学習科学でAI時代を渡り歩く

AIに依存しない学習法。開発者から受験生、大学院生まで、実際のコーチング事例とともに、自分の努力が確かな結果につながる方法を学びます。

難易度 入門

受講期間 無制限

AI
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Learning methods
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Business Problem Solving
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受講後に得られること

  • 学習科学に基づき、より少ない時間でより深く学習

  • AIに依存するだけでなく、能動的にAIと協力して学習

  • 試験のための勉強だけでなく、複雑な人生の問題を解決するための学習

より速く、かつより正しく

私は体がいくつもあるのかという質問をよく受けます。私は物理学科を卒業した非専攻者でしたが、ウェブ開発者として生計を立てています。チームの中で人工知能(AI)を最も使わない一方で、最も多くのコードを、より速く、より少ないバグで書き上げ、賞をいただいたこともあります。TossのSlash、Inflearnの仕事帰りミートアップ、関数型カンファレンスLiftIOにて、アクセシビリティやフロントエンドテスト、関数型をテーマに登壇もしました。コーディングだけでなく、最近では放送通信大学の法学科に通い、全額奨学金を受け取ったりもしました。


自分をアピールしようとしているのは間違いありません。(私は講義を宣伝しているわけですから。)では、私はどうやってこれほど多くのことを、より速く、より深く学ぶことができたのでしょうか?


その秘訣は学習科学でした。


学習科学は機械的な暗記法や、裏技ではありません。私たちの心はどのように動くのか?科学的な理解に基づき、天才だけでなく平凡な人々もより良く学べる方法を研究してきた長い歴史の産物です。


実験を超え、現実のコーチング事例で検証された学習科学


「誠実だからではないか!」「頭がいいからではないか!」と言われるかもしれません。しかし、私もADHDに睡眠障害、塾に一度も通ったことのない貧しい子供時代を過ごしました。何より、これは私だけの話ではありません。私はコーチとして6年以上働きながら、本当に多くの方々に出会い、サポートしてきました。


科学的な学習方法は、単に耳に心地よい脳科学の理論ではありません。学習科学は開発者だけでなく、教員採用試験の受験生、プランナーやグラフィックス担当まで、多様な方々の人生を変化させてきました。学習科学は誰にとっても助けとなりました。より良い会社へと転職される方もいましたし、試験に合格する方もいました。しかし、何よりも嬉しい感想は、勉強の楽しさを知ったということではないでしょうか?


"学習の楽しさを知ることができました。そして何より意欲が湧いてきました!私は本当に何事にも意欲がない方だったのですが、コーチングの後はとても前向きになり、色々と刺激を受けて一生懸命生きたいと思えるようになりました。" - Hさんの感想


人工知能(AI)時代の学習方法


もちろんAI時代には、人間はもはや学習する必要がないという方もいます。これからは指示を出すだけでよく、設計は重要ではない。人間が暗記や試験をする必要もない!まるで検索すればいいから、これ以上学習は必要ないと言われていた主張を思い出します。


しかし、人間がAIとより良く協力するためにも、学習は依然として重要です。問題解決能力も深く学習してこそ身につくものだからです。


上の写真は、アンソロピック(Anthropic)のフェロープログラムのJudy Hanwen ShenとAlex Tamkinが2026年に発表した論文<How AI Impacts Skill Formation>から引用したものです。AIにすべてを任せた場合が最も速いという結果でした(19.5分)。しかし、彼らは概念の理解度が低かっただけでなく、その後のコードの読み取りやデバッグにおいても困難を示しました。


しかし、AIに生成したコードについて質問したり、概念について一緒に理解を深めたりするなど…協力的な学習を行った人々は理解度のスコアが高く、完了までにかかる時間も少し長くはなりましたが、約3〜4分程度の差しかありませんでした(22分〜24分)。同じAIであっても、人間が認知的に関与(cognitive engagement)する「学習ツール」として使えば、高い理解度を達成できるのです。


それにもかかわらず、AIが人間に取って代わるとか、AI時代にはもはや設計や学習は必要ないといった誤った主張に流される方が多くいます。多くの方が依然として学習科学を知りません。市中には100年前のエビングハウスの忘却曲線を最新の認知科学だと言い張る学習法の本や講義、アプリが溢れています。もちろん、「想起(アウトプット)をしろ」、「間隔をあけた復習をしろ」といくら聞いても、自分の人生に、またAI時代にそれをどう適用すべきか途方に暮れている方も多いです。


聞くだけの講義を超えて、自分の人生を実際に変えよう

最近では"学びを止める技術"という本も出ているようですね。学習をせずに学習法だけを学んでいては、人生は変わらないでしょう。

この講義では、学習科学を単に学ぶだけでなく、実際の学習に適用していただくことを目標としています。コーディング、外国語、資格試験、講義の受講から、分厚い本や英語の文書を読むことまで、実際のコーチング事例をもとに進めていきます。さらに、AIに依存するのではなく、どのようにAIと協力できるか、実際の活用事例をお見せし、プロンプトも提供します。


講義の収益は何に使われますか?

