転移学習(認知学習プロセス): 学習の応用と促進

転移は学習において重要なトピックであり、認知プロセスに依存しています。転移とは、知識が新しい方法で、新しい状況で、または異なるコンテンツを持つ馴染みのある状況で適用されることを指します。また、転移は先行学習が後続学習にどのように影響するかを説明します。学生は以前に関連する知識と経験をこの状況に転移させるため、転移は新しい学習に関与しています（米国学術研究会議、2000年）。転移の認知能力は重要です。なぜなら、それがなければ、すべての学習は状況特異的になり、多くの授業時間が新しい状況でスキルを再教育することに費やされるからです。

転移にはさまざまな種類があります。正の転移は、先行学習が後続学習を促進する場合に発生します。標準変速機を備えた車の運転方法を学ぶことは、標準変速機を備えた他の車の運転を学ぶことを容易にするはずです。負の転移とは、先行学習が後続学習を妨げるか、より困難にするという意味です。標準変速機車の運転を学ぶことは、自動変速機車の運転を後で学ぶことに悪影響を与える可能性があります。なぜなら、人は幻のクラッチを踏んで、車が動いている間にギアをシフトする傾向があり、それがトランスミッションを台無しにする可能性があるからです。ゼロ転移とは、あるタイプの学習が後続学習に目立った影響を与えないことを意味します。標準変速機車の運転を学ぶことは、コンピュータの操作を学ぶことには影響を与えないはずです。

現在の学習の認知概念は、転移の複雑さを強調しています（Phye、2001年）。単純なスキルの転移のいくつかの形式は自動的に発生するように見えますが、多くの転移は、高次の思考スキルと知識の有用性についての信念を必要とします。このセクションでは、最初に転移に関する歴史的視点の簡単な概要を示し、次に認知的な見解と学校学習への転移の関連性について説明します。

同一要素

条件付け理論は、転移が状況間の同一要素または類似の特徴（刺激）に依存すると強調しています。ソーンダイク（1913）は、転移は状況が同一の要素（刺激）を持ち、同様の反応を必要とする場合に起こると主張しました。ドリル/練習と宿題の間によく見られるように、元のタスクと転移タスクの間に明確で既知の関係が存在する必要があります。

この見解は直感的に魅力的です。602 - 376 = ? の問題を解くことを学んだ生徒は、その知識を転移して、503 - 287 = ? の問題も解くことができるでしょう。しかし、要素とは何か、そして同一とみなされるためにはどの程度類似していなければならないかを問う必要があります。引き算では、同じ種類の数字が同じ列にある必要がありますか？42 - 37 = ? の問題を解くことができる生徒が、必ずしも7428 - 2371 = ? の問題を解くことができるとは限りません。たとえ前者の問題が後者の問題に含まれていてもです。このような発見は、同一要素の妥当性に疑問を投げかけます。さらに、同一要素が存在する場合でも、生徒はそれらを認識する必要があります。生徒が状況間に共通点がないと信じている場合、転移は起こりません。したがって、同一要素の立場は、すべての転移を説明するには不十分です。

精神鍛錬

転移に関連するものとして、精神鍛錬の教義があります。これは、特定の科目（例：数学、古典）を学ぶことで、一般的な精神機能が向上し、他の科目を学ぶよりも新しい内容の学習が促進されるというものです。この見解は、ソーンダイクの時代に人気があり、基本的なスキルや知識（例：ハーシュ、1987）の推奨という形で定期的に再浮上します。

ソーンダイク（1924）の研究は、精神鍛錬の考えを支持しませんでした。代わりに、ソーンダイクは、新しい学習を促進するものは、生徒のメンタル能力の開始レベルであると結論付けました。コース開始時に知能が高かった生徒ほど、コースから最も多くのことを得ました。研究の知的価値は、生徒の思考能力をどれだけ向上させるかではなく、生徒の興味や目標にどのように影響するかに反映されます。

般化

スキナー（1953）は、転移の別の見解を提唱しました。オペラント条件付け理論によれば、転移とは、ある弁別刺激から別の弁別刺激への反応の般化を伴います。したがって、生徒はベルが鳴ったときに本を机に入れるように教えられるかもしれません。生徒が別のクラスに行くとき、ベルが鳴ったときに本を片付けることは、新しい環境に般化される可能性があります。

