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ラーニング理論講座
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【LFT講座11】分割と統合、複雑系レンズで技術・知識を分析する
具体的に、特定の知識や技術をラーニングデザイン、ラーニングファシリテーションするために必要となる分析方法
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toiee Lab 亀田
35:54
生成AIのラーニングは、どう設計するのか？
ChatGPTや、Claudeなどの生成AIを学ぶための講座や、ワークショップを設計するためのラーニング分析について解説
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toiee Lab 亀田
38:48

January 2025

長年コースを売り続けてきた経験を元にしたThinkificとGumroadの比較
毎月60万円以上を売り上げ続けられるならThinkific、それ以下ならGumroadがおすすめだが、ソロプレイヤーには、Gumroadが良い。その理由を詳しく解説します
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toiee Lab 亀田
【LFT講座10】究極の鍛錬と学習理論
学習の仕組みが理解できると、究極の鍛錬（熟慮された練習）との関連も深く理解でき、能力を飛躍的の伸ばすための取り組みを設計しやすくなります
52:04
【LFT講座09】フィードバック、フラクタル
入れ子構造、フラクタル構造とフィードバックシステムの関係を理解することで、複雑適応系についての理解の土台を作っていきます
40:58
【LFT講座08】中間まとめ
帰納・演繹・仮説構築、メンタルモデル、問い、フィードバック制御、探究、学習、創造、そして科学が同じ構造をしていることを確認します
38:06

December 2024

【LFT講座07】フィードバック制御システム
演繹、帰納、仮説構築を実行する人の学習を、システム論におけるフィードバック制御システムとして捉える視点を解説します
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toiee Lab 亀田
44:06
【LFT講座06】脳神経科学からの視点で考える
モデルフリーシステム、モデルベースシステムという視点で、メンタルモデルの無意識の利用、意識的な利用、学習について深掘りします
29:06
【LFT講座05】問い、問う行為とは何か？
メンタルモデルというコンセプトを使うことで、問うことをシンプルに定義できます。なぜ、問うことがラーニングに繋がるのかも、説明できるようになります
19:55
ラーニング理論講座 - 目次
初めての方へ : シリーズ解説と、各レッスンへのリンクを案内しています
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toiee Lab 亀田
教育者のための複雑系入門(1) 複雑系視点と教育
複雑系の科学と、その知見を理解することで、より良い教育を形にしやすくなります。まずは、複雑系について、一緒に考えましょう
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toiee Lab 亀田
複雑系の科学を土台として「ラーニング」を捉える視点
ラーニング理論を理解するための前提、視点、複雑系の科学、複雑適応系とは？
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