スキーマの精緻化
それぞれのチャンクを、何がそれを引き起こすか、何を意味するか、次に何をすべきかに結びつけて拡張する。
Why it works
剥き出しのチャンク(パターンを認識すること)は最初のステップにすぎない。専門性は、そのパターンが何を意味し、どんな行動を求めるかを知ることを必要とする——認知科学者が生成規則と呼ぶものだ。チャンクをミニスキーマ(引き金→意味→反応)へと精緻化することは、知覚を決定へと変換する。それが専門性が取る運用的な形だ。
How to do it
- 名づけたそれぞれのチャンクについて、三つの文を書く。「これを見るのは……のときだ」「それは……を意味する」「だから私は……をする」。
- パターンを自分自身に提示し、その生成が自動的に発動するかどうかを確認して試す。
- 例外や生成規則の失敗に出会ったときに、そのスキーマを見直し改訂する。
- 時間をかけてスキーマを互いにつなげてネットワークにしていく——チャンクAがしばしばチャンクBに先行する、など。
エビデンス
生成規則理論(アンダーソン、ACT-R)は、専門家の知識がどのようにパターン認識を行動選択に結びつけるかを形式化する。知覚を生成規則へと精緻化することは、手続き的専門性の仕組みとしてよく確立されている。 (mechanistic)
ACT-Rは計算モデルだ。スキーマ精緻化の処方は、直接検証された教育技法というよりも、その中核的な洞察の実践者による応用だ。
出典
- Anderson (1983), The Architecture of Cognition (ACT* framework)
よくある間違い
認識(「これが何かはわかる」)で止まり、下流の決定(「だからXをすべきだ」)を練習しない——それは専門性を行動の段階で不完全なままにしてしまう。