長期記憶：検索と忘却（情報処理理論）

検索戦略

生徒が「アメリカ合衆国副大統領は上院で何をするのか」という質問を受けたとき、何が起こるのでしょうか。質問は生徒のワーキングメモリ（WM）に入り、命題に分解されます。このプロセスがどのように起こるのかは神経学的な基盤があり、十分には解明されていませんが、利用可能な証拠は、情報が質問に答えるかどうかを判断するために、拡散的活性化を通じて記憶ネットワーク内の関連情報を活性化することを示唆しています。もし答えるのであれば、その情報は文に翻訳され、質問者に口頭で伝えられるか、書かれるための運動パターンに変換されます。活性化された命題が質問に答えない場合、答えが見つかるまで活性化が拡散します。拡散的活性化が答えを見つけるのに十分な時間がない場合、生徒は推測をするかもしれません（Anderson, 1990）。

多くの認知処理は自動的に行われます。私たちは日常的に自宅の住所や電話番号、社会保障番号、親しい友人の名前を覚えています。人々は質問に答えるためにどのようなステップを踏んでいるのかを意識していないことがよくあります。しかし、命題が質問に適切に答えているかどうかを判断するために、活性化されたいくつかの命題を判断しなければならない場合、人々はそのプロセスをより意識します。

知識は命題としてエンコードされるため、検索される情報は記憶内に正確な形で存在しなくても、検索は進みます。教師が、最初の投票が賛成51、反対49だった場合に、副大統領が法案に投票するかどうかを尋ねると、生徒は副大統領が同点の場合にのみ投票するという命題を検索することができます。暗示的に、副大統領は投票しないでしょう。このような構築を伴う処理は、質問が記憶内に同じ形式でコード化された情報を必要とする場合よりも時間がかかりますが、生徒がLTM内の関連する命題を活性化すると仮定すれば、正しく答えるはずです。同じプロセスがルールの学習と転移にも関与します。生徒はルール（例えば、数学のピタゴラスの定理）を学び、それを想起して、以前に見たことのない問題の解決に応用します。

エンコーディング特定性

検索はエンコーディングの方法に依存します。エンコーディング特定性仮説（Brown & Craik, 2000; Thomson & Tulving, 1970）によれば、知識がエンコードされる方法は、どの検索キューがその知識を効果的に活性化するかを決定します。この見方では、学習中に存在したキューと検索キューが一致するときに、最高の検索が行われます（Baddeley, 1998）。

いくつかの実験的証拠がエンコーディング特定性を支持しています。人々がカテゴリの特定のインスタンスをエンコードしているときにカテゴリ名を与えられた場合、名前を与えられなかった場合よりも、検索時にカテゴリ名を与えられた方がインスタンスをよく思い出します（Matlin, 2009）。同様の利点は、単語を連想語とともに学習し、検索時に連想語名を与えられた場合に得られます。Brown（1968）は、学生にアメリカ合衆国の州の部分的なリストを読ませ、他の学生にはリストを読ませませんでした。その後、すべての学生はできるだけ多くの州を思い出しました。リストを受け取った学生は、リスト上の州をより多く、リストにない州をより少なく思い出しました。

エンコーディング特定性には文脈も含まれます。ある研究（Godden & Baddeley, 1975）では、スキューバダイバーは単語リストを岸または水中で学習しました。その後の自由想起課題では、学習者は単語を学習した環境と同じ環境にいた場合の方が、別の環境にいた場合よりも多くの単語を思い出しました。

エンコーディング特定性は、命題ネットワーク間の拡散的活性化の観点から説明できます。学習される教材に関連付けられたキューは、エンコーディング時にLTM内の教材とリンクされます。想起中、これらのキューの提示は、LTM内の関連部分を活性化します。同じキューがない場合、想起は個々の命題を思い出すことに依存します。キューは拡散的活性化につながるため（個々の命題や概念ではなく）、エンコーディング時と想起時に同じキューを提示することで、想起が促進されます。他の証拠は、検索は必要な情報に関する期待によって部分的に導かれ、人々は矛盾する情報を歪めて期待と一致させる可能性があることを示唆しています（Hirt, Erickson, & McDonald, 1993）。

