暗黙の学習

暗黙的学習とは、学習内容を意識せずに、偶発的に複雑な情報を学習することです。 Frensch andRünger（2003）によると、暗黙学習の一般的な定義はいまだに議論の対象となっていますが、このトピックには1960年代から重要な進展がありました。暗黙的な学習には、特定の最小限の注意が必要な場合があり、注意および作業記憶メカニズムに依存する場合があります。暗黙的学習の結果は、逐語的または集合的な表現ではなく、抽象的（ただし、インスタンス化された）表現の形式の暗黙的知識であり、学者は暗黙的学習と暗黙的記憶の類似性を引き出しています。

自転車の乗り方や泳ぎ方の学習など、日常生活の例は、暗黙的な学習の性質とそのメカニズムのデモンストレーションとして引用されています。暗黙的な学習は、意識的にアクセス可能な知識がないため、明示的な学習とは異なると言われています。証拠は、暗黙的学習と明示的学習の明確な区別をサポートしています。たとえば、健忘症に関する研究では、多くの場合、完全な暗黙的学習が示されていますが、明示的学習が損なわれています。別の違いは、作業記憶と注意に関与する脳領域は、暗黙学習よりも明示学習中の方がより活発になることが多いことです。

定義

暗黙的学習の概念の定義はまだ発展途上であり、議論の対象となっています。このトピックに関するかなりの数の研究にもかかわらず、単一の定義に関する合意はありません。暗黙の学習の理解におけるそのような大きな違いのために、一部の科学者は概念が存在しないとさえ主張します。

数十に及ぶいくつかの定義：

Reberは、暗示的学習は「状況に依存しない誘導プロセスとして特徴付けられ、それにより、刺激プロセスに関する複雑な情報は、被験者の獲得プロセスまたは最終的に獲得した知識ベースのいずれかの認識とはほとんど無関係に獲得できる」と主張している。
シャンクスとセントジョンは、「どんな種類の知識が習得されているかに関係なく、意識なしで学習するために無意識学習という用語を予約します」と主張します。
StadlerとFrenschは、「本質的に、学習プロセスが意図の影響を受けない場合、学習は暗黙的であると主張します。」

暗黙的学習の定義は通常、取得のプロセス、得られた知識、および/または検索に使用されるプロセスに集中します。

歴史

暗黙的な学習の先駆者としての仕事は、学習と記憶に触れたEbbinghausのÜberdasGedächtnisとともに1885年に始まりました。

1967年、ジョージミラーはハーバード大学でプロジェクトグラマラマを開始しました。この研究は、ルール学習を理解するために実施されました。実験では、参加者は、記憶するための基礎となる有限状態文法を含む文字列を与えられ、その後、同じ文法に従う他の文字列を認識するように求められました。参加者は、暗記段階の基礎となる文法を知らなかった。実験により、被験者は、文法の規則に従った文字列を記憶しなかった文字列よりもよく記憶できることが示されました。 Millerは、 パターンの概念という用語を作り出して、ある観察から別のかなり一貫した観察にルールを一般化する能力を示しました。ミラーの研究は、現在、暗黙学習の最も広く研究されているパラダイムである人工文法学習の基礎となりました。

ミラーの仕事は、アーサーレーバーの人工文法学習の仕事に影響を与えました。 1967年、レーバーはミラーの実験のレプリカを考案しました。参加者には、記憶する文字列が一連の複雑な規則に従っていることを知らず、他の文字列が同じ規則に従っているかどうかを識別する必要があります。レーバーは、参加者が文字列が規則に従っているかどうかを決定したときに、体系的な記録（明示的なプロセス）が使用されるかどうかを調べることに興味がありました。実験では、これを裏付ける証拠は示されませんでした。したがって、人為的な文法学習が暗黙的であるというレーバーの最初の仮定は、より最近の文法学習研究の多くの基礎です。

暗黙の学習に対するレーバーの初期の貢献は、研究分野としてのトピックを開きました。それ以来、暗黙的学習に関する研究はゆっくりと増加しており、過去20年間で、暗黙的学習に関連する出版された記事の数は非常に大幅に増加しています。このトピックは、実世界のシステム（動的制御システム）、人工文法学習、シーケンス学習に関連して最も広範囲に研究されています。

得られた知識は言語化できないという事実のため、暗黙の学習の裸の存在について多くの議論がありました。暗黙的な学習のプロセスが行われるための要件に関する研究はほとんど行われていません。

