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エラーレス学習法とトライアル・アンド・エラー学習法を用いた色と色名の組み合わせ学習における機能的ネットワーク活動

Yamashita, Madoka 山下, 円香 ヤマシタ, マドカ 神戸大学

2020.09.25

概要

認知リハビリテーションにおいて、効果的な学習は環境適応のための重要な要素の一つである。 Errorless (EL) learning と trial・and・ error (T& E) learningは、臨床においてよく用いられる学習方法だが、どちらがどのような疾患に効果があるのかということについては先行研究における見解が一致しておらず、また両者の神経メカニズムについては十分な知見が得られていない。

EL learningは、学習者がエラーを起こす前に正答を提示するという、エラーを避けることを意図している学習方法である。一方、T&Elearningは、情報の検索や処理を通した trial・ and ・errorを学習者が繰り返しながら正答にたどりつくことを意図している学習方法である。両者の違いは、情報検索の程度や学習中のエラーを除去するための情報競合の程度にあり、 T&E lea-rning の方がワーキングメモリ負荷が高い。

本研究では、 fMRI を用いて両学習方法を用いた課題遂行中の脳機能的ネットワーク解析を行った。本研究の焦点は、学習方法によるネットワーク機能的結合の違いと、学習成績とネットワーク機能的結合との関連を調べるこ、とである。健常成人を対象とし、色と色名の組み合わせ学習を課題に用いた。健常成人にとって適度な課題難易度となるように、多くの日本人にとって馴染みが無い日本の伝統色（例：ひわもえぎ）を用いた。

本研究において解析対象としたネットワークは、 Defaultmode network(DMN)と Front・parietal network (FPN)である。

DMN は課題遂行時よりも安静時により活動することで知られている一方、エピソード記憶検索や内向的思考においても活動する。 FPNは外向的課題遂行時には常に活動し、課題遂行に必要な他のネットワークと即時的に結合することで柔軟な認知的適応をもたらしている。また、 DMNと FPNの機能的統合は目標志向的・内省的思考に重要とされている。

EL/T&E learningを対象として fMRIを用いた先行研究は、筆者らの知る限り 2 つしかなく、かつそのどちらも・ learning state ではなく teststateのみを対象に、 mostactivated areaをみるというもので合った。これらの先行研究では、 DMNと FPNに含まれる脳領域の活動が ELよりも EFtest stateで増加したことが報告されていたが、局所脳領域を対象としていたため、脳全体における神経メカニズムの理解にまでは至っていなかったと思われる。

本研究では、 EL/T&E'それぞれの learning/test stateに加え、ベースラインとして安静時の計測も行った。ネッ人トワーク解析はグラフ理論をもとに行い、基本的なグラフ指標である機能的結合数を用いて、 DMNと FPNそれぞれの機能的結合数と DMN・FPN間の機能的結合数を解析した。機能的結合数が多いほど、情報処理が多く行われていることを意味する。

本研究における主な結果は、以下の通りである。 T&Elearningにおける DMNの機能的結合数が安静時と EL le arnin,gに比べて有意に多く、また、 T&Eと ELlearning間における学習成績差とDMN・FPN間機能的結合数の差とが、弱い正の相関をみせた。

本研究結果から、 DMNは ELよりも T&Elearningでより重要な役割を担い、 DMN はパフォーマンスのモニタリングやエラーの除去に関与していると考えられた。また、 DMN・FPN間の機能的結合を強化することによって T&E に適応できるほど、その学習効果は強化され、 EL よりも高い学習成績となる可能性が考えられた。

DMN の機能障害は、アルツハイマー病や統合失調症などのさまざまな神経心理学的障害をもたらす疾患において報告されている。これらの疾患においては ELlearningを使った効果的な学習が期待できる一方、学習方法を段階的に T&E へ近づけていくことで、 DMNの機能的結合や DMN・FPN間の機能的統合の回復に寄与する可能性も示唆された。

本研究結果は、認知リハビリテーションで汎用されている学習方法におけるネットワークの機能的結合の違いを示し、疾患や障
害領域に応じた効果的な学習方法の適用に活かすことができるものであると考える。

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