宣言的知識の検索

宣言的知識はしばしば自動的に処理されますが、それがLTM内の関連情報と統合される保証はありません。このことは、このレッスンの冒頭のシナリオで見ることができます。代数変数と演算に関する情報は生徒にとってほとんど意味がなく、既存の記憶内の情報とうまく統合できません。有意味性、精緻化、および組織化は、宣言的情報が効果的に処理および検索される可能性を高めます。アプリケーション「ネットワークによる情報の組織化」は、いくつかの教室の例を提供します。

有意味性は検索を向上させます。有意味でない情報はLTM内の情報を活性化せず、生徒がLTMで確立されるまで繰り返しリハーサルしない限り、失われます。おそらく新しい命題ネットワークを形成することによって。新しい情報の音を、意味のない他の同様の音に接続することもできます。例えば、単語「constitution」は、学習者の記憶に保存されている単語の他の使用法（例えば、Constitution Avenue）と音韻的にリンクされるかもしれません。

有意味な情報は、命題ネットワークに容易に接続されるため、保持される可能性が高くなります。冒頭のシナリオでは、代数変数を生徒が理解している具体的なオブジェクトに関連付けて、代数表記にある程度の意味を与えるという提案がなされました。有意味性は学習を促進するだけでなく、時間を節約します。WM内の命題は処理に時間がかかります。Simon（1974）は、新しい情報の各部分をエンコードするのに10秒かかると推定しました。つまり、1分間に6つの新しい情報しか処理できません。情報が有意味であっても、多くの知識はエンコードされる前に失われます。すべての着信情報が重要であるとは限らず、通常、いくつかの損失は学習を損なうことはありませんが、生徒は通常、最良の状況下でもほとんど情報を保持しません。

私たちが精緻化するとき、私たちは例、詳細、推論、または新旧の情報をリンクさせるものなら何でも学習中の情報に追加します。学習者は、ロールコールを検討し、同点の場合に副大統領が投票することによって、上院における副大統領の役割を精緻化するかもしれません。

精緻化はリハーサルの形式であるため、学習を促進します。情報をWM内でアクティブに保つことによって、精緻化は情報がLTMに永続的に保存される可能性を高めます。これは検索を促進します。また、精緻化は新旧の情報間にリンクを確立するという事実も促進します。上院における副大統領の役割を精緻化する生徒は、この新しい情報を上院と副大統領について知っていることとリンクさせます。LTM内の適切にリンクされた情報は、リンクが不十分な情報よりも思い出しやすいです（Stein et al., 1984）。

精緻化は保存と検索を促進しますが、時間がかかります。精緻化を必要とする文を理解するには、精緻化を必要としない文よりも時間がかかります（Haviland & Clark, 1974）。例えば、次の文は、マージが食料品店にクレジットカードを持っていったという推論を必要とします。「マージは食料品店に行った」、「マージは食料品をチャージした」。リンクは次の文で明確にされます。「マージは食料品店にクレジットカードを持っていった」、「マージはクレジットカードを使って食料品の代金を支払った」。隣接する命題間の明示的なリンクを作成することは、エンコーディングと保持を支援します。

学習の重要な側面は、情報の重要性を決定することです。学習されたすべての情報を精緻化する必要はありません。生徒がテキストの最も重要な側面のみを精緻化すると、理解が促進されます（Reder, 1979）。精緻化は、活性化が拡散する代替パスを提供することによって検索を支援します。そのため、1つのパスがブロックされた場合、他のパスが利用可能です（Anderson, 1990, 2000）。精緻化は、生徒が学習した教材とは異なる形式の情報で質問に答えなければならない場合など、回答を構築できる追加の情報も提供します（Reder, 1982）。

一般的に、ほぼすべての種類の精緻化がエンコーディングと検索を支援します。ただし、一部の精緻化は他の精緻化よりも効果的です。メモを取ったり、新しい情報が自分が知っていることとどのように関連しているかを尋ねたりするなどの活動は、命題ネットワークを構築します。効果的な精緻化は命題をリンクさせ、正確な想起を刺激します。コンテンツとうまくリンクされていない精緻化は、想起を助けません（Mayer, 1984）。

組織化は、情報を部分に分割し、部分間の関係を指定することによって行われます。米国政府を研究する際には、組織化は政府を3つの部門（行政、立法、司法）に分割し、これらの各部門をサブパート（例えば、機能、機関）に分割することを含みます。年長の生徒は組織化をより頻繁に利用しますが、小学生も組織化の原則を使用することができます（Meece, 2002）。葉を研究している子供たちは、葉を大きさ、形、およびエッジパターンによって整理することができます。

