【特別公開！】最先端ミネルバ大学で最初に学ぶ思考法を初公開します。
話題のミネルバ大学とは？
はじめまして、ミネルバ大学（Minerva University) 新三年生のRyogaです。
突然ですが、皆さんは、ミネルバ大学という大学をご存知ですか？
“米国一の名門、ハーバード大学よりも難関で、合格率はわずか1.9％。しかし授業料は５分の１。キャンパスはなく、授業は全てオンライン。ただ学生たちは寮で共同生活し、４年間、世界７都市を渡り歩いて学ぶ。”
—— 週刊東洋経済 2016年12月24日号 79P
といった文言で、近年日本メディアでも話題になったアメリカの新鋭大学です。
私は、今から2年前の2019年にこのミネルバ大学に日本の公立高校から初めて進学し、以来新たな学びの選択肢を発信する活動に力を入れてきました。
そんな中、ミネルバ大学に関心を持ってくださる皆さまから一番多く受ける質問の一つが
結局大学で何を学んでいるの？
という質問です。
今までの在学中２年間を通して受け続けたこの疑問にお答えするため、この度特別に、ミネルバ大学で学生が一番初めに学ぶ思考法を本法初公開します！
ミネルバ大学での学びの核となる学習の科学
ミネルバ大学では、脳科学の根拠をもとに、科学的に効果があると認められた学習法で4年間のカリキュラムが設定されています。大学側がそのような仕組みを提供するだけではなく、ミネルバ大学生は初めの授業でScience of Learning、学習の科学を学び、自らが能動的に効果的な学習法を行えるようにトレーニングされていきます。このNoteでは、ミネルバ大学生がその学習の科学の授業の予習として学ぶ内容を、日本語で全てまとめましたので、ぜひご覧ください！
学習を科学する
学生として、そして人間として、私たちは日々様々なことを学習しています。何かをできるようになるため、テストに合格するためなど、学習の目的は多岐にわたりますが、皆さんは自分の学び方が正しいかについて考えたことはあるでしょうか？学習の科学は、あなたの勉強の効果を最大化するための正しい学び方を脳科学的に定義するものです。僕の通うミネルバ大学では、入学後初めての授業で、まず学習の科学について学び、４年間の学習を最も効果的に行えるように指導されます。今回の投稿では、ミネルバ大学で学ぶ16個の学びの原則を紹介しながら、私たちの学び方が本当に効率的なものなのかを考えていきたいと思います。
学びの前提
- 学習と記憶
学習しなければ記憶できず、思い出すことができなければ学習した意味はないも同然。
- 使わなければ忘れていく
学びの16原則
ミネルバ大学の創設メンバーであり、学習の科学の権威である脳科学者のステファン・コスリンは、2つの原理からなる16の学びの原則を提案しています。
16の学びの原則は、
原理1: よく考える - Think It Through （より深く考え、自分のしていることに注意を払うほど、よく覚えられる可能性が高い）
原理2: 関連性をつくり、利用する - Make And Use Associations (物事を関連づけることは内容を整理し記憶しやすくするだけではなく、内容を記憶から取り出す（思い出す）ためのかぎとなる)
のどちらかに分類されます。
原理1（よく考える ）に分類されるのは6個です。
- 原理1: よく考える - Think It Through
- 情報の処理を増やすことでよりよく記憶するための原則
1. 深い処理 (Deep Processing)
ある事柄に注目し、それに対してより頭を働かせると、後にその情報を思い出す可能性が高くなる (Craik & Lockhart, 1972; Craik et al., 2006)。例えば、この投稿をただ読んで理解するよりも、16個のそれぞれの原則がどのような状況で応用できるかの例を考えた方が、よく記憶することができる。
2. ちょうど良い難易度 (Desirable Difficulty)
学習は、退屈なほど簡単でもなく、学習者の頭がパンクしてしまうほど難しくもないくらいがちょうどよい (Bjork, 1988, 1999; VanLehn et al., 2007)。よく考えるためには、学んでいる事柄にできる限り集中する必要がある。例えば、あなたが数学が得意であれば、あなたは他の人と比べてより難易度の高い問題に挑戦する必要があるかもしれない。
3. 産出効果(Generation Effect)
情報を思い出すことによって記憶を高めることができる。記憶から情報を引き出すこと自体が、その情報の記憶への定着を促す。例えば、定期的にテストを行い、特定の情報を頻繁に思い出させることによって、学習効率を高めることができる。
- 深く情報を処理するための原則
4. インターリーブ (Interleaving)
一つの問題をやり続ける（例: 数学）よりも様々な問題を組み合わせて行うのが良い。例えば、ずっと英語を勉強するよりも、少し英語をやって、次に歴史を勉強して、次に数学を勉強して、また英語に戻るようなのが良い。まだこの原則に関する研究は進行中であるが、ずっと同じものに取り組むよりも、新しいものに取り組む方が集中しやすいことを考えると合点がいく。例えば、この投稿をずっと読み続けるよりも、一旦何かを挟んで原理2の原則を勉強した方が集中できるかもしれない。
5. 色々な覚え方を組み合わせる (Dual codes)
