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AIは従来の学習手段と何が違うか——三つの認知負荷で測る 2026/8/14
本は読者ごとに較正がずれ、家庭教師は地図を持って困難を課す。AIはどこに立つか。認知負荷理論の三負荷で測ると、強みは較正ずれを消せること、危険は学習が起きる場所の負荷まで頼めば消えること。努力の引き受けは代われないが、足場は作れる——既定の勾配がそちらを向いていない。約千人の実験では、プロンプト設計が成否を分けた。
学習はAI活用の第一級設計変数——生産性偏重の盲点 2026/8/10
AIの議論は生産性一色だが、同じ道具は人間の学習を加速も空洞化もさせうる。「使っていれば上手くなる」という素朴解が破綻する過程を認知負荷理論と熟達研究で追い、負荷の配分と検証ループの二つの修正を経て、ループの固定費が回収できる条件——続く協働か単発か——で学習投資の配分を決める。