新しい研究によると、学習の効果が最も高いのは、失敗が15%のときです。
教育者や教育研究者は長年、学習には「スイートスポット」があることを認識してきました。つまり、既存の知識の範囲の「ちょうど外側」にあるものを理解しようとするときに、最もよく学べるということです。ちょうど外側にあるものを理解しようとするときに、最もよく学べるということです。課題が簡単すぎれば新しいことは何も学べず、同様に、課題が難しすぎて完全に失敗したり諦めたりすれば、知識は深まりません。
「教育分野に存在するこれらの考え方、つまり、学習を最大化すべき『近接発達領域』があるという考え方を、数学的な基盤の上に置きました」と、筆頭著者でアリゾナ大学の心理学・認知科学の助教授であるロバート・ウィルソン氏は述べています。
学習における「85%ルール」
研究者らは、いわゆる「85%ルール」を、一連の機械学習実験を行った後に導き出しました。その実験では、コンピュータに、異なるパターンを2つのカテゴリのいずれかに分類する、手書きの数字の写真を奇数と偶数、または小さい数と大きい数に分類するといった、単純な課題を教えました。
コンピュータは、正答率が85%になるような難易度の状況で、最も速く学習しました。
「誤答率が15%、つまり正答率が85%であれば、これら二択の課題において、常に学習の効率が最大化されます」とウィルソン氏は述べています。
研究者らが以前の研究、特に動物の学習に関する研究を調べたところ、85%ルールはそれらの事例にも当てはまることがわかったと、ウィルソン氏は述べています。
人間の学習について考えると、85%ルールが最も当てはまる可能性が高いのは、知覚学習です。これは、経験や事例を通じて徐々に学んでいく学習であるとウィルソン氏は述べています。例えば、放射線科医が、腫瘍の画像と非腫瘍の画像の違いを見分けられるようになる過程を想像してみてください。
「時間をかけて、画像の中に腫瘍があることを見分けられるようになります。上達するには経験と事例が必要です」とウィルソン氏は述べています。
「簡単な事例、難しい事例、中程度の事例を与えることを想像できます。非常に簡単な事例ばかり与えれば、常に100%正解し、学ぶことは何もなくなります。非常に難しい事例を与えれば、正答率は50%にとどまり、やはり新しいことは何も学べません。一方で、その中間の事例を与えれば、それぞれの事例から最も多くの情報を得られる、このスイートスポットに入ることができます」
簡単なAを狙わない
ウィルソン氏と共同研究者は、正解と不正解が明確な単純な課題のみを対象としていたため、学生が学校でBの平均点を目指すべきだとまでは言えないとウィルソン氏は述べています。しかし、教育にとってさらに検討する価値のある教訓があるかもしれないと考えているということです。
「授業が簡単すぎて、いつも楽々と高得点を取っているなら、苦戦しながらもなんとか付いていっている人ほど、その授業から多くを得られていない可能性が高いでしょう」と同氏は述べています。「この研究を発展させ、より複雑な形態の学習について議論できればと考えています」
