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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、他の動物、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こと）によって引き起こされる即時的なものもあるが、多くの技能や知識は、繰り返し経験すること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続き、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難しい。[ 4 ]
人間の学習は出生時に始まり、出生前に始まる可能性さえある[ 5 ]。そして、人と環境との継続的な相互作用の結果として、死ぬまで続く。学習の性質とプロセスは、確立された多くの分野（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、新興の知識分野（例えば、事故や事件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 ]、または協調学習医療システム[ 7 ]）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重要な形で特定されている。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、より認知的に複雑な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起こる可能性がある[ 8 ] [ 9 ] 。学習は意識的に、または意識せずに起こる可能性がある。嫌悪的な出来事を回避または逃れることができないという学習は、学習性無力感と呼ばれる状態につながる可能性がある。[ 10 ]胎児期における人間の行動学習の証拠があり、妊娠32週という早い時期に馴化が観察されていることから、中枢神経系は発達の非常に早い段階で学習と記憶が起こるのに十分発達し、準備が整っていることが示唆される。[ 11 ]
遊びは、複数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実験し、ルールを学び、相互作用することを学びます。レフ・ヴィゴツキーは、子どもたちが教育的なゲームを通して環境の意味を理解するため、遊びは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作用と関連しており、[ 13 ]しばしば表象システム/活動と関連付けられるという見解が生まれました。 [ 14 ]
記憶には、さまざまな機能的分類が発展してきた。記憶研究者の中には、関与する刺激間の関係（連想的か非連想的か）に基づいて記憶を区別する者もいれば、内容が言語で伝達可能かどうか（宣言的／明示的か手続き的／暗黙的か）に基づいて区別する者もいる。これらの分類の中には、さらに下位分類に分けられるものもある。例えば、宣言的記憶は、エピソード記憶と意味記憶の両方を含む。
進化生物学の研究では、生得的な行動よりも学習が有利になる条件が調べられてきた。環境変化の予測可能性と時間スケールは、学習が進化する時期を決定する重要な要素と考えられており、学習は完全に安定しているわけでも、完全に予測不可能なわけでもない環境で有利になる。最近の総合的な研究では、学習進化のモデルでは生態学的変化の定義がしばしば一貫性を欠いており、これらの尺度を標準化することで理論と経験的システム間のつながりが改善される可能性があることも指摘されている。[ 15 ]
非連合学習とは、「単一の刺激に繰り返しさらされることによって、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。[ 16 ]この定義では、感覚順応、疲労、または損傷によって引き起こされる変化は除外されます。[ 17 ]
慣れは、刺激に対する生得的な反応の1つ以上の要素（例えば、反応確率、反応持続時間）が、刺激が繰り返されるにつれて減少する非連合学習の一例です。したがって、慣れは連合学習である消去と区別する必要があります。例えば、オペラント消去では、反応に報酬が伴わなくなるため、反応が減少します。慣れの例は、小型の鳴き鳥に見られます。剥製のフクロウ（または同様の捕食者）をケージに入れると、鳥は最初は本物の捕食者のように反応します。すぐに鳥の反応は少なくなり、慣れを示します。別の剥製のフクロウを導入する（または同じフクロウを取り除いて再び導入する）と、鳥は再び捕食者のように反応し、慣れるのは非常に特定の刺激（つまり、ある場所にいる特定の動かないフクロウ）だけであることを示しています。慣れのプロセスは、刺激の発生頻度が高い場合の方が低い場合よりも速く、また、刺激の強さもそれぞれ異なります。[ 18 ]慣れは、ほぼすべての動物種、オジギソウ[ 19 ]、大型原生動物のStentor coeruleus [ 20 ]で確認されています。慣れは、概念的には感作とは反対です。[ 18 ]
感作は、刺激の繰り返し投与によって反応が段階的に増幅される非連合学習の一例である。[ 21 ]これは、回避や逃避などの刺激に対する防御反射が、別の有害または脅威的な刺激にさらされた後に強くなるという考えに基づいている。[ 22 ]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ると末梢神経が繰り返し強直的に刺激されることが挙げられる。しばらくすると、この刺激によって温かい感覚が生じ、最終的には痛みに変わることがある。この痛みは、末梢神経のシナプス反応が段階的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発する。[ 23 ]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。[ 24 ]
