概念学習（認知学習プロセス）徹底解説

学生はさまざまな状況で概念を学びます。概念とは、共通の特徴、つまり重要な属性を共有する、ラベル付けされたオブジェクト、シンボル、またはイベントの集合です。概念とは、カテゴリの例と非例を識別できる、カテゴリの精神的な構成または表現です（Howard, 1987）。概念には、具体的なオブジェクト（例：“テーブル”、“椅子”、“猫”）または抽象的なアイデア（例：“愛”、“民主主義”、“全体性”）が含まれる場合があります。実際、概念には多くの種類があります（詳細なレビューについては、Medin, Lynch, & Solomon, 2000を参照）。概念学習とは、属性を識別し、新しい例に一般化し、例を非例から区別するための表現を形成することを指します。

Bruner, Goodnow, Austin（1956）による初期の研究では、概念の性質が探求されました。学習者には、幾何学的なパターンを描いた箱が提示されました。各パターンは、4つの異なる属性を使用して分類できました。刺激の数（1つ、2つ、3つ）。形状（円、正方形、十字）；色（赤、緑、黒）；および箱の境界線の数（1つ、2つ、3つ）。課題は、ボックスのさまざまなサブセットで表される概念を識別することでした。

概念学習タスクにおける特徴の構成は、さまざまな概念を生み出すように変化させることができます。連言概念は、2つ以上の特徴で表されます（例：2つの赤い円）。他の特徴（境界線の数）は関係ありません。選言概念は、2つ以上の特徴のいずれかで表されます。たとえば、任意の色または1つの赤い円の2つの円。関係概念は、図形内のオブジェクトの数が境界線の数よりも多いなど、存在するはずの特徴間の関係を指定します（オブジェクトの種類と色は重要ではありません）。

Brunerら（1956）は、学習者が概念の根底にあるルールについて仮説を立てていることを発見しました。ルールはif-then形式で表現できます。猫を分類するルールは次のようになります。“飼いならされていて、4本の足があり、毛皮があり、ひげがあり、尾があり、比較的小さく、ゴロゴロと音を立て、‘ニャー’と発声する場合、それは猫です。” 例外はありますが、このルールはほとんどの場合、猫を正確に分類します。一般化は、ルールがさまざまな猫に適用される場合に発生します。

人々はルールをすばやく形成する傾向があります（Brunerら、1956）。特定の概念について、概念のインスタンスと非インスタンスを正しく識別する限り、ルールを保持し、識別できない場合はルールを修正します。学習者は、肯定的なインスタンス、つまり概念の例が提示された場合、概念をよりよく習得します。否定的な（非）インスタンスでは、学習ははるかに遅くなります。概念の根底にあるルールを確認しようとするとき、人々は否定的なインスタンスよりも肯定的なインスタンスを受け取ることを好みます。

この初期の研究以来、概念の性質に関する他の見解が登場しました。特徴分析理論は、Brunerらの研究に由来し、概念には、概念の重要な特徴、つまり本質的な（必要な）属性を定義するルールが含まれていると仮定しています（Gagné, 1985; Smith & Medin, 1981）。概念の経験を通して、条件を満たすルールを作成し、ルールが効果的に機能する限り保持します。

この見解では、各インスタンスは重要な特徴に対して判断されるため、概念の異なるインスタンスはすべて同じ速さで認識されるはずであると予測されています。しかし、これは必ずしもそうではありません。ほとんどの人は、カテゴリのいくつかのインスタンス（たとえば、イルカは哺乳類です）を他のインスタンス（たとえば、犬は哺乳類です）よりも確認するのが難しいと感じています。これは、多くの概念を重要な属性のセットの観点から正確に定義できないという問題を浮き彫りにしています。

2番目の視点は、プロトタイプ理論です（Rosch, 1973, 1975, 1978）。プロトタイプは、概念の一般化されたイメージであり、概念の定義属性の一部のみが含まれる場合があります。インスタンスに直面すると、LTMから最も可能性の高いプロトタイプを思い出し、インスタンスと比較して、一致するかどうかを確認します。プロトタイプには、定義されていない（オプションの）属性が含まれる場合があります。認知心理学では、プロトタイプは多くの場合、スキーマ（Andre, 1986）、つまり特定の概念について私たちが持っている知識の組織化された形式と考えられています。