般化の概念は、同一要素と同様に、直感的に魅力的です。確かに、ある程度の転移は般化を通じて起こり、自動的に起こることさえあります。あるクラスでの不正行為で罰せられた生徒は、他のクラスでは不正行為をしないかもしれません。運転手が赤信号で車を停止することを学ぶと、その反応は場所、天候、時間などに関係なく、他の赤信号に般化されます。

それにもかかわらず、般化の立場には問題があります。同一要素と同様に、反応を般化するために状況のどの特徴が使用されるかを問うことができます。状況は多くの共通の特徴を共有していますが、そのうちのいくつかにのみ反応し、他は無視します。状況の他の多くの特徴に関係なく、赤信号に反応します。同時に、他の車が周りにいない場合や急いでいる場合は、赤信号を無視する可能性が高くなります。私たちの反応は固定されているのではなく、状況に対する私たちの認知的な評価に依存しています。同様の方法で反応することがその状況で適切かどうかを人々が判断するとき、認知プロセスはほとんどの般化に関与しています。したがって、般化の立場は、認知プロセスの役割を無視しているため、不完全です。

情報処理理論において、転移とは記憶ネットワークにおける知識を活性化することを含む。そのためには、記憶にリンクされた命題と情報を相互参照する必要がある（Anderson, 1990; Gagné et al., 1993）。記憶内の情報間のリンクが多ければ多いほど、ある情報の断片を活性化することで、他の記憶内の情報が想起される可能性が高くなる。このようなリンクは、ネットワーク内およびネットワーク間で形成できる。

手続き的知識とプロダクションの転移にも同じプロセスが関与する（Bruning et al., 2004）。転移は、知識とプロダクションが異なる内容で長期記憶（LTM）にリンクされている場合に発生する。学生はまた、プロダクションがさまざまな状況で役立つと信じている必要がある。知識の用途を知識自体と一緒に保存することで、転移が促進される。たとえば、学習者はテキストを拾い読みするためのプロダクションを持っているかもしれない。これは、他の読解手順（例：要点を見つける、順序付け）とともに記憶にリンクされており、さまざまな用途が保存されている可能性がある（例：ウェブページのテキストを拾い読みして要点を把握する、メモを拾い読みして会議の場所と時間を特定する）。長期記憶内のリンクが多く、拾い読みとともに保存されている用途が多いほど、転移は向上する。このようなリンクは、学生にさまざまな設定でスキルを練習させたり、知識の用途を理解させたりすることで形成される。

この転移の認知的記述は、手がかりとなる知識について私たちが知っている多くのことに適合する。より多くの長期記憶リンクが利用可能な場合、さまざまな方法で情報にアクセスすることが可能になる。おばのマーサについて考えることによって（「おばのマーサ」ネットワークを手がかりにする）、彼女の犬の名前を思い出せないかもしれないが、犬種について考える（手がかりにする）（「コリー」）ことによって、名前を思い出すことができるかもしれない。このような手がかりは、異なる視点または異なる状況でその人について考えるまで、誰かの名前を思い出せないという私たちが定期的に経験することに似ている。

同時に、このようなリンクがどのように形成されるかについては、まだ多くのことがわかっていない。リンクは、知識の用途を学生に指摘したり、異なる状況でスキルを練習させたりするだけでは、自動的に作成されるわけではない（National Research Council, 2000）。異なる条件によって制御される、さまざまな形式の転移が存在する。

研究によれば、転移は単一の現象ではなく、むしろ複雑であることが示されています（Barnett & Ceci, 2002）。一つの区別は、近接転移と遠隔転移の間です（Royer, 1986）。近接転移は、指導中の刺激要素と転移状況に存在する要素との間に大きな重複がある場合に発生します。その例は、分数のスキルが教えられ、その後、生徒が教えられたのと同じ形式で内容についてテストされる場合です。対照的に、遠隔転移は、元の学習が行われた状況とは大きく異なる転移の文脈を含みます。その例としては、分数のスキルを、そうするように明示的に指示されることなく、完全に異なる設定で適用することが挙げられます。したがって、生徒は、タスクに分数が含まれていることを知らされずに、レシピの一部の材料（牛乳1/2カップと水1/4カップ）を追加して、液体の量を決定する必要があるかもしれません。

