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rweisswald
よりよく学びたいときは脳に負荷をかけないようにすること。
コースに参加したとき、トレーナーがあまりにも速く教材を進めてしまい、ほとんど何も学べなかったという経験はありませんか？
今回は、認知的負荷理論（CLT）について見ていきましょう。
How Do We Process Information?
認知的負荷理論は、図1に示す、広く受け入れられた人間の情報処理モデルに基づいています（これは1968年にリチャード・アトキンソンとリチャード・シフリンが発表しました）
これは、プロセスが感覚記憶、作業記憶、長期記憶という三つの主要部分を持っていると説明するものです。 それ以来、多くの研究者がこの概念の理解を深めてきましたが、基本的なモデルは変わっていません。
図1：情報処理モデル
Atkinson, R.C. and Shiffrin, R.M. (1968) から引用したもの。 「人間の記憶。 A Proposed System and its Control Processes」。 Spence, K.W. and Spence, J.T. The psychology of learning and motivation, (Volume 2)による。 New York: 6411>
毎日、あなたは感覚的な情報にさらされている。 感覚記憶はこれらの情報のほとんどをフィルタリングしますが、最も重要な項目については、作業記憶に渡すのに十分な時間、印象を保持します。
たとえば、テニスをしていてボレーを返すとき、感覚記憶は隣のコートのプレーヤーに関する情報、近くで遊ぶ子供の声、公園のカフェのコーヒーの匂い…を捨て、近づくボールだけに焦点を合わせます。 作業記憶には、一般に一度に5～9個の情報項目（またはチャンク）を保持することができます。
脳が情報を処理するとき、その情報を分類して長期記憶に移し、「スキーマ」と呼ばれる知識構造に格納します。 このスキーマは、情報をどのように使うかに応じて情報を整理するものです。 たとえば、犬、猫、哺乳類、動物などのさまざまな概念に対するスキーマがあります。また、ボールを打つ、自転車に乗る、レストランで食べ物を注文するなど、行動に対するスキーマもあります。 これらのスキーマを使いこなすと、これらの行動が楽にできるようになります。 これを “自動化 “と呼ぶ。 スキーマは認知負荷理論にとっても重要である。
認知的負荷理論とは
認知的負荷理論は、ジョン・スウェラーによって開発された理論です。
「認知的負荷」とは、ワーキングメモリが一度に保持できる情報量に関連するものです。 スウェラーは、ワーキングメモリの容量が限られているため、指導方法は、学習に直接貢献しない追加的な活動で過負荷をかけることを避けるべきだと述べている。 たとえば、図 1 の図をこのように表示したらどう感じるか想像してみてください。
Figure 2: Information Processing Model – With Legend
Cognitive Load Theory は、ワーキング メモリが 2 つの方法で拡張できることも教えてくれています。 まず、心は視覚と聴覚の情報を別々に処理する。 ワーキングメモリ内の聴覚項目は、2つの視覚項目、例えば絵といくつかのテキストが互いに競合するのと同じように、視覚項目と競合しない。
これは “モダリティ効果 “として知られている。
次に、ワーキングメモリは確立されたスキーマを1つのアイテムとして扱い、高度に練習された「自動化」スキーマはほとんどカウントされないということである。
認知的負荷理論をトレーニングと学習に応用する
認知的負荷理論は、学習者のワーキングメモリへの要求を減らし、より効果的に学習できるようなトレーニングを設計するのに役立つ。
Measure Expertise and Adapt Presentation According
特定の領域で専門性を高めるほど、スキーマで利用できる情報が多くなります。
そのため、教えている人の専門性のレベルを反映させるために、指導を適応させるのは良いアイデアです。
次に、ブルームの教育目的分類法を用いて、学習者にとって適切なレベルの情報を提示するようにする。
問題空間を縮小する
「問題空間」とは、現状と望ましい目標の間のギャップのことである。 これが大きすぎると、人々のワーキングメモリは過負荷になる。
これは、学習者がゴールから現在の状態に逆算する必要がある、複雑な問題でよく起こることである。 これを行うには、一度に多くの情報をワーキングメモリに保持する必要がある。
よりよいアプローチは、問題をパーツに分解することである。
問題空間を縮小する他の方法としては、作業例を提供したり、学習者が完了できるように部分的な解決策を備えた問題を提示したりすることが挙げられる。 これらのアプローチは、実際に強力な問題解決ストラテジーを示すため、特に有用である。
Reduce Split-Attention Effect
図、ラベル、説明テキストなど、複数の視覚情報源があると、注意がそれらの間で分断されることになる。
この効果は、視覚情報を統合すると軽減されます。 ラベルを片側のボックスに入れるのではなく、（図1のように）図に組み込むか、これが不可能な場合は、最初に1つの部分に焦点を合わせる。
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分割注意効果は、複数の聴覚情報ソースにも適用されます。
Take Advantage of Auditory and Visual Channels in Working Memory
Split-attention effectを克服するもう一つの方法は、視覚情報の一部を聴覚情報に置き換えることである。 たとえば、MayerとMorenoによる1998年の研究では、学生は、同じアニメーションに画面上のテキストを追加したものよりも、ナレーションを添えたアニメーションを見せたときに最も効果的に学習することがわかりました。
これを再現するには、図について話しながら、学習者の注意を図の一部に向けさせます。
キーポイント
認知負荷理論（CLT）は、「認知アーキテクチャ」、つまり私たちが情報を処理する方法を反映した教育設計理論である
学習中、情報は長期記憶に渡すために十分に処理するまでワーキングメモリに保持されなければならない。 ワーキングメモリーの容量は非常に限られています。
CLTは、このことを反映したトレーニング方法を用いることで、学習をより効率的にします。