学ぶ
寿司の作り方と巻き方を学ぶアメリカ人学生たち

学習とは、新たな理解、知識、行動、技能、価値観、態度、嗜好を獲得する過程である。[ 1 ]学習能力は、人間、人間以外の動物、そして一部の機械に備わっている。また、特定の植物にも何らかの学習能力があるという証拠がある。[ 2 ]学習の中には、単一の出来事（例えば、熱いストーブで火傷するなど）によって引き起こされる即時的な学習もあるが、多くの技能と知識は繰り返しの経験によって蓄積される。[ 3 ]学習によって引き起こされる変化はしばしば生涯にわたって持続し、「失われた」ように見える学習内容と取り戻せない学習内容を区別することは困難である。[ 4 ]

人間の学習は誕生時に始まり（それ以前から始まる場合もある[ 5 ]）、人と環境との継続的な相互作用の結果として死ぬまで継続する。学習に含まれる性質とプロセスは、多くの確立された分野（教育心理学、神経心理学、実験心理学、認知科学、教育学など）だけでなく、新しい知識分野（例えば、インシデントや事故などの安全イベントからの学習というトピックに共通の関心を持つ分野[ 6 ]や協働学習医療システム[ 7 ]など）でも研究されている。このような分野の研究により、さまざまな種類の学習が特定されている。たとえば、学習は慣れ、古典的条件付け、オペラント条件付けの結果として、または比較的知能の高い動物にのみ見られる遊びなどのより複雑な活動の結果として発生する可能性がある。[ 8 ] [ 9 ]学習は意識的に、または意識せずに発生する可能性がある。嫌悪イベントを回避または脱出できないことを学習すると、学習性無力感と呼ばれる状態になることがある。[ 10 ]人間の行動学習については出生前証拠があり、妊娠32週という早い段階で慣れが観察されており、これは中枢神経系が十分に発達し、学習と記憶が発達の非常に早い段階で起こるように準備されていることを示している。[ 11 ]

遊びは、多くの理論家によって学習の一形態として捉えられてきました。子どもたちは遊びを通して世界を試し、ルールを学び、相互作用することを学びます。レフ・ヴィゴツキーも、子どもは教育的なゲームを通して周囲の環境に意味を見出すため、遊びが子どもの発達にとって極めて重要であることに同意しています。しかし、ヴィゴツキーにとって、遊びは言語とコミュニケーションを学ぶ最初の形態であり、子どもがルールや記号を理解し始める段階です。[ 12 ]このことから、生物における学習は常に記号過程と関連しており、[ 13 ]表象システム／活動と関連付けられることが多いという見解が生まれました。[ 14 ]

種類

記憶には様々な機能的分類が確立されています。記憶研究者の中には、記憶を、関連する刺激間の関係性（連合記憶 vs 非連合記憶）や、内容が言語によって伝達されるかどうか（宣言的／明示的 vs 手続き的／暗黙的）に基づいて区別する人もいます。これらの分類の中には、さらにサブタイプに分類できるものもあります。例えば、宣言的記憶はエピソード記憶と意味記憶の 両方から構成されます。

1980年代のチェコスロバキアで子供たちが自転車の乗り方を学んでいる。

非連合学習

非連合学習とは、「単一の刺激への繰り返しの曝露により、その刺激に対する反応の強さが比較的永続的に変化すること」を指します。[ 15 ]この定義では、感覚適応、疲労、または傷害によって引き起こされる変化は除外されます。[ 16 ]

非連合学習は、慣れと感作に分けられます。

慣れ

馴化は非連合学習の一例で、刺激が繰り返されると、その刺激に対する生得的な反応の 1 つ以上の要素 (反応確率、反応持続時間など) が減少する。したがって、馴化は連合過程である消去と区別する必要がある。たとえば、オペラント消去では、反応の後に報酬が続かなくなるため、反応は減少する。馴化の一例は小鳥で見ることができる。剥製のフクロウ(または類似の捕食動物) をケージに入れると、鳥は最初、本物の捕食動物であるかのように反応する。すぐに鳥の反応は小さくなり、馴化を示す。別の剥製のフクロウを入れると (または同じ剥製のフクロウを取り出し、再度入れると)、鳥は再び捕食動物であるかのように反応し、馴化されるのは非常に特定の刺激 (つまり、一箇所にいる特定の動かないフクロウ 1 羽) のみであることがわかる。慣れのプロセスは、低い刺激速度で発生する刺激よりも高い刺激速度で発生する刺激の方が速く、また、弱い刺激と強い刺激の場合も同様に速くなります。[ 17 ]慣れは、感受性植物のMimosa pudica [ 18 ]や大型原生動物のStentor coeruleus [ 19 ]など、基本的にすべての動物種で示されています。この概念は感作と正反対の働きをします。[ 17 ]

感作

感作は非連合学習の一例であり、刺激の反復投与に伴って反応が徐々に増幅される。[ 20 ]これは、撤退や逃避といった刺激に対する防御反射が、異なる有害または脅威的な刺激にさらされると強くなるという考えに基づいている。[ 21 ]このメカニズムの日常的な例としては、人が腕を継続的にこすった場合に生じる末梢神経の反復性緊張刺激が挙げられる。しばらくすると、この刺激によって温感が生じ、やがて痛みに変わる可能性がある。この痛みは末梢神経のシナプス反応が徐々に増幅されることによって生じる。これは、刺激が有害であるという警告を送ることになる。[ 22 ]感作は、生物における適応的学習プロセスと不適応的学習プロセスの両方の根底にあると考えられている。[ 23 ]

アクティブラーニング

能動的な学習は、人が自分の学習体験をコントロールするときに発生します。情報理解は学習の重要な側面であるため、学習者は自分が何を理解し、何を理解していないかを認識することが重要です。そうすることで、学習者は科目の習得状況を自分で監視できます。能動的な学習は、学習者が理解したことを言葉で表現する内なる対話を促します。このメタ認知戦略やその他のメタ認知戦略は、時間をかけて子供に教えることができます。メタ認知に関する研究は、能動的な学習の価値を証明しており、その結果、学習は通常より強いレベルになると主張しています。[ 24 ]さらに、学習者はどのように学ぶかだけでなく、何を学ぶかについてもコントロールできる場合、学習へのインセンティブが高まります。 [ 25 ]能動的な学習は、生徒中心の学習の重要な特徴です。逆に、受動的な学習と直接的な指導は、教師中心の学習（または伝統的な教育）の特徴です。

連想学習

連合学習とは、人間や動物が2つの刺激または出来事の関連性を学習するプロセスです。 [ 26 ]古典的条件付けでは、以前は中立的だった刺激が、反射を誘発する刺激と繰り返し対にされ、最終的に中立的刺激が単独で反応を誘発するようになります。オペラント条件付けでは、ある刺激の存在下で強化または罰せられる行動は、その刺激の存在下で発生する可能性が増減します。

オペラント条件付け

オペラント条件付けは、訓練者や指導者の欲求に応じて行動を形成または修正する方法です。オペラント条件付けは、生物は快楽を求め、苦痛を避けるという考え方、そして動物や人間は特定の時間に報酬または罰を受けることで学習できるという考え方に基づいています。これは「痕跡条件付け」と呼ばれます。痕跡条件付けとは、被験者が望ましい行動を行ってから、その行動の結果として正の強化を受けるまでの、短く理想的な時間間隔のことです。報酬は、望ましい行動の完了直後に与える必要があります。[ 27 ]

オペラント条件付けは、特定の刺激に対して自然に起こる身体反射のみに基づいて行動を形成するのではなく、むしろ意識的な思考を必要とし、最終的には学習を必要とする望ましい行動の形成に焦点を当てている点で、古典的条件付けとは異なります。[ 28 ]

罰と強化は、オペラント条件付けが行われる2つの主要な方法です。罰は望ましくない行動を減らすために使用され、最終的には（学習者の観点から）罰の回避につながりますが、必ずしも望ましくない行動の回避につながるわけではありません。罰は、動物や人間にとって望ましい行動を増やすための適切な方法ではありません。罰は、正の罰と負の罰の2つのサブカテゴリに分けられます。正の罰は、人生や物事の嫌悪的な側面が対象に加えられる場合であり、このため正の罰と呼ばれます。例えば、親が子供を叩くことは、子供に叩くという行為が加えられるため、正の罰と見なされます。負の罰は、対象から愛されているものや望ましいものを取り除くこととみなされます。例えば、親が子供をタイムアウトにする場合、実際には子供は友達と一緒に過ごす機会や、好きなことをする自由を楽しむ機会を失っているのです。この例では、負の罰とは、子供が望んでいる友達と遊ぶ権利などを剥奪することです。[ 29 ] [ 30 ]

