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学校教育と脳科学
討論
寺尾敦
青山学院大学社会情報学部
教育に寄与する脳科学研究（私見）
• 教育的な関心に基づいた研究
• 教育現場で用いられている材料を使う研究
– 基礎研究がまだ十分でなくても，そうした研究を
始めることは可能
• 脳科学データと認知モデルの突き合わせ
– 認知モデルは学校教育に有効な知見を提供
– 脳科学データだから可能なモデル検証（今井先
生？）
• 教育現場へのフィードバックと実践的検討
ACT-Rのモデル
• ハイブリッド・システム
– symbolic（プロダクション）
– Subsymbolic（ニューラルネットワーク）
• 各モジュールは並列に走る
• 各モジュールの一部は，buffer（ex. Imaginal
buffer）を通して参照可能
• Bufferの内容に対して，プロダクションが発火
Type
ACT-R Modules
3x-5=7
X=4
Manual
Visual
Declarative
Retrieve
7+5=12
Procedural
Module
Goal
3x=12
Imaginal
Unwinding
Retrieving
Buffer 内容の変化例：28/(10-x)=4
Using fMRI to Test Models of
Complex Cognition
• Simple task を用いた研究だけでは，人間の
intellectual capacity が無視される危険がある
（Anderson, et al. submitted）
• Complex task のモデルは複雑で，行動データ
だけで妥当性を検討することは難しい
– 反応時間を予測・説明可能であっても，プロセス
の検証としては不十分
Using fMRI to Test Models of
Complex Cognition
• モデルで各モジュールが “Active” である時
間（長さ）の関数として，fMRIのBOLD信号を予
測し，fMRIデータと照合する
• 利点
– 実際の課題に関する複雑なモデルの検証
– Activeな部位で何が行われているかに関する事
前の仮説がある
– fMRIデータ解析に柔軟性（外的eventでなく，
Model でのeventを使用可能）
Type
ACT-R Modules
3x-5=7
X=4
Manual
Visual
Declarative
Retrieve
7+5=12
Procedural
Module
Goal
3x=12
Imaginal
Unwinding
Retrieving
Type
ACT-R Modules
3x-5=7
X=4
Fusiform
Motor
Gyrus
3x=12
Caudate
Parietal
Prefrontal
Retrieve
7+5=12
ACC
Unwinding
Retrieving

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