【連載】美学者 上野悠の「美学でひもとく世界」
スキル研究実践編
前回は「スキル」の哲学的研究（その枠を超えてもいますが）について、ご紹介しましたが、今回は同じ研究者が共著者となっている論文で、彼ら自身のマウンテンバイクの上達過程を実例として、彼らのスキル理論の実証と補強を目指した研究をご紹介いたします。いわば、実践編ですね。
しかしながら、今回ご紹介する論文は結構な文量がある上に、前提の話がかなり長く、飲み込むのに苦労するので、２つの記事に分けて、理論編と実践編の２部構成にしたいと思います。では、まずは論の要点から見ていきましょう。
論の要点
著者であるウェイン・クリステンセンとキャス・ビックネルは、マウンテンバイクのフィールド研究を実施し、熟練した行為における柔軟性と問題解決能力を調査しました。
フィールド研究では、クリステンセンが学習者側、ビックネルがインストラクチャー側として、学習者が技術と装備の大きな変化に対応する必要がある状況において、比較的経験の浅い個人が複雑な「即興的な」問題解決能力を有し、新たな状況に対応できることを示しました。
彼らによると、こうした問題解決は、古典的なスキル理論では説明が困難となります。なぜなら、自動性メカニズム(automatic mechanism)で達成するにはその調整の規模が大きすぎ、通常理解されているような認知プロセスで達成するには、複雑かつ迅速すぎるためです。
そこで「Mesh理論」は、その技能に特徴的な認知能力が技能の学習中に発達し、制御は認知と自動的メカニズムの相互作用を伴うと仮定することで、これらの結果を説明するこができます。
今回紹介する研究では、Mesh理論をさらに発展させ、これらの問題解決能力の詳細な説明を提供しようとしています。著者たちは、
②メタ認知的意識
③パフォーマンスへの意識
が、行動戦略の形成と制御に組み合わさると主張しています。また、彼女らは、複雑なスキルの発達において社会的・文化的学習の重要な役割を強調します。
柔軟さは人間のスキルの特徴
著者たちが、人間の持つ運動スキルについて強調している点が２つあります。一つめは、人間のスキルは高度に社会的であり、社会的学習を通じて習得され、社会的文脈で発揮される傾向があることで、もう一つが、柔軟性を持っていることです。これらの点が、彼女らがスキル習得において、「認知制御」が大きな役割を果たすと考える理由となっています。
しかしながら、一般的に、技能獲得と関連付けられる手続き的または暗黙的な学習は、ゆっくりと段階的に進行し、その結果得られる能力は比較的柔軟性に欠けるものであると考えられます。これらのメカニズムでは、大規模で急速な変化への対応が説明できないわけですね。
さらに、古典的なスキル観は、認知プロセスがスキル行為の制御に適していないと主張しています。この点は前回や前々回の記事でも説明しましたね。したがって、古典的なスキル理論においては、認知制御プロセスは、タスクを実行する方法に、目新しく、大きな変化が生じた場合に対応するのが困難であると結論付けられることになります。
これに対し、メッシュ理論は、行為の認知制御はスキル学習と共に改善されるのであり、そうした制御は、問題となっている行為の因果構造の表象や、メタ認知的意識や、パフォーマンス意識など、効率的な制御を可能にする複数の特徴を持っていると主張しています。したがって、タスクの実行方法に関する大きな変化が実際に発生した場合、メッシュ理論はそこでの調整のなめらかさを説明する上でより適切な枠組みとなるのです。
スキル学習の過程では、認知制御の新たな能力が獲得されるため、認知制御に関与する能力やメカニズムの一部はより明確になる可能性があります。したがって、彼女らは認知制御の働きをよりよく見るために、フィールドワークを実施し、そこで得られた観察を基に分析しようとしたわけです。彼女らはマウンテンバイクの走行タスクを対象として、技術や装備の重大な変化に対応する能力に焦点を当てていますが、それは、そうした過程が、パフォーマンス制御とスキル学習のメカニズムを明らかにするような文脈であると考えたからです。
因果関係の表象