一方、強化は、負の強化または正の強化のいずれかを通じて、望ましい行動を増加させるために使用されます。負の強化は、生活や物事の望ましくない側面を取り除くことで定義されます。例えば、犬はトレーナーが耳を掻くと座ることを学ぶかもしれません。これは、最終的には犬の痒み（望ましくない側面）を取り除くことにつながります。正の強化は、生活や物事の望ましい側面を加えることで定義されます。例えば、犬はおやつをもらうと座ることを学ぶかもしれません。この例では、おやつが犬の生活に加えられました。[ 29 ] [ 30 ]

古典的条件付け

古典的条件付けの典型的なパラダイムは、無条件刺激（必ず反射的な反応を引き起こす）と、以前は中立だった別の刺激（通常は反応を引き起こさない）を繰り返し組み合わせることである。条件付け後、無条件刺激と、もう一方の無関係な刺激（ここでは「条件刺激」と呼ばれる）の両方に対して反応が起こる。条件刺激に対する反応は条件反応と呼ばれる。この典型的な例は、イワン・パブロフと彼の犬である。[ 21 ]パブロフは犬に肉粉を与えたところ、自然に犬はよだれを分泌した。よだれの分泌は肉粉に対する反射的な反応である。肉粉は無条件刺激（US）であり、よだれの分泌は無条件反応（UR）である。パブロフは肉粉を与える前にベルを鳴らした。パブロフが初めてベルを鳴らした時（中性刺激）、犬は唾液を分泌しませんでしたが、肉粉を口に入れると唾液を分泌し始めました。ベルと餌の組み合わせを何度も繰り返すうちに、犬はベルが餌が来る合図であることを学び、ベルを聞くと唾液を分泌するようになりました。こうなると、ベルは条件刺激（CS）となり、ベルに対する唾液分泌は条件反応（CR）となりました。古典的条件付けは多くの種で実証されています。例えば、ミツバチの口吻伸展反射パラダイムで確認されています。[ 31 ]最近では、エンドウ豆の植物でも実証されています。[ 32 ]

古典的条件付けの世界で影響力のあるもう一人の人物は、ジョン・B・ワトソンです。ワトソンの研究は非常に影響力があり、B・F・スキナーの急進的な行動主義への道を開いたのです。ワトソンの行動主義（そして科学哲学）は、フロイトや主に内省に基づいた他の説明とは正反対でした。ワトソンの見解は、内省的な方法は主観的すぎるため、人間の発達の研究は直接観察可能な行動に限定すべきだというものでした。1913年、ワトソンは論文「行動主義的見解としての心理学」を発表し、実験室での研究が科学としての心理学に最も役立つはずだと主張しました。ワトソンの最も有名で物議を醸した実験は「リトル・アルバート」で、彼は心理学者が古典的条件付けの原理を通して感情の学習をどのように説明できるかを実証しました。

観察学習

観察学習とは、他者の行動を観察することで起こる学習です。これは社会学習の一種であり、様々なプロセスに基づいて様々な形態をとります。人間の場合、この学習形態は強化学習を必要としないようです。むしろ、親、兄弟、友人、教師といった社会的なモデルと周囲の環境が必要です。

刷り込み

刷り込みとは、特定のライフステージにおいて急速に起こり、行動の結果とは一見無関係に見える学習の一種です。子の刷り込みにおいては、特に鳥類などの若い動物は、他の個体、あるいは場合によっては物体と、親に対するのと同じような反応を示す連想を形成します。1935年、オーストリアの動物学者コンラート・ローレンツは、特定の鳥類が音を出す物体を追いかけ、絆を形成することを発見しました。

遊ぶ

遊びは一般的に、それ自体には特に目的がないが、将来の同様の状況でパフォーマンスを向上させる行動を指します。これは人間以外のさまざまな脊椎動物に見られますが、主に哺乳類と鳥類に限られます。猫は幼い頃に糸玉で遊ぶことが知られており、それによって獲物を捕獲する経験を積むことができます。動物は、無生物以外にも、同種の仲間や他の動物と遊ぶことがあります。例えば、シャチは捕まえたアザラシと遊んでいます。遊びは、捕食者に対する脆弱性の増加、怪我や感染のリスクなど、動物にとって大きなコストを伴います。また、遊びはエネルギーを消費するため、遊びが進化するには、遊びに関連する大きな利点があるはずです。遊びは一般的に若い動物に見られ、学習とのつながりを示唆しています。しかし、体力の向上など、学習に直接関連しない他の利点もある可能性があります。

人間にとって遊びは、学習の一形態として、子どもの学習と発達の中心を成します。遊びを通して、子どもたちは分かち合いや協力といった社会的なスキルを学びます。また、遊びを通して、怒りの感情に対処する方法を学ぶなど、情緒的なスキルも身につけます。さらに、学習の一形態として、遊びは子どもの思考力や言語能力の発達も促進します。[ 33 ]

遊び方は5種類あります。

  1. 感覚運動遊び、別名機能遊び、活動の繰り返しを特徴とする
  2. ロールプレイは3歳から始まる
  3. 権威ある行動規範が優先されるルールベースのプレイ
  4. 建設遊びには実験と建築が含まれる
  5. 運動遊び、別名身体遊び[ 33 ]

これら5つの遊びの種類は、しばしば重なり合っています。すべての遊びは、子どもたちの思考力と問題解決能力を育みます。子どもたちは遊びを通して学ぶことで、創造的に考えることを学びます。 [ 34 ]それぞれの遊びに含まれる具体的な活動は、人間の生涯を通じて変化します。学習の一形態としての遊びは、一人で行うこともあれば、他者との交流を伴うこともあります。

文化化

文化化とは、人々が周囲の文化において適切または必要な価値観や行動を学ぶ過程である。[ 35 ]親や他の大人、仲間が、個人のこれらの価値観の理解を形作る。[ 35 ]文化化が成功すれば、その文化の言語、価値観、儀式を習得できる。[ 35 ]これは、人が自分の母国文化とは異なる文化の価値観や社会規則を採用する文化変容とは異なる。

文化融合の例は、異文化間で数多く見られます。マサワ族の協働的実践は、日常的な交流やその後の学習活動への参加が、非言語的な社会経験に根ざした文化融合に貢献したことを示しています。[ 36 ]子どもたちは日常活動に参加する中で、これらの交流の文化的意義を学びました。メキシコ人およびメキシコ系移民の子どもたちが示す協働的で助け合う行動は、「アコメディド（acomedido）」として知られる文化的慣習です。[ 37 ]ペルーのチリワニ族の少女たちは、他の大人の行動を真似て、常に機織りをしていたと述べています。[ 38 ]

エピソード学習

エピソード学習とは、ある出来事をきっかけに起こる行動の変化である。[ 39 ]例えば、犬に噛まれた後に犬を怖がるというのはエピソード学習である。エピソード学習という名前は、出来事がエピソード記憶に記録されることからつけられた。エピソード記憶は、知覚記憶や意味記憶とともに、明示的学習および検索の3つの形式のうちの1つである。[ 40 ]エピソード記憶は、経験に埋め込まれた出来事や歴史を記憶しており、意味記憶とは区別される。意味記憶は、経験的文脈から事実を抽出しようとするものである[ 41 ]あるいは、ある人が言うように、時を超えた知識の組織化である。[ 42 ]例えば、ある人が最近訪れたグランドキャニオンを覚えている場合、それはエピソード記憶である。その人は、グランドキャニオンがどこにあるかなどの情報を尋ねられたら、意味記憶を使って答えるだろう。ある研究によると、人間はエピソード記憶を、たとえ意図的に記憶しようとしなくても、非常に正確に認識できることが明らかになった。[ 43 ]これは、人々が注意を払う物事を記憶する脳の容量が非常に大きいことを示していると言われています。[ 43 ]

マルチメディア学習

マルチメディア学習とは、聴覚と視覚の両方の刺激を使って情報を学習する学習法です。[ 44 ]このタイプの学習は二重符号化理論に基づいています。[ 45 ]

eラーニングと拡張学習

電子学習、あるいはeラーニングとは、コンピュータを活用した学習です。eラーニングの中でも特に普及が進んでいるのがモバイルラーニング（mラーニング）です。mラーニングは携帯電話などの様々なモバイル通信機器を活用します。

