深層学習を促進する授業戦略の研究#
安富海
（西北師範大学 西北少数民族教育発展研究センター、甘肃 ラン州 730070）
要約：
深層学習は高次思考の発展に基づく理解的学習であり、批判的理解を重視し、内容の統合を強調し、知識の構築を促進し、移転応用を意図する特徴を持っています。深層学習は学生の積極的な参加を必要とするだけでなく、教師が高次思考の発展を目指した教育目標を設定し、意味のつながりを統合した学習内容を整え、深層学習を促進する実際の状況を創出し、持続的に注目する評価方法を選択して積極的に導くことが求められます。
キーワード：#
深層学習；浅層学習；教育戦略
新しいカリキュラム改革以来、授業における独白や教え込みは「自主、協力、探求」といった新しい学習方法に徐々に取って代わられ、対話が授業の主旋律となっています。この新しい対話式の授業モデルは、伝統的な授受式の授業モデルと比較して、学生の学習興味の喚起、学生の授業活動への参加の幅、教師と学生の協力交流の状態などにおいて質的な飛躍を実現しました。しかし、教師が新しい学習方法の内容、原理、実施戦略などを十分に理解していないため、「自主、協力、探求」といった学習方法の実施過程で多くの問題が発生しています。調査によると、多くの自称協力的、探求的な授業では、学生はさまざまな「ツール」の使用や「自由な」交流に忙しく、学習活動が解決すべき核心問題については、しばしばプロセスやステップの認識のレベルにとどまっています。授業学習の現状を見ると、伝統的な暗記や機械的な訓練の学習と比較して、「自主、協力、探求」といった学習方法が変えたのは学生の知識の記憶の楽しさの程度だけであり、新しい学習方法が強調する自主学習の能力、協力学習の意識、科学探求の精神の重要性を示していません。このように外面的な形式にのみ注目し、その精神的実質を無視した学習過程は、学生が知識を真に理解し、感情を体験し、価値観を実践することを可能にせず、単に学生が知識を記憶し、感情を認識し、価値観を理解するにとどまります。このような単純な記憶と繰り返し訓練に基づく浅層学習は、学生が知識を理解し、意味を構築し、問題を解決する能力の発展に大きな限界があります。本研究はこの問題に対処するため、深層学習の原理を用いて浅層学習の存在する問題とその原因を分析し、教師の視点から学生の深層学習を促進する戦略を探ります。
一、深層学習の内涵#
深層学習理論は、学習が個人の知覚、記憶、思考などの認知過程であるだけでなく、社会文化、歴史的背景、現実生活に根ざした社会的構築過程でもあると考えています。［１］深層学習（deep learning）は、アメリカの学者フェレンツ・マルトンとロジャー・サリョが学生の読書に基づく実験を通じて、孤立した記憶や非批判的な知識の受容に関する浅層学習（surface learning）に対して、1976 年に初めて提唱した学習の層次に関する概念です。［２］実際、1956 年にブルームがその『教育目標分類学』において認知次元の層次の区分を行った際には、「学習には深浅の層次がある」という見解がすでに含まれていました。［３］70-80 の観点。フェレンツ・マルトンとロジャー・サリョはブルームの認知次元の層次区分理論を参考にし、創造的に深層学習の概念を提案し、実験を通じて深層学習の研究を進めました。その後、多くの研究者が深層学習に注目し、ビッグスやコリンズ（1982）、ラムスデン（1988）、エントウィスル（1997、2001）などの学者がさまざまな角度から深層学習に関する理論を発展させました。［４］近年、深層学習は教育研究者の関心をますます集めており、2006 年にはカナダのトロント大学のヒントン教授と彼の学生サラカフティディノフが『科学』に深層学習に関する記事を発表し、21 世紀の学術界における深層学習の波を開きました。2013 年 1 月、中国最大のインターネット検索エンジン会社百度の年次会議で、創業者兼 CEO の李彦宏が百度研究院を設立することを高らかに発表し、その最初の重点研究方向は深層学習であり、そのために深層学習研究院（IDL）を設立しました。2013 年 4 月、『マサチューセッツ工科大学技術レビュー』（MIT Technology Review）誌は深層学習を 2013 年の 10 大突破技術の首位に挙げました。［５］彼らは深層学習の概念の定義において必ずしも一致していませんが、深層学習と浅層学習の違い、ならびに深層学習の本質的理解については基本的に合意に達しています。ブルームの認知領域の学習目標分類に基づく「記憶、理解、応用、分析、評価、創造」という 6 つの層次に従えば、［３］75 浅層学習の認知レベルは「知っている、理解する」という 2 つの層次にとどまり、主に知識の単純な記述、記憶または複製にとどまります。