25)

参加者 今井(読み手)、沼田(記)
pp.121 – 136

第4章 効率的に読むには

  • 1ページ2秒以下の「見つける」読み方
    • フォーカスリーディング
      • 速度を計測しコントロールする
    • 見出しなどへの注目
    • Column  時間軸方向の読み方
      • 下から2行目
        普遍的正しさは…では?
  • 1ページ3分以上の「組み立てる」読み方
    • 哲学書の読み方
      • 開いている本・閉じている本
      • 外部参照が必要な本
      • 登山型の本とハイキング型の本
    • 1冊に40時間かけて読む
      • 棚を見る
      • 読書ノートに書きながら読む
      • わからないことを解消するために読む
    • 数学書の読み方
      • わかるの定義
      • わかることは必要か?
  • 読むというタスクの設計
    • l.13 …覚えておくこととやすばやく思い出すこと…
      覚えておくことすばやく思い出すこと?覚えておくことすばやく思い出すこと?
    • 理解は不確実タスク
    • 読書は手段、目的は別
      • 大雑把な地図の入手
      • 結合を起こす

「エンジニアの知的生産術」第8回(12/20)

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参加者 沼田(読み手)、今井(記)
範囲 pp.103-121

第4章 効率的に読むには

  • 「読む」とは何か?
    • 本を読むことの目的
    • 「読む」の種類と速度
  • あなたの普段の読む速度は?
    • 読む速度のピラミッド
    • ボトルネックはどこ?
    • 速読の苦しみ
    • 読まない
  • 1ページ2秒以下の「見つける」読み方
    • Whole Mind System
    • フォーカス・リーディング(p.121 「速度を計測し…」の前まで)

「エンジニアの知的生産術」第7回(12/18)

参加者 今井(読み手)、沼田(記)
pp.86 – 101

第3章 記憶を鍛えるには

  • アウトプットが記憶を鍛える
    • テストは記憶の手段
    • テストをしてからさらに学ぶ
    • 自信はないが成績は高い
    • 適応的ブースティング
    • テストの高速サイクル
  • 知識を長持ちさせる間隔反復法
    • 忘れてから復習する
    • ライトナーシステム
    • 問題のやさしさ
    • 知識を構造化する20のルール
    • Anki
    • 難易度の自動調節
    • 教材は自分で作る
    • Column  知識を構造化する残り15のルール
      • 作る過程で理解が深まる
      • 個人的な情報を利用できる
      • 著作権と私的使用のための複製
  • まとめ

「エンジニアの知的生産術」第6回(12/13)

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参加者 沼田(読み手)、今井(記)
範囲 pp.70-85

第2章 やる気を出すには

  • 1つのタスクのやる気を出す
    • タイムボックス (p.70 ポモドーロテクニック ~)
  • まとめ

第3章 記憶を鍛えるには

  • 記憶にしくみ
    • 海馬
    • 海馬を取り除かれた人
    • Morrisの水迷路
    • 記憶は1種類ではない
  • 記憶と筋肉の共通点
    • 信号を伝えるシナプス
    • シナプスの長期増強
    • 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
  • 繰り返し使うことによって強くなる

「エンジニアの知的生産術」第5回(12/11)

参加者 今井(読み手)、沼田(記)
pp.55 – 70

第2章 やる気を出すには

  • 「優先順位付け」はそれ自体が難しいタスク
    • ソートの計算量
    • 1次元でないと大小比較ができない
    • 不確定要素がある場合の大小関係は?
      • 探索と利用のトレードオフ
      • 不確かなときは楽観的に
      • リスクと価値と優先順位
    • 重要事項を優先する
      • 「通知された」は「緊急」ではない
      • 価値観はボトムアップに言語化する
    • Column  7つの習慣
    • 優先順位を今決めようとしなくてよい
  • 1つのタスクのやる気を出す
    • タスクが大きすぎる
      • 執筆という大きなタスク
    • タイムボックス
      • 集中力の限界

「エンジニアの知的生産術」第4回(12/6)

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参加者 沼田(読み手)、今井(記)
範囲 pp.39-55

第1章 新しいことを学ぶには

  • どうやって抽象化するか
    • 比較して学ぶ
      • p.42 図
        [C]は比較する「視点」で、[D]は比較「対象」だと思うので、③で[C]と[D]、「視点」と「対象」を比較するのはおかしくないか?
        → ③で[B]と[D]を比較して、④で[B]—[D]間に視点[E]があるとすっきりする。
    • 歴史から学ぶ
    • パターン本から学ぶ
  • 検証
    • 作って検証
    • 試験で検証
    • 検証の難しい分野
  • まとめ

第2章 やる気を出すには

  • やる気が出ない人の65%はタスクを1つに絞れていない
    • 絞るためにまず全体像を把握しよう
    • Getting Things Done:まずすべて集める
    • 全部集めて、そのあとで処理する
    • とうやってタスクを1つ選ぶのか

「エンジニアの知的生産術」第3回(12/4)

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参加者 今井(読み手)、沼田(記)
pp.25 – 38

第1章 新しいことを学ぶには

  • 情報収集の3つの方法
    • 片っ端から
      • 写経というテクニック
      • 数学
      • 時間を区切ろう
      • 写経は補助輪
        • p.27 第2段落1~2行目
          …写経を続ければ…(衍字)
      • 再び写経を必要とするとき
  • 抽象とは何か
    • 抽象・abstract
    • モデル・模型
    • モジュール
      • 相互作用を制限する
      • 重要でない部分を隠す=重要な部分を抜き出す
    • モデル・ビュー・コントローラ
    • パターンの発見
    • デザインパターン
    • Column  パターンに名前を付けること
    • なぜ抽象化が必要か
      • パターンの発見による一般化