学習者がeラーニング環境とインタラクションを行うことは、拡張学習と呼ばれます。個々のニーズに適応することで、文脈主導型の指導は学習者の自然な環境に合わせて動的に調整されます。拡張デジタルコンテンツには、テキスト、画像、動画、音声（音楽と音声）が含まれます。指導をパーソナライズすることで、拡張学習は生涯にわたって学習パフォーマンスを向上させることが示されています。[ 46 ]最小侵襲教育も参照してください。

ムーア（1989）[ 47 ]は、質の高い効果的なオンライン学習には3つのコアとなるインタラクションが必要であると主張した。

  • 学習者同士（教師の有無にかかわらず、仲間同士のコミュニケーション）
  • 学習者と教師（つまり生徒と教師のコミュニケーション）
  • 学習者 - コンテンツ（つまり、学習者の理解、認識、認知構造の変化をもたらすコンテンツとの知的相互作用）。

ムーア（1993） [ 48 ]は、トランザクション距離の理論において、構造と相互作用または対話が、地理的な距離（トランザクション距離として知られる）によって生じる理解とコミュニケーションのギャップを埋めると主張した。

暗記学習

暗記学習とは、学習者が読んだり聞いたりした通りに正確に思い出せるように情報を記憶することです。暗記学習で用いられる主な手法は反復学習です。これは、情報を繰り返し処理することで学習者は内容を正確に思い出せる（ただし、意味は思い出せない）という考えに基づいています。暗記学習は、数学から音楽、宗教まで、様々な分野で用いられています。

有意義な学習

有意義な学習とは、学習した知識（例えば、事実）が他の知識と関連する範囲において完全に理解されているという概念である。この点において、有意義な学習は、理解の有無に関わらず情報を獲得する暗記学習とは対照的である。一方、有意義な学習は、学習した事実の文脈に関する包括的な知識が存在することを意味する。 [ 49 ]

証拠に基づく学習

エビデンスに基づく学習とは、適切に設計された科学的研究から得られたエビデンスを用いて学習を加速させることです。間隔反復学習などのエビデンスに基づく学習法は、生徒の学習速度を向上させることができます。[ 50 ]

正式な学習

世界最古の継続運営大学であるイタリアのボローニャ大学の描写

フォーマル学習とは、学校制度や職場環境など、教師と生徒の環境の中で行われる、意図的な知識獲得の方法である。[ 51 ] [ 52 ]フォーマル学習という用語は、学習の形式性ではなく、学習の指導方法や組織化方法を指す。フォーマル学習では、学習部門または研修部門が学習の目標と目的を設定し、学習者には卒業証書などの正式な認定が授与されることが多い。[ 51 ] [ 53 ]

非公式学習

ノンフォーマル学習とは、正式な学習システムの外で行われる組織的な学習です。例えば、クラブ活動や（国際的な）青少年団体、ワークショップなどにおいて、同じ興味を持つ人々と集まり、意見を交換することを通して学ぶことなどが挙げられます。主催者の観点から見ると、ノンフォーマル学習には必ずしも主要な目標や学習成果は必要ありません。学習者の観点から見ると、ノンフォーマル学習は成果を重視していないものの、意図的な学習機会となることがよくあります。[ 54 ]

非公式学習

インフォーマル学習は「ノンフォーマル学習」ほど体系化されていません。日常的な状況での経験を通して起こることもあります（例えば、歩くときに前方を見ることを学ぶのは、前方に注意を払わないと危険が伴うからです）。インフォーマル学習は、両親と食卓を囲んで食事をしているとき、遊びの最中、探検の最中など、生活の中で学ぶものです。学習者にとって、インフォーマル学習は偶然の経験であることが多く、意図的に計画された経験ではありません。したがって、授業への登録は必要ありません。フォーマル学習とは異なり、インフォーマル学習は通常、認定にはつながりません。[ 54 ]インフォーマル学習は、学習者が自分の状況について熟考する中で展開され始めます。このタイプの学習には、いかなる種類の教授も必要ではなく、学習経験後の学習成果は予測できません。[ 55 ]

インフォーマル学習は自発的であり、日常的な状況に焦点を当てているため、その価値は高いと考えられます。その結果、インフォーマル学習の経験から得られる情報は、日常生活に応用できる可能性が高くなります。[ 56 ]インフォーマル学習を経験した子どもたちは、数学という分野において、フォーマル学習を経験した子どもたちよりも強い支援を得られることがあります。[ 57 ]日常生活の経験は、職場、家庭生活、そして人生で起こりうるあらゆる状況で起こります。インフォーマル学習は学習者の視点から見ると自発的なものであり、間違いを犯し、そこから学ぶことが必要となる場合もあります。インフォーマル学習は、学習中に生じる可能性のある困難な感情への対処戦略を発見することを可能にします。学習者の視点から見ると、インフォーマル学習は目的意識を持つものになり得ます。なぜなら、学習者は学習に適した速度を選択し、また、このタイプの学習は少人数のグループ内または一人で行われる傾向があるからです。[ 56 ]

非公式学習と複合アプローチ

教育システムでは、公式、非公式、非公式の学習方法を組み合わせて用いる場合があります。国連とEUは、これらの異なる学習形態を認めています（下記のリンクを参照）。一部の学校では、生徒が非公式学習サーキットで学習を終えることで、公式学習システムでカウントされるポイントを獲得できます。国際的な青少年ワークショップや研修コースを支援する時間が与えられる場合もありますが、その場合、準備、貢献、共有を行い、それが貴重な新しい洞察、新しいスキルの習得、組織化や指導の経験を積む場などを提供したことを証明できる必要があります 。

ルービック キューブを素早く解くなどのスキルを習得するには、いくつかの要素が同時に影響します。

  • 指示を読むことで、プレイヤーはルービック キューブを解くパターンを学ぶことができます。
  • 動きを繰り返し練習することで、「筋肉の記憶」とスピードが向上します。
  • 行動について批判的に考えると、近道を見つけるのに役立ち、将来の試みをスピードアップできます。
  • ルービックキューブの 6 色を観察すると、解決策を頭の中に定着させるのに役立ちます。
  • 時々キューブに戻ると、スキルを維持するのに役立ちます。

接線学習

接線学習とは、人が既に楽しんでいる文脈で特定のトピックに触れることで自己学習するプロセスです。例えば、音楽をベースにしたビデオゲームをプレイした後、本物の楽器の演奏方法を学びたくなる人もいるでしょうし、ファウストやラヴクラフトに言及するテレビ番組を見た後、原作を読みたくなる人もいるでしょう。[ 58 ]自己学習は体系化によって向上させることができます。自然学習の専門家によると、自己志向学習トレーニングは、自立学習者の自然な学習段階を支援する効果的なツールであることが証明されています。[ 59 ]

Extra Creditsのライター兼ゲームデザイナーであるジェームズ・ポートナウは、ゲームを「接線的学習」の潜在的な場として初めて提案した人物である。[ 60 ] Mozeliusら[ 61 ]は、学習コンテンツの内在的統合が重要な設計要素であり、さらなる自習のためのモジュールを含むゲームは良好な結果をもたらす傾向があると指摘している。例えば、Civilizationシリーズに組み込まれた百科事典が挙げられる。これらのモジュールを用いることで、ゲーマーはゲームプレイ中に歴史的出来事に関する知識をより深く掘り下げることができる。学習モジュールとゲーム体験を規定するルールの重要性については、C. Moreno [ 62 ]がモバイルゲームKiwakaに関するケーススタディで論じている。LandkaがESAおよびESOと共同で開発したこのゲームでは、学習活動がゲームプレイによって報われる従来の教育ゲームとは対照的に、学習の進捗に応じて教育コンテンツが与えられる。[ 63 ] [ 64 ]

対話学習

対話学習は対話に基づいた学習の一種です。

偶発的な学習

偶発的ティーチングにおける学習は、指導者や生徒が計画するものではなく、他の活動（経験、観察、自己反省、相互作用、特異な出来事（例えば、事件やアクシデントへの対応）、あるいは日常的な日常業務など）の副産物として起こります。こうした学習は、指導者の計画や生徒の期待に加えて、あるいはそれとは別に起こります。偶発的ティーチングの一例として、指導者がキャビネットの上に電車セットを置く場面が挙げられます。生徒がキャビネットを指差したり、キャビネットに向かって歩いたりすると、指導者は生徒に「電車」と言うように促します。生徒が「電車」と言うと、電車セットにアクセスできます。

偶発的な指導で最も一般的に使用されるいくつかの手順は次のとおりです。[ 65 ]

