第７章学習の多様性

第７章学習の多様性

古典的条件づけ 無条件反応（唾液分泌）無条件刺激（肉，えさ）対呈示条件反応（唾液分泌）条件刺激（ベル音）無条件刺激と条件刺激の間に連合が形成される

この章で学習すること • 人間の学習に見られるさまざまなバリエーション • 習熟による学習 • （デバイスモデル） • （知識の創造的加工） • アナロジーによる学習 • 洞察による学習 • 説明に基づく学習（第６章 p.66 参照）

２．習熟による学習 • 最初はぎこちなく実行されていたことが，次第に早く正確にできるようになる． • ACT 理論での習熟のプロセス • 宣言的段階 • 知識の翻訳 • 手続き的段階

宣言的段階 • 手続きの実行に必要な知識は，宣言的知識として，命題の形で表現されている．要するに，事実に関する知識の集まりがある． • 鍵穴にキーを差し込んで右に回すとエンジンがかかる • アクセルを踏むと加速する • 手続きの実行は，宣言的知識をひとつずつ呼び出すことで実行される．

知識の翻訳 • 宣言的知識が手続き的知識に翻訳される． • 手続き的知識はルール（プロダクション・ルール）の形をしている．If … Then … • もし，現在の目標が車を動かすことであり，エンジンがかかっていないならば，鍵穴にキーをさして，右に回せ． • ある条件（if）に合致したルールが起動し，行為（then）が実行される．ルールが次々に「発火」して，一連の手続きが実行される．

手続き的段階 • 手続き的知識（ルール）を洗練させていく • より効率的なルール．たとえば，いつも一緒に実行される２つのルールをひとつにまとめる． • Anderson は，この考えに基づいて，様々なコンピュータ・シミュレーションやモデル構築を行ってきた．

３．デバイスモデル • 装置の仕組みや動作について，「こういうもの」という知識．期待． • 正しいデバイスモデルがあると，学習は促進される． • 新しいビデオ録画装置の使い方 • 新しいコピー機の使い方 • 参考：デザイン領域では，ユーザーが持つデバイスモデルを考慮することが重要．

５．新しい領域の学習 • 新しい領域では（初心者には），スキーマやデバイスモデルは期待できない． • 未知のものを，よく知っているものにたとえて理解する．アナロジー（類推） • 例：電流を水流にたとえて理解 • 問題解決では，具体例を直接に利用する． • 例題の解法をそっくりまねして練習問題を解く

単一の例からの学習 • 既有知識を利用することで，帰納学習よりも高速な学習が可能になる． • 説明に基づく学習（explanation-based learning: EBL） • トカゲを串にさして焼くのを見て，「任意の長さの，細く，硬くて，尖った物体を用いて，小さく，柔らかい食物を焼くことができる」と学習する． • いろいろなものを焼いてみる必要はない．

第７章 学習の多様性