この魅力的なニューヨーク タイムズのビデオは、キャリアの成功に対するLearning手法です。
1896 年から 2012 年までの男子 100 メートル走の世界記録を示しています。
時間の経過とともにほぼ直線的な改善が見られます。
さて、世界がどのように進化するかについて好奇心があれば、自問してみる必要もありそうですね。
“何が起きてる?これは、偉大さがどのように達成されるかについて何を語っていますか?」
この記事で見ているのは、ほぼすべての分野と業界で起こるパターンでもあります。
偉大になるために学ぶ量は指数関数的に増加しています。
- ベスト プラクティスをコピーします
手っ取り早い方法として、競合他社はまずトップ パフォーマーのベストプラクティスを真似する。 - 実験
ベストプラクティスの最前線に到達すると、実験に集中する。 - 新しいベストプラクティスを固める
ほとんどの実験は失敗しますが、成功した実験はベストプラクティスになり、他人にコピーされます。
人が偉大になるために習得しなければならない知識の本質は増加していきます。 - 創造的破壊への対応
場合によっては、古いベストプラクティスの大規模なバンドルが時代遅れになり、アーリー アダプターが新しいパラダイムを作成する新しいプラクティスのバンドルを日和見的に作成する、まったく新しいパラダイムが発生します。多くの偉大なテクノロジー起業家は、誰よりも早く新しい分野に何年にもわたって熟考を重ねることで、若くして成功を収めてきました。
最終的に、プロセスは繰り返されます…(PDCA)
ランニングの歴史がそれを裏付けています。
世界記録が向上している間、トレーニング パラダイムも同様に改善されています。
インテンシティトレーニングからインターバル トレーニング、そして持久力に重点を置いたトレーニングに至るまでです。
各世代は、前の世代の教訓に基づいて構築され、トレーニング、技術、機器、及び健康のための新しいパラダイムを構築しました。
又は、アイザック・ニュートンが雄弁に言ったように:
「私が他の人よりも遠くを見たとしたら、それは巨人の肩の上に立ったからです。」
ランニングは、知識が爆発的に増加するにつれて仕事の世界で起こっていることの縮図です (ソーシャルメディアのコンテンツは毎年倍増し、デジタル情報は5 年ごとに 10 倍に増加し、学術研究は9 年ごとに倍増しています)。この爆発は、私たちが偉大になりたい場合に構築するための「ベスト プラクティス」を指数関数的に増やします。
私たちの既存の知識はますます急速に時代遅れになっているため、私たちはさらに学ぶ必要があります。
たとえば、ある学術研究では、肝硬変と肝炎に関する臨床知識の精度の低下率は45年であることがわかりました。
つまり、スキルを更新していない 70 歳の肝臓専門医と話している場合、悪い情報を得る可能性は 50% だということです。
この記事を読んでいる方でも病院に行ったことがある方が大半だと思いますが、年配者の医者と比較的若い医者でも言ってることや治療方法等が違う経験が少なくないのではないでしょうか。医学もよく言われるとおり日進月歩の歴史を辿っています。
工学学位で言えば、1930 年の 35 年の半減期から1960 年には約 10 年に短縮されました。
知識の爆発とそれに伴う衰退は、1 つのことを明確にしています。
それは、絶え間ない学習をより優先する必要があるということです。
栄養素、運動、睡眠の最適な毎日の投与量を得ることに重点を置くのと同じくらい重要です。
そして、私が提供しているスポーツアカデミーも最新の脳科学や人材開発手法を子供達中心に提供しています。
よく、周りの大人(先生、保護者、アマチュア指導者)等からは色々言われる事もあったりもしますが、、、。
加速学習法
Our World In Dataによると、先進社会の平均的な人は、過去 2 世紀にわたって、フォーマルな環境での学習により多くの時間を費やしてきました。
同じことは、全学習の 70 ~ 90% を占める伝統的な機関の外での非公式な学習にも当てはまります。
ポッドキャスト、ビデオ、記事、ゲーム、デジタル コースにより、人々はオンラインでほとんど何でも無料で学ぶことができます。
同様の傾向がインテリジェンスでも起こっています。
心理学における最も驚くべき傾向の 1 つは、フリン効果と呼ばれます。
これは、歴史的に「一定」と考えられてきた知能テストのスコアが、過去 1 世紀にわたって世界の多くの地域で上昇し続けてきたことを示しています。
なぜこれがすべて起こっているのか?
