コーチングプラクティス： 行動分析における分化強化の使い方

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役立つかもしれないプラクティス

1. 分化強化を使って望ましい行動を増やしながら望まない行動を減らす
   望む行動を強化しながら、望まない行動への強化を——同時に——差し控える。
   オペラント条件づけと強化スケジュール
2. 目標行動のための本物の正の強化子を設計する
   その行動を繰り返す可能性を実際に高めるものを特定する——効くべきものではなく、実際に効くもの。
   オペラント条件づけと強化スケジュール
3. オペラント条件づけと強化スケジュール
   オペラント条件づけは、行動がその結果によって形作られることを示している——報酬はそれを増やし、罰はそれを減らす。強化スケジュールは報酬のパターンを決定し、スキナーの実験室での研究は、変動比率スケジュール（予測不可能だが反応に随伴する報酬）が最も持続的な行動と最も消去しにくい習慣を生むことを確立した。これは行動科学において最も再現されている知見の一つだが、統制された環境の外での応用の多くは慎重な適応を必要とする。
4. 強化を取り除くことで望まない行動を消去する
   その行動を維持している強化子を一貫して差し控えることで、行動を止める——罰することによってではない。
   オペラント条件づけと強化スケジュール
5. 変動比率強化を使って習慣を持続的にする
   行動が確立されたら、消去に抵抗するよう予測不可能な報酬スケジュールに切り替える。
   オペラント条件づけと強化スケジュール
6. 毎回ではなく間欠的に進捗を報いる
   可変報酬は固定報酬よりもモチベーションを維持する。なぜならそれは決して予測誤差を完全には消し去らないからだ。
   報酬予測誤差:ドーパミン科学でモチベーションを保つ
7. 時間の経過にわたってモチベーションを維持するために報酬を段階的に引き上げる
   固定された報酬を平坦化させてしまう慣れに対抗するために、連続達成に応じてトークンの価値を上げる、報酬のエスカレーションを組み込む。
   コンティンジェンシー・マネジメントとトークンエコノミー
8. 標的行動が起きたらすぐに報酬を届ける
   随伴性の効果は、報酬が行動にどれだけ早く続くかに依存する ― 遅れが強化の最大の敵である。
   コンティンジェンシー・マネジメントとトークンエコノミー
9. 連続的な接近法を通じて複雑な行動を形成する
   完全な行動が現れるのを待つのではなく、目標行動に段階的に近づく近似を強化する。
   オペラント条件づけと強化スケジュール
10. 自然の結果と論理的結果（ルドルフ・ドライカース）
    ルドルフ・ドライカースは、自然の結果——自然の成り行きに任せたときに起こること（寒い日にコートを家に置いていけば寒い思いをする）——と、論理的結果——直接関連し、妥当で、敬意ある大人が設計する結果（階段におもちゃを置きっぱなしにすればその日はおもちゃが片づけられる）——を区別しました。両者はいずれも、行動と無関係で大人の力に依拠する罰とは異なります。このアプローチは広く臨床で採用されていますが、対照試験のエビデンスは限られています。その強みは、恐怖ではなく経験を通じて責任を教えることにあります。

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