メッシュ理論では、柔軟な問題解決能力を人間のスキルの核心であると位置付け、それが3つの主要な要素を含むと主張しています。
その一つめが、因果モデルを用いて、問題を因果的に構造化された全体として柔軟に表象する能力です。ここで使われている「表象する（represent）」という言葉は、イメージとして想像する、くらいにとらえてもらってよいでしょう。これらのモデルは、構成要素とそれらの間の関係を含んだ、構造化された全体として課題を表象します。
これまでの研究における、行為の表現に関するほとんどの記述は、運動パターン、スキーマ、自動化された手順など、行為の形式を表現することに焦点を当てていました。これらの理論では、特定の状況において目標が与えられた場合、運動システムは、その目標を達成するための行為構造を予測し、その構造を生成するとされています。
著者の二人が注意を向けさせるのは、従来の研究では、行為構造と目標の間、あるいは行為構造の構成要素間にある因果関係については、表現されていなかったことです。これに対して、因果理論は、行為制御には因果関係の明示的な表現が組み込まれていると主張しています。例えば、個人は、物体の重量を認識してそれを持ち上げる際に必要な力を推定したり、ナイフの刃の機能的特性を認識して、それを何かをこじ開けるレバーとして使う際の操作を制御したりすることがあります。
著者たちは、因果制御モデルが行為制御において用いられ、行為に内在する因果構造を明示的に表象し、目標状態を達成できる制御行為を特定するのに役立つのだと主張しています。
論文では、行為制御における因果制御モデルの役割を、ブレーキ制御の例を用いて説明されています。ブレーキ制御に関わる因果制御モデルは、ブレーキ力、グリップ、速度、ブレーキ距離などの重要な因果的ファクターを、ブレーキの独立した相互に関連する構成要素として表現します。これにより、実行者は多様なブレーキ戦略を策定し、状況と目標に適切な戦略を採用できます。可能な戦略の例には、停止点や目標速度に達する前に緩やかなブレーキを適用する「早期ブレーキ」と、目標点に比較的近いまで高速度を維持し、その後急ブレーキで速度を急激に減速する「遅延ブレーキ」などが挙げられます。因果的表現をうまく用いたり、またはうまく表現することで、その表現に特有の技術だけでなく、他の技術を精緻化したり、新しい戦略を策定したりするために利用することもできるのです。
「実行可能な行為概念」
著者らの因果制御モデルに関する概念は、パチェリー（Mylopoulos & Pacherie 2017; Pacherie 2011）という研究者が提示している「実行可能な行為概念（executable action concepts）」という概念と関連しています。パチェリーは、実行可能な行為概念と、実行不可能であるかもしれないが観察可能な行為概念を対比させることで、このアイデアを説明しました。
例えば、アイススケート競技の観戦者は、トリプルアクセルを実行する様子を観察することで、その行為の概念を獲得できますが、それを自身で実行できる可能性はあまりないでしょう。パチェリーは、観察して得られる概念の保有が行為の実行能力を保証しないため、実行可能な行為概念を保有するためには、個人が既に保有している運動表象を通じて運動を生成する能力が必要だと主張しています。
しかしながら、運動スキル獲得の初期段階では、学習者が学習中の運動パターンに特化した運動表象を保有することはできていません。なので、学習者は、意図的に制御可能な運動の構成要素から組み立てられた統合された構造として、獲得しようとしている運動の認知的表象を構築する必要があります。
ここで必要となるのが、意図的に新しい運動パターンを生産する能力です。意図的な行為の制御の基本となるのは、姿勢、方向、距離、速度、力など、運動パラメーターを意図的に制御する能力です。機能的に統合された全体として新たな運動パターンを意図的に生成するためには、これらのパラメーター（例えば位置、距離、速度、時間、力など）間の因果的な相互依存関係を表現する必要があります。したがって、ブレーキ制御で説明したのと同じ種類の因果制御モデルが、スキル獲得においても、運動の根本的な制御に用いられるわけですね。
