対文章式記憶術の試行錯誤(つぶやき)

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そもそもパーツがダブルことによるイメージの消えやすさなどをクリアしないと速攻でツミゲーになる。
パーツごとにパーツの概要の形状を維持しつつ、単語の表すイメージに見立てる。
これで大体解決するはずでござる。

でもって、文章を覚えるとき、どう考えてもまだ足りない感があるので、関係性構造化で、まず文章の展開図をパーツで作って、それを使って一気に組み合わせに行く。
あとは、想起の際統合したパーツのイメージを展開図なるように配置しながら想起する。
これでどうじゃろ?

そんでスパイスにコマ割り使って、少しだけ圧縮していく。
そうすることで、イメージに新奇性を与え、干渉を防ぐ感じ??
問題はまだコマ割りの仕方をはっきり決めていない。
その場で、行けるかどうか判断してコマ割りしているから時間がかかる。

最後は場所法どす!
なんせカテゴリー化以外の研究があまりされていない感があるから、しばらくはカテゴリー化一本を使って練度を上げることに集中するかな?
でも入れ子状想起もなかなか面白そうだから、検証は続けていくことにする。

情報視界戦術

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情報視界という方法は、ボブが持っている最強の記憶保持方法です。
対文章式記憶術全盛期時代で、徹底できればかなりの効果を発揮した方法でもあります。

その方法とは、自分の視界をテレビの画面に見立て、そのテレビの画面にイメージを張り付けるようにしてイメージして行きます。
この方法は、首を振ろうが、眼をつぶろうが、ちゃんと画面がイメージされ続ける限り、そのイメージを見続けてしまうという悪夢のような技術です。

さて、それをさらに改良した方法があります。
その方法というのは、情報視界をしたときに、イメージが視界の隅っこにあればあるほど保持されやすいという現象がありました。
そこで視界を縦と横に四等分したり、ともかく隅っこを多くなるように視界を分割したりします。
そうすることでイメージをより多く保持できるようになります。

その上で今回は情報視界の奥行を使います。
つまり何らかの方法で高さを導入します。
そうすることで、よりイメージを保持しやすくなります。

マス目の場の構造

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マス目の場とは、縦3×横3のマス目を使った場のことです。
つまり行列マスのことです。

このマス目を場として色々使おうと画策して来ましたが、みなさんなぜボブが3×3マスばかりで、その実現をしようとしていたかお分かりでしょうか?
それは人間の認知能力で無理なくイメージできるのが、3×3マスだからです。
この無理なくというのは、ボブ調べですが、これ以上、例えば5×5マスになると少し無理が生じます。

しかしそれを打破する方法が今回ボブのテーマです。

マス目の場の“構造”となっているように、マス目自体に構造を持たせることでボブは解決を図ることにしました。
構造の一つが“高さ”です。
例えば5×5マスでも
⑤④③②①
④④③②①
③③③②①
②②②②①
①①①①①

という配置にします。
①~⑤は高さを表します。
①が一番低く。
⑤が一番高いです。

このようにすると高さによって位置に特徴が付き、そこに置いたイメージの位置が分かりやすくなります。

構造と言っている限りはこのように高さだけが、構造ではないので、ガンガン発想を柔軟にして、色々試してみるといいと思います。
この方法を使えば、中間プットの理想形であるノートのような記憶術につながるかもしれません。

セルフレクチャーに歌と比喩を

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セルフレクチャーしてて思ったのが、復習をただするより、より深い情報の処理をして、記憶術的情報を復習の度に書き換えていることに注意が向かいました。
ただ単なる復習ではなく、情報の都度書き換え、付けたしという復習の仕方に感銘を受けました。

で、セルフレクチャーって物語性や論理性が求められるわけですが、それならもっと加工して歌。
しかも比喩を使った神話の物語のような歌を使って説明したらどうなるのか?ということが頭をよぎりました。

生徒は歌を聴きながらダンスというリアクションをとってもらったり、今のところ最強のリアクションである壁にマインドマップやメモリーツリーと言った記憶術のイメージと違う表し方を書いていただく、と言ったことが考えられます。

また比喩を使えばもしかしたら、面白いことができるかもです。
それはまた別のお話ですが。。

セルフレクチャーでパッと復習

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セルフレクチャーをしていると、その内パッと言いたいことが思いつき、言う必要がないんじゃないかな?という場面に行き着く。
これは高速会話をするためには必要なのだけれど、ではどうやったらなるの?という疑問に襲われる。

今わかる範囲で言えば、理解を伴なった“一つの”表象が形成されるとなるのではないか?とボブは仮説っています。
でもそのためには、どうも情報量が多すぎないか、あるいは複雑なことを言っていないかという点が重要なのではないでしょうか?ということに。。。

