シェイピングは、オペラント条件づけで使用される手法で、目標行動への連続的な近似に報酬を与えることで複雑な行動を訓練します。生物が複雑な行動を自発的に行うことはまれであるため、この方法が必要です。代わりに、シェイピングでは、望ましい行動を小さく管理しやすいステップに分解します。
シェイピングのステップは、望ましい行動に似た反応を強化することから始まります。たとえば、親は子供がおもちゃを1つ拾ったことを褒めるかもしれません。子供が期待される行動を理解し始めると、強化は、拾ったおもちゃの数を増やすなど、望ましい行動にもっと近い反応に調整されます。この場合、子供はおもちゃを1つではなく5つ拾ったことを褒められるかもしれません。
刺激弁別は、正しい行動のみが強化されることを保証するため、シェイピングにおいて非常に重要です。パブロフの犬を使った実験では、犬は特定の音に反応し、類似の音には反応しないように条件付けられており、この概念を効果的に示しています。人間への応用では、シェイピングは複雑なタスクをより小さな達成可能なステップに分割して教えるために使用されます。
たとえば、親はシェイピングを使って子供に部屋を掃除することを教えることができます。プロセスは、子供がおもちゃを 1 つ片付けることから始まり、すぐに強化されます。次に、子供はおもちゃを5つ片付けるように促され、この努力の増加に対して強化が与えられます。ステップが進み、子供がおもちゃを10個拾うか、本と服を片付けるかを選択するようになり、それぞれの選択が強化されます。最終的に、子供は2つのおもちゃ以外すべてを片付けることが期待され、最終的には部屋全体を片付けます。子供がタスク全体をうまく実行できるようになるまで、各段階で強化が提供されます。
このシェイピング法により、体系的な強化を通じて複雑な行動を徐々に学習できるようになります。この構造化されたアプローチにより、子供は行動全体を正しく実行することを学び、長期的な成功と複雑なタスクの習得を促進します。
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