  • 講師は、必要な教材が学生の視界内にあっても手の届かないところにあるように学習環境を整えます。その結果、学生が教材を探し求める意欲が損なわれます。
  • インストラクターは生徒が参加を開始するのを待ちます。
  • 必要に応じて、講師が学生に応答を促します。
  • インストラクターは、生徒からの正しい応答を条件としてアイテム/アクティビティへのアクセスを許可します。
  • インストラクターは、一定期間とその後の試行を通じてプロンプトのプロセスを徐々に減らしていきます。

偶発的学習は、従来の教育目標や成果の評価方法では一般的に考慮されない事象です。この種の学習は、オンラインコースとオンサイトコースの両方における社会的交流や積極的な参加の結果として部分的に生じます。研究によると、オンサイト学習とオンライン学習には評価されていない側面があり、これら2つの学習形態の教育の同等性に疑問を投げかけています。オンサイト学習とオンライン学習にはそれぞれ明確な利点があり、従来のオンキャンパス学習の学生は、オンライン学習の学生の3倍もの分野で偶発的学習を経験しています。これらの研究結果が概念的および教育的にどのような影響を与えるかを調査するためのさらなる研究が求められています。[ 66 ]

ドメイン

将来の学校（1901年または1910年）

ベンジャミン・ブルームは、自身の分類法の中で、学習の 3 つの領域を提案しています。

  • 認知：思い出す、計算する、議論する、分析する、問題を解決するなど。
  • 精神運動：ダンス、水泳、スキー、ダイビング、​​車の運転、自転車の運転など。
  • 情緒的: 何かまたは誰かを好きになる、愛する、評価する、恐れる、憎む、崇拝するなど。

これらの領域は相互に排他的ではありません。例えば、チェスの遊び方を学ぶには、ルール（認知領域）を学ぶだけでなく、チェスの駒の配置方法や、駒を正しく持ち、動かす方法（精神運動領域）も学ぶ必要があります。さらに、ゲームを進めるうちに、ゲームそのものを愛し、人生におけるその応用の価値を認識し、その歴史（情緒領域）を理解するようになるかもしれません。[ 67 ]

移行

学習の転移とは、特定の条件が満たされた際に生じる新たな問題や状況を解決するために、スキル、知識、または理解を応用することです。研究によると、学習の転移は稀であり、「…きっかけ、プライミング、そしてガイド…」によって最もよく起こることが示されています[ 68 ]。そして、学習の転移とは何か、そして指導を通じてどのように促進できるかを明らかにしようと試みてきました。

議論の歴史の中で、様々な仮説や定義が提唱されてきました。まず、転移には様々な種類があると推測されています。例えば、類似した文脈における新しい問題を解決するためにスキルを適用する「近距離転移」と、異なる文脈で提示された新しい問題を解決するためにスキルを適用する「遠距離転移」です。[ 69 ]さらに、PerkinsとSalomon（1992）は、学習が新しい問題解決を支援する場合には正の転移が起こり、第二言語や第三言語の学習など、相関性の高い課題の成績を以前の学習が阻害する場合には負の転移が起こると示唆しています。[ 70 ]正の転移と負の転移の概念には長い歴史があり、20世紀初頭の研究者たちは、「…特定の種類の訓練によって身につけた習慣や精神行為は、他の精神活動を促進するのではなく、むしろ阻害する可能性がある」という可能性について述べました。[ 71 ]最後に、シュワルツ、ブランスフォード、シアーズ（2005）は、知識を状況に移転することと、知識を状況から移転することは異なる可能性があると提案し、移転は頻繁に行われ、促進するのが難しいという調査結果を調和させている。[ 72 ]

学習の転移が起こる条件を解明しようと試みた、重要かつ長い研究の歴史もある。例えば、ルガーによる初期の研究では、「注意レベル」、「態度」、「攻撃方法」（問題への取り組み方）、「新たな視点の探求」、「仮説の慎重な検証」、「一般化」といった要素が、転移を促進する上で有用なアプローチであることが示された。[ 73 ]パーキンスとサロモンは、教育を通して転移を促進するために、指導を実践と評価と整合させる（「ハグ」）こと、そして「ブリッジング」、つまり学習者が過去の経験を振り返ったり、既存の知識と現在の内容を関連付けたりすることを奨励することを推奨している。[ 70 ]

学習に影響を与える要因

指導技術

特定の技術や要因が長期保存に影響を与える可能性がある：[ 74 ]

遺伝学

知能のいくつかの側面は遺伝的に受け継がれるため、学習者によって学習能力や学習速度はある程度異なります。

社会経済的および身体的条件

栄養失調、疲労、体調不良などの問題は学習を遅らせる可能性があります。また、家庭内の換気や照明が悪いことや、不衛生な生活環境も学習を遅らせる可能性があります。 [ 75 ] [ 76 ]

学校や教室などの学習空間のデザイン、質、環境は、学習環境の成功に大きく影響します。広さ、構成、快適さ（新鮮な空気、温度、光、音響、家具など）はすべて、生徒の学習に影響を与えます。教師と生徒の双方が使用するツールは、ディスプレイや筆記面（黒板、マーカーボード、付箋）からデジタル技術まで​​、情報の伝達方法に直接影響します。例えば、教室が混雑しすぎると、ストレスレベルが上昇し、生徒の注意力が低下し、家具の配置が制限されます。家具の配置が適切でないと、教師や教材への視線が制限され、学習や授業のスタイルに合わせることが困難になります。美観も重要な役割を果たします。生徒の士気が下がれば、学校に通う意欲も低下するからです。[ 77 ] [ 78 ]

心理的要因

生徒自身の知的好奇心や実験・探究心といった内発的動機づけは、成績や親の要求といった外発的動機づけよりも、学習を効果的に持続させることが分かっています。暗記学習は、事実を記憶に定着させるために繰り返し学習しますが、内発的動機づけを阻害するため、効果がなく「ドリル・アンド・キル（繰り返し学習）」的であると批判されてきました。暗記学習の代替手段としては、能動的な学習や意味のある学習があります。

スピード、正確さ、そして記憶力は、生徒の適性、態度、興味、注意力、エネルギーレベル、そしてモチベーションに左右されます。質問に正しく答えたり、良い結果を出したりした生徒は褒めるべきです。この励ましは生徒の能力を高め、より良い結果を生み出すのに役立ちます。生徒の答えに常に欠点を見つけたり、教室の前で生徒を挑発したり、当惑させたりといった態度は逆効果です。[ 79 ] [ 80 ]

エピジェネティック因子

学習の根底にある分子基盤は、脳ニューロンにおける遺伝子発現の動的な変化であり、これはエピジェネティックなメカニズムによってもたらされると考えられています。遺伝子発現のエピジェネティックな制御には、DNAまたはDNA関連ヒストンタンパク質の化学修飾が最も顕著に関与しています。これらの化学修飾は、遺伝子発現に長期的な変化を引き起こす可能性があります。学習に関与するエピジェネティックなメカニズムには、ニューロンDNAのメチル化と脱メチル化、およびニューロンヒストンタンパク質のメチル化、アセチル化、脱アセチル化が含まれます。

学習過程における脳の情報処理は、ニューロンDNAの酸化修飾の誘導と、それに続くDNA修復プロセスによるエピジェネティックな変化の導入を伴います。特に、非相同末端結合と塩基除去修復といったDNA修復プロセスは、学習と記憶の形成に用いられます。[ 81 ] [ 82 ]

神経系は成人期を通して脳死に至るまで発達を続けます。例えば：

成人の学習と子供の学習

学習は子供の方が効率的であることが多いですが、年齢を重ねるにつれて時間がかかったり、困難になったりします。神経画像を用いた研究では、神経伝達物質GABAの急速な増加が、その理由を説明する主要な要素となる可能性が示唆されました。[ 88 ] [ 89 ]

子どもの脳には、神経可塑性と柔軟な学習や記憶の一部として利用されるまで不活性な「サイレントシナプス」が多く含まれています。[ 90 ] [ 91 ]神経可塑性は、脳の発達における重要な時期や敏感な時期に高まり、主に子どもの発達期の脳の発達を指します。[ 92 ]

しかし研究者たちは、中年後半の参加者を大学の授業に参加させた後、学習における年齢による違いは、生まれ持った能力ではなく、時間、サポート、環境、態度の違いによるものである可能性を示唆している。[ 93 ]