同じものを覚えるのにも、色々な覚え方をしたほうが記憶しやすい。一般的に、口語資料（文字、プレゼンなど）と視覚情報（イラストなど）を組み合わせた方が記憶しやすい。様々な種類の情報で記憶することで、思い出すための色々なかぎができるのが良い (Kosslyn, 1994; Mayer, 2001; Moreno & Valdez, 2005)
例えば、人の名前を聞くだけではなく、その人の顔まで確認すると、同じ事柄に対して、文字、視覚の二つの表現が生まれるので、より深い記憶が可能になる。
6. 感情 (Emotion)
とある事柄を経験するときに感情が伴っていると、その経験を思い出しやすい。感情は注意力を高め、脳に情報を記録するようにより多くの仕事をさせる。負の感情は、特に注意を狭め、詳細に注意を向けさせる。例えば、面接を控えて緊張していれば、緊張していない時よりも面接のことを鮮明に覚えることになるだろう。
原理2（関連性をつくり、利用する）に分類されるのは10個です。
- 原理2: 関連性をつくり、利用する - Make And Use Associations
- 関連づけることで情報を整理するための原則
7. かたまりで覚える、チャンキング（Chunking）
複数の事柄を記憶する際に、いくつかのかたまりに分けて覚えると良い。人間は3、4つのグループ（特に各グループが３、４つの要素で構成されている時）を簡単に記憶できる。例えば、16個の学びの原則を覚えるときに、それらを自分が覚えやすいように４つまたはそれ以上ののグループに分類してみよう。事柄を扱いやすいサイズに整理することは効率的な学びにつながる (e.g., Brown, Roediger & McDaniel, 2014; Mayer & Moreno, 2003)。
8. 既に覚えているものと関連づける (Build on Prior Associations)
新しく学ぶ事柄と、既に覚えている事柄をより多く関連づけられると良い。(e.g., Bransford, Brown & Cocking, 2000; Glenberg & Robertson, 1999; Mayer, 2001)
例えば、太郎という新しい知り合いの名前を覚える際に、その人の顔を同じく太郎という名前の旧友と関連づけると良い。具体的には、元から知っている方の太郎の顔を思い浮かべて、そのイメージを新しく知り合った太郎へ変形させる方法がある (Kosslyn, 1994)。これを何回か行うと、新しく知り合った太郎の名前が元から知っている太郎と結びつけられ、結果正しい名前とも結びつけられる （顔は違っても名前は同じなので、元から知っている太郎との関連性をもとに太郎だと思い出せる）。この原則が記憶に使われていることは、「知れば知るほど新しく学ぶのが難しくなる」というのは誤解だと示している。かつて、研究者は知れば知るほど、もっと学ぶのは難しくなるのではないかと危惧していた。知れば知るほど、記憶が「いっぱい」になるので、新しい情報を得るのは難しいのではないかという考えからだ。しかし、知れば知るほど、新しいことを学ぶ際に既に知っている様々な事柄と関連づけられるので、その心配はないというのが現在の科学的な見解である。
9. 基礎学習 (Foundational Learning)
複雑な事柄を学ぶ際、まず教育者が新しいことを学ぶ際の基盤となる情報を提供し、それに新しい要素を関連づける形で教えたところ、効率的な学びが実現された (Bransford et al., 2000; Wandersee, Mintzes & Novak, 1994)。まず基礎的な内容を提供することで、それが新しい学びの基盤となるため、脳が学んだ内容を効率的に積み上げていける。例えば、この投稿で二つの一般的な原理を初めに紹介することで、それらに分類される具体的な原則を理解するための基盤ができていたはずである。
10. 意図的練習 (Deliberate Practice)
学びを構築させていく際に、フィードバックを受けることで、自分の理解を最適な方向に修正でき、学習効率が上がる (Brown, Roediger & McDaniel, 2014; Ericsson, Krampe & Tesch-Romer, 1993)。例えば、英語を勉強する時、ネイティブの先生に発音を正してもらうことは効果的である。そしてそのようなフィードバックは、あなたが意識して練習を行っているときに最も効果を発揮する。意図的な学習は、あなたが間違いに気を配り、間違った方法と正しい方法の違いを修正しようとする際に生じる。ただし、熟練のレベルに達するためにはこの原則だけでは不十分なので注意が必要である (Hambrick et al., 2014)。
- 関連づけの中でも特に具体例や仕組みに注目している原則
11. 適切な例 (Appropriate Examples)
抽象的なアイデアは具体例がないと理解しづらい。ただし、具体例は、既存の学びと関連づけられるなどして印象的でなければいけない。同じ概念に対して、複数の例が結びつけられることが必要で、それによって既に学習した内容の集合体ができる。例えば、産出効果について学ぶ際、定期テストで頻繁に内容を思い出すという一つの例を挙げるだけでは不十分だ。一見なんの関係もなさそうな複数の例が、産出効果という同じ概念に結びつけられていると、より深く理解できていると言えるだろう。
