暗黙の学習

暗黙的学習とは、複雑な情報を無意識のうちに、何を学習したかを意識せずに学習することです。 ^[1] FrenschとRünger（2003）によると、暗黙的学習の一般的な定義は、1960年代以降、重要な進展があったにもかかわらず、依然として議論の的となっています。^[2]暗黙的学習には、最低限の注意が必要であり、注意力と作業記憶^[3]のメカニズムに依存する可能性があります。暗黙的学習の結果は、逐語的または集約的な表現ではなく、抽象的な（ただしインスタンス化されている可能性もある）表現の形で暗黙の知識となり、^{[4]学者は暗黙的学習と}暗黙の記憶の類似点を見出しています。

自転車の乗り方や泳ぎ方を学ぶといった日常生活の例は、暗黙的学習の性質とそのメカニズムの実証として挙げられます。暗黙的学習は意識的にアクセスできる知識が欠如している点で明示的学習と異なると主張されてきました。証拠は暗黙的学習と明示的学習の明確な区別を裏付けています。たとえば、健忘症の研究では暗黙的学習は健全であるが明示的学習は損なわれていることがしばしば示されています。もう 1 つの違いは、作業記憶と注意に関係する脳領域が暗黙的学習よりも明示的学習中に活発になることが多いことです。^[5]

暗黙的学習の概念の定義はまだ発展途上であり、議論の余地があります。^[2]このテーマについてはかなりの数の研究が行われていますが、単一の定義についての合意はありません。^{[2] [6]}暗黙的学習の理解に大きな違いがあるため、科学者の中にはこの概念が存在しないと主張する人もいます。^[6]

数十ある定義のうちのいくつかを以下に示します。

• レーバーは、暗黙的学習は「状況に中立な誘導プロセスとして特徴付けられ、それによって、あらゆる刺激環境に関する複雑な情報が、獲得のプロセスや最終的に獲得された知識ベースに対する被験者の認識とはほとんど無関係に獲得される可能性がある」と主張している。^[7]
• シャンクスとセントジョンは、「どのような知識を獲得するかに関係なく、無意識の学習という言葉を意識のない学習のために留保する」と主張している。 ^[8]
• シュタドラーとフレンシュは、「本質的には、学習プロセスが意図の影響を受けない場合、学習は暗黙的であると主張している」と述べている。^[9]

暗黙的学習の定義は、通常、獲得のプロセス、獲得された知識、および/または検索に使用されるプロセスに重点を置いています。^[10]

暗黙の学習に関する先駆的な研究は、学習と記憶について触れたエビングハウスの『学習論』 1885年に始まりました。 ^[11]

1967年、ジョージ・ミラーはハーバード大学でグラマラマ計画を開始した。この研究はルール学習を理解するために実施された。実験では、参加者は有限状態文法を基礎とする文字列を暗記するよう指示され、次に同じ文法に従う他の文字列を認識するよう求められた。参加者は暗記段階では基礎となる文法を知らなかった。実験では、被験者は文法のルールに従う文字列を、従わない文字列よりもよく暗記できることが示された。ミラーは、ある観察から別のかなり一貫した観察へとルールを一般化する能力を示すために、パターン概念という用語を作った。ミラーの研究は、現在最も広く研究されている暗黙的学習のパラダイム、すなわち人工文法学習の基礎となった。^[12]

ミラーの研究は、アーサー・レーバーの人工文法学習の研究に多大な影響を与えた。1967年、レーバーはミラーの実験の複製を考案したが、参加者には記憶すべき文字列が一連の複雑な規則に従っていることは告げず、他の文字列が同じ規則に従っているかどうかを識別するよう要求するという調整を加えた。レーバーは、参加者が文字列が規則に従っているかどうかを決定する際に、体系的な記録（明示的なプロセス）が使用されたかどうかを研究することに興味を持っていた。実験では、これを裏付ける証拠は示されなかった。人工文法学習は暗黙的であるというレーバーの最初の仮定は、最近の文法学習研究の多くにとって基礎となっている。^[6]

レーバーの暗黙的学習への初期の貢献は、このテーマを研究分野として開拓しました。それ以来、暗黙的学習に関する研究は徐々に増加しており、過去20年間で暗黙的学習に関する論文の出版数が大幅に増加しました。^{[6] [13]}このテーマは、実世界のシステム（動的制御システム）、人工文法学習、シーケンス学習との関連で最も広範に研究されてきました。^[6]