もう一つの区別は、字義通りの転移と比喩的な転移の間です。字義通りの転移は、完全なスキルまたは知識を新しいタスクに転移することを含みます（Royer, 1986）。字義通りの転移は、生徒が学校の内外で分数のスキルを使用するときに発生します。比喩的な転移とは、特定の問題について考えたり学習したりするために、私たちの一般的な知識のある側面を使用することを指します。比喩的な転移は、しばしば類推、隠喩、または同等の状況を使用することを含みます。比喩的な転移は、生徒が新しい学習に遭遇し、関連分野での以前の学習を習得するために使用したのと同じ学習戦略を採用するときに発生します。比喩的な転移には、古い状況と新しい状況の間の類推を引き出し、その一般的な知識を新しい状況に転移することが必要です。

いくつかの重複はありますが、転移の形式は異なる種類の知識を伴います。近接転移と字義通りの転移は、主に宣言的知識と基本的なスキルの習得を伴います。遠隔転移と比喩的な転移は、宣言的知識と手続き的知識、および知識が役立つ可能性のある状況の種類に関する条件付き知識を伴います（Royer, 1986）。

SalomonとPerkins（1989）は、ローロード転移とハイロード転移を区別しました。ローロード転移とは、十分に確立されたスキルが自発的におそらく自動的に転移することを指します。対照的に、ハイロード転移は抽象的で意識的です。それは「ある状況での抽象化の明示的な意識的な形成を含み、それによって別の状況とのつながりを可能にします」（Salomon & Perkins, 1989, p. 118）。

ローロード転移は、さまざまな状況で広範囲に練習されたスキルと行動で発生します。行動は、それらが習得された状況の特徴と同様の状況の特徴に応じて、自動的に実行される傾向があります。例としては、車の運転を学び、その後、異なるが類似した車を運転すること、通常のはブラシで歯を磨き、電動歯ブラシで歯を磨くこと、または学校や自宅で代数の問題を解決することが挙げられます。場合によっては、転移は自分が何をしているかをほとんど意識せずに発生する可能性があります。状況のある側面が異なり、注意が必要な場合、認知活動のレベルが上がります。したがって、ほとんどの人はレンタカーの機能に簡単に対応できます。機能が異なる場合（たとえば、ヘッドライトの制御が異なって動作するか、または自分が慣れている位置とは異なる位置にある場合）、それらを学習する必要があります。

ハイロード転移は、生徒が規則、原則、プロトタイプ、スキーマなどを学び、その後、それを学んだ方法よりも一般的な意味で使用するときに発生します。転移は、生徒が規則を自動的に適用しないため、意識的です。むしろ、彼らは新しい状況を調べ、適用するのに役立つ戦略を決定します。抽象化は、学習中、および後で生徒が新しい問題または状況で基本的な要素を認識し、スキル、行動、または戦略を適用することを決定するときに関与します。ローロード転移は主に宣言的知識を伴い、ハイロード転移はプロダクションと条件付き知識をより多く使用します。

SalomonとPerkins（1989）は、ハイロード転移の2つのタイプ（前方到達と後方到達）を、転移の発生源に応じて区別しました。前方到達転移は、学習の文脈から1つまたは複数の潜在的な転移の文脈に行動と認知を抽象化するときに発生します。たとえば、生徒がプレ計算を学習している間、彼らは資料の一部（たとえば、限界）が計算でどのように適切であるかを考えるかもしれません。別の例は、クラスでパラシュートの仕組みを教えられている間、生徒が実際に飛行機から飛び降りる際にパラシュートをどのように使用するかを考えるかもしれません。

前方到達転移は積極的であり、潜在的な文脈とスキルと知識の使用の自己監視が必要です。たとえば、プレ計算の潜在的な用途を決定するには、学習者は知識が役立つ可能性のある潜在的な文脈の他の内容知識に精通している必要があります。生徒が潜在的な転移の文脈についてほとんど知識を持っていない場合、前方到達転移は起こりにくいです。

後方到達転移では、生徒は以前に学習したアイデアとの統合を可能にする状況の特徴を転移の文脈で抽象化します（Salomon & Perkins, 1989）。生徒が計算の問題に取り組んでいる間、彼らは計算の問題を解決するのに役立つ可能性のあるプレ計算の状況を考えようとするかもしれません。新しい教材を学習するのが困難な生徒は、困難を経験した他の時を振り返り、そのような状況で何をしたかを尋ねるときに、後方到達転移を採用します（たとえば、友人からの助けを求める、図書館に行く、テキストを再読する、教師と話す）。その後、彼らは現在の困難を改善することを願って、それらの解決策の1つを実装する傾向があるかもしれません。類推的推論は、生徒が元の問題から現在の問題にステップを適用するときに、後方到達転移を伴う可能性があります。学習に対する類推的推論の効果と一致して、Gentner、Loewenstein、Thompson（2003）は、類推的推論が転移を強化することを発見しました。特に2つの元のケースが一緒に提示された場合。

