中室牧子のレビュー一覧

「学力」の経済学

中室牧子

主観や個人の経験ではなく、データに基づいて書かれているのが良かった。
幼児がいるので、今後の参考になった。
非認知能力が大事だと分かった。何度か読み直してみたい。

RANGE（レンジ） 知識の「幅」が最強の武器になる

デイビッド・エプスタイン / 東方雅美 / 中室牧子

10000時間の法則というのは、いわば狭い領域の話である。この理不尽な世界においては、一点特化だけでなく様々なアイディアを組み合わせた上での取り組みが重要。そして試行錯誤とトライアンドエラーを繰り返していくことで、最もフィット感のあるペアが誕生する。

また専門家は自分の専門外のことに弱くなる。

「学力」の経済学

中室牧子

【データが覆す教育の「定石」】

◎子どもと関わる全ての方にオススメ
・教育政策に科学的な根拠が必要
・人生の成功に重要な非認知能力
・大人でも非認知能力は鍛えられる
・ご褒美をいつ与えるのか、また「ほめ方」か大切


【感想】
2015年発行の本書、夢中で手が止まらず読み進めました。とても10年前とは思えない。

どうしても学力、数字で見えるものに囚われてしまいがちですが、「自制心」「やり抜く力」を育てることを頭の片隅に置いて子育てします。
大人も「非常に遠い先にあるゴールに向けて、興味を失わず、努力し続けることができる」、これからの人生まだまだ成長できそうです！

それにしても…日本では全ての人が教育を受けており、教育に関しては一家言ある(あくまで個人的な経験なのに)、なるほど…。
全然(？)変わっていない日本の教育にがっかりしつつも、しっかり目の前の子どもと向き合おうと思わせてくれた本書。お手軽な育児はありませんね。

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

中室牧子 / 津川友介

因果推論の初級の書ということで読んだ。計算式なく読める。豊富な実例、因果と相関、交絡因子、回帰分析、重回帰分析の入口になっている。

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

中室牧子 / 津川友介

全体的にテンポよく書かれていて、開くたびに"そうなのか"とタメになる事が書かれていて、とても面白い。世の中の当たり前をデータに基づいた正しい結果でぶった斬っていく感じや、その中でデータ分析手法を教えてくれるところなど、総合的にとても読みやすく勉強になった。

そして読み進めていくと、いかに世の中に出回っている情報が根拠に乏しく、いかに我々がそれに踊らされているかを痛感させてくれる。

ただし、根気やとして書かれる論文の元ネタは海外での実験結果であることが多いため、全ての結論を日本にも当てはまるかと言うとそうでもなさそうのスタンスで読む必要あり。

「学力」の経済学

中室牧子

　冒頭から興味深い内容ばかりで一気読み。データを用いて教育を経済学的に分析されている。学習塾や私立校の費用対効果について書かれているのかと思ったら、少人数学級の効果やご褒美子育て、ゲームの悪影響など範囲はもっと広かった。ご褒美はアウトプット(テストの点数)ではなく、インプット(本を読む、１時間勉強するなど)に近い将来与えることは学力向上に効果がある。一見細やかな教育が実現しそうな少人数学級は費用対効果が低いことに驚く。習熟度別学級は効果的だと思うが、平等主義の保護者から苦情が来るんだろうな。

「学力」の経済学

中室牧子

　子育て世代に最もマッチした本である。巷に溢れるn数1の結果ではなく、大規模実験からの統計的優位によりエビデンスを確立させ論じている。この本に書かれているのは、子供達に対する土台の部分をどのように作っていくか？であり、けして成功するためのものではない。
　子供への向き合い方、考え方を整理できた良書であった。

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

中室牧子 / 津川友介

教育や経済、医療について因果関係を推測・評価する方法がわかりやすく解説されています。専門的な知識が欲しい人には物足りないかもしれませんが、初心者や素人にはちょうど良い難易度になっていると思います。それぞれの解析法に具体例と引用文献がきちんとついているのも評価高いです。
著者の中室牧子さんは、この本(2017)以外には「『学力』の経済学(2015)」しか著作がなく、少ないのが残念です。いずれも出版から年数が経っているので、そろそろ新刊が欲しいところです。

RANGE（レンジ） 知識の「幅」が最強の武器になる

デイビッド・エプスタイン / 東方雅美 / 中室牧子

とても良かった。

不確実性の高く、かつ生産性を求められる(効率的という意味合いの強い)時代に生きる上で、重要な「レンジを持つ」ことがまとまって書かれていた。

今年の4月からメーカー社会人1年目になる自分にとって専門特化を急がず、自分にマッチしたキャリアを自分なりに探索していこうと思えるいい機会になった。

また読む

「学力」の経済学

中室牧子

　教育の世界にも、統計、エビデンスをはっきりさせなければいけないと、著者は書いている。
　確かに週休2日制になって、学力は上がったのか？不登校の生徒の数はどうなったのか？などほとんど検証されていないと思う。
　私が、1番腹が立つのは「ゆとり教育」である。我が家の子供達は正にゆとり世代。文科省の政策の犠牲になったと親として危惧している。ゆとり教育は、成功だったのか、失敗だったのか？きちんと検証してほしい。