暗黙的学習のパラダイム

暗黙的学習の研究は、有効かつ正確に実行されるために特定の特性に従う必要があります。研究を実施するために使用される刺激は、合成で割れにくいルールに支配された構造でランダムに選択する必要があります。刺激は、参加者が前の知識を持っていない基本的な構造を持っていることが重要です。参加者が基礎となる構造を理解できないようにするには、適切なルールが複雑でなければなりません。ルールが簡単すぎる場合、参加者は構造を精神的に解体することができ、実験は暗黙の学習をテストしなくなります。また、刺激には、参加者の学習に影響を与える可能性のある外部要因を取り除くという意味も感情も付随してはなりません。

詳細に研究されている暗黙学習の3つのパラダイムは、人工文法学習、シーケンス学習、および動的システム制御です。他のパラダイムには、確率学習、条件付き応答学習、不変特性の取得、および第二言語の取得が含まれます。

人工文法学習

人工文法学習は、アーサーレーバーによって1960年代に暗黙学習に関して行われた最も初期の研究のいくつかで使用されました。それ以来、さまざまな人工文法が使用されており、すべてマルコフ体系が含まれています。これらのシステムには数学の基本的な基礎があり、明らかにwhich意的でありながら調査者が理解しやすくします。

人工文法学習の研究では、一般に2つのフェーズがあります。最初の段階では、参加者は文字列を吸収します。すべての文字は人工文法の規則に従います。第2段階では、参加者は、新しい文字列を文法の規則に従うかどうかに従って分離するように指示されます。人工文法学習の研究では、結果は通常、参加者が確率が予測するよりも正確に文字列を分離できることを示しています。ただし、特定の文字列を文法として分類することを選択した理由を明確にするように求められた場合、参加者は通常、推論を言語化できませんでした。

シーケンス学習

シーケンス学習は通常、参加者が一連の視覚的イベントに反応する視覚的タスクを通じてテストされます。タスクでは、視覚刺激がコンピューター画面の特定の場所に表示され、参加者はキーを押すように指示されます。刺激は、基礎となるパターンに従うか、参加者が気付いていない一連の遷移規則に従う場合があります。研究によると、構造化された刺激に反応する参加者は、ランダムな刺激にさらされた参加者よりも反応時間が早くなります。参加者は自分の知識の習得について説明できません。

人々は、シーケンス学習を使用して、一連の基本的なシーケンシャル構造を暗黙的に学習できることが示されています。言語は、毎日のシーケンシャル学習の例です。個人はこのようなルールの知識をどのように獲得したかを伝えることはできませんが、研究では、人々は一般にシーケンス学習を暗示する多くの要因の知識を持っていることが示されています。読むとき、適切な構文に従い、適切なコンテキストを使用する文は、そうでない文よりも速く読まれます。人々はまた、シーケンスで発生する今後の単語をかなり迅速に予測することができ、英語の規則に従っている間にシーケンスに従う文を作成することができます。これは、言語でのシーケンス学習の使用を意味します。言語構造学習におけるこのような暗黙の学習プロセスも、コネクショニストモデルを使用してシミュレートされています。

動的システム制御

動的なシステム制御実験では、参加者は収入変数のレベルの制御を通じて結果変数のレベルを制御しようとする必要があります。参加者は実験を通して結果変数の知識を持ち、それに応じて入力変数を自由に変更できます。これらの実験では、参加者は通常、システムを制御することができますが、それを行うために従ったルールを言葉で表現することはできません。

たとえば、1984年にBerryとBroadbentによって行われた砂糖生産作業では、参加者は砂糖生産工場の管理者の役割を引き受けるように求められました。そのため、参加者は一定量の砂糖生産量を生産する必要がありました。これを行うために、参加者は、最適なレベルの糖出力が達成されるまで、因子労働者の数（入力）の値を操作することが期待されていました。

BerryとBroadbentが実施したもう1つの実験は、 人との対話タスクです。人との対話タスクには、参加者と仮想人が含まれます。コンピュータ担当者は、固定レベルの親密さを使用して通信するように設定されています。参加者のタスクは、コンピューターと対話し、レベルが「非常に友好的」に設定されるまで親密性のレベルを変更することです。参加者は「非常に友好的な」レベルを維持する必要がありました。

