会話理論は、会話中に話題の意味を確立しようとする2人の会話参加者の文脈で、会話、認知、学習を考察する教育学的、弁証法的、サイバネティクス的な枠組みです。事実上、各参加者は、その話題の重要性について、互いに共通の理解に収束しようとします。[注1 ]この理論は、会話参加者が会話のやり取りを通して各参加者の概念化プロセスをどのように調整できるかを考察する形式的な弁証法的枠組みを提供します。 [ 1 ] [ 2 ]
会話の相互作用は、共有学習プロセスとして特徴づけられます。各参加者は、相互作用の中で順番に、生徒の役割と教師の役割を交互に行い、相互理解の状態を達成します。[ 3 ]この意味で、この理論は、機械的または有機的な性質を持つ2つの事前非同期の認知システムが、各システムが当該トピックに対するそれぞれの認知システムの特定の視点または態度を事後的に同期させるように、トピックについて会話および概念化できる方法について扱っています。[ 2 ]この結果として生じる同期により、各会話参加者は、何らかの共通のタスクまたは目標を達成することができます。[ 3 ] [ 4 ]
会話理論は、会話のやり取りが参加者間の共有知識の出現につながる仕組みを説明する検証可能な枠組みを作るために、人間とコンピュータの相互作用の枠組みとコンピュータ理論モデルの両方を多用する実験的枠組みを提供する。 [ 5 ] [ 6 ]この理論は、ゴードン・パスクによって開発され、初期の開発と実装の際には、バーナード・スコット[ 7 ] 、ディオニシウス・カリクールディス、ロビン・マッキノン=ウッド[ 8 ]らと共同で研究を行った。[注2 ]ラヌルフ・グランヴィルとポール・パンガロも、その後の時期にこの枠組みの応用と実装に貢献した。[ 9 ] [ 10 ]
会話理論は、会話が会話参加者間の概念化プロセスをどのように調整するかを記述する、実践的な応用を伴う形式理論です。 [ 1 ]理論の実践的な応用では、何らかの目的や目標に関して会話参加者間で合意が確立されているかどうかを確認するために、実験と学習演習の両方が実施されます。[注3 ]この理論は、会話形式に関するその他の懸念よりも、教育に関連する学習および教授法の分析を優先します。 [ 11 ]歴史的に、ゴードン・パスクとシステム・リサーチ社の同僚は、人間と機械の相互作用によって会話参加者の学習と知的発達を調査しようと試み、それによって教育技術の応用を伴う心理学的枠組みを十分に提供しました。[ 12 ] [ 13 ]パスクが会話理論を開発した最初の動機は、サイバネティクスの枠組みを通してサイバネティクス探究の性質を研究および評価することでした。[ 14 ] [注4 ]
会話理論の文脈では、会話とは会話参加者間の学習交換を伴うものである。そのため、ある主題について議論する参加者は、さまざまな会話のやり取りを通じて、自身の知識の主張を明確にする。[注5 ]意味は会話の過程で合意されるが、合意とされるものは錯覚である可能性があり、各会話参加者は特定のトピックについて相手と共通の理解を持っていると想定するかもしれないが、それが後に誤りであることが検証される可能性があるため、会話の研究に対する経験的アプローチでは、再現可能な結果を可能にするために、そのような同業者間の会話のやり取り中に安定した参照点が必要となる。[ 15 ]
認知のコンピュータ理論モデルを用いることで、会話理論は、参加する2人の個人間の会話で生じる理解の間隔を記録することができ、それによって個人および集団の理解の発達を厳密に分析することができる。[ 16 ]このように、パスクはAIベースの教育アプローチの初期の先駆者であると主張されている。彼は、計算メディアの進歩により、人間と機械の間で会話形式の相互作用が可能になるかもしれないと提唱した。[ 17 ]
会話理論がアプローチで区別する言語の種類には、(i)実験自体に関する言語と(ii)実験参加者が実験中に使用する言語が含まれます。会話理論では、対話はさまざまな様式を示すと言われています。これは、観察者が実験の文脈で観察対象の言語をどのように枠付けするかに基づいています。[ 18 ]会話理論で考慮される言語の種類は次のとおりです。実験外の一般的な議論に使用される自然言語、実験中に調査の対象となるオブジェクト言語、そして最後に、実験の設計、管理、および結果について話すために使用されるメタ言語です。[ 4 ]
実験と観察の目的上、観察対象の特定のインタラクションにおけるすべての会話は、厳密な会話の形式をとります。つまり、(i) 会話の関与を有限個のトピックに限定することに合意し、(ii) 会話中に特定のトピックに対する参加者の継続的な理解の各反復を記録する実験者が存在する会話です。[ 19 ]このような厳密な会話は、参加者が厳密に観察可能な実験のコンテキスト内で、通常はプライベートな認知イベントを外部化することに同意する協調的外部化技術(CET) によって監視されます。[ 20 ]
