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条件反射の人体への応用

条件反射というとパブロフの犬の実験が有名ですが、 この現象を人間に応用している例って、何かないでしょうか? 聞いたところでは、アメリカでは兵士に対して、的が出てきたら躊躇なく殺せるような 条件反射付けをしている用は話も聞きますが…… もちろん、血なまぐさい話ではなく、スポーツや教育、勉強、性格改善、ビジネスその他で、どのように使われているのかを知りたいのですが。

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  • Diogenesis
  • ベストアンサー率49% (859/1722)
回答No.2

軍医学校の教師で生理学者だったパヴロフは 当時新興の学問だった心理学に懐疑的だったようです。 皮肉にも,そのパヴロフの条件反射研究は 「古典的条件づけ」あるいは「レスポンデント条件づけ」という呼称で 心理学の学習理論に受け継がれていくことになります。 学習理論に基づいて不適応行動を改善するための技法群が行動療法です。 恐怖症だとか強迫行動といった いわゆる神経症(ノイローゼ)の症状として知られる不適応行動は 不適切な偶発的学習の産物と考えられるため, 再学習によって改善を図ろうというわけです。 近年は理論的背景を異にする心理療法と合流して 認知行動療法の名で呼ばれることが多くなりました。 行動療法のなかでも最も早い時期に確立されたのが, 古典的条件づけを応用した系統的脱感作(けいとうてきだつかんさ)という技法です。 なにやら仰々しい名前ですが, 要するに「順序立てて鈍感にしていく」技法です。 たとえば恐怖症なら, 恐怖を感じる具体的状況を列挙して怖い順に並べたランキング表(不安階層表)を作ります。 次に体じゅうの筋肉を自在に緊張・弛緩できるようになるまでリラクゼーション訓練を行ないます。 最後に,恐怖ランクの低い状況から順に 恐怖喚起刺激に晒されながらもリラックスした状態を保てるように脱感作訓練を行ないます (このステップが古典的条件づけ)。 ひとつの状況がクリアできたら,より恐怖ランクの高い状況で同じことを繰り返し, 最高ランクの恐怖状況でもリラックスしていられるようになれば成功です。 この際,生の刺激の代わりにリアルなイメージを想起するだけでも同等の効果があるとされます。 ところで 御質問の中のこの部分。 >聞いたところでは、アメリカでは兵士に対して、的が出てきたら躊躇なく殺せるような >条件反射付けをしている用は話も聞きますが…… これは学習理論のもうひとつの柱(というか大黒柱)である「オペラント条件づけ」ですね。 オペラント行動は生理学や心理学で言うところの「反射」ではないので, これを条件反射と呼ぶのは適切ではありません。 条件反射は生まれ持った無条件反射を別の刺激と組み換えるだけの学習ですから, 自由度が低く,応用領域も広いとは言えません。 学習理論については下記のQ&Aも参考になさってください。 ■心理学が効果的に使われいるものは?  http://okwave.jp/qa/q5675062.html ■やる気と報酬の関連についての実験  http://okwave.jp/qa/q5776840.html

その他の回答 (2)

回答No.3

心理学領域で思い浮かぶのはNo2の方のおっしゃるとおりです。 因みに一度古典的条件付けを行った後、刺激のみを提示する操作(犬の例では、ベルは鳴るが餌はなし)を 繰り返し行うと、刺激に対しての反応が徐々になくなります。 (「消去」といいます) ただ、これを人間に応用したという話は聞いたことがありません。 教育面では、例えば次のテストで90点取ったら~を買ってやる、という親御さんは多そうですが、 これは逆効果であることが知られています。 報酬なしで勉強して、90点が取れれば内心子どもは嬉しいと感じ、褒められる(これが報酬)わけです。 これをモノで釣る方法にすると、一時的には効果がありますが次回からも必ずモノという報酬がないと 勉強する動機付けが起こらない事態に陥ります。 軍事部門では、例えば第一次大戦中は各国とも射撃練習用の的に丸型のものを使用していましたが、 実戦で人間を目の前にすると発砲を躊躇する例が続出したようです。 そのため、以降はどの国でも的は必ず人型になり、撃てない兵士は減ったという話は聞いたことがあります。 それでも太平洋戦争中、米軍の兵士で実際に日本軍に向けて発砲できたのは30~60%程しか居なかったそうで、 今のアメリカ陸軍では3Dゲームのようなシミュレータを用いたり、牛などの内臓が入った袋を敵に見立てて ナイフで激しく突き刺す訓練を行っています。 これは無段階脱感作と呼ばれ、No2の方の系統的脱感作の逆で、いきなり強烈な刺激を与えて早期にそれに 慣れる学習の一つになると思います。

  • usokoku
  • ベストアンサー率29% (744/2559)
回答No.1

範囲が広すぎるので大雑把に 学習と条件付け

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