「エンジニアの知的生産術」を買った(2)
昨日買った「エンジニアの知的生産術」を6章途中まで読んだので、軽く感想+メモ。
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 (WEB+DB PRESS plusシリーズ)
- 作者: 西尾泰和
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2018/08/10
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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まず4章では読むことに焦点を当てている。情報をみつけることと理解を組み立てることについて述べている。速く読むことと遅く読む場合の違いについても述べている。くり返し読むことと出力することは必要。自分は読んで気になった部分をメモしているが、この方法は役に立たないようだ。残念。
次に5章。これはそのままの引用になるけど、”考えがまとまらないという悩みを解決するために、まず書き出して十分な情報があるかを確認し、それから書き出したものを机の上で物理的にまとめていく方法を学びました”とある。具体的にはまず付箋に何でもいいから書いていってあとでKJ法でまとめ上げていく感じか。うちだとふせんを並べるのは場所的につらそう。モニタも24インチと小さいし・・まずはMac上で動くふせんアプリを探したほうがいいかな?
そして6章(途中)。アイデアの思いつくために有用な方法について、4つの方法が示されている。さらに情報収集の方法として言語化されていないものを言語化されたものに変換することを提案している。(次に磨き上げる方法について述べているがそれはまた後日)
今回読む時間を25分程度に区切り集中し、読んだページ数/時間で計測してみた。大体0.4ページ~0.7ページ/minでかなり遅いと思われる。しかもこれで余り頭に入ってないから残念な感じだ。夜間はTwitterのTLが画面横に並んでいてたまに目につくのが遅れる要因になるのだけど、それらがない昼間でも0.5ページ/min程度なので。1ページ3分の音読よりは少し早いか。
あとこの本に限ったことじゃないけど、"モデル"って単語の意味がわからなくなってきた・・誰か説明頼む。プラモデルもモデルだし、データサイエンスの分野でもモデリングって言葉もあるし。
以降メモ。
4章
本を読むことの目的。娯楽、情報を見つけること。理解を組み立てること
"本から得た材料と自分の経験などを組み合わせて構造化していく「理解を組み立てる」イメージのことを忘れてはいけない"
"読んでいない本について堂々と語る" 歴史の文脈で位置づけを知る。人から聞く。ざっと読む。
"4回読んでいます"
"「準備の大事さ」「段階的詳細化」「繰り返し読むこと」"
"「調査」では、表紙や裏表紙、目次などから情報収集をします。「キーワード探し」は、本を20ページごとに開いて、目に付いたキーワードをメモします。"
"質問を作る" "再度5〜15分程度、本を読みます" "文章を大きな塊ごとにざっと見て、必要そうだと思ったところを2〜3文だけつまみ食いする読み方です。""質問を作ることに集中します。"
"マインドマップを作る"
"読んだ本のページ数、かかった時間、主観的な理解度を記録す
ることで自分の理解力を把握し、得たい理解度に合わせて入力の速度をコ
ントロールする"
"適切なバランスがわからなければ速い側に倒すとよいでしょう"
"見出しへの注目"
"書籍のタイトルやサブタイトルは、私は信用していません"
"図は注目に値します。"
"箇条書きも注目に値する"
"、「読みたいときに」「読みたいところから読む」の原則をしっかり守れ""本3冊に目を通す」と設定するなら、努力によって達成可能になります"
"時間を区切ってふせんに抜き書きを作る"
"一番のお勧めは復習のための教材を作ることを目的とすること"
"間隔を開けてくり返し読むことが重要"
5章 考えをまとめるには
"まずは5分間、レポートで言及するとよさそうな情報を思い付く限り書き出してみましょう"
"関係ありそうな情報を全部書き出します"
"質を求めてはいけない"
"100枚書く"
"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""関係のありそうなものを近くに移動"
"KJ法"
"グループ編成は主観的なものなのです"
分類はしない。
関係がありそうなものを集める。類似だけじゃなくて対立、包含、時間変化、因果も関係。
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
“束ねたふせんをまた広げる””文章化してアウトプットする”
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
“A4 の紙に貼っています”
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
外山滋比古繋がりで「思考の整理学」を久々に読みたくなった。あれどこ行ったかにゃー。
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
今更だけど細かく見出しが設定されてるのはプログラミングみたいでいいですね
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
“育てるフェーズ”“有用であるかどうかを実験によって検証し、修正していくことが必要”
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
川喜田二郎のW型問題解決モデル、そのまんまデータサイエンティストのビジネス寄り課題解決に使えるんじゃ・・
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
“芽生えは管理できない””耕すフェーズで仮の不完全なアイデアでもすべて記録して おき、予定期間内にアイデアが芽生えなかった場合はその不完全なアイデ アで育てるフェーズに進むように計画しましょう”
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
“自分を一人のインタビュー対象として尊重し、主観的にどう思 っているのかをきちんと聞いてあげる必要があります。”
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
U理論はなんかしっくり来なかったのであとでまた読み返す
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
s/U理論/U曲線
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
“創造は主観的”
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
“違和感と暗黙知”
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018
“Thinking At the Edge(TAE)は、まだうまく言葉にできていない、しか し重要だと感じるものを言語化させる方法論です注 39。違和感に注目して言 語化を進めていくのが TAE の興味深い特徴です”
— しょうゆ@4thday2参加 (@shsub) September 5, 2018