growth mindset 成長する思考態度
なんだそれ
スタンダード大の研究Dweck博士によると、人の能力に対する考え方によって技能が成長する速度が異なることがわかった(らしい)。
成長する思考(growth mindset)と固定された思考(fixed mindset=固定観念)の2つに大別される考え方で、
Dweck博士は大人と子どもの両方を対象とした20年に及ぶ研究で「人格や知性は本人の生まれ持ったものではなく、成長させることができる」と信じることが、大人にも子どもにも著しい変化をもたらす、と主張している。
Fixed Mindsetの考え方
「固定された思考態度」は根本に「自分をよく見せたい」という欲求があるため、失敗する可能性がある挑戦を避けたがります。障害にぶつかった時のあきらめも早く、努力は実を結ばないと考えがちです。批判に対し、例えそれが有用なものであってもネガティブな意見であればフィードバックを無視してしまい、他人の成功に脅威を感じます。そして自分の能力を出し切ることができず、早い段階で能力の伸びが頭打ちの状態へと移行してしまいます。
Growth Mindsetの考え方
一方「成長する思考態度」はまず「学びたい」という欲求から始まるため、挑戦を喜んで受け止め、逆境にぶち当たっても粘り強く堪えます。努力は熟達への通過点と考え、批判から学び、他人の成功からも学んだりインスピレーションを受けたりするという流れ。根本にあるのが「学びたい」という考えのため、全てを雪だるま式に吸収し、高い成功レベルへと到達できるというわけです。
逆にgrowthmindsetにおいて失敗するとは成長しないこと。大切に感じていることへ手を伸ばさないこと。自分の可能性を引き出さないこと。
楽しみ方への変化
2つの考え方は挑戦に対する「楽しみ方」に大きな影響を与えることがわかります。どちらのグループも最初の問題は簡単に正解できるため楽しめるのですが、問題が難しくなっていくと、能力を褒められた子どもは楽しむことができず、一方、努力を褒められた子どもたちは自分の能力を伸ばしていけるので難しい問題でも楽しめるわけです。前者が問題に正解できないことでどんどんやる気をなくして行くのに対し、後者はどんどん成長していきます。
固定された考え方の人が嘘を付く
そして「固定された思考態度」の持つ最も大きな弊害は、「固定された思考態度」のグループの子どもたちが嘘をつくということにありました。彼らは「テストの点数を仲間に伝えるために手紙に書いて」と言われると、賢く見られるために嘘の点数を書いたのです。
人間関係
「成長する思考態度」のグループは相手を責めず、欠点を認め、欠点があっても自分たちは十分な関係にあると考えます。
人と人の関係において「固定された思考態度」を適応させると、自分の理想の相手が自分自身を高みにやり、自分に完全さを感じさせてくれると信じます。
「成長する思考態度」のグループは自分の間違いを認めてくれ、愛を持って成長を手助けしてくれる人をパートナーに好みます。
「固定された思考態度」こそが間違った「真実の愛」の根本にあるとはDweck博士。「固定された思考態度」のグループは「相手が自分たちの関係をどう考えているか」ということについて自分とわずかな違いがあっても、脅威や相手に対する敵対心を感じるとのこと。
固定された考え方は「真実の愛=運命の相手」のような幻想を持ちやすい。気に食わない点が気になってしまう。 成長する考え方では、彼らの欠点を認識し、愛情を込めてそれらを改善するのを助けるパートナー、彼らが新しいことを学び、より良い人になることを奨励する誰かを好んだ。
脳波観測における違い
脳波を観て、成長する情報を一方では無視し、一方では貪欲に探しているという違いがわかった。
ドウェックがコロンビア大学の脳波ラボに人々を連れてきて、難しい質問に答えたり、フィードバックを受けたりしたときに、彼らの脳がどのように振る舞うかを研究した。彼女が発見したのは、固定観念を持っている人たちは、自分の現在の能力を直接反映したフィードバックを聞くことにしか興味を示さず、学習や改善に役立つ情報は無視しているということであった。
彼らは質問を間違えてしまったときに正しい答えを聞くことにさえ興味を示さなかった、なぜなら彼らはすでにそれを失敗の部門で片付けたからである。
一方、成長思考の人たちは、質問の正誤に関係なく、既存の知識やスキルを拡大するのに役立つ情報に熱心に注意を払っていました - 言い換えれば、彼らの優先順位は学習であり、成功と失敗という二項対立の罠ではありませんでした。
方法
- 自分の能力は伸びると考える
- 失敗することは成長の過程であり終わりではないと考える
- 誰しもが経験や勉強を通して素質を育てたり変えたりすることが可能であると考える
- 成功した結果と能力を褒めるのではなく、努力した過程を褒める
