エンジニアリングマネージャーはどう学んでいくのか

発表の目的

認知科学の知見を使って、EMが組織の問題解決のためにどう学べば良いか考える

「成果に責任を持つ」とは

• 成果が定義されていなければ、定義する

• 定義した成果が出ていなければ、出るように組織を改善する

定義した成果が出ていないときは

• 成果の定義に問題がある

• もしくは、組織に成果を阻害している問題がある

エンジニアリング組織の問題解決はEMの主要な責務

定型問題と非定型問題

ハーバート・サイモンによる分類

定型問題

• 明確に定義され、解決策がすでに確立している問題

  • 処理系Ver.Upで起きたエラーへの対応など

非定型問題

• 定義が曖昧で、標準的な解決策がない問題

  • 所属チームにスクラムを導入するなど

定型問題の解決

• すでに誰かが解決し、手順が公開されている可能性が高い

• この手の情報を得る手段はたくさんある

  • 書籍を調べる

  • 検索エンジン・百科事典サイトで調べる

  • 生成AIに聞いてみる

非定型問題の解決

• その人が世界で初めて遭遇する問題

  • 当然、そのまま使える解決策は世の中にない

• 問題をどう定義するかも自由

• 解決策は自ら立案し検証するしかない

推論の分類

• 演繹法推論

  • 規則を適用して行う推論

• 帰納的推論

  • 特殊事例から一般法則を導く推論

• アブダクション推論

  • ある事実がなぜ起こったか仮説を立てる推論

  • チャールズ・パースが提唱

解決プロセスとの対応

ここまでのまとめ

• EMが解決する問題には、非定型問題が多い

• 非定型問題を解決するには、推論の働きが必要

つまり推論の精度を上げれば、問題解決の精度と速度が上がる

推論の精度上げるヒント

1. 知識が一般性を持つ過程

• 様々な事例に当たることで、知識の一般性が上がる

• 一般性が上がれば

  • 知識が文脈情報に引きずられにくくなる

  • 規則と情報の関係が薄そうでも、両者を結び付けられる

2. 思考の多様性とひらめきの相関

• 様々なパターンで考えられる方が、ひらめきを得やすい

• ひらめきを得やすければ

  • 仮説をたくさん思いつきやすい

  • 一見、意外に思える仮説にも辿り着きやすい

3. 学習による脳資源の解放

• 特定の処理が定着すると、同じ処理でも脳の負荷が落ちる

  • すなわち、思考に使われる短期記憶への負荷も落ちる

• 短期記憶の容量には限りがある

  • 負荷が小さい処理の方が思考に使われやすい

ここまでのヒント

• 知識の一般性を上げると、演繹的・帰納的推論の幅が広がる

• 多面的な思考をすると、アブダクション推論の幅が広がる

• 定着している処理ほど、推論に活用されやすい

学習の四本柱

• 注意

• 能動的関与

• 誤りフィードバック

• 定着

学ぶ対象が決まっている時、重要なのは

• 能動的関与

• 誤りフィードバック

• 定着

能動的関与

• 意味的処理が深いほど、良い学習になる

• 単語処理の深さの実験
  単語リストを提示し、グループごとに別々の課題を出す

  • 1：各単語は大文字か小文字か

  • 2：各単語の韻はchairと同じか

  • 3：各単語は動物を意味するか

• 記憶をテストすると、グループ3の成績が遥かに良かった

誤りフィードバック

脳の誤差信号が学習の原動力となる
　ニューラルネットワークのモデル

定着

• 睡眠によって学習したことが定着する

  • 1日以上の間隔を空けて、繰り返し学習するのが有効

• 眠っている間に知識の定着だけでなく抽象化も進む

ここまでのまとめ

• 意味的処理を深く行う

• 自らの誤りにフィードバックを受けられる状態を作る

• 間隔を空けて、繰り返し学習する

学習法

1. 書籍から学ぶ

点検読書

• 概要と構造の把握

  • 本のテーマがどう説明されているか

  • 章ごとに導入・まとめがあるか

• 全体の流し読み

  • 知らないことがどれだけ書いてあるか

本の構造によって精読法を変える

→点検読書と精読法を組み合わせて、読書を2段階でするのが良い

2. メモして振り返る

• 意味的処理を深く行う

  • 書き起こすことで、もう一度意味的処理を行える

• 自らの誤りフィードバックを受けられる状態を作る

  • 自分の行動を客観的に見られることで、誤りフィードバックを自ら行える

• 間隔を空けて、繰り返し学習する

  • 振り返りを行うことで、自ずと繰り返し学ぶことになる

ここまでのまとめ

• 読書を2段階に分けることで、幅の広さと精読を両立させる

• メモして振り返ることで、仕事からの学習効果を上げる

とにかく続ける

• 「幅広く学ぶ」には続けることが必要

  • 量をおこなさなければ、知識の幅は増えない

• 「深く定着させる」には続けることが大事

  • 自らに「誤りフィードバック」するには、続けなくてはならない

  • 「間隔の空けた繰り返し」は、続けなければ成し得ない

EMの学びは「継続は力なり」

全体のまとめ

• EMが取り組む問題は、相対的に非定型問題の割合が多い

• 非定型問題の解決には、推論が重要な役割を果たす

• 推論の精度は幅広く学んで深く定着させることで上がる

• 効率よく学ぶには意味的処理・誤りFB・繰り返しが重要

• これらを活かした学習法を継続するのがEMの学び