ライフリフター・コーチングセンター

予備社会的協同組合ライフリフターは、コーチング業界を変えたいと願う3人のコーチが集まって作った団体です。コーチングは大きな助けになりますが、価格が高いため、経済的に困難な社会人1年生や脆弱階層にとっては負担となります。かといってボランティア活動にすると、コーチたちの「情熱搾取(やりがい搾取)」になってしまいますが、コーチたちも生計を立てなければならないため、そこに矛盾がありました。


コーチング・ソスペーゾ先払い

ライフリフターはコーチング・サスペーゾというモデルを実験中です。コーチング費用を先払いで受け取り、助けが必要な方には無料でコーチングを提供し、コーチたちも正当な対価を受け取れる構造を作ろうとしています。コーチングを受けた方たちが自立し、次に続く人たちのためにコーチング費用を先払いするという、善の循環にもつながっています。


コーチング・ソスペーゾ(Coaching Sospeso)は、受給者を指定することができます。"誰かをケアしている/ケアする予定の女性青年"、"住居問題に悩んでいるナメクジ青年(住居困窮青年)"、"非営利団体およびその他の社会運動の常勤活動家"など、応援が必要な方々にコーチングを届けています。私たちのブログで体験談をご覧いただけます。


収益事業

まだ先払いされた資金が多くないため、そのほとんどは依然として「情熱ペイ(やりがい搾取)」で回っているのが現状です。コーチたちの雇用不安が続き、生計を立てるのも困難な状況にあるため、収益事業として講義を始めることになりました。皆様にお支払いいただいた受講料はLife Lifterの口座に入り、善循環を呼び起こす「呼び水」として使われます。誰かのために先払いをしてくださるということなのです。


支援

キム・テヒコーチは過去2年間、コーチング料を受け取らずに無料でコーチングを行ってきました。コーチング料を支払いたいという方から受け取ったお金は、全額寄付しました。私費による後援金も徐々に増え、80万ウォン近くを様々な団体に後援していたりもします。2025年には773万5533ウォンを後援しており、2026年もこのような良い影響力を繋げていきたいと考えています。


講義計画

計10時間前後を予定


セクション 1. AI時代に依然として学習する理由 ✅

  1. AIにやらせる vs 質問して協力する

  2. AIは真実ではなく、常識を学習する

  3. AIの能力は文脈によって変わる

  4. 品質は依然として重要だ

  5. AIが得意な領域は凸凹している

  6. AI時代に私は何を、なぜ学ぼうとしているのか?



セクション 2. 慣れ親しんだものから新しさへ ✅

  1. メタ認知の再確認

  2. メタ認知尺度を実際にやってみる

  3. 自分に馴染みのある背景知識を活性化させる

  4. 人間は予測する機械だ - あらかじめ予測すること

  5. 慣れなくて難しいことに挑戦する


セクション 3. 行動する勇気

  1. 解答を見るべき理由 - 解かれた例題と実演 ✅

  2. 能動的な想起の力 ✅

  3. "今回は私が間違えてみます" - 生産的失敗 ✅

  4. なぜ社会人は間違え直しノートを作らないのか? - 完全学習(予定)

  5. 説明ではなく質問すること - 構成主義(予定)

  6. 学習科学 WOOP 書き出してみて想像する(予定)


セクション 4. 複雑な世界にもパターンがある(予定)

  1. 目次と地図の暗記 - 組織化

  2. 脳は数学ではなく物語を愛する

  3. エビングハウス以降100年 - 間隔をあけた反復

  4. 分割統治、人類文明のアイデア

  5. つなげてこそ記憶できる - 想起の手がかり

  6. 自分の挑戦を振り返る


セクション 5. 理論から現実へ(予定)

  1. 助けを徐々に減らしていく - スキャフォールディング

  2. なぜ数学的思考力は転移しないのか?

  3. IQが上がる方法 - 睡眠、運動、スマートフォン

  4. マルチタスクの世界で生き残る方法 - コンテキストスイッチング

  5. 世界は多様だから私たちも混ぜ合わせよう - 交差と比較

  6. 自分なりの学習法を実験して共有する


セクション 6. 学習は問題解決である(予定)

  1. 渓谷に落ちたLLMが跳躍する方法 - 問題空間

  2. 大きな絵とシステムを見る方法 - 全体論

  3. 私は変わりたいのか? - 動機

  4. AIが言うことをどのように検証できるだろうか? - 科学

  5. 変化する世界に適応する - 創造的問題解決

  6. 自分のシステムを描いてみる


セクション 7. 個人の努力だけでは解決できないこと(予定)

  1. 学習コミュニティを作ろう

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 一生懸命勉強しても頭に入らず、自分の才能のなさを責めてしまう方

  • AI時代に漠然とした恐怖や不安を感じている方

こんにちは
rabolutionです。

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講座

物理が好きで物理学科を卒業しましたが、プログラミングで生計を立てながらコーチングも行っています。テストや関数型プログラミング、学習、アジャイル(agile)、民主主義、科学的方法などに関心を持って勉強しています。最近は放送大学の法学部に通いながら、労務士と電気技師の勉強をしています。

FOSS for All 正会員。A11yKr 会員。緑の党科学技術委員会 委員。性平等家族部包摂技術諮問委員。放送大(韓国放送通信大学校)法学科「シナブロ」スタディ学務局長。

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  • 9to513695님의 프로필 이미지
    9to513695

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    • danny96431596님의 프로필 이미지
      danny96431596

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      • panamera15940017님의 프로필 이미지
        panamera15940017

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        • vinci88님의 프로필 이미지
          vinci88

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