グレインサイズとは「知識の粒度」
著者は伝えたいことを正確に届けるために情報を多めに書いています。しかし読者にとっては全てが必要なわけではありません。不要な情報を削ぎ落とし、重要な情報だけを切り出す──この「知識の粒度を最適化する」作業をグレインサイズの最適化と呼びます。
数学でいえば、白チャートの問題を丸ごと1つの塊として覚えるのではなく、「この問題で使われている原理は何か」「その原理は他のどんな場面で使えるか」という汎用的な粒度で知識を持つことです。これができると、初見の問題にも「あの原理を使えばいいのでは」と対応できるようになります。
グレインサイズの最適化を含む学習メソッドはエンリッチ実学院の数学教室で詳しく解説されています。公式サイトもご覧ください。