暗黙的学習の存在そのものについては多くの議論がなされてきた。なぜなら、暗黙的学習によって得られた知識は言語化できないからである。^[6]暗黙的学習のプロセスが起こるための要件についてはほとんど研究がなされていない。^[13]

暗黙的学習の研究は、有効かつ正確に実施するためには、特定の特性に従わなければなりません。研究を行うために使用する刺激は、合成され、解読が困難なルールに支配された構造を持つランダムに選択する必要があります。刺激には、参加者が事前に知らない基礎構造があることが重要です。参加者が基礎構造を理解できないようにするには、適用されるルールを複雑にする必要があります。ルールが簡単すぎると、参加者は構造を精神的に解体することができ、実験は暗黙的学習をテストしなくなります。刺激には、参加者の学習に影響を与える可能性のある外部要因を排除するために、意味や付随する感情がないようにする必要があります。^[7]

これまで深く研究されてきた暗黙的学習の3つのパラダイムは、人工文法学習、シーケンス学習、動的システム制御である。^{[10] [14]}その他のパラダイムには、確率学習、^[7]条件反応学習、^[15]不変特性の獲得^[16]第二言語習得などがある。^{[10] [17]}

人工文法学習は、 1960年代にアーサー・レーバーによって行われた暗黙的学習に関する初期の研究のいくつかで使用されました。それ以来、マルコフ体系を含むさまざまな人工文法が使用されてきました。これらのシステムは数学の基礎を持っているため、研究者が理解しやすくなっていますが、一見すると恣意的です。^[7]

人工文法学習研究には、一般的に 2 つの段階があります。第 1 段階では、参加者は文字列を吸収しますが、その文字列はすべて人工文法の規則に従います。第 2 段階では、参加者は新しい文字列を文法の規則に従っているか従っていないかで分離するように指示されます。人工文法学習研究では、通常、参加者は確率が予測するよりも正確に文字列を分離できることが結果で示されます。ただし、特定の文字列を文法的に分類することを選択した理由を明確にするように求められた場合、参加者は通常、その理由を言葉で表現することができませんでした。^{[7] [10]}

シーケンス学習は、通常、視覚的なタスクを通じてテストされます。このタスクでは、参加者は、連続的に構造化されているかそうでないかにかかわらず、一連の視覚イベントに反応します。このタスクでは、視覚刺激がコンピューター画面の特定の場所に表示され、参加者はキーを押すように指示されます。刺激は、基礎となるパターンに従うか、参加者が知らない一連の遷移ルール​​に従う場合があります。研究によると、構造化された刺激に反応する参加者は、ランダムな刺激にさらされた参加者よりも、結果として反応時間が速くなります。参加者は、知識の獲得を説明することができません。^[10]

人々はシーケンス学習を使用して、一連のシーケンス構造を暗黙的に学習できることが示されています。^[14] 言語は日常的なシーケンス学習の例です。個人はそのようなルールの知識をどのように獲得したかを伝えることはできませんが、研究によると、人々は一般的にシーケンス学習を示唆するいくつかの要因を認識しています。読むとき、適切な構文に従い、適切なコンテキストを使用する文は、そうでない文よりも速く読まれます。人々はまた、シーケンスで出現する次の単語をかなり迅速に予測することができ、英語のルールに従いながらシーケンスに従う文を作成することができます。これは、言語におけるシーケンス学習の使用を意味します。^[14]言語構造学習におけるこのような暗黙の学習プロセスは、コネクショニストモデルを使用してシミュレートされています。^[18]

動的システム制御実験では、参加者は収入変数のレベルを制御することによって結果変数のレベルを制御する必要があります。参加者は実験中ずっと結果変数の知識を持っており、それに応じて入力変数を自由に変更できます。これらの実験では、参加者は通常、システムを制御できますが、そうするために従ったルールを言葉で表現することはできません。^[14]

例えば、 1984年にベリーとブロードベントが実施した砂糖生産課題では、参加者は砂糖生産工場の管理者の役割を担うよう求められました。そのため、参加者は一定量の砂糖を生産する必要がありました。そのために、参加者は要素労働者の数（入力）の値を調整して、砂糖の生産量が最適なレベルに達するまで操作することが求められました。^[14]

ベリーとブロードベントが実施した別の実験は、人間とのインタラクション課題である。人間とのインタラクション課題では、参加者と仮想の人物が関わる。コンピューターの人物は、一定の親密度レベルでコミュニケーションをとるように設定されている。参加者の課題は、コンピューターとインタラクトし、親密度のレベルを「非常に友好的」になるまで変更することである。参加者は「非常に友好的」レベルを維持することが求められた。^[14]