各実験は、CETヒューリスティックが存在するという原則に基づいて実施される。このヒューリスティックは、実験者と厳密な会話の各参加者が抱く仮定、すなわち、(i)ある参加者が、そのトピックの説明を構築することによって、他の参加者のトピックに対する理解を正しく解釈できること、および(ii)そのような理解が、与えられた会話のやり取りの残りの間持続すること、を指す。[ 19 ]

オブジェクト言語ほとんどの形式言語とは異なり、「述語論理のような断言言語ではなく、命令と質問の言語」である。[ 21 ]命題の構文的特徴やそれに対応する真偽値よりも、言語の意味論的側面と語用論的側面を優先する。[ 21 ]会話理論では、会話の骨格という形で形式的に例示され、具体化されることが多く、これは会話参加者の集合間の会話的相互作用の基本単位を形成する。このユニットは、会話の過程で内部状態が変化し調整される拡張学習システムとして位置づけられています。[ 22 ]
会話理論は特に認知と会話が可能なエージェント内の学習と発達に焦点を当てているため、対象言語は2つの異なる会話モードに分けられます。これは、認識論における手続き的知識と宣言的知識の区別に似ています。まず、次のレベルで行われる会話があります。オブジェクト言語は、「トピックをどのように『行う』か、つまり、それをどのように認識し、構築し、維持するかなど」に関係している。[ 23 ]一方、オブジェクト言語のレベルは、「あるトピックが他のトピックとの関係において何を意味するのかを説明または正当化することに関係する」[ 23 ] 。これは順序対によって表現される。。
オブジェクト言語を具現化した会話アーキテクチャは、以下のコンポーネントで構成されています。まず、議論可能なトピック関係があります。次に、そのトピックについて会話するために使用できる発話行為または記述があります。3番目に、会話および活動ベースの入力と出力を調整する一連の手続きレパートリーがあり、最後に、会話参加者が互いに協力してトピックの作業モデルを構築できるモデリング機能があります。[ 24 ]これらのコンポーネントは、会話の骨格の形で組み合わせると、会話理論における会話の最も基本的な単位を提供します。[ 24 ]
対象言語は、会話理論における命令と質問の言語でもある。本質的に、この枠組みは対象言語の別の様相を強調しているにすぎない。それは、対象言語を、その異なるレベルを実行する際に使用される可能性のある発話行為の種類という観点から捉える様相である。そして後続の参加者が、前続の参加者の意図表明を命令または質問に対応するものとして認識し、その行動を会話のやり取りの範囲内で合法とみなす場合。[ 25 ]
平地命令と質問の言語において、命令と質問の両方の使用は能動的である。このレベルでの命令は、問題解決につながるような行動を相手に促すことを目的としており、質問の使用は、相手が特定の活動において何をしているのかについて説明を引き出すことを目的としている。[ 26 ]レベルでは一方、この言語では、命令と質問の両方の使用は反映的です。命令の意図は、受け手に自分が行ったことを説明するモデルを構築させることであり、質問の使用の意図は、受け手に解決方法について段階的な説明を提供させ、モデルの構築中に互換性のない関係のエラーが発生したかどうかを確認することです。[ 26 ]
この言語には、命令、質問、説明という3つの基本的な会話トランザクションタイプがあります。また、単に実行と呼ばれる認知手続きも存在します。このような認知手続きはモデリング機能上で動作し、実行されます。これにより、会話参加者は部分モデルと作業モデルの合成を通じて共同設計を行うことができます。[ 27 ]一方、このような認知手続きを発話行為または記述に変換する場合何らかの話題関係がある場合、そのような発話は意味を構成するのに役立つ言語表現からも構成されるだろう。[ 27 ]
以下は、会話形式のやり取りの中で実行可能な操作タイプの一覧表です。
上記の操作は、(i)概念化を促すために用いられる会話的やり取り、または(ii)概念化の内容を何らかの発話行為や発話の形で適用できるように概念化の手続きを実行する認知的手続きのいずれかに分類される。会話的やり取りと認知的手続きの両方とも、会話参加者が相手に特定の行動を促すことを意図した変換構造を持っている。
命令と質問の 両方ニコラス・レッシャーの『命令の論理』 (1966年)の形式化から引用した以下の基本形式[ 28 ]を持つ。
どこ命令や質問の宛先または受信者は、伝達者の意図に従って行動する義務を負い、は条件関係です。したがって、式「Yが与えられたらXを行う」と読むことができる。[ 28 ]命令や質問の形をとる発話行為に関しては、以下の表現で十分である。
