第一回フランス日本語教育シンポジウム 1999 年フランス・グルノーブル
1er Symposium sur l’enseignement du japonais en France, Grenoble France, 1999

玉子を暖めるのはやっぱり親鳥かな？
-認知科学と学習理論の応用萬代宰
リール科学技術大学経済学部
はじめに
近年のコンピュータ技術の発展は言語学習にも大きな変化をもたらそうとしています。コンピュータの記憶容量と処理能力の飛躍的増大は様々な様式の情報を多角的に処理するマルチメディア化を実現し、また、インターネットの発達は広範囲に渡る知識の収集を可能にしました。このふたつは伝統的な教育技術を根底から変革する新しい教授法をもたらす可能性を持っていると言われています。そこで本日は、自動学習がプログラム学習所謂ティーチングマシンと本質的に違うのか、それとも概念的には同じものでただ技術的に発展したものかその辺を考えて見たいと思います。特に自動学習やプログラム学習にはコンピュータが単なるプログラムを制御する素子として大変貢献しているだけでなく、認知モデルとしてとらえられていていますので、その点でも関連性も検討して見たく思います。また、ヨーロッパ日本語教師会のニュースレターに現在掲載している一連のエピソードで次回から言語理解の認知科学の紹介を考えておりますが、今日のお話はその序論になるかもしれません。
１）ティーチングマシン
ティーチングマシンは戦前にも試作が作られたそうですが、理論的にも実践的にもＢ．Ｆ．スキナーが実際的な生みの親であることは良く知られています。このスキナーはアメリカの行動主義心理学者としてオペラント心理学を確立しました。このオペ
ラント心理学の立場から言えば、学習は効果の法則（簡単に言えば「アメと鞭」）の上に成り立っているとします。そしてヒトや動物の自発的反応の出現の原因を神経系のなんらかの変化に求めるのではなく、また心の動きなどといった精神的活動に求めるのでもなく、直接観察することの出来ない動因概念や期待や認知地図の概念に求めるものではありません。むしろ「あるひとはどのような条件下だと、どのような頻度でかくかくしがじかの行動をするのか」を正確に記述し、かつさまざまな直接観察可能な変数を操作することによって、行動を制御している変数を実証的に分析するのが目的です。これを実験行動分析と呼んでいます。
学習の手順は、求められる行動が出現したら報酬が与えられます。これを強化といいます。このような徹底した行動主義的立場にとって心的とか認知的とか言った「推定」された過程などは必要ありません。また一旦行動を制御する変数が明らかになれば、その行動の出現頻度を操作することはたやすいことになります。事実、教育や臨床場面においてこの分析方法が大きく貢献しています。ティーチングマシンはまさにその具体例なのです。スキナーがこのマシンを使って行うプログラム学習の要点はつぎのようです。
１）学習課題は学習目的を明確にして詳細な質問と予想される解答つまり反応のペアリストを構成しておく。