確率学習の実験は、 1939年にロイド・ハンフリーズによって開発されました。ハンフリーズの実験では、準備完了の信号が点滅し、参加者は強化イベントが発生するかどうかを予測するように指示され、その結果が記録されました。ハンフリーズは、この実験は条件付け実験と同義であると主張しました。なぜなら、強化を可能にする実験は、結果を個人の予測の強化として捉えて研究できると感じたからです。^[7]

その後、ウィリアム・エステスと彼の同僚はハンフリーズの実験を採用し、いくつかの重要な変更を加えました。エステスは、学習をテストするにはボタンが 1 つだけでは不十分であることに気付き、参加者が予測しなければならない複数の結果に対応する複数のボタン (通常は 2 つ) を用意しました。結果は、個人の反応が結果の確率と一致するようになったことを示しました。確率学習は、一連のイベントのランダムな構造の暗黙の学習を示します。^[7]

暗黙的学習はステレオタイプの形成に大きく寄与しており、ステレオタイプを変えるためにも応用できる。^[19]暗黙的学習パラダイムは、他者や自分自身に対して抱くさまざまなステレオタイプを変えるように修正できるため、偏見に関連するうつ病を軽減するために使用できる（つまり、「偏見の除去」）。

以下は暗黙のシステムに見られる共通の特性の一覧です。

1. 堅牢性：無意識のプロセスは、意識のプロセスに比べて進化のタイムライン上で早い段階で進化したという事実により、障害に関しては堅牢であるはずです。^[7]
2. 年齢の独立性：暗黙的学習は明示的学習と比較して年齢や発達による影響を受けにくい。^[7]
3. 変動性が低い：明示的な学習と比較すると、暗黙的な知識を獲得する能力は人によってほとんど変動がありません。^[7]
4. IQの独立性：明示的な学習とは対照的に、IQスコアは暗黙的な学習とはほとんど関係がないはずです。^[7]
5. 共通性：暗黙の学習は異なる種の間で共通性を示すはずである。^[7]

暗黙のシステムの他のいくつかの特徴も、その認知的表現、メカニズム、プロセスに関連して特定されている。^[20]

暗黙的学習実験では、解離パラダイムを使用して、参加者が意図せず、意識せずに知識を獲得したことを示します。意識の測定には、口頭報告、強制選択テスト、主観的テストなどがあります。[ 10 ^]

ほとんどの暗黙的学習実験では、参加者は関連情報を得たことは示しますが、得た知識を言葉で表現することはできません。アーサー・レーバーの研究の 1 つでは、参加者は人工文法学習実験に必要な分類を新しい参加者にガイドするレポートを書くように求められました。レポートを使用すると、新しい参加者は偶然以上のパフォーマンスを発揮することができました。ただし、分類レベルのパフォーマンスは実験参加者のパフォーマンスほど高くなく、レポートには元の参加者が獲得した知識がすべて組み込まれていないことを示しています。^[10]

この測定法は、感度が欠如していること（獲得した知識をすべて表現できないこと）と、暗黙の学習をテストするためにパフォーマンスに関する同じ知識を使用していないことから批判されてきた。^[21]

強制選択テストでは、参加者は認識するかどうかの決定を下す必要があります。人工文法学習パラダイムでは、参加者は特定の文字列の一部を認識するかどうか尋ねられます。デュラニーと大学が実施した研究では、参加者は文法的に正しい方法で文字列を完成させる文字を特定するように求められました。^[22]この研究では、参加者が選択した文字が参加者のパフォーマンスと関係していることが示されました。高い相関関係は、参加者が獲得した知識の少なくとも一部を認識していたことを示しています。^[10]

このテストは、暗黙の知識の存在を証明するものはないと主張する批評家の例として使われてきました。一方で、このテストは参加者が関連する知識すべてに意識的に敏感であると仮定しているため、暗黙の学習の概念を完全に否定することはできないと反論する人もいます。[ 10 ^]

主観的テストでは、偶然以上のパフォーマンスを示した参加者が自分の判断について何も知らない場合に暗黙の学習が発生します。^[23]自分の判断について何も知らないと理論づけられた被験者は、一般的に自分の判断が推測であると確信しており、各判断に割り当てた信頼度と正確さの比率はほとんど相関しません。人工文法学習とシーケンス学習では、参加者は偶然以上のパフォーマンスを示しました。これらの参加者は、自分が仮定を立てているだけで、対象について実際の知識を持っていないと確信していました。結果は通常、実際には実験を通じて暗黙の知識を獲得していたことを示しまし た。^[10]

