専門家

専門家とは、特定の分野または研究領域において、実践と教育を通じて、知識、技能、経験に関して幅広く深い理解と能力を持つ人のことです。非公式には、専門家とは、技術や技能の信頼できる情報源として広く認められ、正しく、公正に、または賢明に判断または決定する能力が、特定のよく区別された領域において同僚または一般大衆によって権威と地位を与えられている人のことです。より一般的には、専門家とは、研究、経験、または職業に基づき、特定の研究領域において広範な知識または能力を持つ人のことです。専門家は、それぞれの主題に関して助言を求められますが、研究分野の詳細について必ずしも意見が一致するわけではありません。専門家は、資格、訓練、教育、職業、出版物、または経験により、平均的な人を超える主題に関する特別な知識を持ち、他の人がその主題に関する個人の意見に正式に（そして法的に）頼ることができると信じることができます。歴史的に、専門家は賢者と呼ばれていました。その人はたいてい、知恵と健全な判断力に優れた深い思想家でした。

特定の分野では、専門家の定義は合意によって確立されているため、専門家として認められるためには必ずしも専門的または学術的な資格を持っている必要はありません。この点で、羊の群れの世話を50年間経験している羊飼いは、牧羊犬の使用と訓練、羊の世話に関して完全な専門知識を持っていると広く認められるでしょう。コンピューターサイエンスの別の例としては、エキスパートシステムが人間によって教えられ、その後は専門家とみなされ、特定のタスクで人間を上回ることがよくあることが挙げられます。法律では、専門家の証人は議論と権威によって認められなければなりません。^{[独自の研究? ]}

この分野の研究では、専門知識、スキル、個人の特性と優れたパフォーマンスとの関係を理解し​​ようとしています。専門家の認知構造とプロセスを調査した研究者もいます。この研究の基本的な目的は、専門家が何を知っているか、そしてその知識をどのように活用して、ほとんどの人が極端または並外れた能力が必要だと考えるパフォーマンスを達成するかを説明することです。研究では、専門家が迅速かつ正確に実行できるようにする要因を調査しました。^[1]

専門家とは、個人（つまり、専門家）またはシステムの特性、スキル、知識であり、専門家と初心者や経験の浅い人々を区別します。多くの分野では、専門家と初心者を区別できる客観的なパフォーマンスの尺度があります。チェスの熟練プレイヤーは、レクリエーション チェス プレイヤーとのゲームでほぼ必ず勝ちます。また、医療の専門家は、病気を正しく診断する可能性が高くなります。

専門知識という言葉は、専門家による決定を指す場合にも使用されます。専門家による決定では、紛争の当事者間の合意に応じて、決定は拘束力のあるものになるか、助言的なものになるかが決まります。

専門知識を理解し研究するための学術的アプローチは 2 つあります。1 つ目は、専門知識を実践コミュニティの創発的特性として理解するものです。この見方では、専門知識は社会的に構築されます。つまり、思考ツールと行動のスクリプトは社会集団内で共同で構築され、その集団が共同で何らかの分野で専門知識を定義し獲得できるようになります。

2 番目の見解では、専門知識は個人の特性であり、物理的および社会的環境への広範な適応能力の結果である。専門知識の発達に関する多くの説明では、専門知識は長期間の意図的な練習によって得られると強調されている。多くの専門分野では、10 年間の経験^{[2]という意図的な練習が一般的である。専門知識に関する最近の研究では、}生まれつきと育ちの議論の育ちの側面が強調されている。^[2]生まれつきと育ちの二分法に当てはまらない要因の中には、生年月日、利き手、出生季節など、生物学的ではあっても遺伝的ではないものがある。^{[3] [4] [5]}

教育の分野では、自分の教科分野の専門家である新任の教育者には潜在的な「専門家の盲点」（ダニング・クルーガー効果も参照）がある。これは、ミッチェル・ネイサンとアンドリュー・ペトロシノが研究した「専門家の盲点仮説」に基づいている。^[6]教育内容の高度な教科分野の専門知識を持つ新任の教育者は、初心者学習者によく見られる生徒の学習や発達のニーズに導かれるのではなく、自分の専門分野の形式や分析方法を生徒の指導や知識の発達の主要な指針として使う傾向がある。

