ToDo:
https://rabspice.hatenablog.com/entry/2022/03/28/000158
「強いエンジニアは結局休日に勉強してる」が話題になっているぽいけど、途中のグラフが気になった
「学習効率が勉強時間に比例」「学習成果は勉強時間に対して指数関数」と書いてあるけど、前者が真なら2次関数な気がする。まあたぶん非線型、くらいの意図だったのかな、と推測
僕は2次項の強い3次関数くらいな気がしている。イメージとしては
力(t') = 学習効率(t') * t' t'(t) = モチベ(t) * t
みたいな。学習効率は元記事でも言われているようにサチるとは思うけど、まあ多くの区間で線型ぽい気がする。ただなんか学習効率自体を効率良く増やすテク、みたいなのもあるかもなので、3次ぽさがある気もしないでもない
t' ば消費時間 t に対する実効時間で t' <= t 。人間やる気がないと時間をムダにするので、 t より大きくならないとはいえ、重要。学習効率に入れて考える人もいそうだけど、僕はそれはしっくりこなくて、学習効率が十分に高くなってるドメインでもやる気が起きなくて無の時間を過ごす、ということはよくある
さて仕事の成果は力学通り
仕事(t') = 力(t') * t'
で良さそうで、もう1次増えるから、なんか成果は結構差が出る、という話なのかなと
モチベってこう、増やす方法は人それぞれありそうだけど、仕事や学習成果を出すことで増やす、ってのはよくありそうで、例えばテストで良い点取るとやる気が出て好循環に入る、とかある。となるとモチベが仕事や力の関数になってそうで、そうなると最初の指数関数というのも、あながちあるような気もしてくる。がまあ、モチベ(t) はしょせん 1.0 以下の数字なので、成果に対してずっと比例し続けることはなさそうで、指数増加している空間は少なそう
ところで、勉強ってすればするほど知らないことが増えることが良く知られているので、知識の空間ってのは結構高次な空間という気がする。どうなんだろう
(11:42)
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