能動的な学習は、学習者が自分の学習体験をコントロールするときに起こります。情報の理解は学習の重要な側面であるため、学習者が自分が理解していることと理解していないことを認識することが重要です。そうすることで、学習者はさまざまな科目の習熟度を監視できます。能動的な学習は、学習者が理解を言葉にする内的な対話に参加することを促します。これ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。メタ認知の研究は能動的な学習の価値を示しており、その結果として学習がより強力になることが多いことを示しています。[ 25 ]さらに、学習者は、どのように学ぶかだけでなく、何を学ぶかもコントロールできる場合、学習への意欲が高まります。[ 26 ]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。
連合学習とは、人や動物が2つの刺激や出来事の間の関連性を学習する過程である。 [ 27 ]古典的条件づけでは、以前は中立であった刺激が、反射を引き起こす刺激と繰り返し対提示され、最終的に中立刺激が単独で反応を引き起こすようになる。オペラント条件づけでは、刺激の存在下で強化または罰せられた行動が、その刺激の存在下で起こりやすくなったり起こりにくくなったりする。
オペラント条件付けは、訓練者や指導者の意図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に基づいています。動物や人間は、痕跡条件付けと呼ばれる特定の時間に報酬または罰を受けることで学習することができます。痕跡条件付けとは、対象が望ましい行動を実行してから、その行動の結果として正の強化を受けるまでの、短く理想的な期間のことです。報酬は、望ましい行動が完了した直後に与えられる必要があります。[ 28 ]
オペラント条件づけは、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、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、古典的条件づけとは異なります。[ 29 ]
罰と強化は、オペラント条件付けが起こる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（学習者の視点から）望ましくない行動の回避ではなく、罰の回避につながります。罰は、動物や人間にとって望ましい行動を増やす適切な方法ではありません。罰は、正の罰と負の罰の2つのサブカテゴリーに分けられます。正の罰とは、対象に人生や物事の嫌悪的な側面が加えられることであり、そのため正の罰と呼ばれます。たとえば、親が子供を叩くことは、子供に叩かれることが加えられたので、正の罰とみなされます。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。たとえば、親が子供をタイムアウトさせると、実際には、子供は友達と過ごす機会や、好きなことをする自由を失っているのです。この例では、負の罰とは、子供が友達と遊ぶなどの望む権利を奪うことである。[ 30 ] [ 31 ]
一方、強化は、負の強化または正の強化のいずれかによって望ましい行動を増やす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によって定義されます。たとえば、犬はトレーナーが耳を掻いてくれるときに座ることを学ぶかもしれません。これは最終的に犬のかゆみ（望ましくない側面）を取り除くことになります。正の強化は、生活や物事の望ましい側面を追加することによって定義されます。たとえば、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追加されました。[ 30 ] [ 31 ]
古典的条件付けの典型的なパラダイムは、無条件刺激（必ず反射反応を引き起こす）と、以前は中性であった別の刺激（通常は反応を引き起こさない）を繰り返し対にすることである。条件付けの後、反応は無条件刺激と、もう一方の無関係な刺激（現在は「条件刺激」と呼ばれる）の両方に対して起こる。条件刺激に対する反応は条件反応と呼ばれる。古典的な例はイワン・パブロフと彼の犬である。[ 22 ]パブロフは犬に肉粉を与えた。肉粉は犬に唾液を分泌させた。唾液分泌は肉粉に対する反射反応である。肉粉は無条件刺激（US）であり、唾液分泌は無条件反応（UR）である。パブロフは肉粉を与える前にベルを鳴らした。パブロフが最初にベルを鳴らしたとき、中性刺激では犬は唾液を分泌しなかったが、肉粉を口に入れると唾液を分泌し始めた。ベルと食べ物を何度も組み合わせた後、犬はベルが食べ物が来る合図だと学習し、ベルを聞くと唾液を分泌し始めました。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見られます。[ 32 ]最近ではエンドウ豆でも実証されています。[ 33 ]
