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このままでいっか

アニメとか,プログラミングとか,研究とか,思ったことそのまま書く感じで

僕とメタ学習と研究テーマ!第3回:メタ学習

メタ認知

はろー,だんだん暖かくなってきていて体調を崩さないかを気にしているあぶです.

今回も前回に引き続き,研究テーマ関連の基礎の確認のために自分の知識をまとめてみたいと思います. よろしければお付き合いください.(注:駄文です)

宣言通り,「メタ学習とはなんぞや?」について少しだけまとめたいと思います.

メタ学習とは?

以前のエントリで散々メタメタ書いたので,メタに関する理解はバッチリです! メタ認知は.「認知を認知すること」でしたね.

今回はメタ学習.
字面的に意味が丸わかりじゃないですか?笑

そうです,御察しの通り,「学習(の仕方)を学習する」というのがメタ学習です!

言葉のままなのでもしかするとまとめるほどでもないでしょうか?まぁ,何はともあれ,とにかく行ってみましょうか!

学習の仕方を学習する

説明の余地はあまりないですね(笑)

そのまま,どのような学習方法が適しているかを学ぶことです.

ただしここで着目すべきことは,「何に適した学習法を学ぶか」ということです.

  1. 自分が学習しやすい,知識が獲得しやすい,記憶に残りやすい方法はどんな学習方法か

  2. そのドメイン(問題領域)の学習が行いやすいのはどんな学習方法か

おそらく上記の2つを満たした方略の選択が最も求められるのではないでしょうか.

1つ目の例としては,「英単語を覚える」という学習を行う場合,声に出してたくさん読むことですんなり覚えられる人や,とにかく書くことで覚えられる人がいます.

この違いは個人の趣味・嗜好・思想など,各個人のパラメータに大きく依存して変化するように思えます.(実際どうかはわかりません)

ならば各個人が十分なパフォーマンスを発揮できるような学習方法を自分自身が認識し,必要な時にその方法で学習を行えば,より深い理解が得られたり,効果的な学びができるかもしれません.(効果的な学びとは何かの議論はまた今度にしますね)

2つ目の例としては,同一の学習者の学びであっても,「英単語を覚える」場合と「微分積分の解き方を学ぶ」場合とでは,とるべき方略は全く異なるものとなるでしょう.

つまり当該ドメインにおいて,自分が学びやすい上に,そのドメインの学習にも適した学習方略の選択が求められるわけですね.

単独でのメタ学習

また,「メタ学習」という時には「自分が正しく知識を獲得できているか」,「間違った理解,不十分な理解をしていないか」ということにも気を配ることが求められます.

しかしメタ認知や自己調整学習と同様に,メタ学習においても,自分の頭の中だけで処理しきるのは容易ではないでしょう.自分自身が学習者の立場なのに自分が正しく理解できているかどうか,どうすれば把握できるのしょうか?

なんの支援もなしに,一人で初めからこれができる人の割合は極めて低いでしょう.どのようにして支援し,意識・能力の向上を図るかが問題となります.

Intelligent novice(知的な初心者)になるために

「知的な初心者」とは,本人にとって未知の学習分野であっても効率よく知識獲得ができるような初学者のことで,これまでの話に出てきた,「どうすればメタ学習ができるか」という話題と密接に関連しているのではないでしょか?

例として,ある程度ドメインに精通した人なら,似たドメインでもある程度のパフォーマンスができることがあります.

例えばJavaやCでのプログラミングに精通した人であれば,新しくPythonを覚えるという場合にも,完全な初心者よりは「プログラミング言語」の学び方を心得ているかもしれません.

僕自身,メタ学習やIntelligent noviceについて十分に理解できていないため確実なことは何も言えませんが,彼らは,どのようなポイントに着目して学習すればいいのか,それぞれの意味のつながりはどうなっているのか,などを体系的に考えながら学習しているのではないでしょうか.

しかし彼らとは異なる人たち(僕たち)は,それらを十分に考える必要のないことであるかのように学習を進めてしまいがちです.

そこで何よりもまずはじめに,「着目して学習した方がいい点がある」ということに”気付く”ことが最優先事項ではないでしょうか.

気付けなければ意識しない,意識しなければできない,できなければ能力は伸びません.

その気付きをどうやって与えるか,どうやって身につけるか,また必要性に気付いた後にどうするべきか,などをAI(人工知能)を使ってサポートする,というのが僕の今の研究テーマです!

人工知能とメタ学習

「いきなり出てきたな,人工知能!」とか思いました?

メタ学習とAIの関係をまとめる前に,そもそも「人工知能」ってなんだ?を考えるところから始めたいと思います.

最近巷で流行っているAIの技術といえばDeepLearning(深層学習)などの機械学習の分野やIBM社さんのCognitive Intelligenceなどですね.非常に興味深い技術です.

囲碁を打ったり,画像を生成したりと,莫大な量のデータを解析し,利用するのがAIだ,というような風潮がありますが,何もそれだけがAIではありません.

人工知能とは,計算機を用いて、推論,意思決定,学習など,人間の知能のはたらきを人工的に再現したものです.

何かを人間のように「理解」することが求められるわけですねぇ.

そう考えると,学習者の学習過程や学習状況を推論し,より良い学習に導くシステムは完全にAIであると言えます.

人間はわかっていないことがあまりにも多いため,「人間を系に含んだAI」の作成は,そうでないAIの作成に比べ難しいです.

そんなわからない人間の学習という活動を把握して,僕たちを導いてくれるシステムができればロマンがあるとは思いませんか?

方法はまだ決まっていませんが,

より良い学習ができる人間を育成するために,Intelligent Noviceを育成したり,メタ学習の促進を支援する

そんなAIを研究していきたいと考えています!!!!!!!

終わりに

これまでの3回でメタ認知,メタ学習に関する基礎は自分の中である程度まとめられたように思います. ですので次回からは自分の研究テーマを考える場として,自分の得た知識や創出した知識(?)を徒然に記していこうかと思います.

次回のテーマは「協調メタ学習の困難性」について書こうと思います.

長文失礼しました.もし万が一,不幸にもここまで読んでしまったという方がいらっしゃれば,読んでいただいてありがとうございます.