その理由は、私が加速学習と提唱している部類です。
私たちの蓄積量としてd 知識が指数関数的に増加すると、生産的に社会に参加したり、社会でトップパフォーマーになるために必要な最小量の学習が増加します。言い換えれば、加速する社会変化には、加速する知性が必要です。
あるいは、経済学者のベン・ジョーンズが言うように、「巨人の肩の上に立つのであれば、まず彼らの背中を登る必要があり、知識が多ければ多いほど、この登りは難しくなります。」
これは私たち自身の日常生活でもすでに感じています。
私が最初に Web デザインを学んだときは、HTML と Adobe Photoshop の使い方だけを知っていれば十分でした。
現在、Web デザイナーは、他の言語も理解し、テストと分析を行う方法を理解し、他のツールの巨大なスイートを使用する方法を理解することが期待されています。
そして、あなたのキャリアが Web デザイン、セールス、ジャーナリズム、または不動産であるかどうかにかかわらず、デジタルの世界は習得すべき新しいスキルを数多く生み出しました。
例えば、データ サイエンス、プログラミング、人工知能は、以前はニッチなスキルでした。
現在、それらの基本的な理解を持つことは、ますます多くの職業にとってますます重要になっています。
学位を取得したり、専門能力開発コースを年に 1 回受講したりするだけでは、もはや十分ではありません。
学習は一定である必要があり継続がやはり必要です。
ランニングと同じように、年を追うごとに最高の選手になることへの要求はますます厳しくなっています。
各世代のチャンピオンは、一連のベスト プラクティスを開発しています。次の世代はそれらを学び、それを基に構築する必要があります。
その後に続く世代は、スピードを習得するためにさらに多くのことを学ぶ必要があり、又、次へとサイクルは継続します。
確かに、新しい産業や分野が形成される創造的な破壊のプロセスは、新しい重要な知識を持つ人々がより多くの経験を積んで他の人を飛び越えるチャンスの窓を提供します。
多くの偉大なテクノロジー起業家は、誰よりも早く新しい分野に何年にもわたって熟考を重ねることで、若くして成功を収めてきました。
しかし、彼らの成功は、彼ら自身の学習を遅らせることができるという意味ではありません. 実際、多くの場合、それは彼らがそれをスピードアップする必要があることを意味します.
学習の未来を予測する
1965 年、Intel の共同創設者の 1 人である Gordon Moore は、興味深いパターンに気付きました。
高密度の集積回路内のトランジスタの数は、歴史的に 2 年ごとに 2 倍になっています。
この根底にあるパターンは、社会に大きな影響を与えてきました。
例えば、現在のスマートフォンは、NASA が 1960 年代にアポロ ミッションを実行するために使用したメインフレームよりも優れたコンピューティング パワーを備えています。
更に、ムーアの法則の知識により、非常に正確な未来の予測が可能になりました。
又、それは自己実現的予言にもなりました。
例えば、Intel は、ムーアの法則に基づいてチップのイノベーション サイクルを計画しています。
加速知能の法則は何十年も、おそらく何百年も続いてきました。
テクノロジー業界がムーアの法則に基づいて将来を計画するのと同じように、私たちは個人として、また社会として、それを中心に将来を計画する必要があります。
加速学習の法則
現在も将来もトップパフォーマーになりたい人は、この加速学習の公式を最適化する必要があります。
学習に費やす時間
あなたは 5 時間ルールをご存じですか?
週に 5 時間を学習に費やさないなら、期待効果が半減する。
ビル ゲイツ、ウォーレン バフェット、オプラはすべて 5 時間ルールを使用しています。専門家が週単位で行うべき最低学習時間は 5 時間です。
学習率:学習率を上げる能力があります。この能力は私たちの知性に依存しません。それは、学ぶ方法を学ぶスキルを習得することにかかっています。このスキルを早期に習得することで、そのスキルの恩恵を生涯にわたって得ることができます。
知能増強:私たちは、手頃な価格の強力なツールによって自分の知能を劇的に増幅できる時代に生きています。
例えば、あるクラスのツールは、私たち自身の知性を強化し、私たち自身よりもチームでより多くのことを達成できるよう、より大規模で、よりコネクトされた多様なネットワークを構築するのに役立ちます。
別のクラスのツールを使用すると、業界のトップパフォーマーの行動と結果のデータセットを見つけて構築できるため、偉大さの微妙なパターンをアルゴリズムで理解できます。
これらのツールや方法について時間をかけて学ぶことは、ますます重要でもありスポーツやビジネスの世界で勝ためにも必要不可欠な行動です。
適切なタイミングで貴重な知識を特定します。知識の価値は静的ではありません。
それは、他の人々がそれをどれだけ価値があると考え、どれだけ希少かによって変化します。
新しいテクノロジーが成熟し、業界が再編されるにつれて、必要なスキルを持った人材が不足することが多く、高額の報酬が発生する可能性があります。
報酬が高いため、より多くの人がすぐにトレーニングを受け、平均報酬は減少します。
加速学習の法則をあなたの人生に取り入れる価値はありそうですか?
私は脳力開発について2015年位から、世界で最も優れた人材開発者等のスキルに興味を持ち、加速学習以上の事をしてきました。そして、様々な業界や分野で活躍成功している人物の成功法則についても研究分析してきました。
別途有料とはなりますが、最新トレンドの人材開発手法や脳科学等について初心者でも分かり易いと評判のオンラインスクールも開講中です。是非、能力開発の根本をリスキリングし、更なる発展を目指して行きませんか。