古典的条件づけの世界で影響力のある人物の一人に、ジョン・B・ワトソンがいる。ワトソンの研究は非常に影響力があり、 B・F・スキナーの急進的行動主義への道を開いた。ワトソンの行動主義（および科学哲学）は、主に内観に基づいたフロイトや他の理論とは正反対であった。ワトソンは、内観法は主観的すぎると考え、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主張した。1913年、ワトソンは「行動主義的見解としての心理学」という論文を発表し、実験室研究こそが心理学を科学として最もよく支えるべきだと主張した。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」であり、この実験で彼は、心理学者が古典的条件づ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示した。
観察学習とは、他者の行動を観察することによって行われる学習のことです。これは社会学習の一形態であり、その過程によって様々な形をとります。人間の場合、この種の学習は強化を必要とせず、親、兄弟姉妹、友人、教師、あるいは周囲の環境にいる人々といった社会的モデルに依存します。
刷り込みとは、特定のライフステージで起こる学習の一種で、急速に進行し、行動の結果とは無関係に行われるように見える。親子刷り込みでは、若い動物、特に鳥類は、親と同じように反応する別の個体、あるいは場合によっては物体と結びつきを形成する。1935年、オーストリアの動物学者コンラート・ローレンツは、ある種の鳥は、対象物が音を発すると、それに従い、絆を形成することを発見した。
遊びとは一般的に、それ自体に特定の目的はないものの、将来同様の状況でのパフォーマンスを向上させる行動を指します。これは人間以外の多くの脊椎動物に見られますが、主に哺乳類と鳥類に限られています。ネコは幼い頃に糸玉で遊ぶことで、獲物を捕らえる経験を積むことが知られています。動物は無生物だけでなく、同種の仲間や他の動物と遊ぶこともあり、例えばシャチは捕らえたアザラシと遊ぶことがあります。遊びには、捕食者に対する脆弱性の増加や怪我、場合によっては感染症のリスクなど、動物にとって大きなコストがかかります。また、エネルギーも消費するため、遊びが進化するには、それなりのメリットがなければなりません。遊びは一般的に若い動物に見られることから、学習との関連性が示唆されます。しかし、遊びには学習に直接関係しない他のメリットもあるかもしれません。例えば、体力の向上などです。
遊びは、人間にとって学習の一形態として、子どもの学習と発達の中心となる。遊びを通して、子どもは共有や協力といった社会的なスキルを学ぶ。遊びを通して、子どもは怒りの感情に対処する方法を学ぶなど、感情的なスキルを発達させる。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する。[ 34 ]
遊び方には5つの種類があります。
これら 5 種類の遊びはしばしば相互に関連しています。あらゆる種類の遊びは、子供たちの思考力と問題解決能力を育みます。子供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。 [ 35 ]それぞれの種類の遊びに含まれる具体的な活動は、人間が生涯を通じて成長するにつれて時間とともに変化します。学習の一形態としての遊びは、一人で行うことも、他者と交流しながら行うこともできます。
文化化とは、人々が周囲の文化において適切または必要とされる価値観や行動を学ぶ過程である。[ 36 ]親、他の大人、仲間が、個人のこれらの価値観の理解を形成する。[ 36 ]文化化が成功すれば、その文化の言語、価値観、儀式における能力が得られる。[ 36 ]これは、人が自分の母語とは異なる文化の価値観や社会規範を採用する異文化適応とは異なる。
異文化間では、文化化の多くの例が見られる。マサワ族の協働的な慣習は、日常的な交流やその後の学習活動への参加が、非言語的な社会的経験に根ざした文化化に貢献したことを示している。[ 37 ]子どもたちは日常的な活動に参加するにつれて、これらの交流の文化的意義を学んだ。メキシコ人やメキシコ系の子どもたちが示す協力的で助け合う行動は、「アコメディド」として知られる文化的慣習である。[ 38 ]ペルーのチリワニ族の少女たちは、他の大人の行動に倣って常に機織りをしていると述べている。[ 39 ]
エピソード学習とは、出来事の結果として生じる行動の変化のことです。[ 40 ]例えば、犬に噛まれた後に生じる犬への恐怖は、エピソード学習の一例です。エピソード学習は、出来事がエピソード記憶に記録されることからそのように名付けられました。エピソード記憶は、知覚記憶、意味記憶とともに、明示的学習と想起の3つの形態の1つです。[ 41 ]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するもので、経験的文脈から事実を抽出しようとする意味記憶[ 42 ] 、あるいは一部の人が言うように、知識の時を超えた組織化[ 43 ]とは区別されます。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す。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、その人は意味記憶を使って答えるでしょう。ある研究では、人間は意図的に記憶しようとしなくても、エピソード記憶の認識において非常に正確であることが明らかになりました。[ 44 ]これは、人が注意を向けるものに対する脳の記憶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。[ 44 ]
