行動主義教授法の応用：目標、学習時間、習得学習、プログラム学習、偶発契約

スキナー（1954、1961、1968、1984）は、自身のアイデアを教育問題の解決にどのように応用できるかについて広範に記述しました。彼は、嫌悪的な制御が多すぎると考えていました。生徒が体罰を受けることはまれですが、学習したいから、あるいは楽しいからではなく、教師の批判、特権の喪失、校長室への連行などの罰を避けるために課題に取り組むことがよくあります。

2つ目の懸念は、強化がまれにしか起こらず、適切なタイミングで起こらないことが多いことです。教師は各生徒に1日に数分しか注意を払いません。生徒が自習に取り組んでいる間、課題を終えてから教師のフィードバックを受けるまでに数分かかることがあります。その結果、生徒は誤って学習する可能性があり、教師は修正フィードバックを行うためにより多くの時間を費やす必要があります。

3つ目のポイントは、カリキュラムの範囲と順序が、すべての生徒がスキルを確実に習得できることを保証するものではないということです。生徒は同じペースで学習しません。すべての教材を網羅するために、教師はすべての生徒が前のレッスンを習得する前に次のレッスンに進むことがあります。

スキナーは、これらの問題やその他の問題は、教師にもっとお金を払うこと（教師はそれを望んでいますが！）、授業日や授業年数を長くすること、基準を引き上げること、教師の資格要件を厳しくすることでは解決できないと主張しました。むしろ、彼は授業時間のより良い活用を推奨しました。生徒が同じペースでカリキュラムを進むことを期待するのは非現実的であるため、個別指導は効率を向上させます。

スキナーは、教育には強化の偶発性を適切に配置することが必要だと考えていました。オペラント条件付けを教育に応用する際に、新しい原則は必要ありませんでした。授業は、（1）教師が教材を小さなステップで提示する、（2）学習者が受動的に聞くのではなく積極的に応答する、（3）教師が学習者の応答直後にフィードバックを与える、（4）学習者が自分のペースで教材を進む場合に、より効果的です。

授業の基本的なプロセスには、シェーピングが含まれます。授業の目標（望ましい行動）と生徒の初期行動が特定されます。初期行動から望ましい行動につながるサブステップ（行動）が策定されます。各サブステップは、前のステップの小さな修正を表しています。生徒は、デモンストレーション、小グループワーク、個別学習などのさまざまなアプローチを使用して、シーケンスを移動します。生徒は教材に積極的に応答し、即座にフィードバックを受けます。

この授業のアプローチでは、学習者の現在の知識と望ましい目標を、学習者が何をするかという観点から特定します。望ましい行動は、多くの場合、行動目標として特定されます。個別指導は、学習者の現在のパフォーマンスレベルから開始し、自分のペースで進歩できるようにすることで、個別指導を考慮に入れます。私たちの教育システムにおける一般的な教授法を考えると、これらの目標は非現実的に思えます。教師は、個々の生徒に対して異なるポイントで授業を開始し、異なるペースで教材を網羅する必要があります。プログラム学習は、これらの問題を回避します。学習者は、自分のパフォーマンスレベルに対応する教材のポイントから開始し、自分のペースで進歩します。

このセクションの残りの部分では、行動主義の原則を取り入れたいくつかの授業アプリケーションについて説明します。これらのアプリケーションのすべてが、スキナーまたはこの章で取り上げられている他の理論から派生したものではありませんが、それらはすべて、行動主義の重要なアイデアをある程度反映しています。

行動目標とは、意図された授業の学生の成果を明確に記述したものです。目標は、一般的から具体的まで幅広く設定できます。たとえば、「学生の意識を向上させる」のような一般的または曖昧な目標は、ほぼすべての種類の授業で達成できます。逆に、具体的すぎて学生の行動のあらゆる微細な変化を記録する目標は、作成に時間がかかり、教師が最も重要な学習成果を見失う可能性があります。最適な目標は、これらの極端な中間点に位置します。

行動目標は、学生が自分の成果を示すときに何をするか、教師が学生が何をしているかをどのように知るかを記述します（Mager、1962）。優れた目標の4つの部分は次のとおりです。