「学力」の経済学

中室牧子

また時々子どもの成長に合わせて読み直したい！
とても参考になった！
海外でデータを元にして政策を実施している国で育てたくなった

「学力」の経済学

中室牧子

誰かの子育て経験を書いて有るのではなく、科学的根拠を元に子育てについて書いて有る。
本も良かったけれど、中室先生の公演はもっと楽しく吸い込まれて行きました。
非認知能力の話を今子育て中のお母さん、お父さんに知ってもらいたいです。

RANGE（レンジ） 知識の「幅」が最強の武器になる

デイビッド・エプスタイン / 東方雅美 / 中室牧子

実は幅が大事！！一つのことを狭く深くよりも、広く浅くさまざまな体験を積んでおく方が後々、道が開けやすい。人生において無駄なことなどないのである。

まんがでわかる「学力」の経済学

中室牧子

続かないダイエット。足りないのは非認知能力。GRITの本でもあったやりぬく力と自制心の事。
マシュマロ効果実験に当てはめて鑑みれば、私は遠い未来よりも近い未来の利益を追っている、自制心の足りない大人（笑）
細かく計画を立て、記録し、達成度を自分で管理する事で自制心を鍛えるのに有効であるとのことだ。
生まれつきの能力に頼らず、後天的な努力により能力は伸ばせると思う方が効果は出やすい様だ。私は今でこそ生まれや育ちなど原因論的に人や自分を決めつけていた様に思える。考慮すべきは未来論、今から何をやり遂げられるか。

少しでもいいから前進する事から始めよう、と思えた。子供の教育に対し悩む親への本であるが、自己（子供な大人の自分）研磨にも使える名著であった

RANGE（レンジ） 知識の「幅」が最強の武器になる

デイビッド・エプスタイン / 東方雅美 / 中室牧子

様々な事例を用いながら、早期の専門化による影響と、様々な経験を経る（寄り道する）ことで、新たな発見や特出した成果を残すことを説明している。
早期に専門化が決して悪いという観点ではなく、専門化が遅くなっても、決して悪くはないし、様々な道を通ることで、成功した事例を紹介している。1つの分野にとっては、当たり前なことでも他の分野に適用した際には、新しい発見を生み出すこともある。

任天堂の枯れた技術の活用
フェデラーのテニスへの専門化の時期など、
いくつか刺さる部分があった。
チャレンジャー号の例を見ていると、数値やデータだけに頼るというのが間違いというわかる。
* 何かが違っているのであれば、そこには何かがある。

多様な視点、様々な経験、知識の幅（レジン）を得ることがこの不透明で不確実な現代を生き抜く上で重要な考え方だということだ。

最初から自分にあった仕事や、スポーツをやっている人は本当に恵まれている人だ。たいていの人（自分もあなたも）は何度も挑戦して失敗して、そこから学んで自分のやりたいことを徐々に見つけていければいい。そのためには、自分の経験の幅（レジン）を非効率で地道で遠回りしながら見つけていこう。

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

中室牧子 / 津川友介

メモ
相関関係なのかは因果関係なのか。如何に因果関係を見抜くか。

因果関係を読み解く5ステップ
1.原因は何か
2.結果は何か
3.3つのチェックポイント
①まったくの偶然ではないか②交絡因子(第三因子)が存在しないか③逆の因果関係は存在しないか
4.反事実を作り出そう
反事実を作り出せない場合が多いので、「最もらしいデータ」で置き換える必要がある。
(本書の見直しポイント...実験か、手元のデータを用いた実験のような状況を再現(自然実験)、実験をまねる擬似実験、前後比較を改良した差の差分析、操作変数法(第三の変数を利用)、回帰不連続デザイン(ジャンプに注目)、
5.比較可能になるよう調整しよう、マッチング法(複数の共変量をひとまとめにするプロペンシティ・スコア・マッチング)、回帰分析&重回帰分析)

RANGE（レンジ） 知識の「幅」が最強の武器になる

デイビッド・エプスタイン / 東方雅美 / 中室牧子

様々なスポーツを経験することで運動能力や反射神経が養われる。
自分がかつてしていたこと（スポーツや楽器）を子供に指導してはいけない。イライラするだけ。ほっとく。

- タイガーウッズの場合
10000時間の法則。
意識的な練習、つまり最も良いやり方を明確に教えインストラクターが個別に指導してやってみた結果に対してすぐに有益なフィードバックと知識を共有し、同じことを何度も繰り返す。

