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導入認知科学の分野では、認知負荷とはあるタスクを遂行するために必要な精神的リソースの量を指します。人間の作業記憶は限界があるため、意思決定や複雑な問題解決の場面で過剰な認知負荷がかかると、処理速度が低下しミスが発生しやすくなります。近年、生成AIは高度な情報処理能力を背景に、意思決定のため
導入ヴィゴツキーが提唱したZPD（Zone of Proximal Development：最近接発達領域）の概念は、学習者が自力では到達困難な課題も、有能な他者の援助によって克服できる領域を示し、効果的な学びの設計において重要な視点を提供します。近年、AIは仮想の指導者や知識の泉として、
導入現代社会において、AIは単なるツールの枠を超え、人間の思考や学習、創造プロセスそのものを拡張する「脳の拡張」として注目されています。AIによる情報処理やパターン認識の能力は、膨大な知識やアイデアを瞬時に提供し、従来の枠組みを超えた発想や学びを促進する可能性を秘めています。しかし同時に、
導入近年、AI技術は飛躍的な進化を遂げ、医療、金融、教育など多岐にわたる分野で実用化が進んでいます。しかし、AIが人間特有の「意味づけ」や「価値観」を内面化することは極めて難しい課題として注目されています。これは、長い歴史と多層的な文化背景に基づく人間の感情や倫理観が、単なるデータやアルゴ
はじめに現代の情報社会において、人間の認知能力をいかに効果的に引き出すかは、学習や問題解決、創造的活動において極めて重要なテーマとなっています。思考の外在化とは、頭の中にある漠然とした考えや知識を言語、図、身体動作などを通じて外部に表現するプロセスです。このプロセスは、認知の負荷を軽減し、
はじめに近年、LLM（大規模言語モデル）の進化と普及により、ただ質問を投げるだけではなく、より質の高い応答を得るためのプロンプト設計が重要視されています。ユーザが工夫を凝らしたプロンプトを用いることで、モデルは与えられた役割に沿って創造的かつ論理的な回答を生成します。本記事では、チャレンジ
はじめに急速なデジタルトランスフォーメーションの進展に伴い、組織や個人の知識創造活動において、LLM（大規模言語モデル）の役割がますます注目されています。野中郁次郎氏のSECIモデルは、知識が「共同化・表出化・連結・内面化」のサイクルを通じて創造されると説いています。本記事では、特に連結、
はじめに現代社会において、AI（人工知能）の急速な進化は目覚ましいものがあります。しかし、その計算能力やデータ解析の速さは、あくまでプログラムされた枠内での成果です。人間が長い歴史の中で培ってきた身体感覚、進化的背景、そして文化や倫理の体得は、単なるアルゴリズムでは再現できない深い側面を持
はじめに現代において、私たちは日常のあらゆる場面で認知的オフロードという行為を無意識のうちに行っています。スマートフォンのメモ、カレンダーアプリ、検索エンジン、さらにはAIチャットボットなど、外部のツールに脳内で処理していた情報や判断を委譲することで、より高度な創造的思考や複雑な意思決定に
はじめに言語は単なる情報伝達の手段ではなく、私たちの思考や世界の捉え方に深い影響を与えると長らく考えられてきました。エドワード・サピアとベンジャミン・リー・ウォーフが提唱した言語相対仮説は、言語がどのように認知の枠組みを形成し、現実の理解に影響を及ぼすかを示唆しています。さらに、近年注目さ