「〇〇について教えて」とAIに聞く。
返ってきた説明をコピペする。
そんな使い方をしていませんか？
Redditで興味深い投稿を見つけました。
ある投稿者が「AIに仕事をやらせるのではなく、学習に使う」というアプローチで成果を上げているというのです。
紹介されていた10個のプロンプトは、通常の質問とはまったく異なる効果を発揮するとのこと。
本記事では、この投稿をベースに、AIを効果的な「先生」として活用する方法を解説します。
「教えて」と「学ばせて」の決定的な違い
多くの人がAIに「〇〇を説明して」と聞きます。
AIは丁寧に説明を返してくれるでしょう。
しかし、その説明を1週間後に覚えているでしょうか？
問題は、AIが「伝える」モードで動いていることにあります。
投稿者の指摘によれば、プロンプトの工夫次第でAIを「教える」モードに切り替えられるとのこと。
この違いが、学習効果を大きく左右するのです。
メンタルモデルを求める
最初に紹介されていたのは、定義ではなくメンタルモデルを聞くという手法です。
たとえば「オブジェクト指向プログラミングとは何ですか」とは聞きません。
代わりに「オブジェクト指向プログラミングの背後にあるメンタルモデルを教えてください」と聞きます。
定義を暗記しても、実際のコーディングには役立ちません。
しかし、メンタルモデルを理解すれば、応用が効くようになります。
投稿者はこれを「理解」と「暗記」の違いと表現していました。
誤解を先に潰す
次に効果的だったのは、以下のプロンプトです。
〇〇についてよくある3つの誤解と、それが間違っている理由を教えて
間違った理解の上に知識を積み重ねても、どこかで破綻します。
だからこそ、最初から正しい土台を作るべきなのです。
先に誤解を潰しておくという発想は、理にかなっています。
たとえばPythonの変数について学ぶケースを考えてみましょう。
「変数は箱のようなもの」という誤解を持ったまま進むと、参照渡しの概念でつまずきます。
誤解を先に知っておけば、この罠を避けられるわけです。
パレート原則で学ぶべき範囲を絞る
〇〇を学ぶ上で、20%の努力で80%の成果を得られる部分はどこですか
このプロンプトは、学習の優先順位付けに威力を発揮します。
新しいスキルを身につけるとき、すべてを網羅しようとして挫折するパターンは珍しくありません。
投稿者は「ほとんど意味のない部分に時間を浪費するのを防げる」と述べています。
Reactを学ぶなら、まず何を押さえるべきか。
機械学習なら、どの概念が最も重要か。
AIに聞けば、効率的な学習パスが見えてきます。
前提知識のギャップを埋める
高度なトピックに挑戦して、途中で挫折した経験はないでしょうか。
原因の多くは、前提知識の不足にあります。
〇〇を理解するために、私が持っていない可能性のある前提知識は何ですか
このプロンプトで、自分では気づけなかったギャップを発見できます。
投稿者いわく、「自分が知らないことを知らなかった」状態を解消できるとのこと。
たとえばKubernetesを学ぼうとして苦戦しているとします。
実はDockerの理解が不十分なのかもしれません。
さらにはコンテナの概念自体が曖昧な可能性もあります。
前提を確認することで、効率的に学び直せるのです。
「何でないか」で理解を深める
〇〇を、それが『何でないか』と対比させて教えてください
これは「ネガティブスペース」と呼ばれる教授法に基づいています。
投稿者によれば、複雑な概念に対して「妙にうまく機能する」とのこと。
たとえば関数型プログラミングを学ぶ場面を想像してください。
「それは何か」を説明されてもピンとこないことがあります。
しかし「オブジェクト指向と違って状態を持たない」「命令型と違って宣言的に書く」と対比されると、輪郭がはっきりしてきます。
複数ドメインからのアナロジー
〇〇について、まったく異なる3つの分野からアナロジーを教えてください
抽象的な概念は、具体的なたとえ話で一気に理解が進むことがあります。
しかも複数の分野からアナロジーを得ることで、多角的な理解につながるのです。
投稿者は「抽象的な概念が実際に腹落ちする」と表現していました。
料理、スポーツ、建築。
異なる分野からのたとえを聞くことで、概念の本質が浮かび上がってきます。
専門家の視点を借りる
〇〇について、専門家なら聞くけれど初心者は思いつかない質問は何ですか
このプロンプトは、投稿者が「批判的思考のレベルアップに本当に役立った」と語っていたものです。
初心者と専門家の違いは、知識量だけではありません。
問いの立て方が根本的に異なります。
専門家が発する質問を知ることで、その分野における「考え方」を学べるわけです。
ファインマンテクニックの応用
最後に紹介されていたのは、以下のプロンプトです。
このWikipedia記事を、好奇心旺盛な中学2年生が興味を持つような1段落の説明に変えてください
これは、物理学者ファインマンが実践していた学習法に通じます。
本当に理解しているかどうかは、シンプルに説明できるかで判断できるという考え方です。
AIにこのような説明を生成させてみてください。
その内容を自分で検証することで、理解度を測れます。
まとめ
今回紹介したプロンプトに共通するのは、AIを「情報の提供者」から「学習のファシリテーター」に変えるという発想です。
単に説明をコピペするのではなく、AIに「教えさせる」。
そうすることで、知識の定着率は大きく変わります。
投稿者の言葉を借りれば「絶対に内面化されない説明をコピペするより、はるかに有用」とのこと。
これらのプロンプトをそのまま使ってもいいでしょう。
自分なりにアレンジしても構いません。
重要なのは、AIへの質問の仕方ひとつで、学習効果がまったく変わるという事実です。
次にAIで何かを学ぶとき、ぜひ試してみてください。
