自分のパターンを固め、テストするために教える

自分の認識ロジックを他者に説明することは、暗黙のものを明示的にすることを強制し、ギャップを露呈させる。

Why it works

ある分野を教えることは、明示的で伝達可能な基準を生成することを要求します——手がかりの言語化と同じプロセスですが、説明が意味をなすかどうかについてリアルタイムのフィードバックを提供する外部の聴衆がいます。生成のプロセスはパターンの符号化も深め、学習者が尋ねる質問は、教師のパターンがうまく処理できないエッジケースと例外を確実に浮かび上がらせます。これは事実の知識ではなく判断に適用されたファインマン・テクニックです。

How to do it

1. 自分が流暢に行っている分野の意思決定を特定し、経験の少ない人に実際のケースを説明するよう志願する。
2. 自分が具体的に何に気づいたか、それが何を教えてくれたか、何が別のことを教えてくれただろうかを説明する。
3. 簡潔な答えができない質問に注意を払う——それらは浅いパターンカバレッジを示している。
4. 明確に説明できなかったことに基づいて手がかりリストを更新する。

エビデンス

教えることによる学習効果は教育心理学においてよく文書化されています：説明を生成することは、受動的な見直しと比較して定着と理解を改善します。暗黙の専門家知識への応用は、認知タスク分析と専門的メンタリングにおける標準的な方法ですが、この特定の用途に対する直接的なRCTのエビデンスは限られています。 (observational)

教えることによる学習は学術的な知識分野において最もよく研究されています。暗黙の知覚的専門性への転送は妥当ではありますが、より直接的には検証されていません。

出典

• Fiorella & Mayer (2013), "The relative benefits of learning by teaching and teaching expectancy," Contemporary Educational Psychology
• Fiorella, L., & Mayer, R. E. (2013). The relative benefits of learning by teaching and teaching expectancy. Contemporary Educational Psychology, 38(4), 281–288.

よくある間違い

結果としての決定（「私は左に行った」）を教えるのであって、そこに至った認識の手がかり（「煙の速度が遅く、色がおかしかったから左に行った」）ではないこと——手がかりこそが転送されるものである。