コンテキストスタッキング
sta.icon
情報源からブラックボックス的に情報を取り出して自分なりの知をつくる営み！
俺が教授だったら、取り出し方を共有してくれた学生を加点する
この手法は既知の知識から未知の知識に繋げるところがキモなのかなと思いましたinajob.iconnishio.icon
前回までの講義内容と今回の講義内容のdiffに焦点を当てているように見える
たしかにsta.icon
僕はすぐに「情報源からブラックボックス的にLLMで情報を取り出す」部分だけ注目（ターゲット）して、それ以外をばっさり捨ててた
実際、ターゲットが見つかった後は、ターゲットの正しさを検証する目的で流し読みしただけで、どう書いてたかは正直見てない（なんか色々やってそうだねレベル）
nishio.icon
授業ではなく書籍を読むのに応用できないかな
展開していただいた好意に感謝しますが、正直自分は翻訳された日本語長文を読んでコメントしてるわけで、自分の読んでない英語の冒頭部だけ切り出したものとどうでもいい画像が展開されてるのは「それじゃない」とか「それ情報密度下がってるのでは」と言う気持ちになる
似た感想を抱いていたsta.icon
https://gyazo.com/d620622fdd306c85caf7f0aeb15e751b 🌐 ここがsta.iconさんが誤解してそう、特に似た感想に見えないinajob.iconnishio.icon
それはそれとしてこの90分に圧縮する話が誤った見出しだという指摘は正しそう
「鋭い指摘ですね。その通りだと思います。」との対比になんとも言えない気持ちになるSummer498.icon
チャッピェ……
claudeに見えるcaki.icon
昔からclaudeこういうこと言いがち、最近は減ってきたけどまだ言う
「ihtesham2005のポストに思うところがある」という点で似ている、というつもりで書いてたsta.icon
冒頭部nishio.icon
どうでもいい画像nishio.icon
↑ これがすでにあって、sta.iconは以下を追加したイメージ
1講義分を90分に圧縮できるという主張sta.icon
すみませんtakker.icon
戻しました
(戻してほしい意図はなかったかもしれませんが、nishio.iconさんと同意見なので、せっかくなので戻しました。何か問題があれば戻すのを戻します)
翻訳後のテキストをextractするscriptつくりたい
そういう意図だとは思ってなかったsta.icon
nishio.iconさんはtakker.iconさんではなくポスト主（ihtesham2005）に対して言っているのだと思っていた
あっそっちの可能性があったか。読み間違えたかもtakker.icon
このnishio.iconさんのコメントに関してはtakker.iconさんの読みが正しいとおもうcaki.icon
たぶんそうtakker.icon
改めて見直すと敬語使ってたし
nishio.iconさんが井戸端で井戸端以外の人に敬語を使うとは思わない
たしかに展開していただいた好意に感謝しますがここはあまり見かけない言い回しだなとは思ってたsta.icon
ここで粘るべきだったんだろうなぁ。「まあいいか」とスルーしてそのまま進んじゃった
sta.iconさんが誤解してそう、特に似た感想に見えないinajob.iconnishio.icon
このnishio.iconさんのコメントに関してはtakker.iconさんの読みが正しいとおもうcaki.icon
Yesnishio.icon
この問題の良い解決方法はわからない
改めて振り返ってみると冒頭部ははなからスルーしていたので「引用されても違和感」だし「この主張はおかしいのでは」というsta.iconの主張にも同意する
が、本人はスルーしているので「この主張はおかしいのでは」という意図で投稿したのではなく「似た感想を抱いていた」わけではない
世の中おかしな発言は吐いて捨てるほどあるしな……
面白いポイントだけ抽出して引用すると
1: 各講義の2日前、彼はすべてをNotebookLMにアップロードします。指定された読み物、先週のスライド、彼自身が見つけた3つか4つの関連論文、そしてまだオープンしている問題セットを。
2: 「今週の内容が基盤とする5つのコアコンセプトは何で、それは先週私が勉強したものとどうつながっているか？」要約するのではなく。定義するのではなく。つなげるのです。
この「つながりを発見させる」というところはとてもCosense的で面白いnishio.icon
3: 「この内容をゼロのバックグラウンドを持つ人に教えられるほど本当の意味で理解するために、必要なことは何だろう？」...それは彼の理解がしっかりしている箇所と、空虚な箇所を正確に暴き出します。ギャップが即座に現れ、彼は残りの90分をそのギャップを埋めることにだけ費やします。
ここで1回の授業の手前に予習として90分使っているnishio.icon
4: 「この内容について、表面だけ理解して基盤となるロジックを見逃した学生を暴くような、教授が質問する可能性のある質問は何だろう？」
何によって検証されるかを確認して、その検証に合格するように学習するnishio.icon
ほとんどの学生は講義を終えて、内容がいつか腑に落ちることを願って去ります。彼はすでに腑に落ちた状態で入り、講義を使って自分が何を見逃したかを発見します。
ここは面白い変化、一方で本質的にはAIがあるかどうかによるものではなく「各授業の前に90分予習をすること」によってもたらされている。AIによってその予習が効率的になっただけ 自分も最初軽くスキミングしただけの印象は「予習だな」でしたterang.icon
他人に教えることを目的とするとか、理解を検証するとかの話は拙著「エンジニアの知的生産術」にも書きました
ブロードキャスト式の授業は個別の疑問や進捗管理ができないが、LLMを挟むことでそれを望む生徒は得られるようになったなぁと読んだinajob.icon
マンツーマンの家庭教師ならこのようなお膳立てをした学習指導ができる
少ない人的リソースでも、よりなめらかに学習をサポートできるようになってる気がする
整理しようと思ったが、個々人が見ている対象の違いが複雑で諦めたSummer498.icon
terang.icon
必修科目群であったり、前回の授業と次の授業の接続は、その科目の専門へ向かうものであり、どの「について」にも向かい得る
そのメタ領域の方向が、その科目や授業の専門であるということであり、学習者はその専門について教員よりも知らないのだから予習の範囲を出ることが、（いくらNotebookLM等を使ったところで）原理的にできない
あー。でもこれは高等教育の話であって、生涯学習ならば別かもしれないな。