マルチメディア学習とは、聴覚刺激と視覚刺激の両方を使って情報を学習する方法である。[ 45 ]このタイプの学習は、二重符号化理論に基づいている。[ 46 ]
電子学習（eラーニング）とは、コンピュータを活用した学習のことである。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学習（mラーニング）であり、携帯電話などの様々なモバイル通信機器を利用する。
学習者がeラーニング環境とインタラクトすることを拡張学習と呼びます。個々のニーズに合わせて、コンテキスト主導型の指導は学習者の自然な環境に動的に調整できます。拡張デジタルコンテンツには、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ（音楽と音声）が含まれる場合があります。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。[ 47 ]低侵襲教育も参照してください。
ムーア（1989）[ 48 ]は、質の高い効果的なオンライン学習には3つの主要なタイプの相互作用が必要であると主張した。
ムーア（1993） [ 49 ]は、取引距離の理論において、構造と相互作用または対話が、地理的距離（取引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。
丸暗記とは、学習者が読んだり聞いたりした内容をそのまま正確に思い出せるように情報を記憶することです。丸暗記に用いられる主な手法は反復学習であり、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すことができる（ただし、その意味までは思い出せない）という考えに基づいています。丸暗記は、数学から音楽、宗教まで、さまざまな分野で用いられています。
有意義な学習とは、学習した知識（例えば事実）が他の知識との関連性において完全に理解されるという概念である。この点において、有意義な学習は、理解を考慮せずに情報を取得する丸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。 [ 50 ]
証拠に基づく学習とは、適切に設計された科学的研究からの証拠を用いて学習を促進することである。間隔反復法などの証拠に基づく学習法は、学生の学習速度を向上させることができる。[ 51 ]
正式な学習とは、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、知識を意図的に獲得する方法です。[ 52 ] [ 53 ]正式な学習という用語は、学習の形式性とは関係なく、学習の方向性や組織化の方法を指します。正式な学習では、学習部門や研修部門が学習の目標と目的を設定し、多くの場合、学習者は卒業証書や何らかの正式な認定証を受け取ります。[ 52 ] [ 54 ]
非公式学習とは、公式学習システムの外で行われる組織的な学習のことです。例えば、クラブや（国際的な）青少年団体、ワークショップなどで、共通の興味を持つ人々が集まって意見を交換する学習などが挙げられます。主催者の視点から見ると、非公式学習には必ずしも主要な目的や学習成果は必要ありません。学習者の視点から見ると、非公式学習は成果に焦点を当てていないものの、意図的な学習機会をもたらすことが多いのです。[ 55 ]
非公式学習は「非形式的学習」よりも構造化されていません。それは、日々の状況の経験を通して起こる可能性があります（たとえば、どこに向かっているかに注意を払わないと危険が生じる可能性があるため、歩いているときに前を見ることを学ぶでしょう）。それは、両親と食卓で食事をしているとき、遊んでいるとき、探検しているときなど、人生から学ぶことです。学習者にとって、非公式学習は、意図的に計画された経験ではなく、ほとんどの場合、偶然の経験です。したがって、これはどのクラスにも登録する必要はありません。形式的学習とは異なり、非公式学習は通常、認定にはつながりません。[ 55 ]非公式学習は、学習者が自分の状況について考えるにつれて展開し始めます。この種の学習には、いかなる種類の教授も必要なく、学習経験の後に学習成果は予測できません。[ 56 ]
非公式学習は自己主導型であり、日々の状況に焦点を当てているため、非公式学習の価値は高いと考えられます。その結果、非公式学習の経験から得られた情報は、日常生活に適用できる可能性が高いです。[ 57 ]非公式学習をしている子供は、数学のトピックにおいて、公式学習をしている子供よりも強いサポートを提供する場合があります。[ 58 ]日常生活の経験は、職場、家庭生活、および生涯を通じて発生する可能性のあるその他の状況で発生します。非公式学習は学習者の視点から自発的であり、間違いを犯してそこから学ぶ必要がある場合があります。非公式学習により、個人は学習中に発生する可能性のある困難な感情に対処する戦略を発見することができます。学習者の視点から見ると、非公式学習は、学習者が適切な学習速度を選択するため、またこの種の学習は小グループ内または一人で行われる傾向があるため、目的のあるものになり得ます。[ 57 ]
教育制度では、フォーマル、インフォーマル、ノンフォーマルな学習方法を組み合わせて使用する場合があります。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、インフォーマルな学習活動に参加することで、フォーマルな学習制度で評価されるポイントを獲得できる場合があります。また、国際的な青少年ワークショップや研修コースに参加する機会が与えられる場合もありますが、その際には、準備、貢献、共有を行い、貴重な新たな洞察を提供したり、新しいスキルの習得に役立ったり、組織運営や指導などの経験を積む場を提供したりすることが条件となります。
