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読書離れではなく、思考体力の低下である(AI時代の勉強法と思考体力 #002)

「最近の人は、本を読まなくなった」

そんな言葉をよく聞きます。

でも私は、この問題を単なる読書離れとして見るだけでは、少し足りない気がしています。

本当に起きているのは、
本を読まないことそのものではなく……

考え続けるための体力が、少しずつ失われていること。

こちらの方が、本質に近いのではないでしょうか。

長い文章を読むことは、意外と高度な作業です。

ただ文字を追っているだけではありません。

  • 前に読んだ内容を覚えておく。

  • 話の流れをつかむ。

  • すぐに結論が出なくても待つ。

  • わからない言葉があっても、いったん先へ進む。

  • 自分の経験と照らし合わせる。

  • 「つまりどういうことだろう」と考える。

こうした小さな作業を、何度も繰り返しています。

つまり読書とは、知識を受け取る行為である前に、
思考を持続させるトレーニングでもあります。

ところが今は、情報がとても速い。

短い動画。
要約投稿。
見出しだけのニュース。
結論が先に出る解説。
AIによる一瞬の要約。

スマホを開けば、情報はこちらから探しに行かなくても流れてきます。
そして私たちは、短時間で「知った感じ」になれるようになりました。


もちろん、それ自体は悪いことではありません。


忙しい中で情報を集めるには、要約もショート動画もAIも役に立ちます。

問題は、それに慣れすぎたときです。

長い説明に触れた途端、

「で、結論は?」
「要点だけ教えて」
「長いから読めない」
「つまり何が言いたいの?」

そんな反応が、自分の中に出てくることがあります。

これは能力が低いという話ではなく、今の情報環境に適応した結果です。

速い情報に慣れた脳は、遅い情報を扱うことが苦手になります。

  • 結論がすぐ出ない話。

  • 一度読んだだけでは理解できない話。

  • 複数の要素が絡み合う話。

  • 白黒をつけられない話。

こういうものを抱えたまま、考え続ける。

その力が、思考体力です。


そしてこれは、
読書だけの話ではなく、仕事でも同じです。

誰かの話を最後まで聞く。
患者さんの言葉と表情のズレに気づく。
検査結果だけで判断せず、生活背景とつなげる。
一つの仮説に飛びつかず、別の可能性も考える。
すぐに成果が出ない介入を、根拠を持って続ける。

こうしたことにはすべて、思考体力が必要です。


特に専門職は、「知識がある」だけでは足りません。

知識を集める。
情報を比べる。
状況に合わせて解釈する。
患者さんや利用者さんの生活に当てはめる。
そして次の一手を決める。

この一連の流れがあって、はじめて知識は使えるものになります。

AIは、情報を集めることを圧倒的に楽にしてくれました。

わからない用語を聞ける。
論文の要点を整理できる。
考え方のたたき台を出してくれる。
視点を増やしてくれる。

これは大きな助けです。

ただ、AIが代わってくれるのは、主に「答えの候補を出すところ」までです。

その答えが本当に妥当か。
この人に当てはまるのか。
何が抜けているのか。
例外はないのか。
明日から何をするのか。

そこを考えるのは、こちらの役割です。

AI時代に必要なのは、AIを使わない根性ではありません。

AIを如何に使い倒すかです!

AIで情報収集が速くなるほど、
人間には「その情報を抱えて考える力」が求められるようになります。

答えを早く知る力よりも。
答えをすぐに信じない力。

要点をつかむ力よりも。
要点だけでは足りないと気づく力。

効率よく学ぶ力よりも。
効率化できない部分に、時間を使える力。

それが、これからますます価値を持つと思います。

本を読むことは、昔ながらの勉強法に見えるかもしれません。

けれど、長い文章を読み、立ち止まり、考え、自分の言葉にする時間は、

AI時代だからこそ必要になる
思考の筋トレなのだと思います。

読書離れを嘆く前に。

まずは、自分の思考体力を守る。

すぐに結論が出ない文章を、少し読む。
わからないことを、すぐに閉じずに抱えてみる。
AIの答えに「本当にそうだろうか」と問い返してみる。

その小さな習慣が、
知ったつもりで終わらない学びをつくっていきます。

齋藤 信

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