ここで考えたり、観測したりするのが必要なのは、パッと思いつくようになる情報の性質やどうやったらできるのか?ということの蓄積です。

一つのまとまったイメージを作るというのが大事になって来そうというのはわかっているのですが、それが対文章式記憶術のイメージでも足りるのか?という問題がありますし、どんなイメージが結局活躍するのか?という問題でもあります。

現在のボブの思考は、想起、復習はセルフレクチャーありきの構造で進めて行こうと考えているので、対文章式記憶術のイメージがそのまま通用するというのはボブにとっては大事なことです。

セルフレクチャーの軽量化

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セルフレクチャーでレクチャーする相手、つまり生徒を設定し、その生徒の理解の仕方を厳密に作り、より思いがけないリアクションを生徒がとるように仕向けようと前のブログでは考えました。
それはポンコツロボット生徒計画です。

でも、これってなかなか生徒を設計するのが難しいし、できなかったら時間的、労力的コストがかなり無駄になることから、これを実証するのはなかなか難しい。

そこで今回このブログにおいて考えるテーマは、生徒との高速会話ができるか?です。
例えば復習しまくっていると、パッと言葉よりも簡易なスゴイ速さの想起というのができるようになります。
すると、生徒にレクチャーしている時間がもったいないと感じる場面が多くなります。
そのため、どう生徒にその高速な情報にリアクションをとってもらうか?という問題に行き着きます。

そこで頭の中で思い描く生徒と無駄な会話をする練習というのが必要になるのではないでしょうか?
しかも“高速で”です。
高速で生徒と雑談をして、会話が成立するようになるまで、練習してみてください。
ちなみに上手くいくかどうかは全くわかっていません。

しかしセルフレクチャーを強化するには、どう考えてもスピードが必要になるので、もしかしたらできる可能性にボブはかけます。

ここでやってみるとわかるのが、無駄なノイズ(内容がわからない高速の発言)がいっぱい発生することです。
このノイズが発生しないようにボブはしてみることにします。
また普通に高速会話すると、会話がブツブツと途切れます。
それはたぶん会話を生み出す“キッカケ”がないことから起因しているのではないか?とボブは思っています。
そのキッカケを「視覚的なイメージ」で補うか?
それとも「吹き出しのような文字」で補うか?
ここからは自身で試行錯誤する所だと思います。

セルフレクチャーとポンコツロボット生徒②

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今日研究してて思ったことがあり、このブログを書こうと昨日から決めていたにも関わらずいったん破棄しようと思ったほどの事態が起きました。
それは、セルフレクチャーってそもそもレクチャーする意味あんの?という根本的なことを思ってしまいました。
セルフレクチャーって別に無意識にレクチャーすることで行っている処理の仕方を、意識的にやってしまえばレクチャーする意味がないのではないか?と思った次第です。

ですが、色々考えましたが、どうやらレクチャーするという構図を今のところ壊しきれないので、しばらくはこのままで行こうと思いました。

では本題です。

前回のブログの続きで生徒をポンコツロボットにするという計画を発表しました。
そうすることで、生徒から予期せぬリアクションを得ようと考えました。
ここでボブは、生徒にどのように理解しているかを表すような指標となる情報を視覚的に表現するため、「理解進捗イメージノート」なるもので、生徒の理解の仕方を視覚的につかんでいこうと考えました。
ここでボブがやりたいのは、理解の違いから必然的にするリアクションの違いの再現をしたいと考えています。

その生徒の理解の仕方の違いを具体的にどのように作っていくか?というと、まず理解の仕方の概要を以下のように決めました。

①バイアス
②パターン化
③整理
④類推
⑤連想
⑥疑問
⑦仮説

①のバイアスは、主にインプットの際に現れる情報の無視のクセや情報の歪みのことです。
例えば「公務員は国家公務員であればその給料は法律によって定められている」だったら、「情報量を落として覚える」というバイアスであれば、「公務員の給料は法律」といった理解の仕方をするかもしれません。

②のパターン化は例えば「あいうえお」を常に探すというパターン化を得意としているという設定の生徒であれば、「こうむいんは(あ)こっかこうむ(い)んであればそのきゅ(う)りょうはほうりつによって(え)・・・」というような感じでパターン化して覚えるとかを考えています。

③の整理は例えば、この生徒はメモリーツリーを使うというような設定をして、ノートにはメモリーツリーを使って書いていって整理しているというシーンを描く予定です。

④の類推は、この生徒は歴史が好きだから、全ての情報を歴史的何かにあてはめて考えるというような感じにしようと思っています。

⑤の連想は例えば全てを悲観的なことに結びつけたがると言った連想の偏りを生もうと考えています。

⑥と⑦の疑問と仮説は今のところいい案がないです。

このように自分の一部を抜き出してきて、その劣化版を生徒に反映させることでロボットのように生徒にリアクションを取らせようと考えたのが、ポンコツロボット生徒計画です。