- 成長しない選択をすることが失敗と考える
なぜこの記事に反応したか
これらの言説は結構観ます。 オープンマインドと今回のグロースマインドセットは通ずる観念だと思います。
私は自分自身、回避性パーソナリティ障害なんじゃないかと思っています。(病院で診断されたわけではなく、思い当たる節があるだけ)
失敗して、くだらない人間だと思われるのを恐れるがあまり、挑戦それ自体を回避してしまう点です。
回避性パーソナリティ障害はいつも失敗を恐れているから人間関係を構築するのも疲れてしまう。 付き合いがあるのは自分の自尊心を傷つけない(あえて悪く言うと多くの場合見下している)人たちが多いなどが特徴としてあります。
これは普通のことでもあるとは思います。バカを言い合える関係というのはある意味で重要です。しかし、自尊心を傷つけない人とばかり付き合って人間関係が閉じてしまっているのも事実です。
参考文献
Fixed vs. Growth: The Two Basic Mindsets That Shape Our Lives – Brain Pickings
一日に3冊本を読んだ。
なんか結構集中できた気がする。
1冊は久しぶりに読んだ本で、2冊は多読中の本。
つまみぐい勉強法。勉強内容は合わないならコロコロ変えていい。しかし、すぐ次の勉強を始める。そして勉強会などアウトプットをする。
ナップザック問題(dpの練習)
Qiitaに書いてもいいけれど、納得できていないので。
蟻本55p周辺のナップザック問題
atcoder agc044に挑戦して惨敗したので勉強。ただ、問題の方はさっぱり。
4 2 3 1 2 3 4 2 2 5
# -*- coding: utf-8 -*- N = int(input()) wv = [[int(_) for _ in input().split()] for i in range(N)] W = int(input()) def rec(n, w): ans = 0 if n == N: return 0 # n番目の品物を使えない場合 elif wv[n][0] > w: return rec(n + 1, w) else: ans = max( rec(n + 1, w), rec(n + 1, w - wv[n][0]) + wv[n][1] ) return ans def solve(): return rec(0, W) print(solve())
N = int(input()) wv = [[int(_) for _ in input().split()] for i in range(N)] W = int(input()) dp = [[0] * (W + 1) for j in range(N + 1)] for i in range(N - 1, -1, -1): for j in range(W + 1): if j < wv[i][0]: dp[i][j] = dp[i + 1][j] else: dp[i][j] = max( dp[i + 1][j], dp[i + 1][j - wv[i][0]] + wv[i][1]) print(dp[0][W])
参考文献
インターネットがない時代
自分がインターネットで何時間もあるいは何日も四苦八苦して調べものをしていてとふと思った。
インターネットがない時代の人はプログラミングをどうやっていたのだろう。
図書館で何冊も本をあたって自力で検索していたのか。詳しい人を探してきて聞いたか。
海外の文献も、英和辞書を片手に読み漁ったのか。
逆に
インターネットが生まれる端境期に現役の終わりらへんで入った人はどんな気持ちだったのだろう。
自分が若い頃に苦労して調べて身につけた知識もインターネットで簡単に手に入れられる。
もし自分だったら耐えられないのではないだろうか
暇つぶし
twitterで知らない人が言っていたので
そいうやpythonで 0< hoge < huga < piyo を体験したいんだよな
— りゅう (@Ryu1__1uyR) 2020年5月15日
>>> print([str(j) for j in [i for i in "hoge"]]) ['h', 'o', 'g', 'e']
>>> print([ord(j) for j in [i for i in "fuga"]]) [102, 117, 103, 97] >>> print("yes" if 0 < sum([ord(j) for j in [i for i in "fuga"]]) < sum([ord(j) for j in [i for i in "fuga"]]) < sum([ord(j) for j in [i for i in "piyo"]]) else "no") no