盲点の比喩は、人間の視覚における生理的な盲点を指し、周囲や状況の認識は期待によって大きく左右される。教育の初心者は、学習者の理解のために教育法を調整し適応させる際に、初心者レベルの事前知識やその他の要因の重要性を見落としがちである。この専門家の盲点の原因の一部は、初心者の認知スキーマは専門家ほど精巧でなく、相互接続性もアクセス性も高くなく、教育的推論スキルも十分に発達していないという仮定にある。^[7]教育の現場に携わる人にとって不可欠な教科知識は、教科知識と教育内容という重複する知識領域から構成される。^[8]教育内容は、能力や興味など、学習者の状況に適した方法で特定の概念を表現する方法を理解することから構成される。専門家の盲点は、通常、教育者が時間をかけて学習者を指導する経験を通じて克服される教育現象である。^{[9] [10]}

専門知識に対する社会的に構築された見方に沿って、専門知識は権力の一形態として理解することもできる。つまり、専門家は、定義された社会的地位の結果として、他者に影響を与える能力を持っている。同様に、専門家に対する恐怖は、知識エリートの権力に対する恐怖から生じる可能性がある。歴史の初期には、単に読むことができるだけで知識エリートの一部を構成しました。15世紀にヨーロッパで印刷機が導入され、印刷物が普及したことで、識字率が向上し、かつては希少だった学術的知識へのアクセスが広がりました。その後の教育と学習の普及により社会が変化し、教育やその他のあらゆる分野で消費のために書かれたコンテンツ自体を作成する人々がエリートとなった、広範な教育の時代が始まりました。^[要出典]

プラトンの「高貴な嘘」は専門知識に関するものです。プラトンは、ほとんどの人が自分自身と社会の最善の利益を追求できるほど賢くないと信じていたため、世界の少数の賢い人々が残りの群衆を導く必要がありました。そのため、エリートだけが真実を完全に知るべきだという考えが生まれ、支配者は都市の人々に「高貴な嘘」を告げて、大混乱や不安のリスクを冒さずに受動的で満足な状態を保つ必要があるとプラトンは言いました。^{[引用が必要]}

現代社会では、例えば医師や科学者は、素人には概して理解できないような支配的な知識体系を持っているという点で専門家とみなされています。^[11]しかし、専門知識を取り巻くこの理解しがたい、そしておそらくは謎めいた知識は、素人が未知のものだという理由で専門家の意見を無視する原因にはなりません。むしろ、その正反対のことが起こり、一般の人々は、理解できないにもかかわらず、医療専門家や科学的発見についての意見を信じ、高く評価するのです。 ^[11]

認知科学では、初心者からエキスパートへの成長を説明するために、数多くの計算モデルが開発されてきました。特に、ハーバート・A・サイモンとケビン・ギルマーティンは、チェスの学習モデルとしてMAPP（Memory-Aided Pattern Recognizer）を提唱しました。^[12]シミュレーションに基づいて、彼らはエキスパートになるには約50,000のチャンク（記憶の単位）が必要であり、したがってこのレベルに達するには何年もかかると推定しました。最近では、CHRESTモデル（Chunk Hierarchy and REtrieval STructures）が、チェスの熟練度（目の動き、さまざまな記憶タスクのパフォーマンス、初心者からエキスパートへの成長）やその他の領域における多くの現象を詳細にシミュレートしました。^{[13] [14]}

専門家のパフォーマンスの重要な特徴は、専門家が長期記憶から複雑な情報構成を迅速に取り出すことができる方法であると思われる。専門家が状況を認識するのは、状況に意味があるからである。おそらく、意味とそれが状況に結びつく方法に対するこの中心的な関心が、専門知識の開発に対する個人的アプローチと社会的アプローチの間に重要なつながりを提供している。アンダース・エリクソンとジェームズ・J・スタゼフスキーによる「熟練した記憶と専門知識」に関する研究は、専門知識のパラドックスに対処し、人々は認知スキルを練習するにつれて内容知識を獲得するだけでなく、大規模で馴染みのある知識ベースを効率的に使用できるようにするメカニズムも開発すると主張している。^[1]