ルービックキューブを素早く解くといったスキルを習得するには、いくつかの要素が同時に作用する。
付随的学習とは、すでに楽しんでいる文脈でトピックに触れた場合に、人々が自己教育を行うプロセスです。たとえば、音楽ベースのビデオゲームをプレイした後、実際の楽器の演奏方法を学びたいと思う人もいるかもしれませんし、ファウストやラヴクラフトに言及したテレビ番組を見た後、原作を読んでみたいと思う人もいるかもしれません。[ 59 ]自己教育は体系化によって改善できます。自然学習の専門家によると、自己指向型学習トレーニングは、自主的な学習者が自然な学習段階を進めるの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。[ 60 ]
Extra Creditsのライター兼ゲームデザイナーのJames Portnowは、ゲームを「付随的学習」の潜在的な場として最初に提案した人物である。[ 61 ] Mozeliusら[ 62 ]は、学習コンテンツの本質的な統合が重要な設計要素であるように思われ、さらなる自主学習のためのモジュールを含むゲームは良い結果を示す傾向があると指摘している。Civilizationゲームに組み込まれた百科事典が例として挙げられている。これらのモジュールを使用することで、ゲーマーはゲームプレイ中の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制するルールの重要性については、Moreno, C. [ 63 ]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で報酬を得る従来の教育ゲームとは異なり、進歩が教育コンテンツで報酬を得る。[ 64 ] [ 65 ]
対話型学習とは、対話に基づいた学習方法の一種である。
偶発的指導では、学習は教師や生徒によって計画されるものではなく、経験、観察、自己反省、相互作用、特別な出来事（例えば、事件や事故への対応）、あるいは日常的な作業といった別の活動の副産物として発生します。この学習は、教師の計画や生徒の期待とは別に、あるいはそれに加えて起こります。偶発的指導の一例として、教師がキャビネットの上に鉄道模型を置く場合が挙げられます。子供がキャビネットを指さしたり、キャビネットに向かって歩いたりすると、教師は子供に「電車」と言うように促します。子供が「電車」と言うと、鉄道模型に触れることができるようになります。
偶発的指導で最も一般的に使用される手順を以下に示します。[ 66 ]
偶発的学習は、従来の指導目標と成果の評価方法では一般的に考慮されない現象です。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相互作用と積極的な参加の結果として部分的に発生します。研究によると、オンサイト学習とオンライン学習の評価されていない側面が、2つの形態間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、従来のキャンパスに通う学生は、オンライン学生の3倍もの領域でより高いレベルの偶発的学習を経験しています。これらの知見が概念的にも教育学的にもどのような意味を持つのかを調査するために、さらなる研究が求められています。[ 67 ]
ベンジャミン・ブルームは、自身の分類法において学習の3つの領域を提唱している。
これらの領域は相互に排他的ではありません。たとえば、チェスを学ぶ場合、人はルールを学ぶ必要があります（認知領域）が、チェスの駒の配置方法や駒の正しい持ち方と動かし方も学ぶ必要があります（精神運動領域）。さらに、ゲームが進むにつれて、ゲーム自体を好きになり、人生におけるその応用価値を理解し、その歴史を高く評価するようになるかもしれません（情動領域）。[ 68 ]
学習の転移とは、特定の条件が満たされたときに、新しい問題や状況を解決するためにスキル、知識、理解を適用することです。研究によると、学習の転移はまれであり、最もよくあるのは「...合図、準備、指導...」の場合です[ 69 ]。そして、それが何であるか、そして指導を通じてどのように促進できるかを明確にしようとしてきました。
その議論の歴史の中で、さまざまな仮説や定義が提唱されてきた。まず、類似した状況で新しい問題を解決するためにスキルを適用する近接転移と、異なる状況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隔転移など、さまざまな種類の転移が存在すると推測されている。[ 70 ]さらに、パーキンスとサロモン（1992）は、学習が新しい問題解決をサポートする場合に正の転移が発生し、以前の学習が第二言語や第三言語の学習など、相関性の高いタスクのパフォーマンスを阻害する場合に負の転移が発生すると示唆している。[ 71 ]正の転移と負の転移の概念には長い歴史があり、20世紀初頭の研究者は、「特定の種類のトレーニングによって発達した習慣や精神活動は、他の精神活動を促進するのではなく阻害する可能性がある」と述べている。[ 72 ]最後に、Schwarz、Bransford、Sears（2005）は、知識の移転は頻繁に行われる一方で促進が難しいという調査結果を調和させる手段として、知識を状況に移転することと、知識を状況に移転することは異なる可能性があると提唱した。[ 73 ]
