ミツバチは探検できるとよりよく学習します。 著者が提供, 著者提供
人間の学習方法を理解することは、教育の実践を改善し、教育を進めるためのXNUMXつの鍵です。 誰もが同じ方法で学習しますか？それとも、異なる人々が異なる教育スタイルを必要としますか？
質問は簡単に聞こえるかもしれませんが、学習パフォーマンスの評価と解釈はとらえどころのないままです。 特に、理解を実証する独自の方法を持っている学習者にとって、今日最も広く議論されている教育トピックのXNUMXつです。
自己ベースの探索行動は、学習成果を高めることができます。 著者が提供しました。
ミツバチが学ぶ
ミツバチの間で、私たちは予想外の場所であるかもしれないもので答えを探しました。 で 新しい研究 Video Journal of Education and Pedagogyに掲載されたこのモデルは、さまざまな個人が情報を取得する方法を理解するためのモデルとしてミツバチを使用しています。
動物モデルを使用して学習を理解することは、長く誇りに思っている歴史があります。 ノーベル賞受賞者のイヴァン・パブロフは、 音と食べ物の報酬を関連付ける。 最終的にパブロフは、犬が音で唾液を流し始めたことを示した。
パブロフの実験により、教育、社会、大衆文化における連想学習の理解方法の背後にある中核理論が明らかになりました。 （どのように考える グリンゴットのドラゴンは条件付けられた in ハリー・ポッターと死の秘宝.)
記憶形成の生理学について私たちが知っていることの多くは、ノーベル賞を受賞したエリック・カンデルの独創的な研究から来ています。 カンデルはシンプルなウミウシを使用しました (アメフラシカリフォルニア）脳内のニューロン間の接続が学習をどのように可能にするかを調査する。
ミツバチは驚くほど良い学習者であり、最近の研究は個人ができることを示しています 顔を学ぶ, 加算と減算 さらに処理する ゼロの概念。 ミツバチは、問題を正しく解決するために砂糖水の報酬が提供される試行錯誤を通じて複雑なタスクを学習します。
白い識別マークの付いたミツバチは、それぞれが同じ全体の表面積を示す3〜5個のアイテムディスプレイを区別することを学習します。 著者が提供しました。
ミツバチの算数を教える
私たちは、すべてのハチが同様の方法で複雑なタスクを学習するかどうかを発見することに非常に興味がありました。 トレーニング全体で各個人は同様の学習パフォーマンスを示しますか、それとも異なる学習戦略を示しますか？
就学前の年齢について私たちが学ぶ基本的な数学のスキルのXNUMXつは、数字の加算と減算の方法です。 算術 簡単な作業ではありません。 プラス（+）やマイナス（–）などの特定の記号に関連付けられたルールの長期記憶、および特定のインスタンスで操作する特定の数字の短期記憶が必要です。
我々が 加減する訓練された蜂、各ミツバチがタスクを獲得するのにどれだけの試行が必要かを評価し、個人がどのように学習するかを調べるデータをまとめました ビデオ.
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私たちは、すべてのミツバチが同じ訓練段階でタスクを学習しなかったことに驚きました。 代わりに、さまざまな個人がさまざまな試行の後に問題を解決する能力を獲得しました。
ミツバチが成功を収めた試験全体に共通の学習段階はありませんでした。 むしろ、このタスクでは、ミツバチがさまざまな戦略を試して、何が機能したかを確認する必要がありました。 特に、ミツバチが数学に基づいた問題を学習できるようにするためには、ミスから学ぶ機会が重要でした。
異なる学習経路：算術タスクにおけるXNUMXつの異なるミツバチのパフォーマンス。 XNUMXつすべてが成功に達する一方で、タスクを学習するためのパスは非常に異なります。 著者が提供しました。
この発見は、脳が異なるタイプの記憶を含む多段階の問題を学習しなければならないとき、探索行動の機会が自然が好むものであることを示唆しています。
これは教育にとって何を意味しますか？
経験から学ぶ。 シャッターストック
人間とミツバチは、約600億年前に共通の祖先を最後に共有しました。 しかし、私たちは多数の遺伝子を共有しており、おそらくいくつかの 情報の処理方法の類似点.
ミツバチと人間には共通の処理方法があることがわかっています XNUMXからXNUMXまでの数字、たとえば、学習プロセスが進化的に保存されたメカニズムにリンクされている可能性があることを示唆しています。 したがって、個々の探索的な方法で数学の問題を学習するときのミツバチの改善された結果は、これも人間が新しいスキルを獲得するために配線されている方法を示唆しています。
実際、学習と 子供の学習困難 個人がさまざまな方法で頻繁に見て学習するという証拠を発見した 環境の状況に応じて.
私たちの生物学は、所定の方法で情報を取得しようとするのではなく、探索的学習を促すようにプログラムされている場合があります。 その場合、教育システムはこれを考慮に入れる必要があります。
この考えは新しいものではないかもしれませんが、コンピューターベースの学習がますます採用されると、プログラミングの制限により学習スタイルが制限される可能性があるため、課題に直面する可能性があります。
一方、探索的学習環境（デジタルまたはフィジカル）を巧みに使用すると、学習成果が向上する場合があります。
進化の歴史が学習にどのように影響するかを調べ、これを活用することをためらうべきではありません。 進化の原理を理解することは、例えば最適な学習のための探索を促進するのに最適な学習環境の設計に役立ちます。
著者について
Adrian Dyer、准教授、 RMIT大学; エリザベス・ジェイン・ホワイト、ECE教授、 RMIT大学; Jair Garcia、研究員、 RMIT大学、およびポスドク研究員のスカーレット・ハワード、 トゥールーズ第3大学-ポール・サバティエ
この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.
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