エキスパート システム(通常は 1 人以上の専門家に相談する必要がある問題に対する回答を提供したり、不確実性を明確にしたりするために設計されたコンピューター ソフトウェア)に関する作業は、通常、専門知識は、コンピューターによる判断や意思決定の基盤として引き出すことができる、意思決定のためのルールとフレームワークの習得されたレパートリーに基づいているという前提に基づいています。ただし、専門知識はこのように機能しないという証拠が増えています。むしろ、専門家は、多くの過去の状況の経験に基づいて状況を認識します。その結果、彼らは複雑で動的な状況で迅速な決定を下すことができます。

エキスパートシステムに関する文献の批評において、ドレイファスとドレイファスは次のように述べている。^[15]

専門家に彼らが使用しているルールを尋ねると、事実上、専門家は初心者のレベルに退行し、学校で習ったルールを述べるよう強いられることになります。したがって、知識エンジニアが想定しているように、専門家はもはや覚えていないルールを使用するのではなく、もはや使用していないルールを思い出すよう強いられるのです。… 専門家が何万もの状況の実際の結果の経験を蓄積している場合、ルールや事実をどれだけ集めても、その知識を捉えることはできません。

熟練した記憶効果における長期記憶の役割は、チェスの熟練度に関する古典的な研究でチェイスとサイモンによって初めて明確にされました。彼らは、長期記憶 (チャンク) に保存された情報の組織化されたパターンが、熟練者の迅速な符号化と優れた記憶を媒介していると主張しました。彼らの研究により、すべての被験者がほぼ同じ数のチャンクを取り出しましたが、チャンクのサイズは被験者の以前の経験によって異なることが明らかになりました。熟練者のチャンクには、初心者のチャンクよりも多くの個々の駒が含まれていました。この研究では、熟練者が長期記憶を長時間検索せずに、保持している膨大な数のチャンクから適切なチャンクを見つけ、区別し、取り出す方法については調査されていません。

熟練した記憶力により、熟練者は自分の専門分野内の情報を素早くコード化、保存、および取得することができ、それによって初心者のパフォーマンスを通常制限する容量の限界を回避できます。たとえば、熟練者は、自分の専門分野からの資料であれば、短時間の学習期間に大量の資料を思い出すことができます。熟練者に馴染みのない資料 (自分の専門分野以外のもの) が提示された場合、熟練者の記憶力は初心者と変わりません。

熟練した記憶の第一原理である意味のある符号化原理は、熟練者は事前の知識を活用して、慣れたタスクを正常に実行するために必要な情報を永続的に符号化すると述べています。熟練者は初心者よりも精巧でアクセスしやすい記憶表現を形成します。精巧な意味記憶ネットワークは意味のある記憶コードを作成し、それが複数の潜在的な手がかりと検索手段を生み出します。

2 番目の原則である検索構造原則は、専門家が長期記憶に保存された情報の検索を容易にするために検索構造と呼ばれる記憶メカニズムを開発していると述べています。これらのメカニズムは、意味のあるエンコード原則と一致する方法で動作し、後で再生成して長時間の検索なしで効率的に保存された情報を検索できる手がかりを提供します。

3 番目の原則であるスピードアップ原則は、長期記憶のエンコードと検索操作は練習によってスピードアップし、その速度と精度が短期記憶の保存と検索の速度と精度に近づくというものです。

エリクソンとスタセフスキーの研究で述べられている熟練した記憶に関する研究の例には以下が含まれる: ^[1]

• 実際のレストランで、記憶術、パターン、空間関係（注文する人の位置）を使って、最大 20 件のディナーの注文を正確に記憶できるウェイター。思い出すときには、すべてのカテゴリーの項目（たとえば、すべてのサラダ ドレッシング、すべての肉の温度、すべてのステーキの種類、すべてのデンプン質の種類）が、すべての顧客に対して時計回りに思い出されます。
• ランニング愛好家で、ランダムな短い数字の並びをグループ化し、そのグループをランニング時間、日付、年齢などの意味にコード化した。その結果、セッションで提示された 200～300 の数字のグループの 84% 以上を思い出すことができた。彼の専門知識は数字に限られており、数字からアルファベットの文字に切り替えても転移は見られず、記憶範囲は子音 6 個程度まで低下した。
• 研究者が口頭で提示した 2 × 5 桁の掛け算問題 (例: 23 × 48,856) を 25 秒以内に暗算で解くことができる数学愛好家。

