高バリエーション曝露
各カテゴリーの多くの異なる事例を学び、汎化する識別力を築く。
Why it works
知覚学習は特定の事例を暗記することではなく、多様な表面形態を通じてカテゴリーを規定する不変の構造を抽出することである。バリエーションの高い事例への曝露は、知覚系に無関係な変動を無視させ、実際にカテゴリー所属を示す特徴に注意を向けさせる。バリエーションの低いトレーニングは、遭遇した特定の事例にしか通用しない認識を生みがちである。
How to do it
- 学んでいる各カテゴリーについて、表面的な特徴は異なるが規定する構造を共有する事例を集める。
- 類似性でグループ化するのではなく、ランダムな順序で学ぶ。
- 見慣れない事例に出会ったら、確認する前にそのカテゴリーを言い当てようとする――そのズレが学習のシグナルである。
- 典型的な例だけでなく、エッジケースや非典型的な事例を積極的に探す。
エビデンス
Kellmanらは、多様な事例を用いた知覚学習モジュールが、カテゴリー分けの速さと正確さにおいて信頼できる向上をもたらし、トレーニング中に見なかった新しい事例への転移も見られることを見出した。これは古典的な知見を拡張するものである――Posner と Keele(1968)は、さまざまな歪みを学ぶことで学習者が未見の事例に転移するカテゴリーの原型を抽象化できることを示し、Kornell と Bjork(2008)は、多様な事例を交互に学ぶことがブロック学習よりも帰納的なカテゴリー学習を向上させることを見出した。 (rct)
統制された研究のほとんどは実験室ベースのカテゴリー学習である。医療や法律といった複雑な実世界の専門領域への転移は有望だが、体系的にはあまり確立されていない。
出典
- Kellman & Garrigan (2009), "Perceptual learning and human expertise," Physics of Life Reviews
- Kellman, P. J., & Garrigan, P. (2009). Perceptual learning and human expertise. Physics of Life Reviews, 6(2), 53-84.
- Posner, M. I., & Keele, S. W. (1968). On the genesis of abstract ideas. Journal of Experimental Psychology, 77(3, Pt.1), 353-363.
- Kornell, N., & Bjork, R. A. (2008). Learning concepts and categories: Is spacing the "enemy of induction"? Psychological Science, 19(6), 585-592.
よくある間違い
教科書的な典型例だけでトレーニングすること――理想化された事例の認識は教えられるが、実世界の遭遇の大半を占める雑然とした非典型的な事例に対して学習者を盲目にしてしまう。