1. 学生の特定のグループ
2. 授業活動の結果として学生が実行する実際の行動
3. 学生が行動を実行する条件または状況
4. 目標が達成されたかどうかを判断するために学生の行動を評価するための基準

部分が識別された目標の例は次のとおりです。分母が異なる分数の8つの足し算の問題（3）が与えられた場合、4年生の算数学生（1）は、それらの少なくとも7つ（4）について正しい合計（2）を記述します。

行動目標は、重要な学習成果を決定するのに役立ち、学習を評価するための授業計画とテストに役立ちます。目標を策定することで、教師は学生が習得できる内容を決定することもできます。単元教授の目標と、それらをカバーするための一定の時間があれば、教師はどの目標が重要かを判断し、それらに焦点を当てることができます。低レベルの学習成果（知識、理解）の目標は一般的に特定しやすいですが、高次の成果（応用、分析、総合、評価）を評価するために、優れた行動目標を作成できます。

調査によると、行動目標を与えられた学生は、目標が与えられなかった学生と比較して、口頭情報の逐語的な想起が優れています（Faw＆Waller、1976; Hamilton、1985）。目標は、学生に適切なレベルで情報を処理するように促す可能性があります。したがって、学生に想起を必要とする目標が与えられた場合、学生はそのタイプの想起を促進するリハーサルやその他の戦略に従事します。調査によると、学生に目標を提供しても、目標とは関係のない教材の学習は向上しません（Duchastel＆Brown、1974）。これは、学生が目標に関連する教材の学習に集中し、他の教材を無視する可能性があることを示唆しています。

目標が学習に与える影響は、学生の目標に関する事前の経験と、情報がどれほど重要であると認識しているかによって異なります。目標の使用に関するトレーニングまたは基準に基づく指導に精通していると、そのようなトレーニングまたは精通がない場合と比較して、学習が向上します。学生が何を学ぶべきかを自分で判断できる場合、目標を提供しても学習は促進されません。学生がどの教材が重要かを知らない場合、目標を学生に知らせることがより重要であるようです。また、Muth、Glynn、Britton、Graves（1988）は、テキスト構造が学習に対する目標の影響を調整できることを発見しました。（テキストの冒頭や強調表示など）目立つ位置にあることで顕著になる情報は、目標が提供されていなくてもよく想起されます。

オペラント理論は、環境変数が学生の学習に影響を与えると予測しています。重要な環境変数の1つは学習時間です。

キャロル（1963年、1965年）は、学習に費やす時間の指導変数に重点を置いた学校学習モデルを策定しました。学生は、学習に必要な時間を費やすほど、学習に成功します。時間とは、学術的に従事している時間、つまり注意を払い、学習しようと努める時間のことです。時間は環境（観察可能）変数ですが、この定義は、時計時間の単純な行動指標を超えるため、認知的です。このフレームワークの中で、キャロルは、学習に必要な時間と実際に学習に費やす時間に影響を与える要因を仮定しました。

学習に必要な時間。この要因への影響の1つは、タスクを学習する適性です。学習適性は、タスクに関連する過去の学習量と、能力や態度などの個人的な特性に依存します。2番目の関連要因は、指示を理解する能力です。この変数は指導方法と相互作用します。たとえば、口頭での指示をよく理解する学習者もいれば、視覚的なプレゼンテーションからより多くの恩恵を受ける学習者もいます。

指導の質とは、タスクが学習者に対してどれだけ適切に編成され、提示されるかを指します。質には、学習者が何を学習し、どのように学習するかについて伝えられること、学習教材と十分に接触している程度、タスクを学習する前にどれだけの前提知識が習得されているかが含まれます。指導の質が低いほど、学習者は学習により多くの時間を必要とします。

学習に費やす時間。学習に許容される時間は、この要因への影響の1つです。学校のカリキュラムには非常に多くの内容が含まれているため、特定の種類の学習に割り当てられた時間は、一部の学生にとって最適ではありません。教師が一度にクラス全体に教材を提示すると、一部の学習者はそれを把握するのが難しくなり、追加の指導が必要になる可能性が高くなります。学生が能力別にグループ化されると、異なる内容に費やされる時間は、学生が学習する容易さに応じて変化します。