人間が幼少期に学び、応用することを学んだことは、その後の人生における進路を決定づけたり、あるいは不釣り合いな影響を与えたりする。[ 94 ]大人のほうが、何を、どの程度、どのように学ぶかを選択する能力が通常より優れている。例えば、子どもは、学ぶべき具体的なトピックやスキルや仕事、学習スタイルを自分で選ぶのではなく、教室の黒板に手書​​きで書き写すなどして、学校のカリキュラムで与えられた科目やトピックを学ぶかもしれない。例えば、子どもは、統合された興味、倫理、目的や有意義な活動への興味、現実世界の要件や要求、優先順位に関する知識をまだ身につけていないかもしれない。

動物の進化において

動物は2つの方法で知識を獲得する。1つ目は学習で、動物は環境についての情報を収集し、その情報を使用する。たとえば、動物がお腹を痛めるものを食べた場合、二度とそれを食べないことを学習する。2つ目は生得的な知識で、遺伝的に受け継がれる。その一例は、馬が生まれてすぐに歩ける場合である。馬はこの行動を学習したわけではなく、単にやり方を知っているだけである。[ 95 ]状況によっては、生得的な知識は学習した知識よりも有益な場合がある。しかし、他の状況ではその逆であり、特定の生得的な行動をとることが不利な場合、動物は特定の行動を学ばなければならない。このような状況では、学習は種の中で 進化する。

学習した知識と生得的な知識のコストと利益

変化する環境下では、動物は生き残るために常に新しい情報を獲得する必要があります。しかし、安定した環境では、同じ個体が必要な情報を一度収集すれば、その後は生涯その情報に頼る必要があります。したがって、学習と生得的知識のどちらにも適したシナリオが異なります。本質的には、特定の知識を獲得するためのコストと、それを既に持っていることによる利益との比較によって、動物が特定の状況で学習するように進化したのか、それとも生得的にその情報を知っていたのかが決まります。知識を獲得するためのコストが知識を持つことによる利益を上回る場合、動物はこのシナリオにおいて学習するように進化するのではなく、学習しないことが進化します。しかし、特定の情報を持つことによる利益がそれを獲得するためのコストを上回る場合、動物はその情報を学習しなければならないように進化する可能性がはるかに高くなります。[ 95 ]

非学習は、2つのシナリオで進化する可能性が高い。環境が静的で変化が起こらない、あるいはほとんど起こらない場合、学習は単に不要である。このシナリオでは学習の必要がないため、そして情報を学習するのにかかる時間のために学習が不利になる可能性があるため、非学習は進化する。同様に、環境が絶えず変化している場合、学習も不利になる。なぜなら、学習した内容は変化する環境によって直ちに無関係になるからである。[ 95 ]学習した情報はもはや適用されない。本質的に、動物は推測しても学習した場合と同じくらい成功する。このような状況では、非学習は進化する。実際、ショウジョウバエ（Drosophila melanogaster）の研究では、学習が生産性の低下につながる可能性があることが示された。これは、新たに学習した材料から得た記憶の干渉によって産卵行動や意思決定が損なわれるか、学習にかかるエネルギーコストが原因と考えられる。[ 96 ]

しかし、動物の生涯を通じて変化が起こるものの、それが一定ではない環境では、学習が進化する可能性が高くなります。このような状況では、学習は有益です。なぜなら、動物は新しい状況に適応できるだけでなく、学習した知識をある程度長期間にわたって適用できるからです。したがって、推測よりも学習の方が成功の可能性が高まります。[ 95 ]この例として、景観が変化する水生環境が挙げられます。このような環境では、魚類は生息する場所の特定の空間的な手がかりを学習する傾向があるため、学習が有利になります。[ 97 ]

植物では

近年、植物生理学者は植物の行動と認知の生理学を研究している。学習と記憶の概念は、植物が生存に必要な行動である外部からの刺激にどのように反応するかを特定することに関連している。オーストラリアの進化生態学教授であるモニカ・ガリアーノは、エンドウ豆（Pisum sativum）における連合学習を主張している。エンドウ豆は特定の地域に固有のものではなく、むしろ涼しく標高の高い気候で生育する。ガリアーノと同僚の2016年の論文は、生来の光屈性行動と学習行動を区別することを目的としている。[ 32 ]植物は、代謝ニーズを満たしたり、体内の概日リズムを維持したりするなど、さまざまな方法で光の手がかりを使用する。植物の概日リズムは、葉の開閉を促す内因性生理活性物質によって変調され、睡眠行動の基礎となっている。[ 98 ]

ガリアーノとその同僚は、エンドウの苗を2つの実験カテゴリーに分け、Y字型のチューブに入れるという古典的条件付けテストを構築した。[ 32 ]一連の訓練セッションで、植物はチューブの異なるアームから降り注ぐ光にさらされた。各ケースでは、光と同じアームか反対側のアームに扇風機が軽く吹き付けていた。無条件刺激（US）は予測された光の発生であり、条件刺激（CS）は扇風機から吹き出す風であった。これまでの実験では、植物はオーキシンシグナル伝達経路を介して植物茎の片側で異なる細胞成長と分裂を起こし、光に向かって曲がったり成長したりすることで光に反応することが示されている。[ 99 ]

ガリアーノの実験の試験段階では、エンドウの苗を異なるY字管に入れ、扇風機のみにさらしました。その後、苗の成長方向を記録しました。苗の「正しい」反応は、前日に「予測」された光のある枝に向かって成長することとされました。どちらの実験条件でも、ほとんどの植物は前日の扇風機の位置に基づいて予測された光の位置と一致する方向に成長しました。[ 32 ]例えば、苗を扇風機と光が同じY字管の枝から降りてくるように訓練した場合、翌日、扇風機がY字管の反対側に置かれていたにもかかわらず、苗は光の手がかりがない状態で扇風機に向かって成長しました。対照群の植物は、Y字管の特定の枝に対して好みを示しませんでした。対照群と実験群の間で観察された個体群行動のパーセンテージ差は、生得的な光屈性行動と能動的な連合学習を区別することを目的としています。[ 32 ]

植物における連合学習の生理学的メカニズムは未解明であるが、Telewskiらは、植物における機械知覚の基盤として光受容を記述する仮説を提示している[ 100 ]。植物における機械知覚のメカニズムの一つは、MSイオンチャネルとカルシウムチャネルに依存している。細胞脂質二重層中の機械受容タンパク質（MSイオンチャネル）は、圧力や張力に反応して物理的に変形すると活性化される。Ca2+透過性イオンチャネルは「伸張ゲート」を有し、浸透圧調節物質と、よく知られたセカンドメッセンジャーであるカルシウムの細胞内への流入を可能にする。このイオン流入は、浸透圧勾配に沿って細胞内への水の受動的な流入を引き起こし、膨圧を効果的に上昇させ、細胞の脱分極を引き起こす。[ 100 ]ガリアーノは、エンドウにおける連合学習の基礎は、機械感覚経路と光感覚経路の結合であり、オーキシンシグナル伝達経路によって媒介されていると仮説を立てている。その結果、植物は太陽光を最大限捕捉するために方向性のある成長を行う。[ 32 ]

ガリアーノらは、オジギソウの馴化行動に関する別の論文を発表しました。この論文では、刺激への反復曝露によって植物の生来の行動が減弱することが示されました。[ 18 ]この論文、そしてより一般的には植物の認知というテーマをめぐって論争が繰り広げられています。心理学者で行動生物学者のチャールズ・アブラハムソンは、植物に学習能力があるかどうかについて科学者が意見を異にする理由の一つは、研究者が「学習」と「認知」の定義を一貫していないことにあると述べています。[ 101 ]同様に、作家でジャーナリストのマイケル・ポーランは、著書『インテリジェント・プラント』の中で、研究者はガリアーノのデータではなく、彼女の言葉、特に植物に関する「学習」と「認知」という用語の使い方を疑っていると述べています。[ 102 ]今後の研究の方向性としては、植物の概日リズムが学習と行動を調節するかどうかをテストし、研究者による「認知」と「学習」の定義を調査することである。

機械学習

ロボットは協力することを学ぶことができます。

機械学習は人工知能の一分野であり、データから学習できるシステムの構築と研究に取り組んでいます。例えば、機械学習システムは電子メールメッセージを用いて、スパムメッセージと非スパムメッセージを区別する学習を行うことができます。ほとんどの機械学習モデルは確率理論に基づいており、各入力（例：画像）は、望ましい出力となる確率と関連付けられています。