- フェデラーの場合
体験期間を必ず経ている。その間にさまざまなスポーツを自由に緩い枠組みの中で経験し、幅広い身体能力を育み自分の力や性質を知って集中的に練習に取り組む。

成功者はウッズよりフェデラータイプが圧倒的に多い。様々な分野で経験を積んだ人の方が一つの分野を深めた人よりクリエイティブで影響力の大きい発明ができる

永続的な知識を得るためにはゆっくりと学習した方がいい。一見するととんでもなく非効率で遅れをとっているように思える。でもそれは短期的にみたら成績が良くても長期で見たらなんの役にも立たない。

チェスやゴルフやクラシックのようにルールと答えがわかっている時には、またそれが時間と共に変化しないならサバン症候群のような究極的に専門特化した練習が、有効。人間の最大の強みは専門特化とは正反対で幅広く知識や情報を統合すること。パターンや慣れ親しんだ構造ではない。それはAIに取って代わる。

最高レベルのアカデミックな科学者やノーベル賞受賞者は本職以外に本格的な趣味や副業をもっている。
片足を別の世界に置くことの重要性。クリエイティブな成果を上げる人は幅広い興味を持っている。この幅広さが専門領域の知識からは得られない洞察を生み出す。
→たしかに山中先生や椛島先生はそう。

幼い頃にあまりに多くのレッスンを受けても効果はない。さまざまな楽器や活動を経験し、あまり厳しくないレッスンをある程度受けその後になってようやく焦点を絞ってより厳しいレッスンを受けて練習量を激増させる。

望ましい困難にはいくつかあるがそのうちの一つは生成効果。自分1人で答えを出そうと奮闘することはたとえ答えが間違っていたとしてもその後の学びは強化される。
そして過剰修正効果もあり、答えに自信を持っていればいるほど正しい答えを学ぶと強く記憶に残る。大きな誤りに耐えることが最高の学習機会となる。
学ぶ時はまず問題を解くこと。出来なんてどうでもいい。
1st 問題（出来問わず）
2nd覚える
勉強でいうと予習が1番大事。

早期教育プログラムでは閉じられたスキル、つまり決まったやり方を繰り返すことで習得できるスキルを教える。これはいずれだれもが身につけることなので意味がない。早い時期に歩けるようになっても仕方ない。
継続的な学習効果を生み出したいのであれば早期教育プログラムは開かれたスキルにフォーカスすべき。その後の学びの足場となる。子供達に読み書きを少し早く教えてもそれが継続的な強みとはならない。そうではなく読んでいる内容を理解するための手がかりを探したりそれらを関連づけたりする方法を教えれば継続的な強みとなる。
早期教育プログラムはすぐに成果が出るが深い学びには時間がかかる。

遅れをとったと思わないことが大事。
多様な経験をもつ個人は専門家のグループよりも創造に貢献する。ある分野から別の分野に移ってもその経験が無駄になることはない。
とはいえ、専門特化は少しも悪いことではない。程度の差はあってもみんなどこかの時点で専門を決める。問題なのは早期の専門特化。

「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法

中室牧子 / 津川友介

因果関係と相関関係の違いを、どうしたら因果関係があると言えるのか
いろいろなパターンで観測する方法が優しく例をもとに書かれている。
なにか研究分析をするならまず初めに読むべき本

まんがでわかる「学力」の経済学

中室牧子

まんがになっていることで堅苦しさが軽減されて読みやすい。科学的根拠のある教育方法が知れて勉強になった。

RANGE（レンジ） 知識の「幅」が最強の武器になる

デイビッド・エプスタイン / 東方雅美 / 中室牧子

【サマリと感想】
「1万時間練習すると習熟できる」というのは自分が部活・習い事で何度も聞いて来た言葉だった。これにより得られるのは深さだが、広さもまた重要であり、イノベーションはむしろ広さから起きる可能性がある、というのが本書の主張。

何事も深く突き詰め専門家になる事が必要という常識があるが、それだけでなくmuch quality（ある仕事とその人がどれだけ合っているか）が重要であり、これを見つける為には一見回り道に見える道程が無駄ではないという事である。　例として、アメリカで大学の専門と関係する仕事に就き続ける人は2割程度だという。中でも学部の初めに教養課程を経て専門に移行する方が関係する職業に着く確率は上がる、この場合は先に回り道をしておく事でmuch qualityをしやすくなると解釈できる。

ダーウィンやゴッホは若い頃から専門的な学習を繰り返した訳ではなく、名を残すほどの成果を挙げたのはそこまでに経験して来た様々な事柄が結び付いた結果であり、まさしくconnecting the dotsであった。

短期的成果の為には幅と非効率を除外しようと考えるのが一般的であり、そのバランスはあるが何事も繋がるという見解を持ち、アナロジーや紐付けを行う事が重要だと理解した。