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２）課題は易しいものからより難しいものへと順次発展する。これをスモールステップの原理と言う。
３）解答欄は空白で、学習者が正しいと思う解答を自発的反応として書き込む。これを積極的反応の原理と言う。
４）解答に対して即座にその結果を教える。即時確認の原理と言う。
５）学習者の個人差を考慮すると共に学習者が学習のペースを決める。学習者ペースの原理。
６）採点は学習者が行い、そのことで学習者に新しい知識を提供すると共に知識の整理とより一般的な知識を増強する。学習者検証の原理。
以上のような原理を実際に教育現場で具体化するのはティーチングマシンだけではないことは明らかです。これらの多くが教師によって実際に使用されている原理です。
例えば私は小テストを頻繁に行うようになって来ています。これは大学には少ない試験回数で評価を出しては学生の真の能力を正確に捕らえられないと言う考えがあるのですが、私はもっと積極的に小テストを学習の評価ではなく、学習の手段として使いたいと考えています。このテストは基本的に穴埋め式で、テスト後できるだけ早く、正答を学生と一緒に考えます。この他いろいろと経験的に教師達が使っている教室運営の技術が思い浮かべられると思います。このようにプログラム学習の応用にはマシンが不可欠ではありませんが、その理論構築の段階で厳密性を要求したスキナーにとってある反応に対する強化のスケジュールを制御するのに機械が必要であった訳です。
実際スキナー自身この「実験行動分析」を学生に学習させるため教科書を出版しています。この教科書はプログラム学習に基づいています。ご覧のように、この手のドリルの実現にはコンピュータは必要ではありませんでしたが、後年スキナー自身こう言っています。「小さなコンピュータはプログラム学習の理想的なハードウェアである。
それはもちろんコンピュータとして機能するのではなく、教えるのである。それはティーチングマシンと呼ばれるべきである」。これがＣＡＩ(computer-aidedinstruction) の誕生です。
このプログラム学習の理論的に重要な点を繰り返しておきますと、極端な行動主義的な立場に立つ研究者にとっては学習者の内部に何が起ころうとも研究の対象とはならないのです。今、専門の研究所では複雑な強化スケジュールをコンピュータが管理しています。このコンピュータによって制御されている強化スケジュールの下に学習者が置かれている訳ですが、このようにティーチングマシンの開発者にとっては学習者の心的あるいはより一般的に内部過程は眼中にないのです。
２）認知心理学の台頭
このように徹底した行動主義は学習理論の分野では現在小数派になっています。それに引き換えこの分野で主流になっているのは所謂認知派と呼ばれる人々です。代表的存在のＵ．ナイザーはこう言っています。「認知的諸過程を研究する基礎的根拠は、何か他のものを研究する根拠と同様に明確になっている。なぜならば、そこにそれらがあるからである。世界についてのわれわれの知識は、とにかく、刺激入力から開発されるにちがいないのであって、アイドラの理論は誤謬である。認知過程は確かに存在するのであり、したがってそれらを研究することは非科学的であるとは言えないのである」（認知心理学、ｐ．６）。この最後の部分が少し歯切れの悪い発言は認知主義
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者の理論的立場を良く表しているように思います。つまり我々の認識は外的世界の単純な反映ではなく、我々の認知は「感性入力が変形され、減じられ、精致化され、貯蔵され、再生され、使用されるようなすべての過程に関係するものである」と言うことです。そしてそのモデルにコンピュータが登場します。ここにアナロジー（類似）つまりモデルが導入されます。つまり人間の認知を理解しようとする心理学者の仕事はコンピュータがどのようにプログラムされているかを発見しようと試みている人の仕事に似ているのです。認知主義者にとっては認知は認知的諸機能の集合であって、各々の機能には名前が付いています。例えば、知覚、記憶、思考、感情などです。さらにその内部にはより小さい機能単位があります。実験的事実を説明するためにそれらを矛盾なく組み合わせて機能モデルを作ることが彼等の目的です。例えて言いますとここにひとつの箱があります。この箱のなかにはまた小さい箱が幾つもあって直列的につながっています。外部から情報を提供するとこの箱に入いってこの情報はいろいろ処理されて、少し経って外に出て来ます。それが反応です。こう言った認知心理学的アプローチはコンピュータサイエンスとりわけ人工知能やエキスパートシステムと相互依存的に発達して今日に到っている訳です。
この直列的モデルの一例として「ロゴジェンモデル」を紹介します。
ロゴジェンモデル

この他いろいろとモデルがあります。
しかしながらこの１０数年来、とりわけ注目を浴びているのが、並列的モデルです。
そこには脳と情報を取り扱うニューロサイエンスの発達が大きく関与しています。
脳は、各部分がある程度独立して情報を分担して、同時に並列的に情報を処理しながら、なおかつ相互の連絡を怠らない階層的なシステムと考えられます。脳の最小の単位は神経細胞（ニューロン）ですが、複数の入力線維から信号を受けてその結果を総合して出力します。そこでは、この入力信号の総和があるしきい値を越えないと出力はありません。特にこれらの神経細胞が相互に連結されて、形作っているニューラルネットワークの研究が進んできました。そこでは従来の直列的な人工知能プログラムだけに頼っていても、知能の本質的理解には到らないとの反省からコネクショニスス
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ムが生まれて来ています。このコネクショニスムは人間の情報処理は並列のダイナミクスに依存していると主張します。またコンピュータの設計の領域でも多数の演算ユニットを持つこの並列分散型のネットワークが考案されて実際に作成されています。

