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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 )

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Presentation Transcript
slide1

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

slide2
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
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
slide4

Type

X=4

ACT-R Modules

3x-5=7

Manual

Visual

3x=12

Procedural

Module

Imaginal

Declarative

Retrieve

7+5=12

Unwinding

Retrieving

Goal

using fmri to test models of complex cognition
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 cognition1
Using fMRI to Test Models ofComplex 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)
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Type

X=4

ACT-R Modules

3x-5=7

Manual

Visual

3x=12

Procedural

Module

Imaginal

Declarative

Retrieve

7+5=12

Unwinding

Retrieving

Goal

slide9

Type

X=4

ACT-R Modules

3x-5=7

Motor

Fusiform

Gyrus

3x=12

Caudate

Parietal

Prefrontal

Retrieve

7+5=12

Unwinding

Retrieving

ACC