制御の構造
因果制御モデルに加え、メッシュ理論では、行為制御の2つの追加要素があります。それは、高次のパフォーマンスの形式（forms of higher order performance）とメタ認知的意識（metacognitive awareness）です。
しかし、著者たちは、これらを詳細に説明する前に、制御の構造（the structure of control）について明確にすることが役立つと前置きし、この概念について説明します。
メッシュ理論では、行為制御を階層構造として捉えています。メッシュ理論は、階層内の制御の性質に関する詳細についてはまだ明確にしていませんが、著者たちは、制御を概念化する二つの方法を提示しています。
一つの方法は、エージェントが目標を達成する能力として捉えることです。これを目標ベースの制御概念と呼びます。もう一つの方法は、エージェントが直面する課題を解決する能力として捉えることです。これを課題ベースの制御概念と呼びます。
彼女らによると、課題は、制御システムの明示的な目標とは独立しており、それよりも先行しています。近接的な目標と課題の関係はしばしば不完全であることを指摘しています。例えば、食事の制御における近接目標には、空腹の満足と食事の経験の享受が含まれますが、課題に対して適応した目標は「栄養の摂取」です。人間は食事の明確な目標として概念化された「栄養」を採用できますが、必ずしもそうする必要はありません。また、食事の近接目標は、適応課題が解決されていない場合でも満たされる可能性があります。目標に基づく制御と問題に基づく制御は分離可能なのです。
不確実性(uncertainty)はこのスキル獲得における柔軟性の中心的な役割を果たしています。人間は、目標に関する根本的で普遍的な不確実性に直面しています。人間の持つ目標と課題はときに一致が不完全であり、我々は自身が直面する課題の構造を学ぶ必要があります。課題発見は、したがって、スキル学習において中心的な役割を果たします。スキル学習者は、通常、不完全な課題イメージから始まります。彼らの目標は課題との対応が不完全であり、学習者は直面する課題の構造を学び、より良い目標を形成する方法を学ぶ必要があります。この学習は、特定の行為を行う際の具体的な問題から、スキル活動に従事するかどうか、およびどの程度従事するかという考えに至るまで、あらゆるレベルで発生します。
具体的には、不確実性と問題発見は行為評価の構造において重要な役割を果たします。目標に基づいた階層的制御モデルでは、ある制御レベルでのパフォーマンスは、そのレベルでの目標および上位の目標に沿って評価されます。したがって、実行された運動の成功は、そのレベルでの意図によって指定された目標を達成したかどうか、およびそのことがより上位レベルの意図によって指定された目標を満たすかどうかによって評価されます。
しかし、著者たちが指摘するには、スキル学習中に頻繁に発生する特定の現象は、このモデルにうまく適合しません。一つには、行為が計画通りに進んでも、否定的に評価される場合があります。逆に、行為が計画に反しても、ポジティブに評価される場合もあります。例えば、意図せずに卵に辛いソースを多くかけてしまったが、結果として意図した量よりも良いと考えるような「幸運なミス」です。これらの可能性は、評価基準が意図で指定された目標のみに限定されている場合、説明することができないのです。意図基準でモデルを作ってしまうと、意図に沿った行為に対して結果的に悪い評価が下されることや、逆に、意図に反した行為に良い評価が下されることが説明できないわけですね。
行為評価システム
これらの現象を理解するためには、より広範な評価基準のセットを認識する必要があります。特定の目標がプロセスにおける、他と比べて比準の高い焦点として機能することはよくありますが、そうした目標は、行為を評価するために使用される複雑な基準のセットの中の項目の一つに過ぎないと考えるのです。