長年にわたる重要な研究の歴史では、学習の転移が起こる条件を解明しようと試みられてきました。たとえば、Rugerによる初期の研究では、「注意のレベル」、「態度」、「攻撃方法」（または問題に取り組む方法）、「新しい視点の探求」、「仮説の慎重な検証」、「一般化」はすべて転移を促進する上で有効なアプローチであることがわかりました。[ 74 ]教授を通して転移を促進するために、PerkinsとSalomonは、指導を実践と評価に合わせる（「密着させる」）こと、そして「橋渡し」、つまり学習者が過去の経験を振り返ったり、以前の知識と現在の内容とのつながりを作ったりするように促すことを推奨しています。[ 71 ]
知能の一部は遺伝的に受け継がれるため、学習能力や学習速度に関しては、学習者によってある程度の違いが生じる。
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、家庭の換気不良や照明不足、不衛生な生活環境も同様である。 [ 76 ] [ 77 ]
学校や教室などの学習空間のデザイン、品質、環境は、学習環境の成功にそれぞれ大きく影響します。広さ、配置、快適さ（新鮮な空気、温度、光、音響、家具）はすべて、生徒の学習に影響を与える可能性があります。教師と生徒が使用するツールは、表示面や書き込み面（黒板、ホワイトボード、画鋲面）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。たとえば、部屋が混雑しすぎると、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。家具の配置が不適切だと、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能力が制限されます。美観も役割を果たす可能性があり、生徒の士気が低下すれば、学校に行く意欲も低下します。[ 78 ] [ 79 ]
生徒自身の知的好奇心や実験・探求への欲求といった内発的動機は、成績や親の要求といった外発的動機よりも効果的に学習を持続させることが分かっています。丸暗記学習は、記憶に事実を定着させるために反復練習を伴いますが、内発的動機を阻害するため、非効率的で「詰め込み学習」だと批判されています。丸暗記学習の代替手段としては、能動的学習や有意義な学習が挙げられます。
スピード、正確さ、記憶力は、生徒の適性、態度、興味、注意力、エネルギーレベル、モチベーションに依存します。質問に適切に答えたり、良い結果を出した生徒は褒められるべきです。このような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、クラスの前で生徒を挑発したり恥をかかせたりするなどの特定の態度は逆効果です。[ 80 ] [ 81 ]
学習の根底にある分子基盤は、エピジェネティック機構によって脳神経細胞内で起こる遺伝子発現の動的な変化であると考えられている。遺伝子発現のエピジェネティック制御には、特にDNAまたはDNA結合ヒストンタンパク質の化学修飾が関与する。これらの化学修飾は、遺伝子発現に長期的な変化をもたらす可能性がある。学習に関わるエピジェネティック機構には、神経細胞DNAのメチル化および脱メチル化、ならびに神経細胞ヒストンタンパク質のメチル化、アセチル化、および脱アセチル化が含まれる。
学習中、脳内での情報処理には、神経細胞のDNAにおける酸化修飾の誘導と、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が関与している。特に、非相同末端結合と塩基除去修復のDNA修復プロセスは、学習と記憶の形成に利用されている。[ 82 ] [ 83 ]
学習は子供の方が効率的な場合が多く、年齢とともに学習に時間がかかったり、難しくなったりする。神経画像を用いた研究では、その理由として神経伝達物質GABAの急速な増加が主要な説明要素として特定された。[ 89 ] [ 90 ]
子供の脳には、神経可塑性や柔軟な学習または記憶の一部として動員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。[ 91 ] [ 92 ]神経可塑性は、脳の発達の重要な時期または感受性の高い時期に高まります。これは主に子供の発達中の脳の発達を指します。[ 93 ]
しかし、研究者たちは、中年後期の参加者に大学のコースを受講させた後、学習における年齢差は、生来の能力ではなく、時間、サポート、環境、態度の違いの結果である可能性があると示唆している。[ 94 ]
人間が初期段階で何を学び、それをどのように応用するかは、人間が人生の方向性を定めるか、あるいは不均衡な影響を与えるかのどちらかである。[ 95 ]大人は通常、何を学び、どの程度学び、どのように学ぶかを選択する能力が高い。例えば、子供は特定のトピックやスキル、仕事、学習スタイルを選択する代わりに、教室の黒板に手書きで書き写すことで、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、子供は、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、優先順位についての知識を発達させていないかもしれない。
動物は2つの方法で知識を獲得します。1つ目は学習です。これは、動物が環境に関する情報を収集し、その情報を使用することです。たとえば、動物が胃を痛めるものを食べた場合、それを二度と食べないことを学習します。2つ目は遺伝的に受け継がれる生得的知識です。その例として、馬が生まれたときにすぐに歩くことができる場合が挙げられます。馬はこの行動を学習したのではなく、単にその方法を知っているのです。[ 96 ]生得的知識は、学習した知識よりも有利な場合もあります。しかし、他のシナリオではその逆が真実です。特定の生得的行動を持つことが不利な場合、動物は特定の行動を学習する必要があります。このような状況では、学習は種の中で進化します。
