- 販売開始日: 2018/11/14
- 出版社: 技術評論社
- ISBN:978-4-7741-9876-7
エンジニアの知的生産術 ―効率的に学び、整理し、アウトプットする
著者 西尾 泰和
(概要)仕事をするうえで、どのように学び、整理し、アウトプットするのか。ソフトウェアエンジニア向けに、プログラミングと執筆を具体例として、知的生産の方法を解説した書籍です...
エンジニアの知的生産術 ―効率的に学び、整理し、アウトプットする
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商品説明
(概要)
仕事をするうえで、どのように学び、整理し、アウトプットするのか。ソフトウェアエンジニア向けに、プログラミングと執筆を具体例として、知的生産の方法を解説した書籍です。サンプルコードの丸写しでは仕事に役立つプログラムを書けないのと同様に、知的生産術も丸写しではあなたの役に立つものにはなりません。
本書では、数々の知的生産術を比較して学ぶことで、何が重要な原則なのかを体得し、みなさんが自分の環境に合わせて手法を修正し、組み合わせ、新しく生み出せるようになることを目的とします。また筆者が日ごろ行っている具体的な手法や、今までの試行錯誤も紹介します。
(こんな方におすすめ)
・学習の方法やアイデアの出し方を学びたい方
(目次)
第1章 新しいことを学ぶには学びのサイクル
情報収集
モデル化・抽象化
実践・検証サイクルを回す原動力 やる気
生徒としての学びと大学からの学びの違い
やる気を維持するには?
大学に入りなおすべき?
良い参考書を見つけるコツ
紙の参考書を選ぶコツ情報収集の3つの方法
知りたいところから
知りたいところから学ぶための前提条件
大雑把に
片っ端から抽象とは何か
抽象・abstract
モデル・模型
モジュール
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
なぜ抽象化が必要か?どうやって抽象化するか
比較して学ぶ
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,そのあとで処理をする
どうやってタスクを1つ選ぶのか「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?
重要事項を優先する
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
タイムボックスまとめ第3章 記憶を鍛えるには記憶のしくみ
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
教材は自分で作るまとめ第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
見出しなどへの注目1ページ3分以上の「組み立てる」読み方
哲学書の読み方
1冊に40時間かけて読む
数学書の読み方読むというタスクの設計
理解は不確実タスク
読書は手段,目的は別
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
並べて一覧性を高くする
並べる過程で思い付いたらすぐ記録
関係のありそうなものを近くに移動
グループ編成には発想の転換が必要
関係とは何だろう
束ねて表札を付け,圧縮していく
束ねたふせんをまた広げる
文章化してアウトプット社会人向けチューニング
ステップの省略
中断可能な設計
A4書類の整理法繰り返していくことが大事
KJ法を繰り返す
繰り返しのトリガ
インクリメンタルな改善
過去の出力を再度グループ編成
電子化まとめ第6章 アイデアを思い付くには「アイデアを思い付く」はあいまいで大きなタスクまずは情報を収集する磨き上げるまとめ第7章 何を学ぶかを決めるには何を学ぶのが正しいか?自分経営戦略知識を創造する
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理屈っぽい人向けに最適
2019/04/15 09:11
1人中、1人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者:ルイージ - この投稿者のレビュー一覧を見る
私はエンジニアではないが読んで面白かった。知的生産とは何かとかその術とは何かとか、いろいろ言い始めたらあらゆる角度からの批判は可能だろうが、本書全編に渡って理詰めで勉強方法とアウトプットの方法が提案されているので、たいへん実用的と思える。もちろん本書の方法が全てではないので、自分に合った方法を見つけ、それに基づいて本書への批判を投げる輩もいると思われるが、そういう人はそもそも本書のターゲットではないのだろう。
なんとなく意識はしていましたが
2019/03/17 21:23
1人中、1人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。
投稿者:めいてつ - この投稿者のレビュー一覧を見る
知的生産性の向上を考える上でのヒントになものがないかと購入。
当たり前と思われることも記されてはいたがまずます参考になる内容。
ただ、すらすらと読めるものではなく、しばらく間をおいて読み直す必要がありそう。