例えば、会話の参加者が会話参加者にコマンドを発行するすると、発話は「宛先の方、ご注意ください。○○に関して○○を行ってください」または「Zさん、ご注意ください。このパラメータに基づいて○○を行ってください」という形式になります。 [ 28 ]ただし、命令言語と質問言語のすべての操作が規範的であるとは限りません。たとえば、他者に説明を提供したり、モデリング機能内でアクションを実行したりすることは、他の参加者が行動することを規定するものではなく、概念モデルを構築したり、会話の中でそれを伝えようとしたりするプロセスです。
最初の演算子にはギリシャ文字(例:—説明内のトピック関係の意味を構成するのに役立つ一連の言語表現を指定し、2 番目の演算子に対して一連の部分モデルが存在する—例:―そして派生した作業モデルそれらは何らかの実行プロセスを形成する。[ 27 ]
会話理論における「概念」という用語は、他の意味での「概念」とは異なる文脈で用いられている。[ 2 ]会話理論において、概念は心的表象でも抽象的な観念でもなく、概念存在論の分野で一般的に述べられているような厳密に言えば能力でもない、と主張されてきた。[ 2 ]概念はこれらすべての存在論と交差する特性を持っているが、会話理論では、概念は非局所的なプロセスとして扱われ、不整合に直面しても、一連の関係の整合性を維持しようとする。[ 2 ]
概念は、記号や精神的座標のようなプロセスによって生み出されるものではなく、ある一連のトピックを生成、維持、調整する継続的なフィードバックのプロセスである。また、概念はクラスでも、クラスの記述でも、保存された記述でもない。むしろ、概念は関係を再構築、再現、または安定化するために具体的に使用される。[ 29 ]この意味で、概念は仮説を保持し、その妥当性を確認または否定するためにその仮説を検証しようとする精神的組織または作業モデルとして十分に理解できる。[ 30 ] [注6 ]
厳密に言えば、パスクが説明する会話理論における概念は、特定の話題関係の生成、再現、および維持として捉えられる。他の話題関係を介して、ある会話領域に属する[ 31 ]これは、会話領域のある領域内のすべての話題関係は、相互性の循環プロセスを通じて互いに必然的に結びついている必要があることを意味する。[ 32 ] [注7 ]
今、もし私たちが議論される可能性のある任意のヘッドトピック関係を表す場合、それは、その関係を生成する手続き的作業モデルと同一であるとみなされます。
ここで、当該関係の作業モデルは、その概念と同一のものとして扱われる。
ここで、概念は、以下の順序対に置き換えることができる演算として定義されます。
その内容は以下のように定義される。
つまり、プログラムは計算式または規則の集合として定義される。何らかの入力に対して動作するものであり、解釈はコンパイラとして考えられている。これは、入力されたデータを実行可能な形式にコンパイルしようとするものである。[ 33 ] [ 34 ]このように定義された概念は、パスクによって次のように考えられている。-手順またはプロセスであり、その基盤となるプロセッサによって具現化される。-プロセッサ。[ 34 ]前記フォームが前記プロセッサによってコンパイルされると、概念が実行されてトピック関係が生成され、それは次のように十分に記述できる。
これは、会話理論における概念の基本的な論理形式の表現の一つを表している。[ 2 ]後の研究で、パスクは概念化を逐次的なプロセスではなく並列的なプロセスとして捉えた。つまり、会話システム内では、会話はいつでも行われている場合もあれば、行われていない場合もあるということである。[注8 ]このため、彼は適用演算子を区別している。および実行演算子会話システム内で、概念の活性化が必然的に活性化される時、または十分に活性化される時を示すため。
プロトロジックまたはプロト言語(しばしばLpと略される)は、会話理論の姉妹理論であり、概念の定式化と変調を統制する推論規則の体系を含んでいる。プロトロジック内で概念化を統制する規則と原理は、含意構造として示されることが多く、これは会話理論内の結果として生じる知識の整理された公開コレクションを視覚化するのに役立つ表現スナップショットである。[ 35 ]含意構造は、一連のトピック関係とそのようなトピック関係の導出を表す一連のノードと矢印で構成されるグラフである。




会話理論から、パスクは「認知リフレクター」と呼ばれるものを開発した。これは、少なくとも2人の参加者が共有する含意メッシュから概念やトピックを選択して実行する仮想マシンである。外部モデリング機能を備えており、例えば教師と生徒の間の合意を、行動の公開記述を再現することによって示すことができる。[ 3 ]これは、エッセイやレポートの執筆、あるいは科学教育の「実習」などで見られる。
LpはPaskのプロト言語であり、トピックTの概念Conを同時に実行して記述Dを生成するApのような演算子を生み出した。したがって、次のようになる。