またこの並列分散型情報処理システムでは各演算ユニット間の伝達が確率論的な行動をとるモデルも考案されています。そしてある入力から得られる出力を再度入力することによって入力と出力が収束することが確認されていて、そこではこのシステムが安定化して学習が行われたと考えられます。
このようにニューロネットワークの研究がこの回路網の可塑性を発見し学習理論の生理的根拠を提供すると同時に認知心理学が人間の思考をシミュレーションするコンピュータの設計に寄与すると言う相互協力が行われています。
３）認知科学と教育
それでは行動主義がティーチングマシンを登場させたように、このような認知科学の発展が教育場面にどのような貢献をしている、あるいは貢献が可能でしょうか。別の言葉で言えば従来の CAI とは違ったことが出来るのかと言っても良いかと思います。
注目しなければならのは、行動主義が学習者の内部変化に無関心であるのとは反対に認知科学はある学習が実現されたら、直接測定できないにしてもそこには学習者の内部でなんらかの変化があったと仮定します。例えば非常に簡素化していいますと、言語活動は保持された語彙と規則を使った活動であって、新しい語彙の獲得はデータベースの形の意味記憶に取り組まれます。また規則も随時訂正されてより高度なものとなっていきます。この言語活動の定義は言語の本質的な定義としては決して満足できるものではないかもしれませんが、コンピュータ出力とのアナロジーとして一応理解していただきます。つまりは認知科学は人間の認識をモデル化を通して理解しようとしていると言えるでしょう。
いまここで教育の場面を考えますと、学習者が学習しない場合、行動主義者は正しい強化が行われなかったからだと言いますが、認知主義者はこの学習しなければならない情報が学習者が持っている認知構造と整合しなかったからだと主張します。この28

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ように認知科学の立場から学習を見れば、外部からの情報にたいする反応に引き続くフィードバックのあるシステムの安定化として捕らえることができます。
またこのことを別に表現しますと、学習者が認知構造上に構築した知識つまり記憶と判断を駆使して世界に関わっていくと言えるのではないでしょうか。その時に、教師は問題解決に有効なヒントや提案を行う任務があります。これが一般的な教育場面です。下の図は学習状況のいくつかの例を示しています。それでは、今話題になっているコンピュータを使った自動学習の場面はどうでしょうか。特にマルチメディアを駆使した場合には、コンピュータによってヴァーチュアルな世界を作ることが可能となります。それによって単なる知識の習得と言う従来のＣＡＩから一歩大きく進歩します。つまり仮にヴァーチャルであっても世界と関わった知識を学習する可能性が出て来ます。また膨大な外部記憶素子の発展であらゆる関連知識のデータベースも十分提供できます。ただヒントや提案を行ってくれる人工教師の作製は学習者とのダイアローグに不可欠な自然言語理解が十分解決されていない現時点では不可能と言わなければなりませんが、人工知能の研究分野で行われているインテリジェントエイジェントの研究が進めばいずれ十分使用に耐えるものが出来てくるかもしれません。しかしながら、教師が単に知識の提供者に留まるのではなく言葉を使って表現を実践するならば、あるいは教師を通して文化が現れるならば、教師は学習者が立ち向かう世界の一部あるいは大きな部分となります。こう言ってよいなら、ある発達段階の雛にとって親鳥が世界そのもののように、学習者にとって教師が世界の一部なのであって、ハードウェアー（殻）とソフトウェアー（黄身と白身）を持った玉子（学習者）を温めまるのはまだまだここ当分はやはり親鳥の役目ではないでしょうか。
４）後書き
今回のシンポジウムではグルノーブル大学の言語文化センターにおける自動学習の現状を見学させていただき大変参考になりました。いろいろな試みがあり、今後の発展が益々期待されるところです。
また、ワークショップで見せて頂きました新宿日本語学校の江副先生の模擬授業は見事な行動主義的教授法として大変興味を引きました。特にカードや絵や身振りを使って、学習者に発話反復させるやり方では、学習者が個別信号への反応だけに終ってしまっているのではないか、より一般的な知識への転換などが必要ではないか、つまり提示信号（刺激）が無くなった時に学習者が自発的に発言するかと言う少なからず認知主義的な意見や批判が考えられました。しかしこうした内的な認知過程にこだわらないで、学習者が正しく発話した時に直ちに誉めて、発話を促して行く手法は先生独自の文法解釈と組合わされてひとつの体系化が見られて大変参考になりました。もっとも、この方法で教えた場合にある人が他の人に比べて覚えが遅いのはどうしてだ
ろうかと考えたら、やはり内部の「認知」のことを考えなければなりません。

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