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.

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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 脳科学データと認知モデルの突き合わせ
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 各モジュールは並列に走る
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 of Complex 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