In a changing environment, an animal must constantly gain new information to survive. However, in a stable environment, this same individual needs to gather the information it needs once, and then rely on it for the rest of its life. Therefore, different scenarios better suit either learning or innate knowledge. Essentially, the cost of obtaining certain knowledge versus the benefit of already having it determines whether an animal evolved to learn in a given situation, or whether it innately knew the information. If the cost of gaining the knowledge outweighs the benefit of having it, then the animal does not evolve to learn in this scenario—but instead, non-learning evolves. However, if the benefit of having certain information outweighs the cost of obtaining it, then the animal is far more likely to evolve to have to learn this information.[96]
Non-learning is more likely to evolve in two scenarios. If an environment is static and change does not or rarely occurs, then learning is simply unnecessary. Because there is no need for learning in this scenario—and because learning could prove disadvantageous due to the time it took to learn the information—non-learning evolves. Similarly, if an environment is in a constant state of change, learning is also disadvantageous, as anything learned is immediately irrelevant because of the changing environment.[96] The learned information no longer applies. Essentially, the animal would be just as successful if it took a guess as if it learned. In this situation, non-learning evolves. In fact, a study of Drosophila melanogaster showed that learning can actually lead to a decrease in productivity, possibly because egg-laying behaviors and decisions were impaired by interference from the memories gained from the newly learned materials or because of the cost of energy in learning.[97]
However, in environments where change occurs within an animal's lifetime but is not constant, learning is more likely to evolve. Learning is beneficial in these scenarios because an animal can adapt to the new situation, but can still apply the knowledge that it learns for a somewhat extended period of time. Therefore, learning increases the chances of success as opposed to guessing.[96] An example of this is seen in aquatic environments with landscapes subject to change. In these environments, learning is favored because the fish are predisposed to learn the specific spatial cues where they live.[98]