参照

情報理論

教育の種類

参考文献

  1. ^リチャード・グロス著『心理学：心と行動の科学』Wayback Machine 2022年12月31日アーカイブ6E、Hachette UK、 ISBN 978-1-4441-6436-7。
  2. ^ Karban, R. (2015). 植物の学習と記憶. Plant Sensing and Communication . シカゴおよびロンドン: シカゴ大学出版局, pp. 31–44, [1] Archived 2022-12-31 at the Wayback Machine .
  3. ^ Lakoff, G., & Johnson, M. (2008).『私たちが生きるメタファー』シカゴ大学出版局.
  4. ^ダニエル・L・シャクター、ダニエル・T・ギルバート、ダニエル・M・ウェグナー (2011) [2009].心理学、第2版. ワース出版社. p.  264. ISBN 978-1-4292-3719-2。
  5. ^ OECD (2007). 『脳を理解する：学習科学の誕生』 OECD出版. p. 165. ISBN 978-92-64-02913-2。
  6. ^ Sujan, MA, Huang, H., & Braithwaite, J. (2017). 医療現場におけるインシデントからの学び：Safety-IIの観点からの批評. Safety Science , 99 , 115–121.
  7. ^ Hartley, David M .; Seid, Michael (2021). 「協調学習型医療システム：科学と実践」 . Learning Health Systems . 5 (3) e10286. doi : 10.1002/lrh2.10286 . PMC 8278439. PMID 34277947 .  
  8. ^ 「ジャングルジム：動物の遊びの進化」 。2007年10月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  9. ^ 「タコにはどのような行動が期待できるのか？」 www.thecephalopodpage.org . The Cephalopod Page. 2017年10月5日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2018年5月4日閲覧。
  10. ^ブリタニカ百科事典の学習性無力感
  11. ^ Sandman, Wadhwa; Hetrick, Porto; Peeke (1997). 「妊娠30週から32週における胎児心拍数の脱馴化」.児童発達. 68 (6): 1031– 1040. doi : 10.1111/j.1467-8624.1997.tb01982.x . PMID 9418223 . 
  12. ^シェリダン、メアリー、ハワード、ジャスティン、アルダーソン、ドーン (2010). 『幼児期の遊び：生後6歳まで』オックスフォード大学出版局、ラウトレッジ、ISBN 978-1-136-83748-7。
  13. ^ Campbell, Cary; Olteanu, Alin; Kull, Kalevi 2019.記号論としての学習と認識：記号論の概念装置の拡張Archived 2022-04-09 at the Wayback Machine . Sign Systems Studies 47(3/4): 352–381.
  14. ^ハッチンズ、E.、2014年。「人間の認知の文化的生態系」哲学心理学27(1)、34-49。
  15. ^フエンテス、アグスティン (2017).国際霊長類学百科事典、3 巻セット。マサチューセッツ州モールデン：ワイリー・ブラックウェル。 p. 712.ISBN​ 978-0-470-67337-9。
  16. ^ 「非連想学習」（PDF） .オリジナル（PDF）から2014年1月3日にアーカイブ。2013年8月9日閲覧。
  17. ^ a bジョセフ・ペア（2014年）『学習の科学』ロンドン：心理学出版社、p.15、ISBN 978-1-317-76280-5。
  18. ^ a b Gagliano, M.; et al. (2014). 「経験は植物に、それが重要な環境においてより速く学習し、より遅く忘れることを教える」Oecologia . 175 ( 1): 63– 72. Bibcode : 2014Oecol.175...63G . doi : 10.1007/s00442-013-2873-7 . PMID 24390479. S2CID 5038227 .  
  19. ^ Wood, DC (1988). 「メカノレセプターチャネルの改変によるステントの馴化」. Journal of Neuroscience . 8 (7): 2254–8 . doi : 10.1523/JNEUROSCI.08-07-02254.1988 . PMC 6569508. PMID 3249223 .  
  20. ^ Shettleworth, SJ (2010). 『認知・進化・行動』（第2版）. ニューヨーク: オックスフォード.
  21. ^ a bガリツィア、ジョヴァンニ、レド、ピエール＝マリー (2013).神経科学 ― 分子から行動へ. ハイデルベルク: シュプリンガー・スペクトラム. p. 578. ISBN 978-3-642-10768-9。
  22. ^ Woolf, Clifford J. (2018-02-27). 「痛みの増幅：中枢感作の仕組み、理由、時期、場所に関する考察」応用生物行動研究ジャーナル. 23 (2) e12124. doi : 10.1111/jabr.12124 . ISSN 1071-2089 . 
  23. ^ Bonne, Omer; Grillon, Christian; Vythilingam, Meena; Neumeister, Alexander; Charney, Dennis S (2004年3月). 「重度の心理的ストレスに対する適応的および不適応的な精神生物学的反応：新規薬物療法の発見への示唆」Neuroscience & Biobehavioral Reviews . 28 (1): 65– 94. doi : 10.1016/j.neubiorev.2003.12.001 . ISSN 0149-7634 . PMID 15036934 . S2CID 23745725 .   
  24. ^ブランスフォード、2000年、15～20ページ
  25. ^ J. スコット・アームストロング (2012). 「高等教育における自然な学習」 .学習科学百科事典. 2014年9月16日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  26. ^ Plotnik, Rod; Kouyomdijan, Haig (2012). 『ディスカバリーシリーズ：心理学入門』 ベルモント、カリフォルニア州: Wadsworth Cengage Learning. p. 208. ISBN 978-1-111-34702-4。
  27. ^ Bangasser, Debra A.; Waxler, David E.; Santollo, Jessica; Shors, Tracey J. (2006-08-23). 「痕跡条件付けと海馬：連続性の重要性」 . The Journal of Neuroscience . 26 (34): 8702– 8706. doi : 10.1523/JNEUROSCI.1742-06.2006 . ISSN 0270-6474 . PMC 3289537. PMID 16928858 .   
  28. ^ 「反射の定義と意味 | ブリタニカ辞典」www.britannica.com . 2023年6月30日閲覧。
  29. ^ a bプライアー、カレン（1999年8月3日）『犬を撃つな：新しい教育と訓練の芸術』（改訂版）ニューヨーク：バンタムISBN 978-0-553-38039-2。
  30. ^ a bチャンス, ポール; ファーロング, エレン (2022-03-16). 『学習と行動：アクティブラーニング版（第8版）』ボストン, マサチューセッツ州: Cengage Learning. ISBN 978-0-357-65811-6。
  31. ^ Bitterman; et al. (1983). 「ミツバチ（Apis mellifera）における吻伸展の古典的条件付け」. J. Comp. Psychol . 97 (2): 107– 119. doi : 10.1037/0735-7036.97.2.107 . PMID 6872507 . 
  32. ^ a b c d e f Gagliano, Monica; Vyazovskiy, Vladyslav V.; Borbély, Alexander A.; Grimonprez, Mavra; Depczynski, Martial (2016-12-02). 「植物における連想学習」 . Scientific Reports . 6 (1) 38427. Bibcode : 2016NatSR...638427G . doi : 10.1038/srep38427 . ISSN 2045-2322 . PMC 5133544. PMID 27910933 .   
  33. ^ a b Lillemyr, OF (2009). 「遊びを真剣に考える. 幼児教育における子どもと遊び：刺激的な挑戦. ノースカロライナ州シャーロット: Information Age Publishing.」
  34. ^ホワイトブレッド, D.; コルトマン, P.; ジェイムソン, H.; ランダー, R. (2009). 「遊び、認知、そして自己制御：子どもが遊びを通して学ぶとき、一体何を学んでいるのか？」 .教育と児童心理学. 26 (2): 40– 52. doi : 10.53841/bpsecp.2009.26.2.40 . S2CID 150255306 . 
  35. ^ a b cグルセック、ジョーン・E.; ヘイスティングス、ポール・D.「社会化ハンドブック：理論と研究」、2007年、ギルフォード・プレス、ISBN 1-59385-332-7、978-1-59385-332-7; 547ページ。
  36. ^パラダイス、ルース (1994). 「対話スタイルと非言語的意味：マサワ族の子どもたちが学ぶ、別々でありながら一緒にいること」.人類学・教育季刊誌. 25 (2): 156– 172. doi : 10.1525/aeq.1994.25.2.05x0907w . S2CID 146505048 . 
  37. ^ロペス、アンジェリカ、ナジャフィ、ベノシュ、ロゴフ、バーバラ、メヒア・アラウズ、レベッカ (2012). 「文化的実践としての協働と援助」『オックスフォード文化心理学ハンドブック』
  38. ^ボリン、インゲ（2006年）『尊敬の文化の中で育つ：ペルー高地における子育て』（第2版）オースティン：テキサス大学。90  ～ 99頁。ISBN 978-0-292-71298-0。
  39. ^ Terry, WS (2006). 学習と記憶：基本原理、プロセス、手順. ボストン: Pearson Education, Inc.