確率学習

元の確率学習実験は、1939年にロイドハンフリーズによって開発されました。ハンフリーズの実験では、準備完了信号が点滅し、参加者は強化イベントが発生するかどうかを予測するように指示され、結果が記録されました。ハンフリーズは、この実験はコンディショニング実験の同義語であり、個人の予測に対する補強として結果を保持しながら、補強を可能にする実験を研究できると考えたと主張した。

その後、ウィリアムエステスと彼の同僚はハンフリーズの実験を行い、いくつかの重要な変更を加えました。 Estesは、1つのボタンでは学習をテストするには不十分であるため、参加者が予測しなければならない複数の結果に対応する複数のボタン（通常は2つ）があることを確認しました。結果は、個人の反応が結果の確率と一致するようになったことを示すようになりました。確率学習は、一連のイベントのランダム構造の暗黙的な学習を示します。

ステレオタイプを変えるためのパラダイムの適応

暗黙的な学習は、ステレオタイプの開発に大きく貢献し、ステレオタイプを変更するように適応させることもできます。暗黙の学習パラダイムは、他人または自分に対して持つさまざまなステレオタイプを変更するために変更できます。したがって、偏見に関連するうつ病（つまり「偏見」）を減らすために使用できます。

暗黙システムの特性

以下は、暗黙のシステムで見られる一般的な特性のリストです。

ロバストネス ：無意識のプロセスは、意識のプロセスに比べて進化のタイムライン上で以前に進化したという事実のために、障害に関してはロバストでなければなりません。
年齢の独立性 ：暗黙の学習は、明示的な学習と比較して、年齢と発達の影響を比較的受けません。
変動性が低い ：明示的な学習と比較して、人から人への暗黙の知識を得る能力にはほとんど違いがありません。
IQ独立 ：明示的な学習とは異なり、IQスコアは暗黙的な学習とほとんど関係がありません。
共通性 ：暗黙の学習は、異なる種の間で共通性を示す必要があります。

暗黙のシステムの他のいくつかの特性も、その認知表現、メカニズム、およびプロセスに関連して特定されています。

意識の測定

暗黙の学習実験では、解離パラダイムを使用して、参加者が意識せずに意図せずに知識を獲得したことを示します。意識のいくつかの尺度には、言葉による報告、強制選択テスト、主観的テストが含まれます。

言語レポート

ほとんどの暗黙的な学習実験では、参加者は関連する情報を取得したが、取得した知識を言語化できないことを示しています。アーサーレーバーの研究の1つで、参加者は、人工文法学習実験に必要な分類を通して新しい参加者を導くレポートを書くように求められました。レポートを使用して、新しい参加者は上記のチャンスを実行することができました。ただし、分類レベルのパフォーマンスは実験参加者のパフォーマンスほど高くなく、元の参加者が習得した知識のすべてがレポートに組み込まれていないことを示しています。

この測定は、感度の欠如（取得したすべての知識を表現できないこと）、および暗黙的な学習をテストするためにパフォーマンスの同じ知識を使用しないために批判されています。

強制選択テスト

強制選択テストでは、参加者が認識に関する決定を下す必要があります。人工文法学習パラダイムでは、参加者は特定の文字列の断片を認識したかどうかを尋ねられます。 Dulanyと大学が実施した研究では、参加者は、文字列を文法的に正しい方法で完成させる文字を特定するように求められました。この研究は、彼らが選んだ手紙が参加者のパフォーマンスと関係があることを示しました。高い相関関係は、参加者が獲得した知識の少なくとも一部を認識していることを示しています。

特にこのテストは、批評家が暗黙の知識の存在の証拠がないと主張するために使用した例として使用されています。他の人は、参加者が自分の関連する知識のすべてに意識的に敏感であると仮定しているため、このテストを使用して暗黙学習の概念を完全に却下することはできないと反論しています。

主観的テスト

主観的テストでは、潜在能力を上回る参加者が自分の判断について知識を持っていない場合、暗黙的な学習が行われます。判断について知識がないと理論化された被験者は、一般に、判断が推測であり、各判断に割り当てられた信頼の評価とほとんど相関のない正解率を持つと確信しています。人工文法学習とシーケンス学習では、参加者は偶然よりも高いパフォーマンスを示しました。これらの参加者は、彼らが仮定をしているだけであり、主題についての本当の知識を持っていないと確信していました。通常、結果は、実際には、実験を通して暗黙の知識を得たことを示しました。

