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メタ学習とは、メタ認知の一分野であり、自分自身の学習や学習プロセスについて学ぶことに関わるものである。
この用語は、メタ接頭辞の現代的な意味である抽象的な再帰、つまり「XについてのX」に由来しており、メタ知識、メタ記憶、メタ感情における使用法と同様である。
マルシアル・ロサダ氏をはじめとする研究者たちは、チームや人間関係を分析するためのメタ学習モデルの作成を試みてきた。[ 1 ] 2013年の論文では、この試みは複雑な数理モデルの誤用に基づいているとして、強い批判がなされた。 [ 2 ]この批判により、少なくとも一人の元提唱者はこの試みを放棄した。[ 3 ]
ロサダが提案したメタ学習モデルは、もともと大気対流の簡略化された数学モデルとして提案されたローレンツシステムと同一である。このモデルは、1つの制御パラメータと3つの状態変数から構成され、この場合はそれぞれ「接続性」、「探究・擁護」、「肯定性・否定性」、「他者・自己」（外部焦点・内部焦点）にマッピングされている。状態変数は、一連の非線形微分方程式によってリンクされている。[ 4 ]これは、定義が不十分で、正当化が不十分で、微分方程式の適用が無効であると批判されている。[ 2 ]
ロサダらは、ミシガン州アナーバーとマサチューセッツ州ケンブリッジにある2つの人間相互作用研究所で生成された数千の時系列データからメタ学習モデルに到達したと主張しているが[ 1 ]、このデータの収集の詳細や時系列データとモデルとの関連性は不明である[ 2 ] 。これらの時系列は、戦略計画などの典型的なビジネスタスクを実行するビジネスチームの相互作用ダイナミクスを描写している。これらのチームは、高、中、低の3つのパフォーマンスカテゴリに分類された。パフォーマンスは、チームの収益性、顧客の満足度、および360度評価によって評価された。
この理論の提案結果の一つは、ポジティブとネガティブの比率が少なくとも2.9（ロサダ線と呼ばれる）であり、これは高パフォーマンスのチームと低パフォーマンスのチーム、そして個人や人間関係における繁栄と停滞を分けるものであるというものである。[ 5 ]ブラウンらは、提案されたメタ学習モデルが有効であったとしても、この比率は、ローレンツらによる大気対流のモデリングに関する文献から何の根拠もなく引き継がれた、完全に恣意的なモデルパラメータの選択の結果であると指摘した。[ 2 ]
メタ学習は、学生が自主的に自己省察できるようになるための非常に効果的なツールにもなり得ます。学生は、自身の学習、強み、弱みを振り返るためにフィードバックを必要とします。メタ学習課題は、自己認識を高めることに焦点を当てることで、学生がより積極的かつ効果的な学習者になるのに役立ちます。メタ学習課題は、学生が自身の思考プロセスをより深く理解し、独自の学習戦略を考案する機会を提供します。目標は、さまざまな課題でうまく機能する一連のパラメーターを見つけることです。そうすることで、学習者は、課題固有のデータが少なくても、優れたパフォーマンスを発揮できるような先入観を持って学習を開始できます。