12. 丸暗記ではなく、仕組みを覚える (Principles, not rote)
概念や方法、理論を学ぶには具体例だけではなく、それらの具体例がどのような仕組みで成り立っているのかを理解する必要がある (Kozma & Russell, 1997; Bransford et al., 2000)。一方で、仕組みは具体例と関連づけられるべきである。平たく言うと、とある情報が他の情報に概念的にどのように関連しているかに注目することは、記憶を強化する (Chi & VanLehn, 2012)。
- 思い出すための豊かな手がかりをつくるための原則(Create rich retrieval cues)
13. 関連づけて連鎖させる （物語をつくる、Associative Chaining aka Storytelling）
物語は、原因と結果の連鎖で構成されている。物語のような流れを持つ、一連の関係をつくることは、大きなかたまり（Chunkingを参照）をつくるだけでなく、物語の一部分から他の部分を連想させるのに役立つ。そのように思い出す手掛かりをつくることは、関連する情報を思い出しやすくする (Bower & Clark, 1969; Graesser, Olde & Klettke, 2002)。例えば、あなたが原理1の「よく考える」を学ぶときに、英語を勉強しようとしている友達が、どのようにそれぞれの原則を応用し、応用が不適切だった時はどのように修正しているかの物語を作ってみてもいいかもしれない。
14. 分散練習 (Spaced Practice)
一夜漬けは、効率的なテスト対策法かもしれないが、悪い学び方だ。例えば、黒い机をペンキで白くするために、一回で厚塗りしてしまうか、複数回にわけて薄く塗るかどっちが良いだろうか？コスリンは若い頃、周りのアドバイスを無視して厚塗りをした結果、最初は白かった机の塗装がすぐに剥がれ落ちて台無しになってしまった。記憶にも似たようなことが言える。一度に情報を詰め込もうとすると、記憶はほころびやすい。一方、分散させて何度も学習すると、様々なてがかりと情報を結びつけることになる (勉強していた場所、気分、その時考えていた時など)。ある程度長い期間の学びのスパンで何度も情報を使った方が圧倒的に良い (Brown, Roediger, & McDaniel, 2014; Cepeda et al., 2006, 2008; Cull, 2000)。例えば、この投稿を一度読んで終わるのではなく、間をあけてもう数回見直すのが良い。
15. 様々な文脈 (Different Contexts)
同じ事柄を全く違った文脈に応用することができるのは、様々な例を学んだ上でそれらの概念、方法、理論がどのような仕組みで成り立っているかをしっかりと理解しているからである (Hakel & Halpern, 2005; Van Merrienboer et al., 2006)。また、学びの応用を促進するためには、その学びが何と関連しているかを理解する必要がある。例えば、様々な環境で学ぶことは、習得した能力を様々な場面で応用することにつながる。
16. 干渉を避ける (Avoiding Interference)
学んだことを他の情報を混同しないためには、特徴的な思いだす手がかりを持つことが大切である (Adams, 1967; Anderson& Neely, 1996)。心理学者は記憶に関する二種類の干渉を定義している。順行干渉は今までに学んだことが新しく学んだことに干渉するときに起こる。例えば、日本語でスマートは痩せた体型であると学んだ人は、英語のsmartが賢いという意味であると学ぶのに苦労するかも知れない。逆行的干渉は新しく学んだことが今まで学んだことを思いだす妨げになったときに起こる。例えば、新しく英語のsmartの意味を学んだら、「あの人はスマートだ（痩せている）」という日本語の意味を正しく理解できないかもしれない。特徴的な思いだす手がかりを持つことで、上記のような干渉を防ぐことができる（例: 日本語のスマートを痩せている人物と関連づけて覚える。英語のスマートはあまり痩せていなくて頭の良い人物と関連づけて覚える、など）。
学びの原則を利用する
- 16個の原則は様々な組み合わせで利用することができる。
例えば、研究によって、物事を自分で説明することが効果的な学習につながると解明されてきました (e.g., Chi et al., 1994)。説明をすることで産出効果が生まれ、その説明が正しいかを確認することは意図的練習につながります。
- 原則を使い続けることで、初めは意識的に使っていたものがどんどん自動的に使えるようになっていく。
→継続が重要！
これらの思考法を、毎月大公開します (高校生以下無料)
ここまで読んでいただき、大変ありがとうございます。ミネルバ大学では、学習の科学を含め、約80個の思考法を学びの核と捉え、4年間の学びが進められていきます。そしてこの度、ミネルバ大学に通う日本の約1千万分の1の学生だけでなく、新たな学びに関心のある全ての皆様にミネルバでの学びを体験していただくため、2021年9月下旬より、ミネルバ大学での旅と学びを大公開する月刊メールマガジンを発行します。
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参照