2番目の影響は、学習者が学習に費やしたいと思う時間です。学習者が学習するのに十分な時間が与えられても、その時間を生産的に費やさない場合があります。関心の低さ、タスクの難易度の高さ、またはその他の要因により、学生は学習に必要な時間だけタスクを継続する意欲がない場合があります。キャロルは、特定のタスクに関する学生の学習度を推定するために、これらの要因を式に組み込みました。

学習度 = 費やした時間 / 必要な時間

理想的には、学生は学習に必要な時間を費やしますが（学習度 = 1.0）、学習者は通常、必要な時間よりも多くの時間（学習度 > 1.0）または少ない時間（学習度 < 1.0）を費やします。

キャロルのモデルは、学習に必要な学術的な従事時間と、学習に費やす時間と学習に必要な時間に影響を与える要因の重要性を強調しています。このモデルは、妥当な心理学的原則を組み込んでいますが、指導的または動機付け的な要因として一般的なレベルでのみです。認知的関与については深く掘り下げていません。キャロル（1989年）は、詳細を完成させるにはさらに研究が必要であることを認めました。次のセクションで説明するように、時間変数を体系的に調査してきた習得学習研究者は、より具体的な情報を提供しています。

スキナー（1968年）が主張したように、多くの教育者は、時間の浪費方法を非難してきました（Zepeda＆Mayers、2006年）。時間変数は、学生の成果を最大化する方法に関する現在の議論の中心です。たとえば、2001年のNo Child Left Behind Actは、初等および中等教育における連邦政府の役割を大幅に拡大しました（Shaul＆Ganson、2005年）。この法律は、指導に費やす時間を明記していませんでしたが、学生の成果に関する要件とその説明責任基準は、時間をより有効に活用することを求めるさまざまな著述家と相まって、学校システムは学生の学習を向上させるために時間の使い方を再検討するようになりました。

その結果の1つは、多くの高等学校が従来の6時間スケジュールを廃止し、ブロック制スケジュールを採用したことです。バリエーションはありますが、多くの学校ではA / Bブロックを使用しており、クラスは隔日でより長い時間行われます。おそらく、ブロック制スケジュールにより、教師と学生は、従来の短い授業時間（たとえば、50分）では不可能であった深さで内容を調査できます。

ブロック制スケジュールはまだ比較的新しいものであるため、その有効性を評価する研究はあまりありません。ZepedaとMayers（2006年）は、彼らのレビューで、ブロック制スケジュールが学校の雰囲気と学生の成績平均点を向上させる可能性があることを発見しましたが、学生の出席率と標準化されたテストのスコアについては一貫性のない結果が示されました。ブロック制スケジュールがより一般的になるにつれて、これらの矛盾を明らかにする可能性のある研究が増えることが予想されます。

学習時間を増やすための別の手段は、放課後プログラムやサマースクールなどの学校外プログラムです。ブロック制スケジュールに関する研究と比較して、学校外プログラムの効果に関する研究はより一貫性を示しています。Lauerら（2006年）は、彼らのレビューで、そのようなプログラムが学生の読解力と数学の達成度にプラスの効果があることを発見しました。効果は、強化されたプログラム（たとえば、個別指導）の方が大きくなりました。Mahoney、Lord、およびCarryl（2005年）は、放課後プログラムが子供たちの学業成績とモチベーションに良い影響を与えることを発見しました。結果は、放課後プログラムの活動に非常に積極的に参加していると評価された子供たちで最も顕著でした。キャロルのモデルと一致して、学校外プログラムは学生の学習に焦点を当て、それを奨励するためのサポートを提供することで成功すると結論付けることができます。

キャロルのモデルは、生徒が科目の学習適性に差があり、全員が同じ量と種類の指導を受けた場合、達成度に差が出ると予測しています。指導の量と種類が学習者間の個々の違いに応じて変化する場合、各生徒は習熟度を示す可能性があり、適性と達成度との間の正の関係は、すべての生徒が適性に関係なく同等の達成度を示すため、消滅します。