組織化は、関連情報をリンクすることによって検索を向上させます。検索がキューされると、拡散的活性化はLTM内の関連する命題にアクセスします。教師は日常的に教材を組織化しますが、生徒が生成した組織も検索に効果的です。組織化の原則に関する指導は学習を支援します。4つの主要な属性（設定、テーマ、プロット、および解決）を備えたストーリーを理解するためのスキーマを考えてみましょう（Rumelhart, 1977）。設定（「昔々...」）は、アクションをコンテキストに配置します。次に、特定の経験と目標を持つキャラクターで構成されるテーマが導入されます。プロットは、キャラクターが目標を達成するための行動を追跡します。解決は、目標がどのように達成されるか、またはキャラクターが目標を達成しないことにどのように適応するかを記述します。ストーリーのこれらの段階を説明し、例示することで、教師は生徒が自分でそれらを識別することを学ぶのを支援します。

手続き的知識の検索

手続き的知識の検索は、宣言的知識の検索と同様です。検索キューはメモリ内の関連付けをトリガーし、拡散的活性化のプロセスは関連する知識を活性化して想起します。したがって、生徒が化学実験室で特定の手順を実行するように指示された場合、彼らはメモリ内でそのプロダクションをキューに入れ、それを想起し、実装します。

宣言的知識と手続き的知識が相互作用する場合、両方の検索が必要です。分数を加算するとき、生徒は手順（つまり、分数を最小公分母に変換し、分子を加算する）と宣言的知識（加算の事実）を使用します。読解中、一部のプロセスは手順として機能し（例えば、デコード、理解度の監視）、他のプロセスは宣言的知識のみを含みます（例えば、単語の意味、句読点の機能）。人々は通常、宣言的知識を記憶するためのニーモニックテクニックなど、宣言的知識を取得するために手順を使用します。宣言的情報を持つことは、手順を正常に実装するための前提条件です。二次方程式を使用して根を解くには、生徒は乗算の事実を知っている必要があります。

宣言的知識と手続き的知識は、範囲が非常に異なります。個人は世界、自分自身、および他人に関する宣言的知識を持っており、さまざまなタスクを達成するための手順を理解しています。宣言的知識と手続き的知識は、手順が情報を変換するという点で異なります。「 」や「フレッドおじさんは臭い葉巻を吸う」などの宣言文は何も変更しませんが、長除算アルゴリズムを問題に適用すると、未解決の問題が解決済みの問題に変わります。

もう1つの違いは、処理速度です。宣言的知識の検索は、多くの場合、遅く、意識的です。人々が質問の答えを知っていると仮定しても、それに答えるにはしばらく考えなければならないかもしれません。例えば、「1867年のアメリカ合衆国大統領は誰でしたか？」（アンドリュー・ジョンソン）に答えるのに必要な時間を考えてみてください。対照的に、手続き的知識がメモリに確立されると、すばやく、しばしば自動的に検索されます。熟練した読者は、印刷されたテキストを自動的にデコードします。彼らは自分が何をしているのかを意識的に再考する必要はありません。処理速度は、熟練した読者と貧弱な読者を区別します（de Jong, 1998）。一度乗算の方法を学んだら、問題を解決するためにどのような手順に従うかを考える必要はありません。

宣言的知識と手続き的知識の違いは、教育と学習に影響を与えます。生徒は、特定のコンテンツ領域で、ドメイン固有の宣言的知識が不足しているか、前提条件となる手順を理解していないために、困難を抱えている可能性があります。どちらが不足しているかを発見することは、是正指導を計画するための必要な最初のステップです。欠陥は学習を妨げるだけでなく、自己効力感も低下させます。除算の方法を理解しているが、乗算の事実を知らない生徒は、常に間違った答えにたどり着くと意気消沈します。

長期記憶（LTM）における情報の貯蔵と検索を説明する応用例として、言語理解が挙げられます（Carpenter, Miyake, & Just, 1995; Corballis, 2006; Clark, 1994; Matlin, 2009）。言語理解は学校学習に非常に重要であり、特に母語が英語ではない学生の数が増加していることを考慮すると重要です（Fillmore & Valadez, 1986; Hancock, 2001; Padilla, 2006）。

