【感想・ネタバレ】学力喪失 認知科学による回復への道筋のレビュー

今井むつみ

乳幼児は驚異的な「学ぶ力」で言語を習得できる．しかし学校では多くの子どもたちが学力不振に陥り，学ぶ意欲を失ってしまう．なぜ子どもたちはもともと持っている「学ぶ力」を，学校で発揮できないのか．「生きた知識」を身につけるにはどうしたらよいのか．躓きの原因を認知科学が明らかにして，回復への希望をひらく．

[ブクログ · ★★★★☆]

人は新しい知識をそのまま受け入れるのではなく、スキーマ（これまでの経験から蓄積された知識）をもとに意味を解釈し理解している。また、読む力は単に文字を音に変換する能力ではない。意味を知っている言葉が蓄積され、それらの処理が自動化されることで認知的負荷が軽減され、内容の理解に認知資源を向けられるようになる力である。そして、学力の差は情報処理の負荷をうまく調整できるかどうかが大きく影響している。子どもは推論そのものができないのではなく、認知負荷が高くなると考え続けることが難しくなってしまう。だからこそ教師は内容をわかりやすく説明するだけで満足せず、子どもがどのように受け止め、どのようなスキーマをもとに理解しているのかまで考える必要がある。知識は暗記を繰り返すだけで身に付くものではなく、既に知っていることとの関連性ができたときに理解が深まることが多いと思っている。一方で、このような学びを支えることは、教える側にとって簡単ではないとも感じる。子ども一人ひとりが持っているスキーマや理解の仕方は異なるため、相手がどのように考え、どこでつまずいているのかを見極めることは非常に難しい。学校教育の場でこのような学びをどこまで実現できるかが課題だと思われる。

[ブクログ · ★★★★☆]

なぜ問題が解けないのか。

算数の解けない子どもたちがなぜ解けないのか。それを認知科学の視点から分析する。ポイントはスキーマと記号接地。数の概念を抽象化できているか、認知負荷の高いときも操ることができるか、モニタリングと修正ができるか。

自分は分数をどのように認識したんだろう。数の概念を持つとは簡単なことではない。それがつまづきとなるのなら。カードゲームを使って遊びながら学ぶという提案が興味深い。負荷をかけながら数を扱うことを、様々なパターンで練習することで抽象化が可能となる。

生成AIでは結びつく可能性が高いそれっぽい回答しか出さない。人間がそんなそれっぽい答えしか出せなかったら、生成AIにとって代わられてしまうだろう。同じような練習問題を数こなすだけではなくて、子どもが何を学んでいるのかを認識しながら教育を進める必要を強く感じた。