方法論の問題

暗黙学習の分野は、その方法論のために議論の対象となっています。方法論に関する問題の議論の大部分は、暗黙的な学習の測定にあるようです。現在、暗黙的学習の直接プロセスを正確にテストできる測定は開発されていないため、暗黙的学習の実験は暗黙的知識の取得を通じて測定されます。有効な評価を行うには、意識的プロセスと無意識的プロセスの測定を区別することが重要です。

暗黙的な学習の実験では、純粋で敏感な尺度を使用する必要があります。このツールは、実験プロセスで学んだことだけを除外し、プロセス全体で学んだことをすべて収集して表示できる必要があります。これらの要因は、暗黙的な学習実験で特に重要であり、結果として統計的有意性をわずかに上回るパーセンテージになります。これは、テストが通常、確率統計により50％の確率を与えるyesまたはno回答の形式であるという事実によるものです。被験者は定期的に55〜70％を獲得します。実験プロセス中に学習されたすべての情報のみを収集できる手段は、結果の精度を高めます。

測定は適切な時間に実施する必要があります。そうしないと、暗黙的学習の測定と想定されるものが実際に明示的学習の測定になる場合があります。この研究では暗黙的な学習に焦点を当てることができますが、実験の核が発生してから測定時間が長すぎると、学習は明示的であるが明示的な知識が一時的に失われたと主張できます。テストに適した時間を選択するためのルールはありません。

テストの速度と期間は、暗黙的な学習を測定する上でも重要です。期間が短い場合、明示的な学習とは対照的に、暗黙的な学習がテストされる可能性が高くなります。これは、後者（明示的な学習）が学習プロセスの後に記憶を開始し、接続を構築するための時間を必要とするためです。ただし、時間のプレッシャーは、暗黙の知識が純粋にテストされることを必ずしも意味しません。

暗黙的学習と明示的学習の区別

伝達特異性

暗黙的な学習では、取得した知識の伝達は一般に弱いです。研究によると、暗黙的な学習を通じて得られる知識は、構造的に類似したタスクへの限られた伝達にすぎません。一部の研究では、参加者が暗黙的な学習を使用して構造的に同様のタスクを完了することができないことが示されましたが、他の研究では転送の減少が示されました。暗黙の知識は、非常にアクセスしにくいという特徴があります。

非意図的学習

暗黙的学習は、受動的、偶発的、および自動取得を通じて行われます。学習を吸収するための意識的な努力は必要ありません。対照的に、明示的な学習には、コンテンツの意識的な観察、理解、および記憶が必要です。いくつかの研究は、受動的学習が、構造を解剖することで明示的に学習する個人と同様に機能することを示しています。

堅牢性

一部の心理学者は、進化のタイムラインで無意識の心が意識の心よりも早く発達したため、暗黙の学習は明示的な学習よりも安定していると主張しています。さらに、一部の研究は、各個人に固有の他の要因（つまり、知能指数）およびマルチタスクが明示的学習よりも暗黙的学習に影響を与える可能性が低いという証拠を通じて、暗黙的学習の堅牢性を示していますレーバーは、負傷に関しては暗黙学習がより回復力があるはずだと言います。

健忘症研究

精神障害と異常を有する被験者の暗黙のプロセスをテストする最近の研究がかなりあります。これらの研究の多くは、記憶障害の患者に焦点を当てています。なぜなら、障害は主に意識と、以前に学んだことを検索することによって身近な刺激を認識する能力を扱うからです。実施された研究では、意識的プロセスまたは直接認識に依存するタスクは患者にとって困難であることが示されましたが、暗黙的プロセスの機能のみを必要とするタスクはより少ない障害で実行されました。

事例研究：ヘンリー・グスタフ・モレゾン

以前患者HMとして知られていたヘンリー・グスタフ・モライソンは、てんかんの症状を緩和するために海馬、海馬回、および扁桃体の手術後の健忘症患者でした。彼の手術により、Molaisonは順行性健忘症を発症し、最近発生した出来事を忘れさせました。彼の健忘症は、彼の人生の30分前に起こった出来事を思い出すのが非常に困難であるようにそれを作りました。モレゾンは意識的に学習することはできませんでしたが、感覚運動スキルに関しては、彼の無意識の（暗黙の）過去の経験の一部を保持している可能性があることを示すとき、彼はまだほとんど正常な能力を有していました。

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