話し言葉や書き言葉を理解することは、特定の領域に特化した宣言的知識と手続き的知識を含む問題解決プロセスを表しています（Anderson, 1990）。言語理解には、知覚、構文解析、および利用という3つの主要な要素があります。知覚とは、入力に注意を払い、認識することです。音声パターンは、ワーキングメモリ（WM）内で単語に変換されます。構文解析とは、音声パターンを意味のある単位に精神的に分割することを意味します。利用とは、解析された心的表象の処理を指します。それが学習課題であればLTMに保存し、質問であれば答えを与え、理解できない場合は質問をするといった具合です。このセクションでは、構文解析と利用について説明します。知覚については、このレッスンシリーズの前半で説明しました。

構文解析

言語学の研究によると、人々は通常、それを言葉で表現することはできませんが、自分の言語の文法規則を理解しています（Clark & Clark, 1977）。Chomsky（1957）の研究から始まり、研究者たちは言語構造の典型的な表現を含む深層構造の役割を調査してきました。英語には、「名詞1–動詞–名詞2」というパターンの深層構造が含まれており、これにより、音声でこれらのパターンを認識し、「名詞1は名詞2に動詞をした」と解釈することができます。深層構造は、LTMにプロダクションとして表現される場合があります。Chomskyは、深層構造を獲得する能力は人間に先天的に備わっていると仮定しました。ただし、どの構造が獲得されるかは、その文化の言語によって異なります。

構文解析には、言語をプロダクションに当てはめるだけではありません。人々が言語に触れると、その状況の心的表象を構築します。彼らはLTMから、新しい知識を統合する文脈に関する命題的知識を想起します。中心的な点は、すべてのコミュニケーションが不完全であるということです。話者は、議論されているトピックに関連するすべての情報を提供するわけではありません。むしろ、聞き手が最も知っている可能性が高い情報を省略します（Clark & Clark, 1977）。たとえば、サムがキラに会い、キラが「コンサートで私に何が起こったか信じられないでしょう！」と言うとします。サムは、コンサートに関する命題的知識をLTMで活性化する可能性が最も高いです。次にキラが、「席を探していたら...」と言います。この発言を理解するには、サムは割り当てられた席のあるチケットを購入することを知っている必要があります。キラは、サムがそれらを知っていると仮定したため、これらのことをサムに伝えませんでした。

効果的な構文解析には、知識と推論が必要です（Resnick, 1985）。口頭でのコミュニケーションに触れると、個人は状況に関するLTMからの情報にアクセスします。この情報は、LTMにスキーマとして階層的に編成された命題ネットワークとして存在します。ネットワークを使用すると、人々は不完全なコミュニケーションを理解できます。次の文を考えてみましょう。「食料品店に行って、クーポンで5ドル節約しました。」人々が食料品店で商品を購入し、クーポンを利用してコストを削減できるという知識により、聞き手はこの文を理解できます。不足している情報は、記憶にある知識で埋められます。

人々は、不足している情報を間違った文脈で埋めるため、コミュニケーションを誤解することがよくあります。4人の友人が夕方に集まるという曖昧な一節を与えられたとき、音楽の学生はそれを音楽演奏の描写として解釈しましたが、体育の学生はそれをカードゲームの夕べとして説明しました（Anderson, Reynolds, Schallert, & Goetz, 1977）。人々の心の中で顕著な解釈スキーマは、問題のある一節を理解するために使用されます。他の多くの言語スキルと同様に、コミュニケーションの解釈は、子供たちがメッセージの文字通りの意味とその意図の両方に気づくにつれて、発達とともに信頼性が高まります（Beal & Belgrad, 1990）。

話し言葉が不完全であることは、コミュニケーションを命題に分解し、命題がどのようにリンクされているかを特定することで示すことができます。次の例を考えてみましょう（Kintsch, 1979）。

スワジ族は、いくつかの牛をめぐる紛争のために、隣接する部族と戦争をしていました。戦士の中には、カクラと彼の弟のガムという2人の未婚の男性がいました。カクラは戦闘で殺されました。

この一節は単純に見えますが、分析すると次の11の異なる命題が明らかになります。

1. スワジ族は戦争をしていました。
2. 戦争は隣接する部族との間で行われました。
3. 戦争には原因がありました。
4. 原因は、いくつかの牛をめぐる紛争でした。
5. 戦士が関与していました。
6. 戦士は2人の男性でした。
7. 男性は未婚でした。
8. 男性はカクラとガムという名前でした。
9. ガムはカクラの弟でした。
10. カクラは殺されました。
11. 殺害は戦闘中に発生しました。