研究は、プロトタイプに近いインスタンス（たとえば、プロトタイプ= “鳥”; インスタンス= “コマドリ”、“スズメ”）は、一般的でないインスタンス（たとえば、“フクロウ”、“ダチョウ”; Rosch, 1973）よりも早く認識されるというプロトタイプ理論の予測を支持しています。懸念事項の1つは、プロトタイプ理論は、人々がLTMに何千ものプロトタイプを保存することを意味し、ルールよりもはるかに多くのスペースを消費するということです。2番目の懸念事項は、定義されていない特性の一部を含め、必要な特性をすべて含めない場合、学習者は簡単に間違ったプロトタイプを作成する可能性があるということです。

特徴分析とプロトタイプの位置を組み合わせることは可能です。プロトタイプには重要な特徴が含まれていることを考えると、かなり典型的な概念のインスタンスを分類するためにプロトタイプを採用する可能性があります（Andre, 1986）。あいまいなインスタンスについては、重要な特徴分析を採用し、新しい特徴を取り入れるために重要な特徴のリストを修正する可能性があります。

概念に対する子供たちの理解は、発達と経験とともに変化します。概念の意味について移行中の子供は、修正された概念を開発しているときに、以前の仮説を念頭に置いている可能性があります（Goldin-Meadow, Alibali, & Church, 1993）。この解釈は、次に説明するKlausmeierの立場と一致しています。

研究によれば、概念を学習し修正する方法は複数存在する（Chinn & Samarapungavan, 2009）。プロトタイプを開発する一つの方法は、古典的な属性を反映する概念の典型的な事例に触れることである（Klausmeier, 1992）。二つ目の方法は、複数の例から特徴を抽象化することである。例えば、鳥の場合、「羽毛」、「二本の脚」、「くちばし」、「飛ぶ」といった特徴が挙げられるが、すべての特徴がすべてのメンバーに当てはまるわけではない。プロトタイプは、概念の新しい例に触れることで洗練され、拡大される。したがって、「ジャングルに生息する」（オウム）や「海辺に生息する」（カモメ）といった例が挙げられる。

Gagné（1985）の理論では、概念は学習の中心的な形態として含まれている。学習者は最初に、刺激の特徴を識別するための基本的な前提能力（すなわち、関連する特徴と関連しない特徴を区別する能力）を持っている必要がある。

Gagné（1985）の見解では、概念学習は多段階のシーケンスを伴う。まず、刺激の特徴が、概念のインスタンスとして、非インスタンスとともに提示される。学習者は、識別を行う能力を確認する。次の（一般化）段階では、学習者はインスタンスと非インスタンスを識別する。第三に、概念となる刺激の特徴が変化し、非インスタンスとともに提示される。概念の獲得は、学習で以前に使用したことのない刺激を用いて、クラスのいくつかのインスタンスの識別を求めることによって検証される。プロセス全体を通して、正しい反応は強化され、概念のいくつかのインスタンスを密接な関連で提示することにより、近接学習が発生する。

Klausmeier（1990, 1992）は、概念獲得のモデルを開発し、テストした。このモデルは、具象、アイデンティティ、分類、および形式の4段階のシーケンスを仮定する。各レベルでの能力は、次のレベルでの獲得に必要である。概念獲得のプロセスは、発達、非公式な経験、および公式な教育の相互作用を表す。

具象レベルでは、学習者は、以前に出会ったアイテムが最初に遭遇した文脈または空間的オリエンテーションが同じままである場合に、以前に出会ったものと同じアイテムとして認識できる。このレベルでは、学習者はアイテムに注意を払い、1つまたは複数の定義属性に基づいて周囲のものとは異なるものとして識別し、LTMに視覚イメージとして表現し、LTMからそれを検索して新しいイメージと比較し、それが同じアイテムであると判断する必要がある。したがって、学習者は正三角形を認識し、直角三角形または二等辺三角形と区別することを学ぶかもしれない。

アイデンティティレベルは、アイテムが異なる視点から、または異なるモダリティで観察された場合に、以前に出会ったものと同じアイテムとして認識することによって特徴付けられる。この段階では、具象レベルと同じプロセスと一般化のプロセスが含まれる。したがって、学習者は異なる方向またはページ上の位置にある正三角形を認識できるようになる。

分類レベルでは、学習者は少なくとも2つのアイテムが同等であることを認識する必要がある。追加の一般化が含まれる。正三角形の場合、これには、より小さい正三角形とより大きい正三角形を同等として認識することが含まれる。プロセスは、学習者が例と非例を認識できるようになるまで続く。ただし、この段階では、学習者は分類の根拠（例えば、辺の長さと角度の等しさ）を理解していない可能性がある。概念に名前を付けることができることは、このレベルでは必須ではないが、前の段階と同様に、概念の習得を促進することができる。