専門知識に関する研究の多くは、専門家と初心者が問題を解決する際にどのように異なるかを研究するものです。^[16]数学^[17]と物理学^[18]は、これらの研究の一般的な領域です。

この分野で最も引用されている研究の1つは、専門家（物理学の博士課程の学生）と初心者（力学を1学期修了した学部生）が物理学の問題をどのように分類し、表現するかを研究したものです。彼らは、初心者は表面的な特徴（問題文中のキーワードや描かれた物体の視覚的な構成など）に基づいて問題を分類していることを発見しました。一方、専門家は問題の深層構造（つまり、問題を解決するために使用される主要な物理学の原理）に基づいて問題を分類します。^[19]

彼らの調査結果はまた、初心者と専門家の両方のスキーマが問題ステートメントの同じ特徴によって活性化される一方で、専門家のスキーマにはどの原則を適用するかを決定するのに役立つ手続き的知識がより多く含まれており、初心者のスキーマには解決方法を決定するのに役立たない宣言的知識がほとんど含まれていることを示唆している。^[19]

特定の分野に関して、専門家には次のような能力があります。

• 特定の教育、訓練、知識
• 必要な資格
• 仕事に関連する状況で重要性を評価する能力
• 自分自身を向上させる能力
• 直感
• 知識に対する自信と確信

マリー・ライン・ジェルマンは、従業員の専門知識の認識を測る心理測定法として、一般化専門知識尺度を開発した。^[20]彼女は、スワンソンとホルトンが提案した次元に加えて、専門家の行動次元を定義した。^[21]彼女の16項目の尺度には、客観的な専門知識項目と主観的な専門知識項目が含まれている。客観的な項目は、エビデンスに基づく項目と名付けられた。主観的な項目（以下の尺度の残りの11項目）は、行動的要素があるため、自己強化項目と名付けられた。^[20]

• この人は仕事の分野に特化した知識を持っています。
• この人は、その分野の専門家になるために必要な教育を受けていることを示しています。
• この人はその分野の専門家になるために必要な資格を持っています。
• この人は専門分野において訓練を受けています。
• この人は会社での仕事に対して意欲的です。
• この人は仕事に関連する状況が重要かどうかを評価できます。
• この人は自分自身を向上させる能力を持っています。
• この人はカリスマ性がある。
• この人は仕事関連の状況から物事を簡単に推測することができます。
• この人は仕事に関して直感力があります。
• この人は自分の仕事において何が重要かを判断することができます。
• この人は、自分の分野で自分がなれるものになるという意欲を持っています。
• この人は自信家だ。
• この人は自分に自信を持っています。
• この人は社交的です。

修辞学の学者たちは、専門家という概念にも注目している。専門家は、話し手の倫理観や「個人的な性格」に訴えると考えられており、^[22]確立された専門知識によって、話し手は聴衆が知らないかもしれない特別な話題について発言することができる。言い換えれば、専門家は聴衆の判断を尊重し、非専門家ができない権威に訴えることができる。

E. ヨハンナ ハルテリウスは『専門知識の修辞学』の中で、専門知識の基本的な 2 つのモード、つまり自律的専門知識と帰属的専門知識を定義しています。自律的専門家は「他の人から認められなくても専門知識を持つことができる」のに対し、帰属的専門知識は「本物の知識を示すかどうかわからないパフォーマンス」です。この 2 つのカテゴリで、ハルテリウスは専門家が直面する修辞上の問題を分離しています。自律的専門知識を持つ人が自分の見解を人々に納得させるスキルを持たないのと同じように、帰属的専門知識を持つだけの人は説得力があっても、特定の主題に関する実際の知識が欠けている可能性があります。聴衆が直面する問題は、専門家が直面する問題から生じます。つまり、専門知識の競合する主張に直面したとき、非専門家は目の前に提示された主張を評価するためにどのようなリソースを持っているのでしょうか。^[23]

ハーテリウスと他の学者たちは、Wikipedia のようなプロジェクトが、専門家が伝統的に権威を築いてきた方法に課題を突き付けていることにも気づいている。「Wikipedia と対話的専門知識の出現」では、彼女は Wikipedia を、共同デジタル空間によって可能になった「対話的専門知識」の例として取り上げている。「真実は対話から生まれる」という概念に基づく Wikipedia は、誰でも編集でき、資格の有無にかかわらず、1 人の人間が独断で議論を終わらせることはできないという点で、伝統的な専門知識に課題を突き付けている。言い換えれば、1 人の個人ではなくコミュニティが議論の方向性を指示する。したがって、対話と議論のプロセスとしての知識の生産は、本質的に修辞的な活動となる。^[24]