  40. ^ Baars, BJ & Gage, NM (2007). 認知、脳、そして意識：認知神経科学入門. ロンドン: Elsevier Ltd.
  41. ^ラヴェット, マーシャ; シュン, クリスチャン; ルビエール, クリスチャン; マンロー, ポール (2004).第6回国際認知モデリング会議: ICCM – 2004 . マホワ, ニュージャージー: ローレンス・エルバウム・アソシエイツ・パブリッシャーズ. p. 220. ISBN 978-0-8058-5426-8。
  42. ^クリスリー、ロナルド、ベギア、サンダー (2000). 『人工知能：重要な概念』第1巻. ロンドン: ラウトレッジ. p. 48. ISBN 978-0-415-19332-0。
  43. ^ a bゲージ、ニコール、バーナード（2018年）『認知神経科学の基礎：初心者向けガイド』ロンドン：アカデミック・プレス、p. 219、ISBN 978-0-12-803813-0。
  44. ^ (マイヤー 2001 )
  45. ^ (パイヴィオ 1971 )
  46. ^ Augmented Learning Archived 2020-03-13 at the Wayback Machine、Augmented Learning: Context-Aware Mobile Augmented Reality Architecture for Learning
  47. ^ Moore, M (1989). 「3種類のインタラクション」. American Journal of Distance Education . 3 (2): 1– 6. CiteSeerX 10.1.1.491.4800 . doi : 10.1080/08923648909526659 . 
  48. ^ムーア, MG (1993). 取引距離理論. D. キーガン編著, 遠隔教育の理論的原理 (pp. 22–38). ロンドンおよびニューヨーク: ラウトレッジ
  49. ^ハサード、ジャック. 「意味のある学習モデルのバックアップ」 . 2011年10月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2011年11月30日閲覧。
  50. ^ Smolen, Paul; Zhang, Yili; Byrne, John H. (2016年1月25日). 「学習に適した時間：分散学習のメカニズムと最適化」 . Nature Reviews Neuroscience . 17 (2): 77– 88. arXiv : 1606.08370 . Bibcode : 2016arXiv160608370S . doi : 10.1038 / nrn.2015.18 . PMC 5126970. PMID 26806627 .  
  51. ^ a b「「インフォーマル」学習と「ノンフォーマル」学習の違いとは？」 2014年10月15日. 2014年10月15日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年5月3日閲覧。
  52. ^ 「用語集」 . CEDEFOP . 2023年6月24日閲覧。
  53. ^ Bell, J., Dale, M.,「職場における非公式学習」Archived 2013-01-21 at the Wayback Machine、教育雇用省研究報告書第134号。ロンドン、イングランド：教育雇用省、1999年8月
  54. ^ a b「「インフォーマル」学習と「ノンフォーマル」学習の違いとは？」 2014年10月16日. 2014年10月16日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2023年6月22日閲覧。
  55. ^ Kyndt, Eva; Baert, Herman (2013年6月). 「従業員の職務関連学習への関与の先行要因：系統的レビュー」 . Review of Educational Research . 83 (2): 273– 313. doi : 10.3102/0034654313478021 . ISSN 0034-6543 . S2CID 145446612 .  
  56. ^ a b Decius, Julian; Schaper, Niclas; Seifert, Andreas (2019年12月). 「職場における非公式学習：評価尺度の開発と検証」 . Human Resource Development Quarterly . 30 (4): 495– 535. doi : 10.1002/hrdq.21368 . ISSN 1044-8004 . S2CID 201376378 .  
  57. ^ Dunst, Carl J.; Hamby, Deborah W.; Wilkie, Helen; Dunst, Kerran Scott (2017), Phillipson, Sivanes; Gervasoni, Ann; Sullivan, Peter (eds.) 「家庭・家族経験と幼児の早期数的思考力学習との関係に関するメタ分析」『子どもの最初の数学教育者としての家族の関与』Early Mathematics Learning and Development, Singapore: Springer Singapore, pp.  105– 125, doi : 10.1007/978-981-10-2553-2_7 , ISBN 978-981-10-2551-8、 2023年6月29日取得{{citation}}: CS1 maint: ISBNによる作業パラメータ（リンク）
  58. ^ Tangential Learning「Penny Arcade – PATV – Tangential Learning」。2012年1月4日時点のオリジナルよりアーカイブ。2012年1月31日閲覧。
  59. ^ J. Scott Armstrong (1979). 「The Natural Learning Project」 . Journal of Experiential Learning and Simulation . 1 : 5–12 . 2014年10月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  60. ^ Robert, Rath (2015年1月22日). 「ゲーム批評は接線的学習促進者：批判的知性の事例」 . Journal of Games Criticism . 2 (1). 2023年4月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2018年6月8日閲覧。
  61. ^ Mozelius他「教育ゲームにおける知識獲得のための動機付け要因と接線学習」(PDF) . The Electronic Journal of e-Learning . 15 (4 2017).
  62. ^モレノ、カルロス (2014). 「Kiwaka | Kiwaka Story (by LANDKA ®)」(PDF)。ライフプレイ。３．
  63. ^ヨーロッパ南天天文台. 「新アプリKiwaka、ESOの素材をフィーチャー」 . www.eso.org . 2018年6月10日閲覧。
  64. ^ Landka (2014). 「Kiakaプレスリリース」(PDF) . landka.com/documents/10/Kiwaka-PressRelease.pdf . 2020年8月3日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。 2018年6月10日閲覧。
  65. ^ 「偶発的教育とは何か？」ノースショア小児科セラピー、イリノイ州。2017年。2017年8月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017年8月29日閲覧。
  66. ^ Konetes, George (2011).遠隔教育と学生の関与が偶発的学習に及ぼす影響(PDF) (博士論文). インディアナ大学ペンシルバニア校. p. 115. ERIC ED535973 ProQuest 909895728.オリジナル(PDF)から2014年7月14日にアーカイブ。 2014年7月12日閲覧。  
  67. ^ 「ブルームの分類法」 www.businessballs.com . 2018年5月4日閲覧。
  68. ^ Perkins, DN; Salomon, G. (1989年1月～2月). 「認知スキルは文脈依存か？」.教育研究者. 18 (1): 16–25 [19]. doi : 10.3102/0013189x018001016 . S2CID 15890041 . 
  69. ^学習科学の発展に関する委員会（学習研究委員会（2000年）の追加資料を含む）第3章 学習と転移。『人はいかに学ぶか：脳、心、経験、そして学校：拡張版』全米科学アカデミー出版。doi : 10.17226 / 9853。ISBN 978-0-309-07036-2. 2013年4月26日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  70. ^ a bパーキンス, DN; サロモン, G. (1992). 「学習の移転」.国際教育百科事典. 2 .
  71. ^ロジャース、アグネス・L. (1916). 「新しい心理学が数学教育に与える影響」.ティーチャーズ・カレッジ・レコード. 17 (4): 344– 352. doi : 10.1177/016146811601700413 . S2CID 251487440 . 
  72. ^シュワルツ, ダニエル・L.、ブランスフォード, ジョン・D.、シアーズ, デイヴィッド (2005). 「移転における効率性とイノベーション」『現代の学際的視点からの学習の移転』1–15ページ。
  73. ^ルガー、ヘンリー・アルフレッド (1910). 「効率性の心理学：機械式パズルの解決とその操作技能の習得に関わるプロセスの実験的研究」サイエンスプレス. 19 (2).
  74. ^ The Science Of Learning Archived 2022-05-17 at the Wayback Machine – April 11, 2017 (Ulrich Boserとのポッドキャストインタビュー)
  75. ^マンガル, SK (2007). 『教育心理学のエッセンシャルズ』 PHI Learning Pvt. Ltd. p. 736. ISBN 978-81-203-3055-9。
  76. ^アガーワル, JC (2009). 『教育心理学エッセンシャルズ（第2版）』Vikas Publishing House Pvt Ltd. p. 596. ISBN 978-81-259-2292-6。
  77. ^ New Teachers: Designing Learning Environments、2015年5月7日。 2016年3月28日アーカイブ、 Wayback Machine。2016年3月19日閲覧。
  78. ^ 「学びの場：教室の物理的環境」マーク・フィリップス著、2014年5月20日。 2016年3月13日アーカイブ、 Wayback Machine。2016年3月19日閲覧。