最後に、形式レベルでは、学習者は概念の例と非例を識別し、概念とその定義属性に名前を付け、概念の定義を与え、概念を他の密接に関連する概念（すなわち、3つの等しい辺と角度）と区別する属性を指定する必要がある。この段階の習得には、学習者が分類レベルの認知プロセスと、仮説立て、評価、および推論を含む高次思考プロセスのセットを実装する必要がある。

この段階モデルは、発達のさまざまな段階にある学習者に対する教育的意味合いを持つ。概念がより高いレベルで定期的に再検討されるように、指導を複数の学年にわたって展開することができる。幼い子供には最初に具体的な指示対象が提供され、発達に伴い、より抽象的な認知レベルで操作できるようになる。たとえば、幼い子供は、具体的な例（例：盗まない、あなたのものではないものを返す）を見ることで「正直さ」の概念を学ぶことができる。成長するにつれて、彼らはより抽象的で複雑な用語で概念を理解することができる（例：労働者のパフォーマンスの監督者による正直なフィードバックを認識する;正直さの利点について議論する）。

テニソン（Tennyson, 1980, 1981; Tennyson, Steve, & Boutwell, 1975）は、実証研究に基づいて概念教授のモデルも開発しました。このモデルには、以下のステップが含まれます（Tennyson & Park, 1980）。

• 上位概念、同位概念、下位概念を含む概念の構造を決定し、重要な属性と可変属性（例えば、正当に変化し、概念に影響を与えない特徴）を特定します。
• 重要な属性の観点から概念を定義し、重要な属性と可変属性を持ついくつかの例を準備します。
• 属性に基づいて例をセットで配置し、各同位概念からの例を含むセット内では、例が類似した可変属性を持つようにします。
• 例の発散度と難易度に基づいてセットを順序付けして提示し、学習者の現在の知識に応じてセット内の例を順序付けます。

ほとんどの概念は、上位（より高い）概念と下位（より低い）概念を持つ階層で表現できます。特定の概念について、類似の概念は階層内でほぼ同じレベルにある可能性があります。これらは同位概念として知られています。例えば、「イエネコ」という概念は、「ネコ科」と「哺乳類」を上位概念として持ち、さまざまな品種（短毛、シャム）を下位概念として、そしてネコ科の他のメンバー（ライオン、ジャガー）を同位概念として持ちます。この概念は、重要な属性（例えば、足、歯）と可変属性（例えば、毛の長さ、目の色）を持ちます。セットは、概念の例と非例（例えば、犬、リス）で構成されます。

概念は、例と非例が与えられる前に、その重要な属性で定義されるべきですが、定義を提示しても、生徒が概念を学習することを保証するものではありません。例は可変属性において大きく異なり、非例は一度に少数の重要な属性において例と異なるべきです。この提示方法は、生徒が過剰に一般化（非例を例として分類する）したり、過小に一般化（例を非例として分類する）したりすることを防ぎます。

例の間の関係を指摘することは、一般化を促進する効果的な方法です。その一つの手段は、概念（知識）マップ、またはアイデアをノードリンクアセンブリとして表現する図を使用することです（Nesbit & Adescope, 2006）。O’Donnellら（2002）は、アイデアが相互にリンクされている知識マップで学習が促進されることを示しました。NesbitとAdescopeは、概念マップが生徒の知識保持を改善することを発見しました。

提示する例の最適な数は、属性の数や概念の抽象度など、概念の特性によって異なります。抽象的な概念は通常、具体的な概念よりも有形の例が少なく、前者の例は学習者が把握するのが難しい場合があります。概念学習は、年齢や事前の知識などの学習者の属性にも依存します（Tennyson & Park, 1980）。年長の生徒は年下の生徒よりもよく学び、より関連性の高い知識を持つ生徒は、そのような知識を持たない生徒よりも優れた成績を収めます。

概念を教える際には、オプションの属性は異なるが、関連する属性が共通している例を提示すると役立ちます。これにより、後者が無関係な側面とともに明確に指摘できます。例えば、「直角三角形」という概念を教える場合、サイズは無関係であり、向きも同様です。さまざまなサイズでさまざまな方向を向いている直角三角形を提示できます。ワークド・エグザンプルを使用することは、効果的な認知インストラクショナル戦略です（Atkinson et al., 2000）。

生徒は直角三角形を一般化することを学ぶだけでなく、他の三角形と区別することも学ばなければなりません。概念の識別を促進するために、教師は肯定的な例とは明らかに異なる否定的な例を提示する必要があります。生徒のスキルが向上するにつれて、より細かい識別を行うように教えることができます。表「概念を一般化および識別するためのステップ」に示す提案は、生徒が概念を一般化し、識別するのを教えるのに役立ちます。

