[論文レビュー] Where to find the mind: Identifying the scale of cognitive dynamics

Luke D. Conlin, Ayush Gupta+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 2, 2010

Cognitive Science and Mapping参考文献 21被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、認知的ダイナミクスの適切なスケール—認知が個々の個人、グループ、または分散型システムに帰属されるべきか—を、異なる分析レベルでのデータを分析することによって、経験的に特定するためのフレームワークを提案する。本論文は、認知がグループレベルで出現する場合と個人レベルで出現する場合を区別するためのヒューリスティクスを導入し、2つの対照的な事例研究を通じて、認知的プロセスが、経験的証拠に基づいて異なるスケールに意味的に局在化できることを示している。

ABSTRACT

There are ongoing divisions in the learning sciences between perspectives that treat cognition as occurring within individual minds and those that treat it as irreducibly distributed or situated in material and social contexts. We contend that accounts of individual minds as complex systems are theoretically continuous with distributed and situated cognition. On this view, the difference is a matter of the scale of the dynamics of interest, and the choice of scale can be informed by data. In this paper, we propose heuristics for empirically determining the scale of the relevant cognitive dynamics. We illustrate these heuristics in two contrasting cases, one in which the evidence supports attributing cognition to a group of students and one in which the evidence supports attributing cognition to an individual.

研究の動機と目的

• 学習科学分野における、個人主義的認知と分散的認知の見解の間の長年の対立を解決すること。
• 認知的プロセスが最も適切に理解されるスケール—個人、グループ、または分散型システム—を特定する問題に取り組むこと。
• 教育的状況における認知的ダイナミクスの適切なスケールを特定する、経験的根拠に基づくヒューリスティクスを開発すること。
• スケールの選択が恣意的ではなく、学生の相互作用における観察可能なデータパターンによって裏付けられることを示すこと。
• データが個人の貢献を超えて協調的かつ出現的なダイナミクスを示す場合、認知をグループに意味的に帰属できることを示すこと。

提案手法

• 相互作用と協調のパターンに基づいて、認知的ダイナミクスのスケールを特定するための、データドリブンなヒューリスティクスのセットを提唱する。
• 学生の対話と行動における時間的および関係的パターンを分析し、出現的な認知的プロセスを検出する。
• 認知が個人レベルで最も適切に局在化される場合とグループレベルで最も適切に局在化される場合を比較するための事例研究を用いる。
• 個人の心と分散型システムを理論的に連続的とみなすためのシステムズ・シンキングを適用する。スケールの違いを除き、両者は本質的に同一である。
• 相互作用データの定性的および定量的分析を用いて、認知的ダイナミクスが複数のエージェントにわたって持続しているかどうかを評価する。
• 協調、共有された問題解決、フィードバックループなどの観察可能で測定可能なダイナミクスに依拠し、認知の所在を決定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共同学習の文脈において、認知的ダイナミクスが学習成果を最もよく説明するスケールは、個人、グループ、または分散型のどのレベルか？
• RQ2 経験的データをどのように用いることで、認知が単一の心に局在しているのか、それともグループに分散しているのかを特定できるか？
• RQ3 どのような観察可能なパターンが、個人レベルの認知とグループレベルの認知プロセスを区別するか？
• RQ4 学生の相互作用における協調性とフィードバックメカニズムは、集団的認知の出現をどのように示唆するか？
• RQ5 理論的に個人的認知と分散的認知が連続的であるとみなせるが、スケールにおける経験的差異を尊重しつつ、どのように維持できるか？

主な発見

• 1つの事例研究では、個人の行動に見られない持続的かつ協調的な問題解決パターンが、学生のグループに認められたため、認知的ダイナミクスはグループに帰属されるのが最も適切であった。
• 他の事例では、グループの協調が見られない一貫した自己持続的推論が確認されたため、認知プロセスはより正確に個人レベルに局在化された。
• ヒューリスティクスは、相互作用データにおける出現的協調性とフィードバックループの同定によって、個人的認知とグループ的認知を効果的に区別できた。
• 研究は、認知的ダイナミクスが本質的に単一の心に束縛されるのではなく、データがそれを支持する場合にはシステムレベルの相互作用から出現することを示した。
• 学生の相互作用におけるタイミング、順序、相互応答性に関する経験的データが、認知のスケールを明確に示す指標となった。
• このフレームワークにより、研究者は理論的仮定にとらわれることなく、学習環境における認知の所在を証拠に基づいて決定できるようになった。