目次を2階層まで展開したものです。
- 第1章：新しいことを学ぶには 1
- 学びのサイクル 2
- サイクルを回す原動力：やる気 7
- 情報収集の３つの方法 15
- 抽象とは何か 29
- どうやって抽象化するか 39
- 検証 44
- まとめ 47
- 第2章：やる気を出すには 49
- やる気が出ない人の６５％はタスクを１つに絞れていない 50
- 「優先順位付け」はそれ自体が難しいタスク 55
- １つのタスクのやる気を出す 67
- まとめ 74
- 第3章：記憶を鍛えるには 75
- 記憶のしくみ 76
- 記憶と筋肉の共通点 79
- 繰り返し使うことによって強くなる 84
- アウトプットが記憶を鍛える 86
- 知識を長持ちさせる間隔反復法 91
- まとめ 101
- 第4章：効率的に読むには 103
- 「読む」とは何か？ 104
- あなたの普段の読む速度は？ 108
- １ページ２秒以下の「見つける」読み方 115
- １ページ３分以上の「組み立てる」読み方 126
- 読むというタスクの設計 133
- まとめ 141
- 第5章：考えをまとめるには 143
- 情報が多すぎる？ 少なすぎる？ 144
- 多すぎる情報をどうまとめるか 149
- 社会人向けチューニング 170
- 繰り返していくことが大事 173
- まとめ 177
- 第6章：アイデアを思い付くには 179
- 「アイデアを思い付く」はあいまいで大きなタスク 180
- まずは情報を収集する 187
- 磨き上げる 208
- まとめ 219
- 第7章：何を学ぶかを決めるには 221
- 何を学ぶのが正しいか？ 222
- 自分経営戦略 228
- 知識を創造する 243
3階層
-
第1章：新しいことを学ぶには 1
- 学びのサイクル 2
- 情報収集 3
- モデル化・抽象化 3
- 実践・検証 5
- サイクルを回す原動力：やる気 7
- 生徒としての学びと大学からの学びの違い 7
- やる気を維持するには？ 10
- 大学に入りなおすべき？ 12
- 良い参考書を見つけるコツ 13
- 紙の参考書を選ぶコツ 14
- 情報収集の３つの方法 15
- 知りたいところから 16
- 知りたいところから学ぶための前提条件 18
- 大雑把に 20
- 片っ端から 25
- 抽象とは何か 29
- 抽象・abstract 30
- モデル・模型 31
- モジュール 32
- モデル・ビュー・コントローラ 33
- パターンの発見 34
- デザインパターン 35
- なぜ抽象化が必要か？ 37
- どうやって抽象化するか 39
- 比較して学ぶ 39
- 歴史から学ぶ 42
- パターン本から学ぶ 43
- 検証 44
- 作って検証 45
- 試験で検証 46
- 検証の難しい分野 47
- まとめ 47
- 学びのサイクル 2
-
第2章：やる気を出すには 49
- やる気が出ない人の６５％はタスクを１つに絞れていない 50
- 絞るためにまず全体像を把握しよう 51
- Getting Things Done：まずすべて集める 51
- 全部集めて、そのあとで処理をする 52
- どうやってタスクを1つ選ぶのか 53
- 「優先順位付け」はそれ自体が難しいタスク 55
- ソートの計算量 55
- 1次元でないと大小比較ができない 56
- 不確定要素がある場合の大小関係は？ 57
- 重要事項を優先する 62
- 優先順位を今決めようとしなくてよい 66
- １つのタスクのやる気を出す 67
- タスクが大きすぎる 67
- タイムボックス 68
- まとめ 74
- やる気が出ない人の６５％はタスクを１つに絞れていない 50
-
第3章：記憶を鍛えるには 75
- 記憶のしくみ 76
- 海馬 76
- 海馬を取り除かれた人 77
- Morrisの水迷路 77
- 記憶は1種類ではない 78
- 記憶と筋肉の共通点 79
- 信号を伝えるシナプス 80
- シナプスの長期増強 82