これらのアイデアは、習熟度学習の基礎を形成しています（Anderson, 2003; Bloom, 1976; Bloom, Hastings, & Madaus, 1971）。習熟度学習は、キャロルのアイデアを、習熟度の定義、習熟度の計画、習熟度のための指導、習熟度のための評価を含む体系的な指導計画に組み込んでいます（Block & Burns, 1977）。習熟度学習は、認知要素を含んでいますが、その定式化は、多くの現在の認知理論と比較して、より行動的であるように思われます。

習熟度を定義するために、教師は一連の目標と最終（総括的）試験を準備します。習熟度のレベルが確立されます（例えば、Aの学生が伝統的な指導の下で典型的に行うレベル）。教師は、コースの目標にマッピングされた学習ユニットにコースを分割します。

習熟度の計画とは、教師が自分自身と生徒のために、修正フィードバック手順（形成的評価）を含む指導手順を計画することを意味します。そのような評価は通常、特定のレベルで習熟度を設定するユニット習熟度テストの形をとります（例えば、90％）。ユニットの目標の側面を習熟できなかった生徒に使用される修正指導は、小グループの学習セッション、個別指導、および補足資料で提供されます。

習熟度を教えるにあたり、教師は生徒に習熟度手順を説明し、クラス全体、小グループ、または個人の自習活動を使用して指導を提供します。教師は形成的テストを行い、どの生徒が習熟度を達成したかを証明します。不十分な生徒は、困難な資料をレビューする小グループで作業することがあります。多くの場合、資料を習熟したピアチューターの助けを借りて行います。教師は生徒に宿題とともに、補習資料に取り組む時間を与えます。習熟度のための評価には、総括的（コース終了時）テストが含まれます。コースの習熟度パフォーマンスレベル以上でスコアを獲得した生徒はAの成績を受け取ります。低いスコアはそれに応じて評価されます。

学習の決定要因としての学生の能力の強調は、能力が一般的に指導介入の結果として大きく変化しないことを考えると、面白くないように思われるかもしれません。Bloom（1976）はまた、学校教育の変更可能な変数の重要性を強調しました。認知エントリー行動（例えば、指導開始時の学生のスキルと認知処理戦略）、情意的特性（例えば、興味、動機）、および指導の質に影響を与える特定の要因（例えば、学生の参加、修正フィードバックの種類）です。指導介入はこれらの変数を改善することができます。

学生の達成度に対する習熟度学習の効果のレビューはさまざまです。Block and Burns（1977）は一般的に、習熟度学習が伝統的な形式の指導よりも効果的であることを見出しました。大学生では、Péladeau、Forget、および Gagné（2003）は、習熟度学習が学生の達成度、長期的な保持、およびコースと主題に対する態度を改善することを示す結果を得ました。Kulik、Kulik、および Bangert-Drowns（1990）は、習熟度学習プログラムの100以上の評価を調べ、大学、高校、および上級小学校の学習者の間で、学業成績とコースの態度にプラスの効果があることを発見しました。彼らはまた、習熟度学習が生徒が指導タスクに費やす時間を増やす可能性があることを発見しました。対照的に、Bangert、Kulik、および Kulik（1983）は、習熟度学習プログラムに対するより弱いサポートを見出しました。彼らは、習熟度ベースの指導が下位レベルよりも大学レベルでより効果的であることに注目しました。その有効性は、間違いなく、確立されている適切な指導条件（例えば、計画、指導、評価）に依存します（Kulik et al., 1990）。

習熟度指導に参加している生徒は、伝統的なクラスの学習者と比較して、学習により多くの時間を費やすことがよくあります（Block & Burns, 1977）。学校では時間が貴重であることを考えると、多くの習熟度作業、特に補習の取り組みは、通常の授業時間外に行う必要があります。ほとんどの研究は、学業的成果よりも、情意的成果（例えば、主題に対する興味と態度）に対する習熟度指導の効果が小さいことを示しています。