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きた。学習と記憶の概念は、植物が外部の合図にどのように反応するかを特定する上で重要であり、これは生存に必要な行動である。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、エンドウマメ（ Pisum sativum）における連合学習について論じている。エンドウマメ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、生得的な光屈性行動と学習された行動を区別することを目的としている。[ 33 ]植物は、代謝ニーズを維持したり、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合図を利用する。植物の概日リズムは、葉の開閉を促す内因性の生物活性物質によって調節され、夜間運動の基礎となっている。[ 99 ]
ガリアーノらは、エンドウ豆の苗を2つの実験グループに分け、Y字型のチューブに入れた古典的条件付けテストを作成した。[ 33 ]一連のトレーニングセッションで、植物はチューブの異なるアームから降りてくる光にさらされた。各ケースでは、光と同じアームまたは反対側のアームにファンが軽くチューブを下向きに吹いていた。無条件刺激（US）は予測された光の発生であり、条件刺激（CS）はファンから吹く風であった。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によって媒介される植物茎の片側の細胞の異なる成長と分裂によって、光に向かって曲がったり成長したりすることで反応することが示されている。[ 100 ]
ガリアーノの実験の試験段階では、エンドウ豆の苗を異なるY字管に入れ、ファンのみにさらした。その後、苗の成長方向を記録した。苗の「正しい」反応は、前日に光が「予測」されたアームに向かって成長することとみなされた。両方の実験条件で、植物の大部分は前日のファン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た。[ 33 ]例えば、苗がY字管の同じアームからファンと光が降りてくるように訓練された場合、翌日、ファンがY字管の反対側に置かれているにもかかわらず、光の手がかりがない状態で苗はファンに向かって成長した。対照群の植物は、Y字管の特定のアームに対する好みを示さなかった。対照群と実験群の間で観察された集団行動の割合の差は、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る。[ 33 ]
植物における連合学習の生理学的メカニズムは不明であるが、Telewski らは、光受容が植物の機械受容の基礎であるという仮説を述べている。[ 101 ]植物の機械受容のメカニズムの 1 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。細胞脂質二重層にある機械受容タンパク質は、MS イオン チャネルとして知られており、圧力や張力に応じ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「伸展ゲート」であり、浸透圧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が細胞内に流入することを可能にする。このイオン流入は、浸透圧勾配に従って細胞内に受動的に水が流れ込むことを引き起こし、効果的に膨圧を増加させ、細胞を脱分極させる。[ 101 ]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ると仮説を立てている。その結果、植物が日光を最大化するための方向性のある成長が起こる。[ 33 ]
ガリアーノらは、ミモザ・プディカ植物の慣れ行動に関する別の論文を発表し、刺激への繰り返し曝露によって植物の生得的行動が減少することを示した。[ 19 ]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起こっている。心理学者で行動生物学者のチャールズ・エイブラムソンは、植物が学習能力を持っているかどうかについて科学者の間で意見が分かれる理由の一つは、研究者が「学習」と「認知」の一貫した定義を使用していないことだと述べている。[ 102 ]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『知的な植物』の中で、研究者はガリアーノのデータに疑問を持っているのではなく、彼女の言葉、特に植物に関して「学習」と「認知」という用語を使用していることに疑問を持っていると述べている。[ 103 ]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検証し、研究者の「認知」と「学習」の定義を調査することが挙げられる。
機械学習は人工知能の一分野であり、データから学習する能力を持つシステムの構築と研究を扱います。例えば、機械学習システムは電子メールメッセージで訓練され、スパムメールとそうでないメールを区別することを学習できます。ほとんどの機械学習モデルは確率論に基づいており、各入力（例えば画像）には、望ましい出力になる確率が関連付けられています。