学びの魅力的なダンス
明示的な学習と暗黙的な学習が私たちの日常生活にどんな影響を与えているか探ってみよう。
Yonatan Stern, Ophir Netzer, Danny Koren, Yair Zvilichovsky, Uri Hertz, Roy Salomon
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目次
学ぶってめっちゃ面白いプロセスだよね。情報を集めて、その情報に基づいて決断する方法に関わってる。学ぶとき、私たちには二つのシステムが働いてることが多いんだ。一つは意識的に考えるシステム、もう一つは気づかないまま動いてるシステム。この記事では、日常生活のタスクに直面したときに、これら二つのシステムがどのように一緒に機能するかを見ていくよ。
明示的学習と暗黙的学習の役割
この話の中心には、明示的学習と暗黙的学習の二種類がある。明示的学習は、自分が何をしているか分かっていて、それを他人に説明できるタイプの学習。例えば、車が来る方向を見てから道路を渡るべきだって学ぶこと。これは明示的学習だよね。一方で、暗黙的学習は、意識的な努力なしに自動的に起こる。これは反射的なもので、ボールが顔に向かって来たときに体が自動的に避ける感じ。
面白いことに、この二つのシステムはしばしば一緒に働くんだ。道路を渡る準備をしているとき、意識的に交通を探している(明示的に)。同時に、体は正しい方向を見る方法を本能的に知っている(暗黙的に)。この意識的な思考と自動的な反応の結びつきが、人間の学びを効果的でスムーズなものにしているんだ。
乖離の例
でも、これら二つのシステムが完璧に一致しないこともある。例えば、車が逆側を走る国に旅行しているとき、自分が右を見なきゃいけないって知っていて(明示的に)、でも体が習慣で左を見ることもあるよね。これは明示的学習が暗黙の知識と衝突する明確な例。
こういうMismatchは色んな状況で起こるし、脳が異なる環境に適応するように配線されていることを強調してる。学ぶプロセスは完璧じゃなくて、特に知らない環境ではミスを引き起こすこともある。
視線と注意:意外なペア
この二つのシステムの間の重要なリンクの一つは、私たちの視線と注意にある。新しいことを学んだり予測したりするとき、目は何かが起こると思っているところを見る傾向がある。例えば、目標がテーブルの右側に現れると思ったら、目は自然と右に向かう。期待しているところを見る傾向は、行動の準備をするための強力なツールなんだ。
研究者たちは、視線が私たちの期待や決断について多くを明らかにすることを見つけている。物の見方はランダムじゃなくて、次に起こることについて思っていることを反映していることが多い。例えば、画像を見せられて選択を求められたとき、正しいと思う選択肢をもっと見てしまうかもしれない。この行動は、思考と本能のミックスなんだ。
視線と自信のリンク
でも、なんで視線が重要なの?それは、私たちの予測に対する自信について教えてくれるから。選択に自信があるとき、視線はもっと安定して目標に集中するかもしれない。逆に、不安があるときは、周りを見回してちょっと迷っているように見える。この自然な行動は、私たちの焦点がどこにあるかを示すだけでなく、決断に対する自信の感じ方も洞察できるんだ。
多くの研究がこの視線と自信の相互作用を調べてきた。一つの発見は、人々が選択に自信を持っているとき、視線パターンが予測と密接に一致すること。正しい選択をしていると思っているとき、目は目標をしっかりと見つめる。一方、疑念があるときは、視線がさまようことも。
学習曲線:どうやって向上するのか
学ぶことは一直線の道じゃなくて、アップダウンがあるもの。人がタスクを練習すると、時間が経つにつれて上達する傾向がある。これが学習曲線って呼ばれているもの。例えば、自転車の乗り方を学ぶことを考えてみて。最初はグラグラしたり転んだりするけど、練習することで徐々に安定して自信を持てるようになる。
明示的学習と暗黙的学習の文脈では、この曲線が両方のシステムが適応していく様子を示してる。活動の繰り返しの中で、人は予測を洗練させ、期待に合わせて視線を調整することを学ぶ。タスクがしっかり学ばれると、明示的な思考と暗黙的なセンサー運動反応がよりスムーズで一致して、パフォーマンスが向上するんだ。
乖離の利点を探る
この二つのシステムの間の収束は役立つけど、乖離にもメリットがある。時には、私たちの暗黙のシステムは、明示的な思考が特定の選択に固執しているときでも選択肢を探ることができる。これはしばしば「ヘッジング」と呼ばれることがあって、何が起こるかを見ておくために少し控えることなんだ。
新しいレシピを試しているシェフを想像してみて。彼らは自分が何をしているかを明確に理解しているかもしれないけど(明示的な知識)、料理をしながら味を見てフレーバーを調整する余地を残しているかもしれない(暗黙的学習)。この確信と探求のブレンドが、様々な活動においてより深い学びや良い結果をもたらすことができるんだ。
この知識の実世界での応用
この二つのシステムがどのように相互作用するかを理解することは、多くの分野で実際的な影響を持つことができる。教育において、例えば、教師はこの知識を使って学生の明示的な知識を引き出すだけでなく、暗黙的な学びにも配慮した授業を設計することができる。
スポーツでは、コーチがこの洞察を利用して選手のパフォーマンスを向上させることができる。選手に本能を信じさせつつ、明示的な意思決定スキルを磨くトレーニングを施すことで、この組み合わせは、迅速な反応と明確な思考が求められるプレッシャー下でアスリートがより良いパフォーマンスを発揮する手助けになるんだ。
結論:学習の複雑さ
明示的な予測と暗黙的な期待の間の相互作用は、単なる科学的好奇心を超えて、私たちが学び、環境に適応するための基本的な部分なんだ。時には物事がうまくいかず、間違った方向を見たり間違った予測をしたりすることもあるけど、これらのシステムが一緒に働くことで、柔軟で適応力のある学習プロセスが生まれるんだ。
だから次に新しいことを学ぶ瞬間が来たら、覚えておいてほしい:あなたの脳はフル稼働で、意識して知っていることと本能的に感じることを織り交ぜている。もしかしたら、あなたの視線は、迷っていると思っているときでも、正しい道に導いているかもしれないよ。
オリジナルソース
タイトル: Gaze reflects confidence in explicit decisions while relying on a distinct computational mechanism