以前に、転移はLTM内のリンクされた情報を伴い、あるアイテムのアクティブ化が他のアイテムの合図になる可能性があることを指摘しました。おそらく、ローロード転移は比較的自動的な合図によって特徴付けられます。2つの形式の中心的な違いは、意識的な抽象化の程度、つまり、非自動的なプロセスの意図的な、メタ認知的に導かれた採用です（Salomon & Perkins, 1989）。意識的な抽象化には、学習者が最初の可能な応答に基づいて行動するだけでなく、状況の合図を調べ、代替戦略を定義し、情報を収集し、情報間の新しいつながりを求めることが必要です。LTMの合図は、ハイロード転移では自動的ではなく意図的であり、個人が知識と文脈を関連付ける新しい方法を考えるときに、LTMにリンクが形成される可能性があります。

Anderson、Reder、Simon（1996）は、学習者が特定のスキルを使用する適切さを示す合図に注意を払うと、転移がより起こりやすいと主張しました。その後、彼らは転移タスクでそれらの合図に気づき、スキルを採用する傾向が強くなります。この意味で、学習タスクと転移タスクは象徴的な要素を共有しています。これらの共有要素は、戦略の転移において重要です。

転移は、スキルや知識と同様に戦略にも適用されます（Phye, 2001）。多くの研究における残念な発見は、学生が戦略を学習し効果的に適用するものの、その使用を長期にわたって維持したり、指導の場を超えて一般化したりすることができないことです。これは問題解決においてよく見られる問題です（Jonassen & Hung, 2006）。戦略転移を妨げる要因は数多くあり、戦略が異なる状況に適していることを理解していない、異なるコンテンツでその使用を修正する方法を理解していない、戦略が他の要因（例えば、利用可能な時間）ほどパフォーマンスに有用ではないと考えている、戦略に過度の労力がかかると考えている、または新しい教材で戦略を適用する機会がないなどが挙げられます（Borkowski & Cavanaugh, 1979; Dempster & Corkill, 1999; Paris et al., 1983; Pressley et al., 1990; Schunk, 1991; Schunk & Rice, 1993）。

Phye（1989, 1990, 1992, 2001; Phye & Sanders, 1992, 1994）は、戦略転移を強化するのに役立つモデルを開発し、その有効性を検証する研究を実施しました。初期の習得段階では、学習者は戦略の使用に関するメタ認知意識の評価を含む指導と練習を受けます。その後の保持段階では、トレーニング教材でのさらなる練習と想起測定が含まれます。3番目の転移段階は、参加者が表面的な特徴は異なるものの、トレーニング中に練習したのと同じ解決戦略を必要とする新しい問題を解決しようとするときに発生します。Phyeはまた、転移に対する学習者のモチベーションの役割と、知識の使用法を学習者に示すことによってモチベーションを高める方法を強調しました。モチベーションは転移に重大な影響を与えます（National Research Council, 2000; Pugh & Bergin, 2006）。

大人が言語的類推問題に取り組んだある研究では、正解を特定することからなる修正的フィードバックを受けた人もいれば、類推を解決する方法に関するアドバイスを受けた人もいました。すべての学生は、自分が生成した解決策の正しさに対する自信を判断しました。トレーニング中、問題解決スキルの転移を促進する上では、修正的フィードバックはアドバイスよりも優れていました。しかし、遅延転移タスクでは、条件間に差は見られませんでした。条件に関係なく、問題解決能力に対する自信は、実際のパフォーマンスと正の相関関係にありました。

問題解決戦略の転移には、戦略の知識に加えて、戦略の使用に関する条件付き知識が必要です。これは、学習者が戦略を習得する際に戦略を説明すると促進されます（Crowley & Siegler, 1999）。さらに、戦略がパフォーマンスの向上にどのように役立つかについてのフィードバックは、戦略の保持と転移を促進します（Phye & Sanders, 1994; Schunk & Swartz, 1993a, 1993b）。Phyeの研究は、戦略転移と情報処理との関連性、および練習、修正的フィードバック、モチベーションによって果たされる重要な役割を強調しています。また、学生に自己調整学習戦略を教えることが転移を促進する可能性があるという点を強調しています（Fuchs et al., 2003a; Fuchs, Fuchs, Finelli, Courey, & Hamlett, 2004）。