一方、深層学習の認知レベルは「応用、分析、評価、創造」という 4 つの高次の認知層次に対応し、記憶だけでなく、知識の応用や問題の解決にも重点を置いています。したがって、より直感的な表現としては、浅層学習は低い認知レベルにあり、低次の認知技能の獲得に関与し、低階思考活動を含みます。一方、深層学習は高い認知レベルにあり、高次の認知技能の獲得を目指し、高階思考（higher-order thinking）活動を含みます。高階思考は深層学習の核心的特徴であり、高階思考能力の発展は深層学習の実現に寄与し、同時に深層学習は学習者の高階思考能力の発展を促進します。深層学習は学生の批判的思考と革新精神の発展を促進することを目的とした学習であり、学習者の積極的な学習状態、知識の統合と意味のつながりを重視し、応用と類推の学習方法を強調し、学生の高次思考と複雑な問題解決能力の向上を重視します。深層学習は学習結果だけでなく、学習状態や学習過程も重視します。以上の認識に基づき、本研究は深層学習を理解に基づく学習と定義し、学習者が高次思考の発展と実際の問題の解決を目指し、統合された知識を内容とし、積極的かつ批判的に新しい知識や思想を学び、それらを既存の認知構造に統合し、既存の知識を新しい状況に移転できる学習と考えます。
二、深層学習の特徴#
深層学習と浅層学習は、学習目標、知識の提示方法、学習者の学習状態、学習結果の移転などの面で明らかな違いがあります。その特徴は主に 4 つの側面に現れます。第一に、深層学習は知識学習の批判的理解を重視します。深層学習は理解に基づく学習であり、学習者が新しい知識や思想を批判的に学ぶことを強調し、学習者があらゆる学習材料に対して批判的または懐疑的な態度を持ち、新しい知識を批判的に見て深く考え、それらを既存の認知構造に組み入れ、さまざまな視点の間に多元的なつながりを築くことを求めます。学習者は物事を理解する基盤の上で疑問を持ち、分析することが求められ、疑問を持ち分析する中で深層知識や複雑な概念の理解を深めます。［６］第二に、深層学習は学習内容の有機的統合を強調します。学習内容の統合には、内容そのものの統合と学習過程の統合が含まれます。内容そのものの統合は、さまざまな知識や情報のつながりを指し、多学科の知識の融合や新旧の知識の関連を含みます。深層学習は新しい概念を既知の概念や原理と結びつけ、既存の認知構造に統合することを提唱し、それによって新しい知識情報の理解、長期保持、移転応用を引き起こします。学習過程の統合は、内容統合の認知戦略とメタ認知戦略を形成し、それを長期記憶に保存することを指します。たとえば、図表や概念図などの方法を利用して新旧の知識のつながりを整理することが有効です。一方、浅層学習は知識を孤立した、無関係な単位として受け入れ、記憶することができず、知識の理解や長期保持を促進しません。第三に、深層学習は学習過程の構築的反省を意図します。構築的反省は、学習者が知識の統合に基づいて新旧の経験の相互作用を通じて知識の同化と適応を実現し、既存の認知構造を調整し、構築された結果を検証、分析、調整するプロセスを指します。これは、学習者が新しい知識に対して理解と判断を積極的に行い、既存の知識経験を用いて新しい概念（原理）や問題を分析、識別、評価し、自己の知識理解を形成し、新しい知識の系列を構築することを求めます。また、自己の構築結果を常に検証し反省し、古いものを捨て新しいものを取り入れることが求められ、学習に対して積極的にチェック、評価、調整、改造を行うことが必要です。構築的反省は深層学習と浅層学習の本質的な違いであると言えます。第四に、深層学習は学習の移転応用と問題解決を重視します。深層学習は学習者に対して学習状況の深い理解を求め、重要な要素の判断と把握を求め、類似の状況において「類推」を行い、新しい状況においても差異を分析判断し、原則的な思考を移転応用できることを求めます。知識を新しい状況に応用して問題を解決できない場合、学習者の学習は単なる表面的な複製、機械的な記憶、浅薄な理解にとどまり、依然として浅層学習のレベルにとどまります。深層学習のもう一つの重要な目標は、現実の問題を創造的に解決することです。一般的に、現実の問題はルールや方法を適用するだけで解決できる良構造領域（well-structured domain）の問題ではなく、構造が分散し、ルールが冗長な劣構造領域（ill-structured domain）の問題です。［７］このような劣構造領域の問題を解決するためには、原理やその適切な場を把握するだけでなく、原理を用いて問題を分析し、創造的に問題を解決する能力が求められます。
三、浅層学習の表現と批判#