習熟度学習の重要な前提は、学生の学習における個人差が時間とともに減少するということです。Anderson（1976）は、補習学生が習熟度指導の経験を積むと、エントリーレベルのスキルが向上するため、習熟度を達成するためにより少ない追加時間を必要とすることを発見しました。これらの結果は、習熟度学習の累積的な利点を示唆しています。しかし、どれだけの練習が十分であるかという問題が残っています（Péladeau et al., 2003）。過度の反復練習はモチベーションに悪影響を与える可能性があり、学習を促進しません。これらの点はさらなる研究が必要ですが、重要な指導上の意味があります。

プログラム学習（PI）とは、学習のオペラント条件付けの原理に従って開発された教材を指します（O’Day, Kulhavy, Anderson, & Malczynski, 1971）。1920年代、シドニー・プレッシーは主にテストに使用する機械を設計しました。学生には多肢選択式の質問が提示され、選択肢に対応するボタンを押しました。学生が正しく答えると、機械は次の選択肢を提示しました。誤って答えた場合は、エラーが記録され、その項目への応答を続けました。

スキナーは1950年代にプレッシーの機械を復活させ、指導を組み込むように修正しました（Skinner, 1958）。これらの教育機械は、学生に小さなステップ（フレーム）で教材を提示しました。各フレームでは、学習者が明確な応答を行う必要がありました。教材は慎重に順序付けられ、エラーを最小限に抑えるために小さな単位に分割されました。学生は各応答の正確さについて即座にフィードバックを受けました。正解すると次のフレームに進みました。不正解の場合は、補足資料が提供されました。エラーは発生しましたが、プログラムはエラーを最小限に抑え、学習者が通常成功するように設計されました（Benjamin, 1988）。

学生が一般的に良い成績を収めることには多くの利点がありますが、前述したように、エラーを防ぐことが必ずしも望ましいとは限りません。Dweck（1975）は、時折の失敗は、絶え間ない成功よりも困難なタスクに対する粘り強さを高めることを発見しました。さらに、絶え間ない成功は、時折困難を経験することほど自分の能力を知らせるものではありません。なぜなら、後者は何ができて何ができないかを明らかにするからです。これは、教師が学生に失敗させるべきだと示唆するものではなく、適切な状況下では、学生は時折困難に遭遇するように構成されたタスクから恩恵を受けることができるということです。

PIは機械の使用を必要としません。Holland and Skinner（1961）の本は、PIの一例です。しかし、今日では、ほとんどのPIはコンピューター化されており、多くのコンピューター教育プログラムは行動指導の原則を取り入れています。

PIは、いくつかの学習原則を取り入れています（O’Day et al., 1971）。行動目標は、学生が指導の完了時に何をすべきかを指定します。ユニットは順序付けられたフレームに細分化され、各フレームは小さな情報の断片と、学習者が応答するテスト項目を提示します。プログラムには多くの教材が含まれている可能性がありますが、フレームからフレームへの増分は小さいです。学習者は自分のペースで作業し、プログラムを進めながら質問に答えます。応答では、学習者は単語を供給したり、数値的な答えを提供したり、提示されているアイデアを最もよく説明するいくつかのステートメントの中から選択したりする必要があります。フィードバックは学習者の応答に依存します。学習者が正しければ、次の項目が与えられます。学習者が誤って答えた場合は、追加の補足情報が提示され、項目はわずかに異なる形式でテストされます。

PIはシェーピングを反映しているため、パフォーマンスの増分は小さく、学習者はほとんど常に正しく応答します。線形プログラムと分岐プログラムは、学習者のエラーの扱い方によって区別されます。線形プログラムは、すべての学生が同じ順序で（ただし、必ずしも同じ速度でなくても）それらを進むように構造化されています。学生がフレームに正しく応答したか誤って応答したかに関係なく、次のフレームに進み、回答の正確さに関するフィードバックを受け取ります。プログラムは、同じ教材を複数のフレームでカバーし、学生の応答を促すことによって、エラーを最小限に抑えます。

分岐プログラムは、学生が質問にどのように答えるかに応じて、それらを通る学生の動きが設定されるように設定されています。学習の早い学生はフレームをスキップし、線形プログラムの繰り返しの多くをバイパスしますが、学習の遅い学生は追加の指導を受けます。欠点は、分岐プログラムが、すべての学生が概念を十分に学習することを保証するのに十分な繰り返しを提供しない可能性があることです。