したがって、著者たちはメッシュ理論において、スキル行為の評価はスキル学習過程に発達する「行為評価システム」（Action Evaluation System: AES）に基づくと提示しています。AESは、意図形成の認知的プロセスと行為実行の制御において役割を果たします。行為評価は総合的なものであり、単一の基準が厳格に優位を占めることはなく、基準の重みは文脈によってさまざまとなります。（ちなみに、このモデルの採用により、ブラットマンという哲学者の有名な意図モデルとは乖離するのだとしていますが、この辺の話は専門的になるので今回は省きます）。
行為評価システムにおいては、不完全な情報が普通に含まれ、したがって、ある計画を採用した後や行為の遂行中にも、意図が継続的に評価されることがありえます。これにより、より多くの情報が得られ、状況が変化するにつれ、意図を柔軟に変更したり放棄したりすることが可能になるのです。
ここでは、計画の実行に絡む実施意図の評価と、全体的な意図の評価を区別する必要がありますが、著者たちは、評価はすべてのレベルにおいて発生すると主張しています。行為の実行前と実行後には、実行中よりも深く広範な評価の機会が存在することを認めてはいるものの、それでも実行中にも高いレベルの制御が「機能している」可能性があるのだと、彼女たちは考えます。例えば、プロの自転車選手はレース中に、自身の能力を再評価したり、特定の障害物に対する戦略を再評価したり、レース戦略やペース計画を再評価したりする可能性があるのです。また、より広い視点では、アスリートはシーズンの戦略を再評価したり、このレベルでのレースへのコミットメント自体を再評価したりする可能性もあります。
メッシュ理論の行為評価モデルは、行為実行中に得た情報に応じて上位目標が修正されるボトムアッププロセスに重点を置いています。意図の評価は、必ずしもそれが採用されることによって終わらず、成功の評価は、意図によって指定された目標の達成のみに依存することはないのです。
パフォーマンスへの意識とメタ認知的意識
パフォーマンスへの意識とメタ認知的な意識は、行為の評価に重要な役割を果たします。例えば、自信にはパフォーマンス中におけるものとメタ認知的なものの二つの形態があります。パフォーマンスへの自信は、行為の成功の可能性に対する意識です。メタ認知的自信は、効果的な意思決定と制御のために十分な情報を持っていることの意識です。両方の種類の自信が高い場合、例えば哲学の教授が図書館に行って本を借りる計画を立てるときは、意思決定と実行の段階で行為への評価の深度は低くなりがちです。これらの自信の形態がはるかに低い場合、例えば、新しいマウンテンバイクの乗り方を学ぶ場合では、行為のすべての段階で評価の度合いは深くなります。
メッシュ理論では、因果的表象はパフォーマンスへの意識とメタ認知的意識に寄与します。因果制御モデルは、行為の決定と制御に関連する状況の因果的特性を表します。ブレーキをかける場合、これには路面の種類、グリップの程度、適用可能なブレーキ力の程度などの因果的特性が含まれます。
したがって、まず、因果制御モデルは「パフォーマンス・エンベロープ（performance envelope）」の認識的基盤となります。パフォーマンス・エンベロープとは、「実行可能なパフォーマンスがとりうる可能な状態」のことを指します。つまり、その時点で実行することができると思われるパフォーマンスのすべての可能性の集まりをパッケージしたもの、と考えるとわかりやすいかもしれません。
パフォーマンス・エンベロープへの意識には、グリップを失わずに発揮することのできるブレーキ力の範囲への意識などが含まれます。パフォーマンス・エンベロープへの意識は、パフォーマンス中にその動作を継続するかどうかを評価する基盤となります。故障が予想される場合、動作を中止する方が適切かもしれません。