この命題分析でさえ不完全です。命題1から4はリンクしており、命題5から11もリンクしていますが、4と5の間にギャップが発生します。不足しているリンクを補うには、命題5を「紛争には戦士が関与していました」に変更する必要があるかもしれません。

Kintsch and van Dijk（1978）は、コミュニケーションの特徴が理解に影響を与えることを示しました。リンクが不足している場合や、命題が（ギャップを埋めるために推論が必要な意味で）さらに離れている場合、理解はより困難になります。多くの情報を推測する必要がある場合、WMが過負荷になり、理解が損なわれます。

Just and Carpenter（1992）は、言語理解の容量理論を定式化しました。これは、理解がWM容量に依存し、個人はこの容量が異なると仮定しています。言語の要素（例：単語、フレーズ）はWMで活性化され、他のプロセスによって操作されます。システムで使用できる総活性化量が、理解タスクを実行するために必要な量よりも少ない場合、古い要素を維持する活性化の一部が失われます（Carpenter et al., 1995）。長い文の最初で理解された要素は、最後までに失われる可能性があります。プロダクションシステムのルールは、おそらくWMでの要素の活性化とリンクを制御します。

このモデルの適用例は、曖昧な文またはフレーズの構文解析に見られます（例：「兵士は危険について警告しました...」; MacDonald, Just, & Carpenter, 1992）。そのような構造の代替解釈が最初に活性化される可能性がありますが、それらを維持する期間はWM容量に依存します。WM容量が大きい人は、解釈をしばらく維持しますが、容量が小さい人は、最も可能性の高い（必ずしも正しいとは限りませんが）解釈のみを維持します。文脈への露出が増えるにつれて、理解者はどの解釈が正しいかを判断でき、そのような識別は、WMに代替解釈がまだ残っているWM容量が大きい人にとってより信頼性が高くなります（Carpenter et al., 1995; King & Just, 1991）。

表現を構築する際に、人々は重要な情報を含め、詳細を省略します（Resnick, 1985）。これらの要点表現には、理解に最も適切な命題が含まれます。テキストを理解する聞き手の能力は、トピックについて知っていることに依存します（Chiesi et al., 1979; Spilich et al., 1979）。適切なネットワークまたはスキーマが聞き手の記憶に存在する場合、スキーマのスロットを埋めるために最も中心的な情報を抽出するプロダクションを使用します。ネットワークがLTMに存在しないため、構築する必要がある場合、理解はゆっくりと進みます。

物語は、スキーマがどのように使用されるかを例示しています。物語には、設定、開始イベント、キャラクターの内部応答、目標、目標を達成しようとする試み、結果、および反応を含む典型的なスキーマがあります（Black, 1984; Rumelhart, 1975, 1977; Stein & Trabasso, 1982）。物語を聞くと、人々は物語スキーマを想起し、徐々に情報をそれに適合させることによって、状況の心的モデルを構築します（Bower & Morrow, 1990）。一部のカテゴリ（例：開始イベント、目標の試み、結果）はほぼ常に含まれていますが、他のカテゴリ（キャラクターの内部応答）は省略される場合があります（Mandler, 1978; Stein & Glenn, 1979）。スキーマが簡単に活性化されると、理解は迅速に進みます。イベントが非標準的な順序（つまり、フラッシュバック）ではなく、予想される順序（つまり、年代順）で提示される場合、人々は物語をよりよく想起します。スキーマが十分に確立されている場合、人々は情報を迅速にそれに統合します。書籍への露出を含む初期の家庭でのリテラシー体験は、リスニング理解の発達にプラスに関連していることを研究は示しています（Sénéchal & LeFevre, 2002）。

利用

利用とは、人々が受け取るコミュニケーションをどのように処理するかを指します。たとえば、コミュニケーターが質問をする場合、聞き手はLTMから情報を検索してそれに答えます。教室では、生徒はコミュニケーションをLTM内の関連情報にリンクさせます。