- 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 83
- 繰り返し使うことによって強くなる 84
- アウトプットが記憶を鍛える 86
- テストは記憶の手段 86
- テストをしてからさらに学ぶ 87
- 自信はないが成績は高い 87
- 適応的ブースティング 88
- テストの高速サイクル 90
- 知識を長持ちさせる間隔反復法 91
- 忘れてから復習する 91
- ライトナーシステム 92
- 問題のやさしさ 93
- 知識を構造化する20のルール 94
- Anki 95
- 難易度の自動調節 96
- 教材は自分で作る 97
- まとめ 101
- 記憶のしくみ 76
-
第4章：効率的に読むには 103
- 「読む」とは何か？ 104
- 本を読むことの目的 104
- 「読む」の種類と速度 108
- あなたの普段の読む速度は？ 108
- 読む速度のピラミッド 109
- ボトルネックはどこ？ 110
- 速読の苦しみ 112
- 読まない 113
- １ページ２秒以下の「見つける」読み方 115
- Whole Mind System 117
- フォーカス・リーディング 120
- 見出しなどへの注目 123
- １ページ３分以上の「組み立てる」読み方 126
- 哲学書の読み方 126
- 1冊に40時間かけて読む 128
- 数学書の読み方 130
- 読むというタスクの設計 133
- 理解は不確実タスク 133
- 読書は手段、目的は別 134
- 復習のための教材を作る 137
- まとめ 141
- 「読む」とは何か？ 104
-
第5章：考えをまとめるには 143
- 情報が多すぎる？ 少なすぎる？ 144
- 書き出し法で情報量を確認 145
- 多すぎる情報をどうまとめるか 149
- 並べて一覧性を高くする 149
- 並べる過程で思い付いたらすぐ記録 152
- 関係のありそうなものを近くに移動 152
- グループ編成には発想の転換が必要 155
- 関係とは何だろう 160
- 束ねて表札を付け、圧縮していく 162
- 束ねたふせんをまた広げる 169
- 文章化してアウトプット 169
- 社会人向けチューニング 170
- ステップの省略 171
- 中断可能な設計 171
- A4書類の整理法 172
- 繰り返していくことが大事 173
- KJ法を繰り返す 174
- 繰り返しのトリガ 174
- インクリメンタルな改善 174
- 過去の出力を再度グループ編成 175
- 電子化 176
- まとめ 177
- 情報が多すぎる？ 少なすぎる？ 144
-
第6章：アイデアを思い付くには 179
- 「アイデアを思い付く」はあいまいで大きなタスク 180
- アイデアを思い付く3つのフェーズ 180
- 先人の発想法 181
- まずは情報を収集する 187
- 自分の中の探検 187
- 言語化を促す方法 188
- 身体感覚 191
- たとえ話・メタファ・アナロジー 194
- まだ言葉になっていないもの 200
- 言語化のまとめ 207
- 磨き上げる 208
- 最小限の実現可能な製品 208
- U曲線を登る 210
- 他人の視点が大事 212
- 誰からでも学ぶことができる 213
- タイムマシンを作れ 215
- 再び耕す 217
- まとめ 219
- 「アイデアを思い付く」はあいまいで大きなタスク 180
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第7章：何を学ぶかを決めるには 221
- 何を学ぶのが正しいか？ 222
- 数学の正しさ 222
- 科学と数学の正しさの違い 224
- 意思決定の正しさ 226
- 自分経営戦略 228
- 学びたい対象を探す探索戦略 229
- 知識を利用して拡大再生産戦略 230
- 卓越を目指す差別化戦略 231
- かけ合わせによる差別化戦略 235
- 組織の境界をまたぐ知識の貿易商戦略 240
- 知識を創造する 243
- 何を学ぶのが正しいか？ 222