今回は研修講師として登壇する人が「教え方」について学ぶ方法について書いてみたいと思います。

といっても、インストラクショナルデザイン(ID)を学びましょう!とか、ADDIEモデル(※分析(Analysis)、設計(Design)、開発(Develop)、実施(Implement)、評価(Evaluate)の頭文字)で研修を設計しましょう、といった話ではありません

それは、私がここ最近、ディープラーニングという人工知能の技術を学んでいた時に考えたものです。
なぜ研修屋が人工知能の技術を学んでいるのか?と疑問に思うかもしれませんが、ディープラーニングとは「深層学習」と呼ばれ、コンピュータに学習させる技術の1つなのです。

つまり、コンピュータがどのように学んでいるか?を学ぶことは、人間がどのように学ぶのか?を理解することの手助けになるかもしれない、と考えました。

しかし、このディープラーニングという技術は大学で情報工学を専攻していた私でもとても難しいものでした。
具体的には数学的な理論のオンパレードなのです。数学嫌いな方もいるかと思いますが、ディープラーニングを理解するにはこのような数学的理論が必要です。

log(対数)
マイナスの累乗
Σ(シグマ)
ベクトル
微分(数学Ⅲ)
行列(数学C)
偏微分(大学数学)

見ているだけで嫌気がさす方もいるかと思いますが、大学レベルの数学の知識が必要です。
かくいう私は恥ずかしながらlogがなんなのか?さえ忘れていました

今回私はこの本で勉強したのですが

つまり、結論としては、概要は分かったが、詳細はちんぷんかんぷんだったのです。
久しぶりに、読んでも全然わからない、他の人はこれで学べて、私だけ学べていないのか?という気持ちになりました。

そしてふと、これは私が研修講師をしたときに、受講生にも同じ状態が起こっていないか?と考えたたのです。
研修と言っても特に技術的な、または会計などの理解が必要な研修についてはこれと同じことが起こりえます。

長くなりましたが、研修講師としての教え方を学ぶ方法とは、自分が理解できない分野について学ぶことです。
私の場合はディープラーニングについて学びましたが、これは統計学でも、会計でも、プログラミングでも構いません。

自分が少し苦手としている分野の本を読んでみることで「圧倒的にわからない」という経験を積むことで教え方について学ぶことができます。

今回、私はディープラーニングの本を読んで教え方について以下のことを学びました。

・先に全体像を見せること
・概念を説明する時はできるだけ簡単な言葉を使うこと
・練習問題など、手を動かして「できた!」という感覚を早く持ってもらうこと

これは自分の研修にすぐに役立てるものだと考えています。
みなさんもぜひ、「圧倒的にわからない」という経験を積んで教え方について考えてみてください。


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