文を適切に（話者が意図したとおりに）使用するには、聞き手は、発話行為、命題的内容、および主題的内容という3つの情報をエンコードする必要があります。発話行為とは、コミュニケーションを発する際の話者の目的、または話者が発話で達成しようとしていることです（Austin, 1962; Searle, 1969）。話者は、聞き手に情報を伝えたり、何かをするように命令したり、情報を要求したり、何かを約束したりする場合があります。命題的内容とは、真または偽と判断できる情報です。主題的内容とは、発話が行われる文脈を指します。話者は、聞き手が知っていることについて仮定を立てます。発話を聞くと、聞き手は明示的に述べられていないが、その使用方法に関連する情報を推測します。発話行為と命題的内容および主題的内容は、プロダクションでエンコードされる可能性が最も高いです。

このプロセスの例として、ジム・マーシャルが歴史の授業を行っており、生徒にテキスト資料について質問していると仮定します。マーシャル先生は、「第二次世界大戦中のチャーチルの立場は何でしたか？」と尋ねます。発話行為は要求であり、WHワード（例：who、which、where、when、why）で始まる文によって示されます。命題的内容は、第二次世界大戦中のチャーチルの立場を指します。それは、次のように記憶に表されるかもしれません：チャーチル–首相–グレートブリテン–第二次世界大戦。主題的内容は、教師が言わなかったことを指します。教師は、生徒がチャーチルと第二次世界大戦について聞いたことがあると仮定しています。主題的内容には、教室での質疑応答形式も含まれます。生徒は、マーシャル先生が答えるための質問をすることを知っています。

学校学習にとって特に重要なのは、生徒がアサーションをどのようにエンコードするかです。教師がアサーションを発すると、述べられた命題が真実であると信じていることを生徒に伝えています。マーシャル先生が、「チャーチルは第二次世界大戦中のグレートブリテンの首相でした」と言うと、彼はこのアサーションが真実であるという彼の信念を伝えています。生徒は、LTM内の関連情報とともにアサーションを記録します。

話者は、与えられた-新しい契約（Clark & Haviland, 1977）を採用することにより、人々が新しいアサーションをLTMの情報に関連付けるプロセスを促進します。与えられた情報は容易に識別でき、新しい情報は聞き手には未知である必要があります。与えられた-新しい契約は、プロダクションとして考えることができます。情報を記憶に統合する際に、聞き手は与えられた情報を識別し、LTMでそれにアクセスし、新しい情報をそれに関連付けます（つまり、ネットワーク内の適切な「スロット」に保存します）。与えられた-新しい契約が利用を強化するためには、与えられた情報が聞き手によって容易に識別できる必要があります。与えられた情報が聞き手の記憶にないか、または長い間アクセスされていないために容易に利用できない場合、与えられた-新しいプロダクションを使用することは困難です。

言語理解は、学校では読書や作文に比べて見過ごされがちですが、リテラシーの中心的な要素です。教育者は生徒のリスニングとスピーキングのスキルが低いことを嘆いており、これらはリーダーの貴重な資質です。Covey（1989）の「7つの習慣」の第5の習慣は、「まず理解に努め、それから理解されるように努める」であり、最初にリスニングし、次にスピーキングすることを強調しています。リスニングは、高い成果と密接に関連しています。優れたリスナーである生徒は、読書が苦手であることはめったにありません。大学生の間では、リスニング理解の測定値は、読書理解の測定値と区別できない場合があります（Miller, 1988）。

最善の意図にもかかわらず、私たちは多くのことを忘れます。忘却とは、記憶からの情報の喪失、または情報にアクセスできない状態を指します。研究者たちは、情報が記憶から失われるのか、それとも歪曲されたり、検索の手がかりが不適切であったり、他の情報が想起を妨げたりするために、まだ存在しているものの検索できないのかについて意見が一致していません。忘却は、エビングハウスの時代から実験的に研究されてきました。干渉と減衰を含む忘却に関する情報処理の観点を示す前に、干渉に関する歴史的な研究について議論します。

干渉理論

言語学習の伝統の貢献の一つは、忘却の干渉理論でした。この理論によれば、学習された連合は決して完全に忘れられることはありません。忘却は、正しい連合が想起される確率を下げる競合する連合から生じます。つまり、他の素材が元の刺激と関連付けられるようになります（Postman, 1961）。問題は、記憶そのものではなく、記憶から情報を検索することにあります（Crouse, 1971）。

2種類の干渉が実験的に特定されました（表「干渉と忘却」）。逆向性干渉は、新しい言語的連合が以前の連合の想起を困難にする場合に発生します。順向性干渉は、新しい学習をより困難にする古い連合を指します。