浅層学習は、学習者が外的な動機に基づいて、単純な記述、繰り返し記憶、強化訓練などの方法で新しい知識や思想を学ぶ形式のことを指します。その特徴は次のとおりです。第一に、浅層学習は外的動機に基づく学習です。浅層学習は外的な課題の駆動によって受動的かつ消極的に行われる学習であり、試験の内容が浅層学習の最も重要な目標であり、成績評価が浅層学習を促進する最も効果的な方法です。第二に、浅層学習は記憶に基づく学習です。一般的に、浅層学習は「知っていることと理解すること」という認知レベルにとどまり、新しい知識を既存の知識経験と結びつけることをほとんど重視せず、既存の知識構造の上に新しい知識を構築することがありません。このような学習は、試験のために材料を表面的かつ短期的に記憶することにつながり、知識や情報の理解や長期保持を促進せず、学生の高次思考の発展を促進することもできません。浅層学習は現在の中国の中小学の授業において顕著に表れ、その形式は主に以下のいくつかの側面を含みます。
（一）学習目標の面
新しいカリキュラム改革以降、「三次元目標」が「二基」を置き換え、教師の教育と学生の学習の最も重要な参考基準となりました。新しいカリキュラムが三次元目標を提唱したのは、過去の中国において主に知識の伝達に注目し、学生の心の問題を無視していたことを修正するためです。しかし、教師が「三次元目標」の理解と実施に問題を抱えているため、「三次元目標」の実施が大きく損なわれています。「知識と技能」が硬直化または虚化し、「過程と方法」が単純に対応されたり誤って実施されたりし、「感情態度と価値観」がラベル化されています。カリキュラムの目標は「三次元目標」の分類方法に従って述べられ、主に教師が伝統的な教育方法を変え、学生の主体性を重視し、カリキュラム目標をより良く実現することを導くことを目的としています。［８］しかし、「三次元目標」が提唱されて以来、多くの教師は「三次元目標」を教育目標と見なし、教育目標には「知識と技能の目標、過程と方法の目標、感情態度と価値観の目標」の 3 つの次元が含まれると考えています。普段の教育設計において、教師は教育目標を知識と技能、過程と方法、感情態度と価値観の 3 つの大きなカテゴリに分解することに慣れています。このような分類の前提は、授業内容を三次元目標に従って 3 つのカテゴリに分け、授業を知識と技能の目標達成、過程と方法の目標達成、感情態度と価値観の目標達成の 3 つの段階に分け、あらゆる手段を使って教育目標の 3 つの次元と教育内容を無理に結びつけ、学生を段階的に学習させることです。しかし、一見構造が整っていて、条理が明確な目標設定と実施過程は、三次元目標の分類自体に対する正確な把握と適切な実行が欠けているため、学生の学習結果は懸念される現実を呈しています。過程と方法、感情態度と価値観の 2 次元のカリキュラム改革が特に強調する目標は形式的になり、私たちが誇りに思っていた知識と技能の目標の達成も浅層にとどまっています。つまり、ブルームが言う「応用、分析、評価、創造」の目標を達成できなかっただけでなく、「記憶と理解」のレベルの目標も十分に達成されていないのです。一部の学習は「ゼロ学習」の状態にさえあります。［３］49
（二）学習内容の面
新しいカリキュラム改革は学科領域内の「二基」の要求を薄め、カリキュラム内容と学生の生活や社会技術の発展との関連を強化し、学生の学習興味や経験に注目し、カリキュラムの統合化の方向性を提案し、一定の範囲で統合カリキュラムを設定し、学科の種類を減少させ、学科間の関連を強調し、カリキュラム内容を再構成し、知識技能の関連性に従って学生の過度に分化した学習内容をいくつかの学習領域に統合し、従来の分科カリキュラムをより包括的な学科に再編成し、実践活動の方法でカリキュラム内容を組織しました。しかし、教室に入ると、カリキュラムと学生の生活との関連を強化するという理念は教師に受け入れられていますが、この受け入れは理念のレベルと表面的な授業の例に限られています。実践的な方法でカリキュラム内容を組織するという考え方も教師に認められていますが、この認識も「公開授業」での「パフォーマンス」にとどまっています。教師が学生に学習を導く方法は根本的に変わっておらず、新しい内容を既知の概念や原理と結びつけて学生を助け、新しい学習内容を既存の認知構造に統合し、その上に新しい、より複雑な認知構造を築くことを助けることができず、過去の受け入れ記憶、強化訓練の指導モデルを踏襲しています。したがって、カリキュラムテキストの内容は統合され、カリキュラム内容の組織形式も変化しましたが、教師が学生に知識を学ばせる方法が変わらなかったため、知識は依然として互いに独立し、無関係な顔で学生に提示されています。一見、各授業は設定された教育目標を達成しているように見えますが、学生が学んだ新しい知識が既存の知識と論理的に関連付けられず、新しい知識が学生の既存の認知構造に組み込まれず、学生自身の知識ネットワークが構築されていないため、知識を習得しても問題を解決するために知識を応用できず、新しい状況に知識を移転する学習は「機械的学習」の影にとどまる運命にあります。