私は普段AIエンジニア的なことをしている。
AI系の技術を学んで改めて数学の勉強面白いなと思った。
なぜ面白いと感じるようになったか、それは
・日常的なことに当てはめられる
・それぞれの要素がどういう役に立つかが分かってきたから
これらの理由だ。
学生のときに数学のこの要素はこういうところで使われるとか、日常的なことに当てはめるとこういうことになるという教え方してくれれば面白かったのになと感じた。
今回は、勉強のモチベーションがこうすると上がりやすくて楽しいのでは？と感じたことを書いていく。
目次
なんの役に立つか知ってたほうがやる気起きる
微分積分を学んでも、微分して何がうれしいの？でこれ何？みたいな疑問が浮かぶ人はいるはず。そういうものだとして問題を解くために覚えろと言われても納得いかない人もいるのではないだろうか。
例えば、微分はDeep Learningの学習の仕方を絡めた説明をすると、「微分ってこういう風に役に立つのか」と思い、やる気になるのではないだろうか。
具体的には、損失関数をある変数で偏微分すると勾配が分かる。勾配が分かれば損失を小さくするにはどっちの方向にどのくらい変数の値を変えればいいかが分かる。
なんの役に立つのか分からないものより、どういうことに役立つのか分かっているものの方が気持ちが乗るのではないだろうか。
日常的なことにあてはめられると理解がしやすいし興味がわく
日常的なことに使える方が理解がしやすいし、こうやって使えるのか！と興味がわきやすいと思う。類推ができて理解しやすくもなるはずだ。
例えば、高校の数学Aの命題・論理で元の命題が真のとき、逆や裏も真とは限らないみたいなことも、定義だけじゃなく日常的なことに当てはめて説明すれば納得がいくし理解しやすいのではないだろうか。
仮に
・ITエンジニアだからプログラムが書ける
いう命題があり、これが正しいとすると
・元の命題の逆である、プログラムが書けるからITエンジニアである
・元の命題の裏である、ITエンジニアでないならプログラムは書けない
この2つの命題が必ずしも正しいわけではない。
こういう日常的な具体例があると理解しやすいと思う。
勉強はどういう役に立つのか、なんのためにやるのかが明確な方が当然やる気が起きるし楽しい
何の役にも立たないもの、意味もないのにやるもの、当然そういうことにはやる気が起きないと思う。
そこを明確にしてあげれば、勉強が好きじゃない学生とかも多少はやる気になるんじゃないかと思う。
私も元々受験レベルの数学はある程度できたが、面白かったかというとそうでもなかった。
大学に入ってAIとか機械学習の勉強して、「高校でやった微分や情報量・エントロピーはこういうところで役に立つのか」と感じた。
特にエントロピーや情報量を日常的なことに当てはめられたり、行列の計算がDeepLearningの中身だったとか知ったときは学ぶことに喜びを感じられた。
この「こうなっていたのか！」とか「こうやって使われるのか！」とか、今まで学んでいたものが何かに繋がったときに、達成感というか喜びというかを感じられると思う。
この経験ができると勉強は楽しいものになるはず。そのためには、どういうところに役立つか、日常的にどう使われるかを事前に知っておくと繋がりやすい。
もっと多くの人がこういう経験をして勉強を苦痛なものではなく楽しいものとして打ち込んでほしいと思う。
モチベーションに波がある人におすすめの勉強方法についても書いているのでそちらも良ければ見てみてください！
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