ここで=>は生成することを意味します。
これらの演算子に関する簡潔な説明は Pask [ 36 ]で提示されています。多くの洞察の中で、彼は同時実行には 3 つのインデックスが必要であり、並列実行には 2 つ、直列処理を指定するには 1 つのインデックスが必要であることを指摘しています。彼は参加者を A、B などと指定することでこの複雑さを包含しています[ 36 ] 。Pask の最後の解説では、彼は次のように述べています。
学習を促進するために、パスクは、学習内容は学習すべき内容を示す構造の形で表現されるべきだと主張した。これらの構造は、示される関係性の程度に応じて、さまざまなレベルで存在する。会話理論によれば、重要な学習方法は「ティーチバック」であり、これは、ある人が学んだことを別の人に教えることである。[ 18 ]
パスクは2種類の学習戦略を特定した。[ 18 ]
理想的なのは、空虚な全体論者でもなく、「世界を旅する人」でもなく、自分の仕事の背景をほとんど知らない逐次主義者でもない、多才な学習者である。
学習において、収束または進化する段階では、多くのサイバネティクス研究者は理解の行為を閉ループとして説明しています。単に新しい情報を「取り込む」のではなく、自分の理解を振り返り、「引き起こされた」情報をまとめ、新しいつながりを形成します。このつながりはより強固になり、特定の概念に対する理解が固まり、「安定」します(Pangaro、2003)。さらに、Gordon Paskは[ 37 ]葛藤が追加情報の「要求」という概念の基礎であると強調しました(Pangaro、1992)。
Entwistle によれば、後に学習戦略という用語で示される現象の調査につながる実験は、さまざまな学習タスクの実施を通じて行われた。[ 38 ]当初、これは CASTE、INTUITION、または Clobbits の擬似分類法のいずれかを利用して行われた。[ 39 ] [ 40 ] [ 41 ]しかし、実験の実施に時間がかかる性質や実験条件の不正確さから生じる問題があったため、スパイ リングの歴史テストと密輸業者のテストという形で新しいテストが作成された。前者のテストでは、参加者は架空のスパイ リングの歴史 (つまり、架空のスパイ ネットワークの歴史) を学習しなければならなかった。参加者は、5 年間にわたる 3 か国の 5 人のスパイの歴史について学習しなければならなかった。テストの理解学習コンポーネントには、一連のネットワーク間の類似点と相違点の学習が含まれていた。一方、このテストの作戦学習の側面では、各スパイが果たした役割と、そのスパイが特定の1年間にどのような一連の行動をとったかを学ぶことが含まれていた。[ 39 ]
Entwistleは、スパイリング歴史テストに参加した学生グループにとって、そのようなテストの長さに関する困難を指摘したが、テストの結果は議論された学習戦略の種類と一致しているように見えた。[ 42 ]しかし、Paskと共同研究者による学習スタイルに関する研究は、概念ツールと方法論の両方の開発に影響を与えてきたが、スパイリング歴史テストと密輸業者テストは、その実施において人文科学よりもSTEMの学生に偏っていた可能性があり、Entwistleは「公式と定義の丸暗記と、論理的な性質のパズルや問題の解決に対する肯定的な反応は、芸術の学生よりも科学の学生によく見られる特徴である」と主張している。[ 43 ] [ 44 ]
会話理論の潜在的な応用例の一つとして研究・開発されているのが、一般的な検索エンジン情報検索アルゴリズムの代替アプローチとしての利用である。[ 45 ] [ 46 ]ウェブ上のハイパーリンクの数に基づいて検索結果の優先順位を決定するPageRankのようなアルゴリズムとは異なり、会話理論はウェブ検索リクエストに談話的なアプローチを適用するために利用されてきた。[ 45 ] [ 46 ]
ThoughtShuffler は、会話理論の設計原則を利用して検索エンジンを構築しようとする試みです。[ 47 ] このアプローチでは、検索リクエストに入力された用語は、含意構造におけるトピックの派生を模倣する形で、最初の用語の意味を派生させたり、文脈を提供するのに役立つ他の用語に関連する検索結果を生成します。[ 45 ]例えば、検索語が入力されると、最初の用語の意味を構成する対応する用語の近傍がユーザーに提案され、探索することができます。このとき、検索エンジンのインターフェースは、最初の用語の意味を提供するのに役立つ近傍用語に対応するウェブページの抜粋を強調表示します。[ 45 ]
このデザインの目的は、ユーザーが検索エンジンに入力された主要な用語に関連する他のサブトピックを探索する意図を喚起するために、ユーザーがトピックに興味を持つのに十分な情報を提供することです。[ 48 ]
ここで、それぞれの添え字は、有限個の数値のインデックス上の数値の順序を表すために使用される。