続けるだけで大きな差!すぐできる、成果の上がる勉強法

学び

こんにちは、ひまねこです。

みなさんは新しいことを学習するときに、もっと早く、たくさんのことを覚えられないかと思ったことはありませんか?実は、ただ繰り返し本を読むよりも、効果的な勉強法があることが分かってきています。

「学習の方法について改めて考えたことなかった。。。」という方は、本記事を読むことでぐんぐん新しい知識を吸収することができるようになります。しかも、これから紹介する方法で覚えた内容は忘れにくい!良いことばかりですね。

物覚えの良くなかった私は学生の時に、ぜひこの方法を知りたかった!!

この「効率的な勉強法」に関する記事では、『使える脳の鍛え方(ピーター・ブラウン、ヘンリー・ローディガー、マーク・マクダニエル 著)』から、科学的に効率の上がる勉強方法を紹介します。

1、はじめに

さて、まず本書がめざす効率的な勉強法とは、ひとことで言うと「長い時間覚えていられて、使いたいときに使える知識」を得るための勉強法です。

その場かぎりの知識ではなく、長い期間にわたって活用できる知識を持とうというスタンスですね。一夜漬けを重ねるのではないため、時間が経つごとに、この方法を活用しているか・いないかの差がはっきり現れます。

2、なぜ本を読むだけではダメなのか?

結論から言えば、ダメではないのですが、オススメはできません。理由はこれから解説します。まずは、私たちが何かを覚えるステップを見てみましょう。

・符号化:見たもの、感じたものを頭の中でイメージに意味のあるイメージに変換すること

・統合:符号化したイメージを長期の記憶にするプロセス。意味を理解し、過去の知識や記憶と結びつける作業を行っている。

・想起:統合した記憶を思い出すこと。たいせつなことは、保持している記憶を適切なタイミングで思い出せる手がかりを作ること。

符号化→統合→想起→再統合→想起→…

短期記憶から繰り返し思い出すことで、その記憶が長期記憶に定着します。つまり、ただ本を読んでも、思い出す工程がないため、効率が悪いです。

「たくさん勉強したのに、全然内容が覚えられない!」

という方は、これが原因かも知れませんね。

結論としては、学びのサイクルを繰り返すことで記憶がより定着するのですが、集中講義や一夜漬けでは、短期記憶に蓄積されるばかりのため、生涯役立つ知識にはならないのです。

3、効率的な勉強方法

では、どのような方法で学習すると効率が良いのか?3つの方法を紹介します。

①小テスト、クイズ

ひとつめは、小テストです。

科学的な検証によって、ただ教科書を読み返すよりも、小テストを行う方が記憶の定着がよいことが分かっています。問題を解くために、新しく学んだことを記憶から呼び出すことで、記憶への定着が強化されるのです。

思い出すことそのものが重要で、時間を空けて、少し苦労するくらいの方が効果が高まります。

テストの結果に対して、フィードバックがあると記憶定着の効果が上がり、さらにオススメです。

繰り返し思い出すことが、想起練習の基本であり、大切なポイントです。

②間隔練習

ふたつめは、間隔練習です。

新しいことを学んだら、少し時間を空けて、もしくは別のことを勉強してから、思い出すことで記憶が強化されます。

少し時間を空けることがポイントです。忘れかけたことを思い出そうとすることで、記憶の結びつきが強くなります。

これを繰り返して、忘れない記憶を作ることが、長期的にみると効率が良いです。

③交互練習

みっつめは、交互練習です。

1つのことだけを集中的に学ぶのではなく、時間を区切って、いろいろ学ぶ手法のことです。

ちがう種類の学習を交互にまたは順番に行うことで、集中学習に比べて記憶の定着が良くなります。

それに加え、交互学習を行うことで、「判別力」をきたえることができます。

判別力ってどういうこと???

例を紹介すると、「4つの立体(三角柱、回転楕円体、球錐、半円錐)の体積を求める」勉強をしたとします。

集中練習と交互練習したグループを比較すると、集中練習した方が学習後の小テストの結果は平均点が高かかったです。しかし、最終テストの結果は逆転し、交互練習をしたグループの方が高得点でした。

なぜか?

さまざまな種類の問題に取り組むことで、目の前の問題に使うべき知識を選択する「判別力」が磨かれたということです。

4、まとめ

紹介した3つの方法はいかがでしたか?

どれもすぐにチャレンジできるものばかりだったと思います。

是非、日々の学習に取り入れてみて下さい。できれば、3つの方法をすべて組み合わせて、更に学習の効率をUPさせてみましょう。

この記事では、本で紹介された勉強法のいくつかを取り上げています。

この他にも役立つ勉強法(多様学習、生成学習など)が紹介されいますので、気になる方は是非読んでみて下さい。

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