転移にはさまざまな形態がありますが、それらはしばしば連携して機能します。ある課題に取り組む際、一部の行動は自動的に転移する可能性がありますが、他の行動では意識的な適用が必要となる場合があります。たとえば、ジェフが短い論文を書いているとしましょう。構成を検討する際、ジェフは以前の同様の状況で論文をどのように構成したかを思い出すことで、高度な、後向きの転移を用いるかもしれません。単語の選択やスペルなど、タスクの多くの側面は自動的に行われます（低度な転移）。ジェフは執筆しながら、この情報が他の状況でどのように役立つかを考えるかもしれません。したがって、論文が南北戦争の側面に関するものであれば、ジェフはこの知識を歴史の授業でどのように活用できるかを考えるかもしれません。サロモンとパーキンスは、長年のプレイから構成のレパートリーを蓄積するチェスの名人を例に挙げました。これらのうち一部は自動的に実行される可能性がありますが、熟練したプレイはプレイと潜在的な動きを注意深く分析することにかかっています。それは戦略的であり、高度な転移を伴います。

状況によっては、低度な転移にも高度な意識が必要となる場合があります。戦略の転移に関して言えば、形式、文脈、または要件のわずかな違いであっても、学生、特に学習に問題を抱える学生の間では転移が問題になる可能性があります（Borkowski & Cavanaugh, 1979）。逆に、類推が比較的明確であれば、類推的推論の使用はほとんど意識的な努力なしに行われる可能性があります。転移を当然のことと考えないことが良いルールです。それは直接対処する必要があります。

これは、教師が学生の転移をどのように促進できるかという問題につながります。教育の主な目標は、長期的な保持と転移を促進することです（Halpern & Hakel, 2003）。学生にさまざまな文脈でスキルを練習させ、知識のさまざまな用途を理解させることで、LTMにリンクが構築されることがわかっています（Anderson, Reder, & Simon, 1996）。宿題は、学生が学校で学んだスキルを自宅で練習し、洗練させるための転移のメカニズムです。研究によると、宿題と学生の成績の間には正の相関関係があり、その関係はK〜6年生よりも7〜12年生の方が強くなっています（Cooper, Robinson, & Patall, 2006）。

しかし、学生は前述の理由から、戦略を自動的に転移させません。練習はこれらの懸念の一部に対処しますが、他の懸念には対処しません。Cox（1997）は、学生が多くの文脈で学習するにつれて、共通点を見つけるべきだと推奨しました。理解や問題解決などのより複雑なスキルは、この状況的認知アプローチから最も恩恵を受けるでしょう（Griffin, 1995）。動機付けに対処する必要があります（Pugh & Bergin, 2006）。教師は、戦略の使用とパフォーマンスの向上を結び付け、その設定で戦略がどのように役立つかに関する情報を提供する、明確な動機付けフィードバックを学生に提供する必要があるかもしれません。研究によると、そのような動機付けフィードバックは、戦略の使用、学業成績、およびうまく遂行するための自己効力感を高めます（Schunk & Rice, 1993）。Nikowsky中学校では、教師は認知戦略指導と動機付け要因を組み合わせて、学生の問題解決能力を高めました。

達成に慎重な審議と利用可能なリソースの使用を必要とする学業目標（別の動機付け変数）を設定することも、学生の役に立つはずです。適切なタイミングで学生に合図することで、教師は新しい方法で関連知識を使用するのを助けることができます。教師は、「この状況で役に立つかもしれない知識は何ですか？」などの質問をするかもしれません。そのような合図は、アイデアのより大きな生成と関連付けられる傾向があります。教師は転移のモデルとして機能することができます。関連知識を新しい状況に適用するモデリング戦略は、学生が前向きと後向きの両方の方法で転移を強化する方法を探し、それを行うことについてより効果的であると感じるように促します。数学の問題解決中に3〜5年生の子供たちと協力して、Rittle-Johnson（2006）は、子供たちに答えがどのように導き出されたのか、そしてそれが正しいかどうかを説明させることが、問題解決戦略の転移を促進することを発見しました。