より細かいレベルでは、パフォーマンスの可能な範囲の認識は、行為戦略の策定と修正を可能にします。例えば、新しいタイプのタイヤを使用したとき、そのグリップが予想外に高かった場合、ブレーキ戦略を適切に修正できます。実行者が不安なときは、保守的な戦略を採用し、より多くの情報を収集しようとする傾向があります。例えば、ブレーキの性能に不安がある場合、ブレーキの性能を評価しながら早めにブレーキを掛けたり、速度を落として走行したりする可能性があります。反対に、実行者が自信を持っている場合、エンベロープの限界に近い領域で操作を行うことが考えられます。
社会的・文化的学習
著者らによると、スキルに関する標準的なアプローチは個人主義的です。高度なスキルを理解する際の焦点は、個人のエキスパートの自律した能力にあります。また、スキル学習を理解する際の焦点は、個人の能力が初心者からエキスパートへと変容するプロセスにあります。
しかし、当然ながら、教育や他の社会的学習がスキル学習に役割を果たすことも想定されています。実際、スキルの実行の共同的経験やその影響に関する学際的な関心が高まってきていますが、一般的にスキル理論は社会的現象を二次的なもの、またはスキルのサブトピックとして扱っており、メッシュ理論もこの個人主義的な方向性を採用してはいます。
しかしながら、著者らが示すような、より文脈の広い、進化的・生態学的文脈への注目は、スキルにおける個人と社会的な側面が本質的に相互に絡み合っていることを示しています。人間のスキルは、他の動物と比べて、例外的に柔軟で複雑であり、一般的に高度に社会的な方法で習得され実践されます。
著者たちによると、これらの関連性は偶然ではなく、人間のスキルの柔軟性は、多くの「自由度（degrees of freedom）」を持つ感覚運動システムに根ざしており、時間経過とともにさまざまな構造を構築でき、きわめて多様な配置を採用することが可能です。
しかしながら、人間の感覚運動システムの多面性と、多くのスキルが持つ複雑さが組み合わさることで、学習と制御に困難な問題が生じることになります。それにより、学習者は、極めて広大な課題空間に放り込まれながら解決策を見つけ出さなくてはなりません。
こうした状況において、学習をうまくいかせるため一つの方法は、基本的な能力から始まり、比較的単純な問題から徐々に複雑な能力へと段階的に習得していくことであり、もう一つの方法は、学習を社会的なものにするということです。エキスパートや仲間からは高いクオリティの解決策のモデルを提供してくれる可能性が大いにありますし、講師は学習者を複雑な解決策への経路をガイドしてくれるかもしれません。コミュニティに参加することで、単独で学習するよりもはるかに効果的に可能性と解決策の空間を探索することができるのです。
参考文献
Christensen, W., Bicknell, K. 2022. “Cognitive control, intentions, and problem solving in skill learning.” Synthese 200, 460. https://doi.org/10.1007/s11229-022-03920-7
美学者とは
美学者の役割
- 【美的判断】なぜある人が「美しい」と感じる対象を、別の人は「そうでもない」と思うのか
- 【芸術作品の価値】作品が私たちの感性に与える影響を、どう評価し、言葉で説明できるか
- 【日常の美】ファッションやインテリアなど身近なところに潜む「美しさ」をどのように考えるか
こうした問いに取り組むのが美学者の役割です。近年では、ゲームの体験やデザイン、スポーツや身体表現、さらにはSNSなど、従来は「美学」とはあまり結びつかなかった分野にまでその探究範囲が広がっています。哲学や芸術学と深く関係しながら、現代社会のあらゆる「感性の問題」に光を当てるのが、美学者と呼ばれる人々なのです。
【PROFILE】
北海道帯広市出身。早稲田大学文学研究科博士後期課程在籍。専門は、ゲーム研究、美学。主な論文に、「個人的なものとしてのゲームのプレイ: 卓越的プレイ、プレイスタイル、自己実現としての遊び」『REPLAYING JAPAN 6』、「ゲームにおける自由について──行為の創造者としてのプレイヤー──」『早稲田大学大学院 文学研究科紀要 第68輯』。ゲームとファッションとタコライスが好き。
