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学校教育と脳科学 討論

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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学校教育と脳科学 討論

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Presentation Transcript

  1. 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

  2. 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

  3. 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

  4. Type X=4 ACT-R Modules 3x-5=7 Manual Visual 3x=12 Procedural Module Imaginal Declarative Retrieve 7+5=12 Unwinding Retrieving Goal

  5. Buffer 内容の変化例：28/(10-x)=4

  6. 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

  7. 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）

  8. Type X=4 ACT-R Modules 3x-5=7 Manual Visual 3x=12 Procedural Module Imaginal Declarative Retrieve 7+5=12 Unwinding Retrieving Goal

  9. Type X=4 ACT-R Modules 3x-5=7 Motor Fusiform Gyrus 3x=12 Caudate Parietal Prefrontal Retrieve 7+5=12 Unwinding Retrieving ACC

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