ハーテリウスは、専門知識に関する2つの競合する規範システム、「対話的コラボレーションのネットワーク規範」と「社会的に是認された専門職の従順な規範」に注目しており、Wikipediaは前者の証拠である。^{[25]ハーテリウスは、}バフチンの枠組みを参考にして、Wikipediaは、個人のアイデアが互いに衝突して専門知識が協力的に生成されるという見解によって駆動される認識論的ネットワークの一例であると主張している。^[25]ハーテリウスは、トピックについて自由に議論するWikipediaの方法論を、本物の対話がライブイベントであり、常に新しい追加や参加者に開かれていると考えるバフチンの音声コミュニケーション理論の方法論と比較している。 ^{[25]ハーテリウスは、}知識、経験、訓練、スキル、資格が専門知識の重要な側面であることを認めているが、その概念は社会学者や心理学者が示唆するよりも複雑であると主張している。^[25]ハーテリウスは、専門知識は修辞的であると主張し、専門知識は「ある人のスキルが他の人のスキルと異なるというだけのことではない。それはまた、所有権と正当性を求める闘争に根本的に左右される」と説明する。^[25]効果的なコミュニケーションは、知識と同じスタイルで専門知識に内在する要素である。内容とコミュニケーションのスタイルは、互いに排除されるのではなく、補完的である。^[25]ハーテリウスはさらに、ウィキペディアの専門知識の対話的構築は、レトリックの道具的側面と構成的側面の両方を示していると示唆している。道具的には、伝統的な百科事典に挑戦するものであり、構成的には、その知識生産の機能である。^[25]百科事典プロジェクトの歴史的発展を振り返り、ハーテリウスは、伝統的な百科事典の変化が伝統的な専門知識の変化につながったと主張する。ウィキペディアがハイパーリンクを使用してトピックを相互に結び付けることは、電子的な双方向性に依存し、それを発展させることであり、つまり、ウィキペディアの知識の獲得方法は対話的である。^[25]対話的専門知識は、談話コミュニティ内の発言間の複数の相互作用から生まれます。^[25] Wikipediaの投稿者間の継続的な対話は、真実の出現をもたらすだけでなく、専門家になれるトピックを詳しく説明します。ハーテリウスが説明するように、「従来の百科事典に含まれていないトピックに関する情報を提示する行為自体が、新しい専門知識の構築です。」^[25]Wikipedia は投稿者は既存の知識のみを公開しなければならないと主張しているが、対話的専門知識の背後にある力学はそれでも新しい情報を生み出す。知識生産は対話の機能として生み出される。^[25]ハーテリウスによると、対話的専門知識は Wikipedia のインタラクティブな構造だけでなく、従来の百科事典には見られないサイトの勧告的言説によっても生み出された。^[25]ハーテリウスが Wikipedia の勧告的言説と呼んでいるのは、特定のトピックを編集することへのさまざまな奨励と、その方法に関する指示がサイトに表示されることである。^[25] Wikipedia で対話的専門知識が生まれたもう 1 つの理由は、サイトのコミュニティ ページであり、これがWikipedia の専門家の方法論を説明するテクネとして機能する。^[25]

ハーテリウスを基盤として、ダミアン・フィスターは「ネットワーク化された専門知識」という概念を考案しました。彼は、Wikipedia が「1 対 1 」ではなく「多数対多数」のコミュニケーション モデルを採用していることに注目し、専門知識が個人ではなくグループの特質へと移行する様子を指摘しています。従来、個々の専門家に関連付けられていた情報が、今では集団によって作成されたテキスト内に保存されているため、何かについて知っていることよりも、何かを見つける方法を知っていることの方が重要になっています。彼は、「インターネットによって、主題の専門知識の歴史的な力が損なわれています。Web のアーカイブ性により、情報の内容と方法が簡単に入手できます。」と述べています。つまり、主題の専門知識にこれまで与えられていた修辞的権威は、状況によって要求される情報を見つける方法の手順的知識を持つ人々に与えられているのです。^[26]

