なぜ学習改革なのか

なぜ英語の学習改革なのか

なぜ私が英語学習改革を目指しているのか、自分の過去の苦い体験から理由を述べさせてもらいます。

1.私の英語学習

実は私は60才のシニアになってから、自分が50年以上もやっていた英語学習の間違いに気付いたからです。

私は1944年(昭和19年)に旧満州(現中国東北部)で生まれ、1972年 サンディエゴ州立大学卒業しました。1972~2004年 外資系の会社で勤務しており、その後フリーのビジネス通訳として活動していました。

私の英語中心の経歴は次のようなものです。英語に関してはかなり長い間、そして仕事として英語を使ってきました。

多くの商談を担当してきました。そして1983年の東京ディズニーランドの開園前後にメンテナンスの通訳として10ヵ月程働きました。航空機が得意で三井物産の依頼でDC-9のジェット機とかJAC運用のSAAB340の双発機、ベル222等の回転翼の通訳をしました。太陽工業では米国やカナダのベル・ヘリコプター社への売り込みの通訳も担当しました。

自動車では富士重工業が米国へ進出の際に通訳をしました。

プロの通訳であれば私の英語は何の問題もありませんでした。

通訳の仕事は英語をどう日本語にするか、日本語をどう英語にするかが目的です。自然な表現であるかとか、学習効率がどうであるかはまったく関係ありません。

どんな日本語でも英語にできると言うような自負を持ってやっていました。

2.私の英語学習の間違い

英語学習の方法を換えた理由は50年以上も英語を仕事で使っていても、自分で話す英語の文法は正しいのですが、とにかく発音が良くない、聴いた事もないような不自然な表現が多い事に気付いたからです。

通訳ですと、日本語を訳すために不自然な英語は避けられない場合も多くありました。しかし、自分で英語を話そうとすると自然な表現が出てこないので苦痛を感じました。

もちろん映画などの英語はあまり聞き取れませんでした。50年以上も英語を勉強しましたが、あまり発音が上達しませんでした。

何が問題だったのか、いろいろその理由を考えてみたのですが、残念ながら自分の英語学習が間違っていたと認めざるを得ませんでした。

2006年頃、自分の英語学習の間違いに気付き、英米の子供達がやっているネイティブを真似、フィードバックで矯正と修正をする方法に変えました。録音してフィードバックとしました。

 

この段階で、発音の重要性にやっと気づいたのです。

最大の原因は中学校から文法基盤の学習をしており、通訳も日本語は文法をベースに英語の訳す場合が多かったからだと思いました。

そして米英の子供が英語を学ぶ方法を真似ました。つまり自分が日本語を学んだ方法と同じです。

その方法は自分でネイティブを真似て、覚える方法です。その結果、発音もリスニングも飛躍的に改善されました。

その教材をネットで公開して、スカイプの個人レッスンで教えたところ、発音が良くなったとか、英語を覚えるのが楽になったと言うコメントをもらいました。

そして最初はPDFで教材を作り表現集から始めました。そしてより楽しい対話集へと進化しました。

3.効果的な学習方法

極端な事を言えば、英語はどんな方法でも話せるようになります。反復練習をする事で何らかのディープラーニングが促進されるからです。

では、なぜ英語学習を変えた方が良いかと言えば、発音が良くなるだけではないからです。発音は大事ですが、発音を良くするためがその目的ではありません。

ネイティブを真似てディープラーニングをする事で最適化が促進されるからです。最適化とは発音を楽にする調音です。覚えるのが楽になります。

表現を覚えると記憶量が増え、パターン認識の累積効果による学習の加速、認識精度の向上があります。すると英語を覚えるのも、話すのも、聞くのもどんどん楽になってきます。

そして上手なれば、更に英語学習の意欲が高まります。

このような状態になれば英語学習は楽しい体験となります。つまり効果的な学習が可能となります。

もし私が最初からディープラーニングをやっていれば、現在の英語力になるには10分の1くらいの年月でも可能ではないかと思っています。

それで多くの方に英語学習改革を勧めています。それが最終的には日本人の英語学習の向上につながると思っています。

4.人工知能の学習方法

2016年にはグーグルの囲碁の人工知能のAlphaGoが達人を真似、フィードバックで矯正して、自ら学んだ人工知能は囲碁の韓国や中国のチャンピオンに勝ちました。その学習方法は脳の学習であるディープラーニングを真似たものである事を知りました。

つまり我々が言語を習得した方法はルールや単語を学んだからではなく、達人であるネイティブを真似てフィードバックで矯正するディープラーニングと言う、脳の持つ学習能力である事が証明されました。

ルール基盤の学習ではなく、パターンを基盤とした学習なのです。

人間の脳は一生成長する器官ですから、ディープラーニングは子供だけでなく、第二言語にも、臨界期を過ぎた大人にも効果的な学習である事が証明されました。

グーグルの人工知能によって、達人を真似てフィードバックで矯正するディープラーニングが非常に効果的であることが科学的に証明されました。