逆向性干渉を実証するために、実験者は2つのグループの個人に単語リストAを学習するように依頼するかもしれません。グループ1は次に単語リストBを学習し、グループ2はリストAのリハーサルを防ぐために競合する活動に従事します。両方のグループは次にリストAを想起しようとします。グループ2の想起がグループ1の想起よりも優れている場合、逆向性干渉が発生します。順向性干渉の場合、グループ1はリストAを学習し、グループ2は何もしません。両方のグループは次にリストBを学習し、リストBを想起しようとします。グループ2の想起がグループ1の想起を上回る場合、順向性干渉が発生します。

逆向性干渉と順向性干渉は、学校でよく発生します。逆向性干渉は、規則的なスペルの単語を学習し、次にスペルルールの例外である単語を学習する学生に見られます。しばらくしてから、元の単語をテストされた場合、例外のスペルに変更する可能性があります。順向性干渉は、最初に分数の掛け算を教えられ、次に割り算を教えられる学生の間で明らかです。その後、割り算でテストされた場合、最初に2番目の分数を逆にする必要なく、単に掛け算をする可能性があります。発達研究は、順向性干渉が4歳から13歳の間に減少することを示しています（Kail, 2002）。アプリケーション「教育と学習における干渉」は、干渉に対処するための提案を提供します。

干渉理論は、記憶プロセスを特定する上で重要な一歩を踏み出しました。初期の学習理論は、学習されたつながりが、使用しないと弱まり減衰する記憶「痕跡」を残すと仮定しました。スキナー（1953）は、内部記憶痕跡を仮定しませんでしたが、忘却は、刺激がしばらく存在しないために応答する機会がないことに起因すると示唆しました。これらの見解にはそれぞれ欠点があります。減衰が発生する可能性はありますが（後で説明します）、記憶痕跡の概念は曖昧で、実験的に検証するのが困難です。不使用の立場は時には当てはまりますが、例外も存在します。たとえば、長年使用していなくても情報を思い出すことができること（例：小学校の先生の名前）は珍しくありません。干渉理論は、記憶内の情報が他の情報とどのように混同されるかを仮定することで、これらの問題を克服します。また、これらのプロセスを調査するための研究モデルも指定します。

Postman and Stark（1969）は、干渉ではなく抑制が忘却の原因であると示唆しました。学習実験の参加者は、後で想起する必要があると信じている材料をアクティブな記憶に保持します。リストAを学習し、次にリストBを与えられた人は、リストAの単語への応答を抑制する傾向があります。そのような抑制は、リストBを学習している間、およびその後しばらくの間続きます。この点を支持するために、典型的な逆向性干渉パラダイムは、学習者が単語を想起するように求められるのではなく、元の単語リストAで認識テストを受けた場合、ほとんど忘却を生じさせません。

Tulving（1974）は、忘却は不適切な検索の手がかりによる情報のアクセス不能を表すと仮定しました。記憶内の情報は減衰したり、混乱したり、失われたりしません。むしろ、記憶痕跡は無傷ですが、アクセスできません。情報の記憶は、痕跡が無傷であることと、適切な検索の手がかりを持っていることに依存します。おそらく、あなたは長年の自宅の電話番号を覚えていないでしょう。あなたはそれを忘れていないかもしれません。あなたの現在の環境が数年前の環境とは異なり、あなたの古い自宅の電話番号に関連付けられた手がかり（あなたの家、通り、近所）がないため、記憶は水没しています。この手がかり依存の忘却の原則は、人が想起テストよりも認識テストでより良いパフォーマンスを発揮するという一般的な発見とも互換性があります。手がかり依存の見方では、より多くの検索の手がかりが提供されるため、認識テストでより良いパフォーマンスを発揮する必要があります。想起テストでは、自分の手がかりを提供する必要があります。

干渉に関するその後の研究は、同じ認知スキーマまたは計画が複数回使用される場合、干渉が発生することを示唆しています（例：人々は要素を混同します）（Thorndyke & Hayes-Roth, 1979; Underwood, 1983）。干渉理論は、忘却を調査するための実行可能なフレームワークを提供し続けています（Brown, Neath, & Chater, 2007; Oberauer & Lewandowsky, 2008）。

