はとはとブログ

数学で学んだ論理的思考がプログラミングに活きる、外国語学習で培った文法感覚が別の言語習得を加速させる。このような「学習転移」は教育と認知科学における中心的な研究テーマです。しかし、なぜある学習は他の領域に転移しやすく、別の学習は転移しにくいのでしょうか。AI時代において人間固有の認知能力として注目される「転移学習」について、認知心理学の知見を整理し、その基盤となるメカニズムを考察してみました。学習設計や自己学習に関心をお持ちの方の参考になれば幸いです。

講義を聴きながらノートを取る際、情報の洪水に追いつけず重要なポイントを逃してしまう経験は多くの学習者に共通するものです。この問題に対して、認知心理学の知見は「省略記法」という解決策を提示しています。本記事では、John Swellerの認知負荷理論を起点として、ノートテイキングにおける記号・省略語の使用がなぜ学習効果を高めるのか、その科学的根拠を調査・考察してみました。効率的な学習方法を模索している方の参考になれば幸いです。

学習効率を左右する環境要因として、光環境の重要性が神経科学研究により明らかになってきています。網膜に存在するメラノプシン含有神経節細胞（ipRGC）の発見以降、光が視覚情報の処理だけでなく、覚醒度や認知機能に直接影響を与えることが科学的に示されています。本記事では、照度と色温度が集中力に及ぼす神経生理学的メカニズムについて、近年の研究知見をもとに考察してみました。学習環境の改善を検討されている方の参考になれば幸いです。

職業訓練や企業研修で実施されるグループワーク。複数のチームに分かれて同じ課題に取り組む形式は一般的ですが、「全チームが同じアイデアを発表する」という現象が起きることがあります。この現象について、社会心理学と学習科学の視点から考察してみました。訓練設計や研修企画に携わる方の参考になれば幸いです。

AIは大量のデータから学習して、見たことのない問題も解けるようになります。でも、どうしてそんなことができるのでしょうか？また、どれくらいデータがあれば「ちゃんと学習できた」と言えるのでしょうか？個人的にこの疑問が気になり、機械学習の理論的な仕組みについて調査・考察してみました。中学生の皆さんにもわかるよう、身近な例を使いながら説明していきます。同じように関心をお持ちの方の参考になれば幸いです。

子どもがわずか数例から新しい言葉を覚え、限られた経験から因果関係を推測できるのはなぜか。この驚異的な学習能力の謎に、MIT認知科学研究グループが数理モデルで挑みました。2011年にScience誌に発表された本論文は、階層的ベイズモデルという数学的枠組みを用いて、人間が少ないデータから効率的に学習できる理由を説明しています。個人的にAIの学習能力と人間の認知能力の違いに関心があり、この論文を精読してみました。論文の読み方、統計手法の理解、研究の進め方など、多くの学びがありました。同じように論文読解力を高めたい方、AIと人間の学習メカニズムの違いに興味をお持ちの方に参考になれば幸いです。