調査によると、線形プログラムと分岐プログラムは学生の学習を同様に促進し、PIは従来の教室での指導と同じくらい効果的です（Bangert et al., 1983; Lange, 1972）。PIを従来の指導の代わりに使用するかどうかは、既存のプログラムが必要な指導の範囲と順序をどれだけカバーしているかによって一部異なります。PIは、スキルの欠如を示す学生に特に役立つようです。プログラムに取り組むことで、補習指導と練習が提供されます。PIは、トピックに関する自主学習にも役立ちます。

コンピューター形式のプログラム学習は、コンピューターベースの指導（CBI）の一種です。数年前まで、CBIは学校でのコンピューター学習の最も一般的な応用でした（Jonassen, 1996; 今日ではインターネットです）。CBIは、ドリルやチュートリアルによく使用されます。ドリルは情報を復習しますが、チュートリアルはインタラクティブです。情報を提示し、学生にフィードバックを提供し、学生の回答に基づいて応答します（例：分岐プログラム）。

大学のコースでCBIを調査した研究では、学生の成績と態度に有益な影響があることがわかっています（Kulik, Kulik, & Cohen, 1980）。いくつかのCBI機能は、学習理論と研究にしっかりと基づいています。コンピューターは学生の注意を引き、即座にフィードバックを提供します。これは、通常、クラスでは与えられないタイプの場合があります（例：進捗状況を強調するために、現在のパフォーマンスを以前のパフォーマンスと比較する方法）。コンピューターはコンテンツとプレゼンテーションの速度を個別化します。

ドリルやチュートリアルは、学生が教材と対話する方法に厳しい制限を設けていますが、CBIの利点の1つは、パーソナライズできることです。学生は自分自身、両親、友人に関する情報を入力します。これは、指導プレゼンテーションに含まれます。パーソナライズは、他の形式よりも高い成果を生み出す可能性があります（Anand & Ross, 1987; Ross, McCormick, Krisak, & Anand, 1985）。Anand and Ross（1987）は、小学生に3つの問題形式（抽象、具体的、パーソナライズ）のいずれかに従って分数の分割を指導しました:

（抽象）3つのオブジェクトがあります。それぞれが半分にカットされています。全部で何個になりますか？
（具体的）ビリーは3つのキャンディーバーを持っていました。彼はそれぞれを半分にカットしました。全部でビリーは何個のキャンディーを持っていましたか？
（ジョセフ向けにパーソナライズ）ジョセフの先生であるウィリアムズ夫人は、12月15日にジョセフに3つのキャンディーバーをプレゼントして、ジョセフを驚かせました。ジョセフは、誕生日プレゼントを友達と共有できるように、それぞれを半分にカットしました。全部でジョセフは何個のキャンディーを持っていましたか？ （pp. 73–74）

パーソナライズされた形式は、抽象的な形式よりも優れた学習と転移をもたらし、具体的な形式よりも指導に対するより肯定的な態度をもたらしました。

偶発性契約とは、教師と生徒の間の合意であり、生徒が達成するであろう仕事と、成功したパフォーマンスに対する期待される結果（強化）を明示するものです（Homme、Csanyi、Gonzales、& Rechs、1970）。契約は口頭で行うこともできますが、通常は書面で行われます。教師は契約を作成し、生徒がそれに同意するかどうか尋ねることができますが、教師と生徒が共同で作成するのが通例です。共同参加の利点は、生徒が契約の条項を履行することにもっと責任を感じるかもしれないということです。人々は目標選択に参加すると、選択プロセスから除外された場合よりも、目標達成にもっと責任を感じることがよくあります（Locke & Latham、1990）。

契約は、特定の行動として示されるべき目標または期待される結果を明示します。「偶発性」とは期待される結果であり、「もしあなたがこれをすれば、それを受け取るでしょう」に要約できることが多いです。行動は具体的にすべきです。たとえば、「私は数学の教科書の1〜30ページを少なくとも90％の精度で完了する」とか「私は読書時間中に席に座っている」などです。一般的な行動（たとえば、「私は数学に取り組む」とか「私は適切に行動する」）は受け入れられません。幼い子供には、時間枠は短くすべきですが、目標は、連続する30分間や1週間の各社会科の時間など、複数の時間をカバーできます。契約には、学業的行動と非学業的行動を含めることができます