このモデルでは、概念の分類学的構造を注意深く分析する必要があります。構造は多くの概念（例えば、動物界）に対して十分に指定されていますが、他の多くの概念、特に抽象的な概念については、高次概念および低次概念とのリンク、ならびに同位概念とのリンクが問題となります。

重要な論文の中で、Pintrich、Marx、Boyle（1993）は、概念変化には動機づけのプロセス（例えば、目標、期待、ニーズ）も関与しており、情報処理モデルが無視する傾向があると主張しました。これらの著者らは、概念変化が起こるためには4つの条件が必要であると論じました。第一に、自分の現在の概念に対する不満が必要です。もし人々が自分の概念が正確または有用であると感じているなら、変化は起こりにくいでしょう。第二に、新しい概念は理解可能でなければなりません。人々は概念を採用するために、それを理解しなければなりません。第三に、新しい概念は妥当でなければなりません。学習者は、それが他の理解とどのように適合し、どのように応用できるかを理解しなければなりません。最後に、彼らは新しい概念が実り多いと認識しなければなりません。現象を説明でき、新しい調査または応用の領域を示唆できることです。

動機づけのプロセスは、このモデルのいくつかの場所で登場します。例えば、研究は、学生の目標が彼らの注意と努力を向け、自己効力感が動機づけ、効果的な課題戦略の使用、およびスキル習得にプラスに関連していることを示しています（Schunk、1995）。さらに、学習が有用であり、課題戦略が効果的であると信じている学生は、より高い動機づけと学習を示します（Borkowski、1985; Pressley et al., 1990; Schunk & Rice, 1993）。目標、自己効力感、および能力の自己評価は、読解、作文、数学、意思決定などの領域で学習と自己調整を促進することが示されています（Pajares、1996; Schunk & Pajares、2009; Schunk & Swartz、1993a; Wood & Bandura、1989; Zimmerman & Bandura、1994）。冒頭のシナリオでは、問題解決への移行が実際に一部の学生の学習への動機づけを向上させていることがわかります。

要するに、文献は、概念変化が学生の認知と動機づけの信念の相互作用を伴うことを示唆しています（Pintrich et al., 1993）。これは教育に影響を与えます。教師は単に知識を提供するのではなく、指導を計画する際に学生の既存の考えを考慮に入れ、学習への動機づけが指導に含まれるようにする必要があります。

これらの考えは科学に非常に適用可能です。多くの科学教育者は、知識は単に伝達されるのではなく、学習者によって構築されると信じています（Driver et al., 1994; Linn & Eylon, 2006）。興味深い問題は、学生が科学的な誤解と単純な科学モデルをどのように発展させるかです（Windschitl & Thompson, 2006）。重要な課題は、学生が誤解に挑戦し、修正するのを助けることです（Sandoval, 1995）。認知的な葛藤を生み出す経験は役立つ可能性があります（Mayer, 1999; Sandoval, 1995; Williams & Tolmie, 2000）。これには、学生が実践的な活動に従事し、選択的な質問（例えば、「なぜそう思うのですか？」 「どうやってそれを理解しましたか？」）を通じて、他の人々と協力して（例えば、議論で）自分の経験を解釈することが含まれる場合があります。このアプローチは、知識構築における社会的な影響に対するヴィゴツキーの強調とよく一致します。

NussbaumとNovick（1982）は、学生の信念を変えるための3段階モデルを提案しました。

• 学生の先入観を明らかにし、理解する。
• それらの概念との概念的な対立を生み出す。
• 検討中の現象に関する新しいまたは修正されたスキーマの開発を促進する。

動機づけの役割は重要です。科学には興味深いテーマがたくさんあるはずですが、科学を学ぶことは多くの学生にとってほとんど関心を呼びません。学習は、実践的な指導と学生の生活の側面へのつながりから恩恵を受けます。例えば、運動はサッカーボールの軌跡、電気はDVDプレーヤー、生態学は地域のリサイクルプログラムに関連付けることができます。トピックへの関心を高めることは、学生の学習の質を向上させることもできます（Sandoval, 1995）。したがって、図や図を使用することは、学生が科学的な概念を理解するのに役立ちますが（Carlson, Chandler, & Sweller, 2003; Hannus & Hyönä, 1999）、一部の学生はテキスト学習の一部として図を研究する方法を教わる必要があるかもしれません。