概要: The eyes are considered a window into the mind, shedding light on the cognitive processes leading to explicit decisions. Yet, eye movements are also a distinct oculomotor decision that is the outcome of an independent cognitive system. When exploring novel environments, the convergence and divergence of gaze and explicit decisions highlights the eyes dual role. However, the computational mechanisms underlying this interplay and its contribution to adaptative behavior remains unclear. Combining virtual reality based associative learning paradigms with computational modeling across one exploratory and two pre-registered experiments (Total N = 115), we examine learning as multi-system process encompassing explicit decisions and ocular expectations. The two exhibited a partial overlap in their learning. On the one hand, participants explicit predictions about target location and their subsequent anticipatory gaze direction robustly converged, and gaze reveals the latent probability of the explicit choice. Moreover, gaze exhibited computational hallmarks of confidence, reflecting an oculomotor assessment of the explicit prediction. On the other hand, ocular and explicit decisions consistently diverged indicating an independent computation reflected in gaze. Although the two systems learn and ascribe value similarly, they utilize different decision mechanisms. Oculomotor decisions were less driven by choice consistency across trials enabling increased exploration. Under uncertainty explicit and oculomotor decisions tended to diverge, enabling a hedging of ones decision. These findings highlight how together, explicit and oculomotor systems learning enables adaptive embodied behavior. Significance StatementThe eyes often reveal additional information beyond ones explicit decision, offering a window into the mind (e.g., leading poker players to wear sunglasses). Yet, eye movements are the product of a distinct system, occasionally diverging from explicit decisions. However, what additional information is conveyed by gaze, and what leads to its occasional divergence remain unclear. Using virtual reality and computational modeling, this study demonstrates a partial overlap between the two. Generally, they robustly converge, and gaze reflects a confidence-like assessment of explicit decisions. Yet they also diverge due to distinct decision mechanisms. Their divergence enables a hedging of ones decision under uncertainty. This demonstrates a multimodal decision process, where different action systems make overlapping but independent choices.
著者: Yonatan Stern, Ophir Netzer, Danny Koren, Yair Zvilichovsky, Uri Hertz, Roy Salomon
最終更新: 2024-12-16 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.08.28.610145
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.08.28.610145.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。