増分読み取り

インクリメンタル リーディングは、ソフトウェアを利用して読書から情報を学習および保持する方法で、電子記事からフラッシュ カードを作成します。「インクリメンタル リーディング」とは、「部分的に読む」という意味です。記事を 1 つずつ直線的に読むのではなく、この方法では、電子記事または書籍の大きなリスト (数十または数百) を保持し、各セッションで複数の記事の一部を読みます。ユーザーは、読書リストの記事に優先順位を付けます。読書中、記事の重要なポイントがフラッシュ カードに分割され、間隔を置いた反復アルゴリズムを使用して、長期間にわたって学習および復習されます。

プロセスの後半でフラッシュカードを使用するのは、間隔効果（時間をかけて学習すると学習効果が高まるという現象）とテスト効果（学習期間の一部をテストを通じて記憶すべき情報の検索に充てると長期記憶が強化されるという発見）に基づいています。これは、特にさまざまな情報源から大量の情報を 一生学習しようとしている人々を対象としています。

この手法自体は、ポーランドのソフトウェア開発者ピオトル・ヴォジニャクの功績とされることが多い。彼は1999年にSuperMemo 99で増分読解の最初のバージョンを実装し、この手法の必須ツールである優先順位付き読書リストと記事の一部を抽出して穴埋め削除を作成する機能を提供した。^[1]「増分読解」という用語自体は、翌年のSuperMemo 10 (2000)で登場した。 [ ^2]その後のSuperMemoプログラムは、ウェブページのインポート、マテリアルのオーバーロード処理など、関連するツールとテクニックを強化した。^[3]

テキストエディタEmacsの限定的な増分読み取りサポートは2007年に登場しました。^[4]

2011年には増分読み取り用のAnkiアドオンが公開されました。^[5] Anki 2.0および2.1では別のアドオンが利用可能です。^[6]

インクリメンタル・リーディングは、ピオトル・ウォズニアックが考案した一連の関連概念の最初のものでした。インクリメンタル・イメージ学習、インクリメンタル・ビデオ、インクリメンタル・オーディオ、インクリメンタル・メール処理、インクリメンタル・問題解決、インクリメンタル・ライティングです。ウォズニアックはこれらの概念を指すために「インクリメンタル学習」という用語を使用しています。^[7]

電子記事を読む際、ユーザーは最も重要な部分を抽出し（紙の記事に下線やハイライトを付けるのと同様）、徐々にフラッシュカードに抽出します。フラッシュカードは、質問と回答の形式で提示される情報です（能動的な想起を可能にします）。クローズ削除は、テキストから簡単に作成できるため、増分読み取りでよく使用されます。抜粋とフラッシュカードはどちらも、元の記事とは独立してスケジュールされます。

時間の経過と見直しにより、記事は徐々に抜粋に、抜粋はフラッシュカードに変換されるはずです。したがって、増分読み取りは、電子記事の情報をフラッシュカードのセットに分解する方法です。

抜粋とは異なり、フラッシュカードはアクティブリコールで復習されます。つまり、「ジョージ・ワシントンは米国初の大統領だった」などの抜粋は、最終的には「米国初の大統領は誰だったか？」（答え：ジョージ・ワシントン）などの質問、または「[...]は米国初の大統領だった」などの穴埋め問題に変換する必要があります。

このフラッシュカード作成プロセスは半自動です。読者は学習する教材を選択し、質問の正確な文言を編集します。対照的に、ソフトウェアは記事の優先順位付けとフラッシュカードの作成を支援し、スケジュールを作成します。ソフトウェアは、間隔反復アルゴリズムのルールに従って、読者が各チャンクを確認する時間を計算します。つまり、処理されたすべての情報は、間隔をあけて提示されます。

個々の記事は、ユーザー、ユーザーの気分、記事などに応じて、注意持続時間に比例した割合で読まれます。ピオトル・ウォズニアックによれば、これにより注意力が大幅に向上します。^[8]

間隔をあけた反復がなければ、読者は数十の科目を並行して勉強するときに、情報過多の中ですぐに迷子になってしまいます。しかし、間隔をあけた反復により、処理された資料の痕跡を記憶に保持することが可能になります。^{[要出典] [9]}

• インクリメンタル検索

• Kevin Purdy、「増分読み取りを使用して大量のデータを記憶する」(lifehacker.com)