専門家は問題を解決できなければならず、専門家はその解決策を知っていなければならないという点で、専門家と異なります。専門家の反対は一般に素人と呼ばれ、中程度の理解力を持つ人は一般に技術者と呼ばれ、専門家の補佐として雇われることがよくあります。ある人は、1つの分野では専門家でありながら、他の多くの分野では素人である可能性があります。専門家と専門知識の概念は、専門知識という一般的な見出しの下で認識論の分野内で議論されています。対照的に、専門家の反対はジェネラリストまたは博学者です。

この用語は非公式に広く使用されており、客観的な基準がない場合に、意見の相対的な価値を高めるために、人々を「専門家」と呼ぶことがあります。同様に、クランクという用語は意見を軽蔑するためにも使用されます。学術的エリート主義は、専門家が自分の意見だけが有用であると確信したときに生じ、時には自分の専門分野を超えた問題に関してもそうなります。

専門家とは対照的に、初心者（口語では新人または「グリーンホーン」と呼ばれる）とは、あらゆる科学、研究分野、活動、または社会運動に不慣れで、成熟した平等な参加者とみなされるための通常の要件を満たすためにトレーニングを受けている人です。

「専門家」は、新しいメディアでは「権威」という用語と誤って交換されています。人々やテクノロジーとの関係を通じて、その専門家が自分の専門知識へのアクセスを制御できる場合、その専門家は権威である可能性があります。ただし、単に権威を行使するだけの人は、当然専門家ではありません。新しいメディアでは、ユーザーは「権威」という用語に惑わされています。Google や Technorati などの多くのサイトや検索エンジンでは、「権威」という用語を特定のトピックへのリンク価値とトラフィックを示すために使用しています。ただし、この権威はポピュリストの情報のみを測定します。そのサイトまたはブログの作成者が専門家であることを保証するものではありません。

専門家とプロフェッショナルを混同しないでください。プロフェッショナルとは、何かをして報酬を得る人のことです。アマチュアはプロフェッショナルの反対であり、専門家の反対ではありません。

専門家の育成の特徴としては、次のようなことが挙げられます。

• この実践は「意図的な実践」と特徴づけられており、実践者はパフォーマンスの新たなレベルに到達するために新たな方法を考え出すことを強いられる^[27]。
• 学習の初期段階であり、結果に関連した目標を持たずに、楽しみ、興奮、参加を特徴とする。^[28]
• 創造性のより高い次元を再編成または構築する能力。このような精通度や高度な知識により、専門家はコンセプトやパフォーマンスのより抽象的な視点を展開することができます。^[27]

マーク・トウェインは専門家を「他の町から来た普通の人」と定義しました。^[29] ウィル・ロジャーズは専門家を「ブリーフケースを持って家から50マイル離れた人」と表現しました。デンマークの科学者でノーベル賞受賞者のニールス・ボーアは専門家を「自分の分野においてありとあらゆる間違いを犯した人」と定義しました。^[30] マルコム・グラッドウェルは専門知識を正しいやり方で合計約1万時間練習することであると説明しています。

• 知覚学習
• コンサルタント – 特定の専門分野でアドバイスを提供する専門家
• 博学者 – 相当数の分野にわたる知識を持つ人

• 学者 – 学術的、知的活動を追求する人
• ノウハウ – 何かを行う能力リダイレクト先の簡単な説明を表示するページ
• スキル – タスクを遂行する能力
• 能力 – 仕事を適切に遂行する能力
• テクノクラシー – 専門家によって統治される政府形態
• 成人教育における家庭教師の専門知識

• 合理的懐疑主義 – 実証的証拠に欠ける主張を疑問視するリダイレクト先の簡単な説明を表示するページ
• 反知性主義 – 教育、哲学、芸術、文学、科学に対する敵意と不信
• 否認主義 – 心理的に不快な真実を否定する人の選択
• 専門知識の死 – トム・ニコルズ著、2017年ノンフィクション
• ギブソンの法則 – すべての博士号には、同等で反対の博士号がある

• スキル獲得のドレフュスモデル – 学習モデル
• ダニング・クルーガー効果 – 自分のスキルに関する認知バイアス
• ピグマリオン効果 – 心理学における現象

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WikiquoteにExpertに関連する引用句があります。

書籍と出版物

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