脳のスキャンデータから「理解度」を数値化してくれる機械学習アルゴリズムが誕生

By yarruta

勉強は大事なことですが、その成果ともいえる「理解度」を調べるためにはテストを受けなければならない場合がほとんどです。そんな中、ダートマス大学の心理学者と工学者の共同研究チームは、脳のスキャンデータから理解度を測定する機械学習アルゴリズムを開発しました。

Decoding individual differences in STEM learning from functional MRI data | Nature Communications
https://www.nature.com/articles/s41467-019-10053-y

Your Brain Activity Can Be Used to Measure How Well You Understand a Concept Untitled
https://www.dartmouth.edu/press-releases/measuring_concept_knowledge_through_brain_activity.html

研究チームは「問題に対する理解度が深い人の脳内では何が起きているのか？」を調べるため、被験者としてダートマス大学に所属する「工学・物理学が専門分野」な学生(以下、上級者)と「工学・物理学は専門外」な学生(以下、初級者)を合計28人集めました。上級者は機械工学コースと上級物理学コースの講座をそれぞれ1つ以上受講した学生で、初級者は大学に入ってから工学・物理学の授業を受講していない学生です。

研究チームは、従来式の紙とペンを使ったテストで工学・物理学の試験を実施。機械工学50.9点・物理学79.3点という上級者の平均点に対し、初級者の平均点は機械工学16.9点・物理学35.9点という結果となり、集められた上級者と初級者の間には工学・物理学の分野の知識に差があることが確認されました。

By bialasiewicz

次に行われた実験は、作用・反作用の法則に関するテストを行いながらfMRIで脳の活動をスキャンするというもの。テストは、給水塔や橋、電灯などの写真を見て、その物体が受けている外力を考えるというものです。

問題の例が以下の画像。左右2枚の画像には同じ給水塔が写っていますが、それぞれ給水塔が受けている外力を示す矢印が異なっています。左側の給水塔に描かれた矢印は外力を正しく表していますが、右側には間違いが含まれています。被験者は短時間で写真が「正しい」のか「間違い」なのかを見抜くことを要求されました。テストを実施した結果、上級者の平均正答率は75％、初級者は53.6％でした。

fMRIから得られたテスト中のスキャン結果によると、上級者と初級者はテスト中にそれぞれ異なる脳の部位を活性化させていることが判明。以下の画像はそれを視覚化したものになります。赤い領域は上級者がテスト中に活性化させていた部位で、水色の領域が初級者がテスト中に活性化させていた部位です。上級者も初級者も活性化させていた領域は青色で表されています。

研究の結果、上級者は物体の写真を見せられると「斜めに力が掛かっている」「こっちは垂直方向のみの力だ」と無意識的に判断していることが判明。さらに、その無意識的な判断結果に応じて活性化する脳の部位は上級者の間では類似していることがわかりました。得られた実験結果から、研究チームは脳の活性化部位に応じて「理解度」を数値化する機械学習アルゴリズムを開発したそうです。研究チームによると、機械学習アルゴリズムによって算出された「理解度」が高ければ高いほど、被験者のテストの点は高かったとのこと。

この研究は将来的に、異なる学習方法の中から最適な学習方法を調べる際に活用される可能性があるとのこと。また、研究チームは現在「現実世界での実習」と「仮想空間での学習」のどちらが学習方法として優れているかについて比較実験を行っているとしています。