暗黙的学習の分野は、その方法論のために議論の対象となってきた。方法論の問題に関する議論の大部分は、暗黙的学習の測定にあるように思われる。現在、暗黙的学習の実験は、暗黙的知識の検索を通じて測定されているが、これは暗黙的学習の直接的なプロセスを正確にテストできる測定法が開発されていないためである。 ^{[24]有効な}評価を行うためには、意識的プロセスと無意識的プロセス の測定を区別することが重要である。^[7]

潜在学習の実験では、純粋で感度の高い尺度を使用する必要があります。ツールは、実験プロセスで学習されたものだけをフィルタリングし、プロセス全体で学習されたものすべてを収集して表示できなければなりません。これらの要素は、統計的有意性をわずかに上回るパーセンテージが得られるため、潜在学習実験では特に重要です。これは、テストが通常、偶然の統計により 50% の確率となる「はい」または「いいえ」の回答形式であるためです。被験者は通常 55～70% のスコアを獲得します。実験プロセス中に学習されたものだけをすべて収集できる尺度は、結果の精度を高めます。^[24]

測定は適切なタイミングで実施されなければならない。そうでないと、暗黙的学習の測定と想定されたものが、実際は明示的学習の測定である可能性がある。研究は暗黙的学習に焦点を当てているかもしれないが、実験の核心部分の発生後、測定が長すぎると、学習は明示的であったが明示的知識が一時的に失われたと主張することもできる。^[24] テストの適切な時期を選択するための規則は定められていない。^[25]

テストのスピードと期間も、暗黙的学習を測定する上で重要です。期間が短い場合、明示的学習よりも暗黙的学習がテストされる可能性が高くなります。これは、明示的学習では、学習プロセスの後に記憶が定着し、つながりが構築されるまでに時間が必要であるためです。ただし、時間的なプレッシャーがあるからといって、暗黙的知識だけがテストされるわけではありません。^[24]

暗黙的学習では、獲得した知識の転移は一般的に弱い。研究によると、暗黙的学習で得た知識は、構造的に類似したタスクに限られた転移しかできない。ある研究では、参加者は暗黙的学習を使って構造的に類似したタスクをまったく完了できなかったが、他の研究では転移が減少した。^[14]暗黙的知識は、非常にアクセスしにくいという特徴がある。^[10]

暗黙的学習は受動的、偶発的、自動的な獲得を通じて行われます。学習内容を吸収するための意識的な努力は必要ありません。対照的に、明示的学習では、内容を意識的に観察し、理解し、記憶する必要があります。いくつかの研究では、受動的な学習は、構造を分析して明示的に学習する個人と同じくらい効果的であることが示されています。^[14]

心理学者の中には、進化の過程で無意識が意識よりも早く発達したため、暗黙的学習は明示的学習よりも安定していると主張する者もいる。 ^{[7] [14]}さらに、いくつかの研究では、個人に固有の他の要因（例えば知能指数）やマルチタスクが明示的学習よりも暗黙的学習に影響を与える可能性が低いという証拠を通じて、暗黙的学習の堅牢性が示されている。^[14]レーバーは、傷害に関しては暗黙的学習の方がおそらくより回復力があるはずだと述べている。^[5]

精神障害や異常のある被験者の潜在的プロセスをテストする最近の研究は数多くある。これらの研究の多くは健忘症患者に焦点を当てている。なぜなら、この障害は主に意識と、以前に学習したものを思い出すことで馴染みのある刺激を認識する能力に関係しているからである。実施された研究では、意識的プロセスや直接認識に依存するタスクは患者にとって困難であることが判明したが、潜在的プロセスの機能のみを必要とするタスクはそれほど支障なく実行された。^{[6] [7]}

ヘンリー・グスタフ・モレイソン（以前は患者HMとして知られていた）は、てんかんの症状を緩和するために海馬、海馬回、扁桃体の手術を受けた後、記憶喪失になった患者だった。手術のせいで、モレイソンは順行性健忘症を発症し、最近の出来事を忘れてしまった。彼の健忘症は、人生で30分ほど前に起こった出来事を思い出すことさえ非常に困難になるほどだった。モレイソンは意識的に学習することができなかったが、感覚運動能力に関してはほぼ正常な能力を持っていた。これは、彼が無意識の（暗黙の）過去の経験の名残をいくらか保持していた可能性があることを示している。^[7]

• 暗黙の記憶
• 暗黙の認知