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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/logical-thinking-with-ai/
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课程名称：【1小时学会】用生成AI实践逻辑思维超入门 课程概述： 本课程旨在教授学员如何利用生成AI作为思考伙伴，将逻辑思维从纯粹的知识转化为可实践的技能。课程将涵盖逻辑思维的核心概念，如MECE、逻辑树（Why/How/What Tree）、金字塔结构、WBS、归纳法与演绎法等，并重点在于如何通过与AI互动来结构化思考、验证逻辑、解决问题和做出决策。 学习要点： * **逻辑思维基础**：理解逻辑思维的本质，以及其在AI时代的重要性，包括AI的局限性与人类角色的结合。 * **思考方法**：掌握归纳法（从事实到假设）和演绎法（从规则到结论），以及MECE（无遗漏、无重复）原则。 * **思维可视化**：学习使用逻辑树（Why树、How树、What树）来深入分析原因、分解行动和构成要素。 * **沟通与表达**：掌握用金字塔结构清晰地沟通和表达观点的方法。 * **生成AI应用**：学习如何利用AI作为“下稿助手”和“审查角色”，来构建逻辑基础、分解和结构化信息，以及优化说服力强的解释。 * **实战案例**：通过具体案例，如分析原因不明的问题、共同创建项目计划（WBS）以及让AI验证自身思考过程，来实践AI驱动的逻辑思维。 课程目标： 通过本课程，学员将能够： * 克服在独立实践逻辑思维框架时遇到的障碍。 * 掌握与AI协作以提升思考效率和深度的具体方法。 * 将模糊的知识转化为可立即应用于工作中的、高可复用性的技能。 * 自信地处理复杂问题，冷静地梳理问题结构并找到解决方案。 * 在AI的辅助下，享受思考过程，掌握“思考模型”。
このコースに含まれる主な学習キーワードロジカルシンキング、生成AI、MECE、ロジックツリー（Why/How/Whatツリー）、ピラミッドストラクチャー、WBS、帰納法、演繹法、思考の構造化、問題解決、原因分析、意思決定、クリティカルシンキング、ラテラルシンキングあなたのその説明、なぜ相手に伝わらないのでしょうか？「自分の説明が、『結局、何が言いたいの？』と相手に伝わらない」「会議でいつも議論があちこちに飛んでしまい、時間内に結論が出ない」「問題の根本原因を突き止められず、いつも表面的な解決策に終わってしまう」「頭の中がごちゃごちゃで、何から手をつければいいか分からなくなる」。こうした状況は、物事を構造的に捉え、筋道を立てて整理する「ロジカルシンキング」のスキルが、実践で使いこなせていないサインかもしれません。フレームワークを知識として知っていても、いざ一人で実践しようとすると「この場面で、どう使えばいいんだ？」と感じ、結局は元の思考パターンに戻ってしまう。多くの方が、そんな壁に突き当たっているのではないでしょうか。AIを思考のパートナーに。ロジカルシンキングを「知識」から「実践スキル」へこのコースは、ロジカルシンキングの理論を学ぶだけで終わる、従来の思考法講座ではありません。生成AIを、あなたの思考を構造化し、論理の穴を検証してくれる「パートナー」としてフル活用する、実践的な方法を短時間で学びます。AIは、あなたが考えたロジックの「レビュー役」として客観的な視点を提供し、またゼロから論理を組み立てる際の「下書き役」として、あなたの思考を強力にサポートしてくれる可能性を持っています。このコースを通じて、曖昧な知識を「明日から仕事で使える、再現性の高いスキル」へと昇華させ、どんなに複雑な問題に対しても、その構造を冷静に整理し、解決へと導く基礎を習得します。もう一人で悩まない。AIとの対話で「思考の型」をマスターするこのコースの特徴は、MECEやロジックツリーといった主要なフレームワークを、AIとの対話を通じて実践するための、具体的で誰でも真似できる「プロンプトの型」を学べることです。私たちが日常で直面するリアルなビジネスシーンを想定した3つのAI活用ケーススタディを通じて、この「型」を実際に使いこなし、原因不明の問題を分析したり、具体的なプロジェクト計画（WBS）を作成したりするプロセスを体感していただきます。生成AIというパートナーと共に、思考の整理を楽しみながら進めましょう。コースの全体構成１．はじめに このコースの目的、ゴール、そして全体像を掴んでいただきます。 １）このコースで学べること ２）受講に関する注意点２．なぜ今、ロジカルシンキングが必要なのか ロジカルシンキングの本質と、AI時代におけるその重要性を学びます。 １）ロジカルシンキングとは？ - 「思考の解像度を上げる」技術 （１）他の思考法との連携 １】垂直思考（深める力）としての役割 ２）なぜAI時代に、人間がロジカルシンキングを学ぶのか （１）AIの限界と、人間の役割 １】最終的な評価者・意思決定者 ２】人間だけが持つ「生きた情報」の活用 ３）思考を組み立てる2つの基本「帰納法」と「演繹法」 （１）帰納法：具体的な事実から仮説へ（ボトムアップ） （２）演繹法：ルールから結論へ（トップダウン） ４）論理を分解する原則「MECE」 （１）モレなく、ダブりなく ５）思考を可視化する「ロジックツリー」 （１）Whyツリー：原因の深掘り （２）Howツリー：行動・手段の分解 （３）Whatツリー：要素・構成物の分解 ６）相手に伝わる「ピラミッドストラクチャー」 （１）結論ファーストの原則３．ロジカルシンキングを加速させる生成AI活用術 AIを思考のパートナーとし、学んだ理論を実践するための具体的な型を学びます。 １）AIと共に「論理の土台」を築く技術 （１）演繹法の実践（AIを論理の検証役に） （２）帰納法の実践（AIをパターンの発見役に） ２）AIと共に「分解・構造化」する技術 （１）MECEとロジックツリーの実践 １】AIを「下書き役」として活用 ２】AIを「レビュー役」として活用 ３）AIと共に「説得力のある説明」を構築する技術 （１）ピラミッドストラクチャーの構築支援４．【実践】ケーススタディで学ぶ、AIとの論理構築 リアルなケースを通じて、生成AIを活用したロジカルシンキングの実践プロセスを体感します。 １）演習1：「原因不明の問題」をAIと深掘りする ２）演習2：「ゼロからプロジェクト計画」をAIと共同で作成する ３）演習3：「自分の考え」をAIに検証させる５．おわりに これまでの学びを総括し、明日からの行動へと繋げます。 １）ロジカルシンキングを日常で使いこなすために ２）思考の全体像 - 3つの思考法を使いこなそう