Kosslyn, S. M. (2017). The science of learning. In S. M. Kosslyn & B. Nelson (Eds.), Working universities: Minerva and the future of higher education. Cambridge, MA: MIT Press.
- 以下は上記文献で引用されていたものの内、本ページに関係するもの。
Craik, F. I. M., & Lockhart, R. S. (1972). Levels of processing: A framework for
memory research. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 11, 671-684.
Craig, S. D., Sullins, J., Witherspoon, A., & Gholson, B. (2006). The deep-level
reasoning effect: The role of dialogue and deep-level-reasoning questions during
vicarious learning. Cognition and Instruction, 24, 565-591.
Bjork, R. A. (1988). Retrieval practice and maintenance of knowledge. In M. M.
Gruneberg, P. E. Morris, & R. N. Sykes (Eds.). Practical aspects of memory:
Current research and issues, Vol 1. (pp. 396-401). NY: Wiley.
Bjork, R. A. (1999). Assessing our own competence: Heuristics and illusions. In D.
Gopher & A. Koriat (Eds.). Attention and performance XVII: Cognitive
regulation of performance: interaction of theory and application. (pp. 435-459).
Cambridge, MA: MIT press.
VanLehn, K., Graesser, A.C., Jackson, G.T., Jordan, P., Olney, A., & Rose, C.P.
(2007). When are tutorial dialogues more effective than reading? Cognitive
Science, 31, 3-62
Kosslyn, S. M. (1994). Image and brain. Cambridge, MA: MIT Press.
Mayer, R. E. (2001). Multimedia learning. NY: Cambridge University Press.
Moreno, R., & Valdez, A. (2005). Cognitive load and learning effects of having
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student interactivity and feedback. Educational Technology Research and
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Mayer, R. E., & Moreno, R. (2003). Nine ways to reduce cognitive load in
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Bransford, J. D., Brown, A. L., & Cocking, R. R. (Eds.). (2000). How people learn
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Glenberg, A.M., & Robertson, D.A. (1999). Indexical understanding of instructions.
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Mayer, R. E. (2001). Multimedia learning. NY: Cambridge University Press.
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Hambrick, D. Z., Oswald, F. L., Altmann, E. M., Meinz, E. J., Gobet, F., &
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