  79. ^ Mangal, SK (2002). 『Advanced Educational Psychology（第2版）』 PHI Learning Pvt Ltd. p. 536. ISBN 978-81-203-2038-3。
  80. ^バティア, HR (1973). 『教育心理学の要素』オリエント・ブラックスワン社, p. 558. ISBN 978-81-250-0029-7。
  81. ^ Li, X; Marshall, PR; Leighton, LJ; Zajaczkowski, EL; Wang, Z; Madugalle, SU; Yin, J; Bredy, TW; Wei, W (2019). 「DNA修復関連タンパク質Gadd45γは、前縁前頭皮質における即時型遺伝子発現の時間的コーディングを制御し、連合恐怖記憶の強化に必要である」 . J Neurosci . 39 (6): 970– 983. doi : 10.1523/JNEUROSCI.2024-18.2018 . PMC 6363930. PMID 30545945 .  Li, X; Marshall, PR; Leighton, LJ; Zajaczkowski, EL; Wang, Z; Madugalle, SU; Yin, J; Bredy, TW; Wei, W (2019). 「DNA修復関連タンパク質Gadd45γは、前縁前頭皮質における即時型遺伝子発現の時間的コーディングを制御し、連合恐怖記憶の強化に必要である」 J Neurosci . 39 (6): 970– 983. doi : 10.1523/JNEUROSCI.2024-18.2018 . PMC 6363930. PMID 30545945 .  
  82. ^ Brito, David VC; Kupke, Janina; Gulmez Karaca, Kubra; Zeuch, Benjamin; Oliveira, Ana MM (2020). 「加齢に伴うGadd45γ調節異常を模倣すると、若年成体マウスの記憶障害につながる」 . J Neurosci . 40 (6): 1197– 1210. doi : 10.1523/JNEUROSCI.1621-19.2019 . PMC 7002144. PMID 31826946 .  
  83. ^ルイーズ・ダイ、ニール・バーナード・ボイル、クレア・チャンプ、クレア・ロートン（2017年11月） 「肥満と認知機能の健康と機能低下の関係」栄養学会誌76 (4): 443–454 . doi : 10.1017/S0029665117002014 . ISSN 1475-2719 . PMID 28889822. S2CID 34630498 .   
  84. ^ Spindler, Carolin; Mallien, Louisa; Trautmann, Sebastian; Alexander, Nina; Muehlhan, Markus (2022年1月27日). 「アルコール使用障害患者における白質変化の座標ベースメタアナリシス」 . Translational Psychiatry . 12 ( 1): 40. doi : 10.1038/s41398-022-01809-0 . ISSN 2158-3188 . PMC 8795454. PMID 35087021. S2CID 246292525 .    
  85. ^ Wollman, Scott C.; Alhassoon, Omar M.; Hall, Matthew G.; Stern, Mark J.; Connors, Eric J.; Kimmel, Christine L.; Allen, Kenneth E.; Stephan, Rick A.; Radua, Joaquim (2017年9月). 「オピオイド依存患者における灰白質異常：神経画像メタアナリシス」. The American Journal of Drug and Alcohol Abuse . 43 (5): 505– 517. doi : 10.1080/00952990.2016.1245312 . ISSN 1097-9891 . PMID 27808568. S2CID 4775912 .   
  86. ^ 「脳の老化を加速させたり遅らせたりする遺伝子の『ホットスポット』が、アルツハイマー病治療薬の新たな標的となる可能性」南カリフォルニア大学。 2022年5月15日閲覧。
  87. ^ Brouwer, Rachel M.; Klein, Marieke; Grasby, Katrina L.; Schnack, Hugo G.; et al. (2022年4月). 「生涯にわたる脳構造の縦断的変化に関連する遺伝子変異」 . Nature Neuroscience . 25 (4): 421– 432. doi : 10.1038/s41593-022-01042-4 . ISSN 1546-1726 . PMC 10040206. PMID 35383335. S2CID 247977288 .    
  88. ^ 「脳スキャンで子どもが大人より早く学習する仕組みが明らかに」 UPI通信2022年12月17日閲覧。
  89. ^ Frank, Sebastian M.; Becker, Markus; Qi, Andrea; Geiger, Patricia; Frank, Ulrike I.; Rosedah​​l, Luke A.; Malloni, Wilhelm M.; Sasaki, Yuka; Greenlee, Mark W.; Watanabe, Takeo (2022年12月5日). 「訓練中および訓練後の急速なGABAブースティングによる小児の効率的な学習」 . Current Biology . 32 (23): 5022–5030.e7. Bibcode : 2022CBio...32E5022F . bioRxiv 10.1101/2022.01.02.474022 . doi : 10.1016/j.cub.2022.10.021 . ISSN 0960-9822 . PMID 36384138 . S2CID 253571891 .    
  90. ^ロレダ、クラウディア・ロペス（2022年12月16日）「成体マウスの脳には『サイレントシナプス』が満ち溢れている」「 .サイエンスニュース. 2022年12月18日閲覧。
  91. ^ Vardalaki, Dimitra; Chung, Kwanghun; Harnett, Mark T. (2022年12月). 「フィロポディアは成人大脳新皮質におけるサイレントシナプスの構造的基質である」 . Nature . 612 ( 7939): 323– 327. Bibcode : 2022Natur.612..323V . doi : 10.1038/s41586-022-05483-6 . ISSN 1476-4687 . PMID 36450984. S2CID 254122483 .   
  92. ^イスマイル、ファティマ・ユシフ；ファテミ、アリ；ジョンストン、マイケル・V.（2017年1月1日）「脳の可塑性：発達中の脳における機会の窓」ヨーロッパ小児神経学ジャーナル21 (1): 23– 48. doi : 10.1016/j.ejpn.2016.07.007 . ISSN 1090-3798 . PMID 27567276 .  
  93. ^ 「どんな年齢でも新しいことを学ぶことができる」 www.apa.org . 2024年11月1日閲覧。
  94. ^バクストン、アレックス（2016年2月10日）「子どもが学ぶとき、脳内で何が起こるのか？」神経科学ニュース。 2023年1月11日閲覧。
  95. ^ a b c d < Aimee Sue Dunlap-Lehtilä.学習と記憶の進化における変化と信頼性(PDF) (PhD). ミネソタ大学.オリジナル(PDF)から2013年11月13日にアーカイブ。 2013年12月15日閲覧。>
  96. ^ Mery, Frederic; Kawecki, Tadeusz J. (2004). 「ショウジョウバエにおける学習の運用コスト」(PDF) . Animal Behavior . 68 (3): 589– 598. Bibcode : 2004AnBeh..68..589M . doi : 10.1016/j.anbehav.2003.12.005 . S2CID 53168227 . 
  97. ^ Odling-Smee, L.; Braithwaite, VA (2003). 「魚類の定位における学習の役割」.魚類水産学会誌. 4 (3): 235– 246. Bibcode : 2003FiFi....4..235O . doi : 10.1046/j.1467-2979.2003.00127.x .
  98. ^上田 稔 (2007). 「植物の運動と「記憶」の制御に関わる内因性因子」(PDF) . Pure Appl. Chem . 79 (4): 519– 527. doi : 10.1351/pac200779040519 . S2CID 35797968. 2019年6月6日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ– Semantic Sc​​holar経由. 
  99. ^ Liscum, Emmanuel (2014年1月). 「光屈性：植物の運動理解に向けて」 . Plant Cell . 1 (1): 38– 55. Bibcode : 2014PlanC..26...38L . doi : 10.1105/tpc.113.119727 . PMC 3963583. PMID 24481074 .  
  100. ^ a b Telewski, FW (2006年10月). 「植物における機械受容に関する統一仮説」 . American Journal of Botany . 93 (10): 1466–76 . doi : 10.3732/ajb.93.10.1466 . PMID 21642094 . 
  101. ^ Abramson, Charles I.; Chicas-Mosier, Ana M. (2016年3月31日). 「植物の学習：ミモザ・プディカからの教訓」 . Frontiers in Psychology . 7 : 417. doi : 10.3389/fpsyg.2016.00417 . ISSN 1664-1078 . PMC 4814444. PMID 27065905 .   
  102. ^ポラン、マイケル (2013年12月16日). 「インテリジェント・プラント」 .ニューヨーカー. ISSN 0028-792X . 2019年6月6日閲覧。 

注記

さらに読む

学習に関する図書館リソース
  • ウルリッヒ・ボーザー（2019年）『Learn Better: Mastering the Skills for Success in Life, Business, and School, or How to Become an Expert in Just About Anything』Rodale Books. ISBN 978-0-593-13531-0。
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