絶対もっとやりようあると思う。
CIAの情報収集
CIAですら手に入れる情報の入手元は公開情報が95%である。
5%が秘密の情報を手に入れられるのか、と思いますが。
でも情報の殆どは公開情報収集(オープンソースインテリジェンス)であり、
諜報(シギント ,signals インテリジェンス)は少なく、人づての情報収集(Humint,ヒューマンインテリジェンス)もまた少ないらしい。
なるほどなあと思ったとさ。
オピニオン=主観だけで価値になるのは例外的
オバマ前大統領の核縮小演説には「ではどうやって?」という裏付けとなる具体的なデータや戦略は言及されていない。しかし、核最大の保有者で超大国であったアメリカの今までの方針を覆すという点ではそれだけで主観的なインパクトのある主張であった。
また、芸術家、ファッションデザイナーなど成功者はそれだけでその業界全体にインパクトのある主張を主観に基づいてすることができる。
しかし、これらは例外的であり、主張には必ず根拠がなければならない。そのため主張を補強するデータが伴い主張は一切信用する必要がない。
また、新聞などのマスメディアはそれまで、世間に情報を伝える数少ないメディアだった。そのため情報を集約する存在としてそれ自体がどのような見解、主張を持つのかということが価値のある時代があった。
しかし、いま誰もが情報を発信できて、記者以上に知識豊富で経験のある人がたくさん出てきたため、コラム、社是などは現代において価値がなくなった。
なるほどなあ。
参考文献
フェイクニュースの見分け方より
今日の作業日誌
結局日が暮れてからの作業になった。 でも日中に本は読了できたからOKです
Kaggle
Done
- 問題の把握、可視化、
- 今回のコンテストの概要
どんなもの?
- センチメントスコアの予測ではなく、センチメントスコアに影響する単語の判別
先行研究と比べてどこがすごい?
- 自分が参考しにしているnotebookが初めての参加者が作っているということに気づいた。どうするかはまだわからない。でも間違っているかどうかもわからないので、こういうときは。
質的終了条件,文献調査によって明らかにしたいことを疑問文の形で列挙し解決すれば終了.
- 質的には、今回扱うデータがどんな性質を持つのかをざっくりと理解できればいいと思っている。
量的終了条件,時間,論文数,調査に使うデータベースで制限する.
- 毎日やって2日ぐらい。時間はかけたくないけど、最初なので時間はかかるだろう。
実践Rust入門
- 6章まで読了した。これで半分。でも正直モダンC++だと思えばすべてのC++の仕様を理解しようと思ったら途方も無い時間がいるけれど、基本的な部分はさらっとわかったきになっている。まだ書けないけないけど。
LIME
- LIMEを日本語訳し、動かして、実際に入力と対応結果がわかるのか、応用可能は範囲はなんなのか、失敗するとしたらどんなときか、を実行結果とともに判断する Done
- LIMEチュートリアル2値分類を日本語訳
- LIMEチュートリアル多クラス分類を日本語訳
- LIMEチュートリアルNNによるCO2値予測に寄与する要素の分析を日本語訳
Doing 中身の理解、チュートリアルをすべて実行して、何が入力されているかよく可視化されたコードじゃないことがわかった。 よって、可視化のためのコードを追加してどんな入力と出力をもともとのモデルから得ているのかを調べる。sklearnの既存の関数だが。
多読
7回読み勉強法3回目読んだ。
3回目は結構すんなりという体感だが、実は2日にかけて分けながら読んだ。
前日に半分まで読んで、眠くなってやめた。二日目は、サラサラと理解しよう理解しようとせずに読むことができたと思うが、いかんせん集中力が続かず何回かに分けて読んだ。
その途中でバッファリーディングしてみたが、やっぱり集中力がその分落ちて、焦点があってる文の内容も頭に入ってこず、バッファリーディングしている文も入ってこずという状況だった。練習するのみだとは思うが、いつになったら成果を実感できるのか。成果が実感できないのでは継続しないので、やっぱりゆっくり平読みするときとかのみに使用を制限するほうが良いと思う。
サラサラ読むとき、見開きのどの部分を読むかで頭への入ってくる理解度に差があることに気がついた。読み始めが全く頭に入ってこないということがよくある。見開きのど頭は少し注意深く読んでいいのかもしれない。
問題解決のための競技プログラミング2回目読んだ。
正直、サラサラと読んですらいない。でも読まないよりはマシ。
ゼロから作るDL2
結構何が書かれているかを30分で理解できた。理論はこれから。見出しを読んだだけ。
togglでトレーシングしてみる
読んだ使い方ブログがごみだった。よくまだわかっていない。でも2時間やったことがわかった。