身体の動きは、単に判断を記録するだけではないかもしれない。学習そのものの形成を助ける可能性もある。Florida Atlantic UniversityとBrown Universityの研究者は、バーチャルリアリティー内でより大きな動きをした参加者が、単純なボタン操作で反応した人々よりも、特定の視覚カテゴリーをよく学習したと報告している。
Science Advancesに掲載されたこの研究は、カテゴリー学習、つまり新しい物体やパターンがどのグループに属するかを判断するプロセスに焦点を当てている。これは、道路が滑りやすそうかを認識したり、医療画像を評価したり、果物が熟しているように見えるかを判断したりするなど、日常的な判断を支える基本的な能力だ。従来の説明では、動きは一般に、その判断の最終的な出力であり、学習を変化させる要因ではないと考えられてきた。
バーチャルリアリティー内で動きを検証
この仮定を検討するため、研究者らは参加者が視覚パターンのカテゴリー化を学ぶ没入型VR実験を構築した。一部の参加者はボタンで小さな反応を示し、別の参加者はより大きな腕の動きを使った。そこには、仮想の反応ボックスを殴ったり、仮想のライトセーバーを振って標的に当てたりする動作が含まれていた。
この比較は、情報処理上の課題、つまりパターンの分類を学ぶことと、回答に使う行動の大きさや形を切り分けるために設計された。結果は、動きが多いほどあらゆる種類の学習が改善するという一律のものではなかった。むしろ、その利点は参加者が習得しようとしていたカテゴリーの種類に左右された。
研究者によると、より大きな動きはパターンベースの学習を促進した。この区別が重要なのは、カテゴリー学習が単一のプロセスではないからだ。単純なルールで処理できる分類もあれば、特徴同士のより広い関係を見いだす必要がある分類もある。今回の新たな知見は、後者の学習において身体の役割が特に重要である可能性を示している。
心だけに基づくモデルへの挑戦
この研究は、カテゴリー化を主に認知的なものとして捉える長年の傾向に異議を唱えている。多くの実験室課題では、人は対象を見て内的な判断を下し、その後キーを押す。この流れでは、反応が付随的なものに見えるかもしれない。しかし実験室の外では、人間の学習は、手を伸ばしたり、向きを変えたり、指さしたり、物を操作したり、物理的空間を移動したりする中で起こることが多い。
Florida AtlanticとBrownのチームは、こうした行動を答えを伝えるための受動的な仕組みとして自動的に扱うべきではないと主張している。彼らの結果は、少なくとも一部の視覚パターンカテゴリーでは、反応時の動きが学習内容に能動的な影響を与えうることを示している。
これは、仮想のライトセーバーが万能の教育ツールだという意味でも、より大きなジェスチャーがあらゆる状況で必ず保持率を高めるという意味でもない。研究が示す証拠はより限定的だ。管理されたVR実験において、より大きな動きが特定の学習要求に対する成績を改善したのである。動きの利点が現れるかどうかを左右する中心的な要因は、学習するカテゴリーの種類だった。
この発見が重要になりうる理由
この研究は、没入型トレーニングシステムの設計に関する問いを投げかけている。動きがパターンベースの学習を支えられるなら、職業訓練や教育向けのVR体験では、視覚的なリアリズムやフィードバック以上の要素を考慮する必要があるかもしれない。学習者に求める身体的な反応も、教育設計の一部になりうる。
関連する可能性のある課題には、複雑な視覚パターンを見分けることを学ばなければならない状況が含まれる。記事では、滑りやすい道路の識別、医療スキャン画像上の危険な可能性がある病変の認識、果物が熟しているかどうかの判断などが例として挙げられている。この研究は、VRでの動きがこうした現実世界の応用で成績を改善することを立証してはいない。ただし、行動とパターン認識の練習をどのように組み合わせるかを検証する理由を示している。
この研究は、知覚・行動・学習が密接に結びついているという、認知に関するより広い見方にも貢献する。身体を、すでに完了した心的判断を実行する装置として扱うのではなく、行動が発達中の意思決定システムを変化させる可能性があるかを問う見方だ。
今後検証すべきこと
今後の研究では、この効果がどの程度持続するのか、どの動きが最も有効なのか、そして仮想環境で得られた効果が現実の課題に移行するのかを明らかにする必要がある。また、より大きな動きが学習者にとって実行困難になったり、気を散らしたり、身体的に利用できなくなったりする境界も見極める必要がある。
現時点での中心的な教訓は、アクティブラーニングへの一般的な賛同よりも具体的だ。この実験では、参加者がどのように反応したかによって、特定のカテゴリーをどれだけうまく学習できるかが変わった。この結果は、VR学習ツールの設計者に新たな検討項目を与える。それは、学習者が何を見て何を判断するかだけでなく、判断中に身体を使って何をしているかである。
この記事はPhys.orgの報道に基づいている。原記事を読む。
Originally published on phys.org