情報処理

情報処理の観点からは、干渉とは、記憶ネットワーク全体への活性化の拡散の遮断を指します（Anderson, 1990）。さまざまな理由により、人々が記憶内の情報にアクセスしようとすると、活性化プロセスが阻止されます。活性化をブロックするメカニズムは完全には理解されていませんが、理論と研究は干渉のさまざまな原因を示唆しています。

構造が活性化されるかどうかに影響を与える可能性のある1つの要因は、元のエンコードの強度です。頻繁なリハーサルまたは広範な精緻化によって最初に強くエンコードされた情報は、最初に弱くエンコードされた情報よりもアクセスされる可能性が高くなります。

2番目の要因は、活性化が拡散できる代替ネットワークパスの数です（Anderson, 1990）。多くのルートを介してアクセスできる情報は、より少ないパスを介してのみアクセスできる情報よりも記憶される可能性が高くなります。たとえば、フリーダおばさんのインコの名前（Mr. T）を覚えたい場合は、それを私の友人Mr. Thomas、Mr. Tが翼を広げると文字Tになるという事実、そして彼の絶え間ないおしゃべりが私の許容範囲を圧迫するという考えなど、多くの手がかりと関連付ける必要があります。次に、インコの名前を想起しようとすると、フリーダおばさんとインコの記憶ネットワークを介してアクセスできます。これらが失敗した場合でも、友人、文字T、そして私の許容範囲を圧迫するものに対するネットワークが利用可能です。対照的に、鳥と「Mr. T」という名前のみを関連付ける場合、アクセスに利用できる代替パスの数は少なくなり、干渉の可能性が高くなります。

3番目の要因は、情報の歪みまたはマージの量です。このレッスン全体を通して、私たちは情報を組織化し、精緻化し、私たちが知っていることと関連付けることによって、情報を意味のあるものにするという記憶の利点について議論してきました。これらの実践に従事するたびに、私たちは情報の性質を変え、場合によっては他の情報とマージしたり、より一般的なカテゴリに包含したりします。このようなマージと包含は、意味のある受容学習を促進します（Ausubel, 1963, 1968; このレッスンの後半で説明します）。しかし、時には、このような歪みやマージが干渉を引き起こし、情報が単独で記憶されている場合よりも想起を困難にする可能性があります。

干渉は忘却の重要な原因ですが、それが唯一の原因である可能性は低いです（Anderson, 1990）。LTMの一部の情報は、時間の経過とともに、干渉とは無関係に体系的に減衰するようです。Wickelgren（1979）は、1分から2週間までの時間間隔で情報の体系的な減衰を追跡しました。データは最初に急速に減衰し、減衰は徐々に減少します。研究者は2週間後にはほとんど忘却を見つけられません。

減衰が原因で忘却が発生するという立場は、肯定することも反論することも困難です。広範な手がかりを使用しても想起できないことは、適切な記憶ネットワークが活性化されなかった可能性があるため、減衰の立場を明確に支持するものではありません。同様に、減衰の立場が忘却の原因となる心理的プロセスを仮定していない（時間の経過のみ）という事実は、その立場を反論するものではありません。記憶痕跡には、知覚的な特徴と経験への反応の両方が含まれます（Estes, 1997）。一方または両方の減衰または変化は、忘却と記憶の歪みを引き起こします。さらに、減衰プロセスは神経学的である可能性があります（Anderson, 1990）。シナプスは、筋肉が不使用で劣化するのと同じように、使用しないと劣化する可能性があります。

減衰は、忘却の理由として一般的に引用されています（Nairne, 2002）。高校でフランス語を学んだが、数年後の今では多くの語彙を思い出せないかもしれません。あなたはそれを、「私は長い間それを使用していなかったので忘れてしまった」と説明するかもしれません。さらに、忘却は常に悪いことではありません。私たちがこれまでに学んだすべてのことを覚えていたら、私たちの記憶は過密状態になり、新しい学習は非常に困難になります。忘却は、私たちが使用していない、したがって重要ではない可能性のある情報を取り除くときに、役に立ちます。これは、不要になったものを捨てることに似ています。忘却は、人々が忘却がない場合とは異なる行動、思考、判断、感情を持つように導きます（Riccio, Rabinowitz, & Axelrod, 1994）。忘却は教育と学習に深刻な影響を与えます（アプリケーション「学術学習の忘却の最小化」）。