Amazon Web Services ブログ

Category: Best Practices

認知科学と学習 1: 反復学習テクニックを活用した学びの効率化

アマゾン ウェブ サービス (AWS) の 175 を超えるサービス群、数百にもおよぶ機能、クラウドコンピューティングの用語や概念という新しい語彙。これらは AWS の構築を学ぼうとする際に最初の壁となり立ちはだかります。この壁は多少険しいものに感じられるかもしれません。また、情報を受動的にインプットする学習法にばかり頼っていると、壁を乗り越えるのは難しくなってしまいます。 一方でこの障壁の高さを引き下げて、 AWS ビルダーとしての学習目標の達成を支援してくれるものもあります。人間にとって最も効果的な学習方法に関する、数十年にわたる研究から得られた認知科学的な知見、そして 数百に及ぶ AWS トレーニングポートフォリオ を活用できることです。 これからシリーズブログとして、数回にわたってこのテーマを扱っていきます。シリーズ内の各記事では、AWS のサービス、機能、および関連する概念をより効果的に学習し、結果としてより優れたビルダーになるために活用できる認知科学の原則に焦点を当てていきます。このシリーズでは次のテーマに基づいて概説していきます。 反復学習 時間差学習 エラボレーション   シリーズ第 1 弾となる今回は、反復学習についてご紹介しましょう。 反復学習の原則とは、学習者が以前に見たり聞いたりした情報を定期的に記憶から取り出して、その情報を使用して問題を解決したり質問に回答したりすることで、長期学習が強化されることと規定されています。 つまり反復学習とは、自分の記憶から情報を引き出す機会を学習者が自分自身に与えることです。 これは情報のインプットのみに重点を置いた、前述のアプローチとはまったく対照的です。学習した情報を保存するニューラルネットワークはその情報を繰り返し受動的に取り込むのではなく、自分の力で情報を思い出す(または記憶から取り出す)ことで強化されます。   通俗的な学習方法においては情報のインプットに重点を置く傾向がありますが、脳の学習方法に関する研究では、(反復: Retrieval により) 情報の取り出しを行うことが長期学習に不可欠であることがわかっています。   簡単な例を見てみましょう。2 つのグループがあります。どちらのグループも、Amazon S3 に関するプレゼンテーションに参加しました。それ以降 2 週間にわたり、1 つ目のグループ (反復学習グループ (Retrieval Group):RG) のメンバーは、参加したプレゼンテーションで紹介された主な概念やトピックを思い出せるかどうかを試す一連のクイズに参加します。 一方で 2 つ目のグループ (非反復学習グループ (Non-Retrieval Group):NRG) のメンバーは、プレゼンテーションで紹介され主な概念とトピックを繰り返す、一連のフォローアッププレゼンテーションに参加します。RG とは異なり学んだ情報に関するクイズやテストは受けません。 最初のプレゼンテーションから数週間さらには数か月後、RG は Amazon S3 に関連する記憶の保持に関して […]

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クラウドを展開する上で確立すべきガバナンス、リスク、コンプライアンス

ビジネスリーダーやテクノロジーリーダーと話すと、彼らは新しい製品やサービスを迅速に市場に投入することが必要だと話します。その一方で、彼らはセキュリティを継続的に確保する必要もあります。また同時に、時間とともに変化するビジネスニーズにワークロードを適応させながら、回復力のある環境を維持する必要があります。このブログシリーズでは、AWSのベストプラクティスを共有して、お客様がこれらのセキュリティ、スケーラビリティ、および適応性の要件を満たすようにAWS環境を計画するのを支援します。 私の目標は、クラウド環境の配備を管理するための設計上の考慮事項についてお客様をガイドすることです。このブログシリーズでは、今後、このガイダンスに沿った一般的なユースケースとパターンの実装を解説するブログを投稿していきます。

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