最適な学び＝８５％の成功率

学習とは成功と失敗を材料にしているものです。
ここでちょっと疑問がでてきます。
全て成功したときに学習が可能なのか、逆に全て失敗した時はどうなのか？
どっちも難しい気がしますよね。
たぶんその通りなのだと思います。
これは学習とは成功と失敗がうまくブレンドされている必要があるということを示唆しています。

そうなると気になるのがそのブレンド率です。
学習においてもっともすぐれたブレンドの割合はという疑問が湧きます。

最近の研究で、その疑問に対してひとつの定量的な結果が得られたそうです。
ただし、コンピュータに学習させたときの結果ですけど。
コンピュータについてものですが、コンピュータが学ぶとき、
　　成功率＝８５％
が学習としては最適だったそうです。
１０回やって、８回ぐらい成功し２回ぐらい失敗させるようなレベルの問題を与えたときに一番学習が進んだということでした。
http://www.nakahara-lab.net/blog/archive/11040

ギリギリで解けそうにない問題を出していくのが最も優れているということのようです。

スポーツなど、テニスとかやっている私からすると、８５％ぐらいの確率で成功しそうなギリギリ難しいボールで練習していくとなんかうまくなりそうな気がします。
気がするだけです。
人間の場合は考えるという過程もあるし、しかもその個人差が大きいでしょうから、安定して同じ結果を得ることは難しいとは思いますが、ひとつの目安程度になりそうです。

ガリラボで出している課題もその辺りがいいかもしれません。
ただし、人間の場合、課題は自分でレベルをいくらでも変えられます。
程度を落としてしまうこともできるし、逆に挑戦的な課題へと自分で設定してしまうこともできます。
課題がでたら、自分にはちょっと無理かなと思える程度に設定して挑戦していくのが良いのだろうと思います。
ゼミ生を見ていると、そこにはずいぶんと個人差があって、その結果、２年半の間、ずいぶんと異なる成長曲線を描いている気がします。

どうせ同じ時間を費やすのであれば、どういうモデルを選択していけば良いのか明らかだと思います。
　　

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今夜は１３ゼミ生の新年会。
年末にOG(13)塚田（ゼミ長）から誘いがあり、参加してきます。