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アウトプットは、できればインプットと同じ水準のものがいい。

たとえば論文を読むなら、論文を書くつもりで読むこと。

そうなると内容を得るだけでは済まなくなる。

  • どういった構成で書かれているか?
  • どんな決まり文句や、つなぎの言葉が使われているか?
  • 主張を支えているものは何か?
  • データはどうやってつくられたのか?
  • それにはどれくらいの時間とリソースが必要なのか?
  • どの参考文献から、どんな一節が引用されているのか?

といった「こまごました」こともチェックすることになる。

何もかもを一度に読む取ることは難しいのなら(確かに難しいことだ)、内容が理解できたと思う論文を、今度は「書き手」の立場から再度(多分、繰り返し)読み返すこと。

だから読むのなら、再読に耐えるようなものがいい。

行なうのは、論文のリバース・エンジニアリングだ。

とことんバラバラに分解して、分解・解析の結果は、自分がすぐにでも利用可能なようにストックしておくこと。

最初は手間がかかるが、すぐに役立つ。

100冊読む時間があったら論文を100本「解剖」した方が良い 読書猿Classic: between / beyond readers

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