セルフレクチャーとポンコツロボット生徒

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セルフレクチャーにおいて、イメージでレクチャーする相手を作り出すというのがそもそも普通のことではないことを最近知りましたw。
ボブはつまりセルフレクチャーのやり方を完全に勘違いしていたみたいですw。
でもそのおかげで、セルフレクチャーをかなり進歩させることができるかもしれません。

で、前回はアクティブラーニングを取り入れるために、生徒を数人想定してそれぞれに役割を与えようと考えました。
ですが、これってやってみるとなかなか難しかったです。
そこで今回は生徒一人を想定して、その生徒を強化することにしました。

では、皆さん!
生徒をどう強化したらいいと思いますか?
ボブはある意味強化ではなく、“弱化”させることにしました。

それが「ポンコツロボット生徒計画」です。

なぜそんなことをするのか?と皆さん思いますよねー?
それは簡単です。
セルフレクチャーは記憶術的には、「情報量の増加の側面」しか使っていません。
つまり情報量を増加させることで、記憶に残そうという考え方をしてます。
ですが、それだと実は量を覚えたときに、全体量が覚えにくくなるなどの弊害が存在します。
そこで、ボブは情報量を減少させる側面を持たせることで、対文章式記憶術を設計し、全体量も多くできるように画策しました。
しかしセルフレクチャーでは、この手を使うのは難しいでしょう。
そこで次に出てくる対策として、「印象を強くする」や「パターンを覚えて、そのパターン内で情報を処理する」という2つがあります。

この「印象を強くする」というのが、今回の対策です。

それでは、印象を強くするにはどうしたらいいでしょうか?
それはセルフレクチャーしたときに、想定している生徒がイメージしている自身にさえ予期せぬリアクションをとったときだとボブは考えました。
この予期せぬリアクションを作り出すためにボブは、生徒を「ポンコツロボット」にすることにしました。

セルフレクチャーの構図

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セルフレクチャーの構図をみると、旧来的な上下関係があり、教えるものが一方的に相手に情報を提供するという構図がみられます。
現行ではアクティブラーニングなどの上下関係を弱めた教育のあり方も構図としてはあり得る。

そこでボブが提示するのは、知識の分散、役割の分散による相互に密接に関係し合うセルフレクチャーのモデルです。

例えばある人が情報を統括整理する人物、ボブの場合ボブ自身という設定をしました。
他にも設計者、デザイナー、質問者、批判者というように4人の生徒がいる状態を作ろうと考えています。
設計者は常に0を1にすることに重点を置き、例えば法律的に言えば、法治主義(法律による行政の原理)から法律からの法規創造、法律の優位、法律の留保という3つの情報が導けるが、これはどうやって導けるのか?なぜ導けるのか?と言ったことを考えて、ともかく全ての情報を繋げるように努力する人格です。
デザイナーや質問者、批判者は大体名前からわかると思います。

現在ボブの場合、一人の生徒に対して教示を行うスタイルです。
対文章式記憶術との関係で言えば、対文章式記憶術で作ったイメージを中央に置いて、この部分はこういうことを示していて、こういう理由でこうなっているという感じで生徒に説明し(イメージの中で)、リアクションをとってもらっています。

これを4人の生徒にして、教示やアクティブラーニング状態にしたいと思います。

セルフレクチャー・セルフティーチング

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セルフレクチャー(またはセルフティーチングだが、以下ではセルフレクチャーで統一して表記する)を最近研究している。

セルフレクチャーをするにあたって、はじめはセルフレクチャーの弱点である“遅い”という問題を何とかしようと画策した。
このセルフレクチャーが遅いという問題は、イメージの中で口頭で教示するためであり、さらに直列的に情報を並べているからであると結論した。

しかし実際に改良しようとしてみた結果、並列に情報を並べることがまず難しかった。
また口頭以外の手話やイメージを映した壁などを駆使しようとした。
が、それもまた並列的には人間は想起したり、コントロールしたりするのが難しいことがわかった。
ただ手話の方は手話を学習するのが大変なので、パントマイムでイメージを触るような動作をしてみた。

教示する情報量を増加させようと思ったのにそれが難しいことがわかった。
特に並列化は難しい。
そのため、並列化は捨てて、直列に情報を並べるが、その補助を手話やパントマイムなどの別の表し方でさせようと考えた。

それにしても使ってみた感想としては、“遅い”からこそ記憶に残る感じがする。
全てをスピード重視でさばくと上手くいかないかもしれない。
それを判断するにしても、「なぜセルフレクチャーが有効なのか?」ということを知る必要がある。