生徒との契約を作成し、進捗状況を監視するには時間がかかります。幸いなことに、ほとんどの学習者は適切に行動したり、仕事を完了したりするために契約を必要としません。契約は、生徒がより生産的に課題に取り組むのを支援する手段として特に役立つようです。長くて長期的な課題は、期日がある一連の短期的な目標に細分することができます。このタイプの計画は、生徒が作業に遅れないようにし、時間内に資料を提出するのに役立ちます。

契約は、具体的で、時間的に手元にあり、困難だが達成可能な目標がパフォーマンスを最大化するという原則に基づいています（Schunk、1995）。契約はまた、タスクの完了における進捗状況について生徒に情報を伝えます。このような進捗状況に関する情報は、生徒のモチベーションと達成度を高めます（Locke & Latham、1990）。契約は、学習における生徒の進捗状況、またはより多くのオンタスク行動を強化する場合に、達成度を促進する必要があります。

行動主義：条件付け理論に表れているように、20世紀前半の学習心理学を支配しました。これらの理論は、環境的出来事の観点から学習を説明します。行動の獲得、維持、および一般化を説明するために、心的プロセスは必要ありません。

ソーンダイク、パブロフ、およびガスリーの学習理論は、歴史的に重要です。これらの理論は異なりますが、それぞれが学習を刺激と反応の間の関連を形成するプロセスと見なしています。ソーンダイクは、刺激に対する反応は、満足のいく結果が伴うと強化されると信じていました。パブロフは、他の刺激と対にすることで、刺激が反応を引き出すように条件付けられることを実験的に示しました。ガスリーは、刺激と反応の間の隣接関係がそれらの対を確立すると仮定しました。これらの理論は、元の形ではもはや実行可能ではありませんが、その原則の多くは現在の理論的視点に明らかです。これらの理論とそれらが生み出した研究は、学習心理学を正当な研究分野として確立するのに役立ちました。

オペラント条件付け：B.F.スキナーによって策定された学習理論は、環境の特徴（刺激、状況、出来事）が反応の合図として役立つという仮定に基づいています。強化は反応を強化し、刺激が存在する場合に将来発生する可能性を高めます。行動を説明するために、基礎となる生理学的または精神的状態を参照する必要はありません。

基本的なオペラント条件付けモデルは、弁別刺激（先行詞）、反応（行動）、および強化刺激（結果）を含む3項の偶発性です。行動の結果は、人々が環境の合図に反応する可能性を決定します。強化する結果は行動を増加させます。罰する結果は行動を減少させます。その他の重要なオペラント条件付けの概念は、消去、一般化、弁別、一次および二次強化子、強化スケジュール、およびプレマックの原理です。

シェーピングは、行動を変化させるために使用されるプロセスです。シェーピングには、望ましい行動の連続的な近似を、望ましい形または発生頻度に向けて強化することが含まれます。複雑な行動は、連続的な3項の偶発性で単純な行動を連鎖させることによって形成されます。行動修正プログラムは、適応行動を促進するために、さまざまなコンテキストで一般的に適用されています。自己調整とは、自己選択された刺激および強化制御下に行動をもたらすプロセスです。

オペラント条件付けの原則の一般性は、心的プロセスを無視することによって、オペラント条件付けが人間の学習の不完全な説明を提供すると主張する認知理論家によって挑戦されています。刺激と強化は人間の学習の一部を説明するかもしれませんが、多くの研究は、学習、特に高次で複雑な学習を説明するためには、人々の思考、信念、および感情を考慮に入れる必要があることを示しています。

オペラントの原則は、教育と学習の多くの側面に適用されています。これらの原則は、行動目標、学習時間、習得学習、プログラムされた指導、および偶発性契約を含むアプリケーションで見ることができます。研究の証拠は一般に、これらのアプリケーションが学生の成績にプラスの影響を与えることを示しています。理論的指向に関係なく、行動原則を適用して、学生の学習と成果を促進することができます。