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より認知力を必要とする難題を好むようになる「努力依存的な報酬」

過去の論文では明らかになっているのは、ヒトは認知的努力を苦痛とし、避けようとする、ということです。
が、日常では外部的な報酬がなくても自発的に努力するパターンもあります。

Prevailing scientific theories hold that cognitive effort is experienced as unpleasant and people try to avoid it whenever possible.

参照元：https://tu-dresden.de/tu-dresden/newsportal/news/wie-menschen-lernen-sich-beim-denken-gerne-anzustrengen
– ドレスデン工科大学 Technische Universität Dresden. 26.01.2022 –

読書、楽器のマスター、複雑なソフトウェアのプログラミングなど、多くの優れたヒューマンスキルは、何千時間もの練習と一貫した認知的努力を必要とします。

従来の科学的理論では、認知的努力は不快なものとして経験され、人は可能な限りそれを避けようとすることが判明しています。

しかし、日常生活では、たとえ外部に明らかな報酬がなくても、人は自発的に努力をする場面が多くあるようです。

例えば、数独を解くのが好きな人は多いし、学生は知的な課題に挑戦することでモチベーションが上がります。

また、アマチュアのピアニストは、外的な報酬がなくても完璧な演奏をするために何時間も努力することができます。

最近、科学者の中には、認知的努力が常に回避的であるかどうかを批判的に問い、その代わりに、ある状況下では、挑戦的な認知的活動は報酬や価値があるものとして経験されることがあると主張する者がいます。

しかし、この現象に焦点を当てた研究はこれまでほとんど行われていません。

共同研究センター（SFB）940「意志と認知制御」の現在のプロジェクトでは、ウィーン大学とドレスデン工科大学の研究者がこの疑問を解決することを目指しました。

Veronika Job氏、Thomas Goschke氏、Franziska Korb氏が率いる研究チームは、ある認知課題で努力した結果、報酬を得た人が、たとえその過程で報酬を得られないとわかっていても、対照群の人よりも新しいフォローアップ課題で努力する意思があるかどうかを、管理された条件下で調査しました。

短い訓練期間でも努力の意欲は高まる

121人の参加者を対象とした最初の実験では、筆頭著者のGeorgia ClayとChristopher Mlynskiが、心血管測定（心臓の活動）を用いて、トレーニング段階で難易度の異なる認知タスクにどれだけ力を注いだかを調べました。

あるグループでは、報酬は努力によって直接決定されました。

課題の難しいレベルでより多くの努力をした場合、努力をほとんどしなかった簡単なレベルよりも高い報酬を得ました。

対照群では、報酬はランダムに割り当てられ、努力の度合いとは無関係でした。

報酬の総額はグループ間で一定に保たれ、努力と報酬の間の条件のみが操作されました。

その後、すべての被験者が、自分が取り組みたい課題の難易度を選択できる数学の課題に取り組みました。

その結論は ウィーン大学心理学部のJob教授は話します。

「過去に努力に対する報酬を受けたことのある被験者は、外部からの報酬を受けられないことを認識していたにもかかわらず、対照群の被験者よりも難しい課題を選択しました。」

さらなる実験で結果を確認

努力依存型報酬の効果を再現し、一般化できるかどうかを調べるために、さらに5つの実験をオンラインで行い、合計1,457人の参加者を得ました。

ここでは、実験グループの人々は、課題の解決度合いにかかわらず、簡単な課題よりも難しい課題の方が高い報酬を受け取ることがわかりました。

このように、報酬は参加者のパフォーマンスではなく、必要とされる認知的努力に依存することが明らかとなりました。

この努力依存的な報酬は、その後の課題の難易度を自由に選択できるテスト段階でも、より認知的な努力を必要とする難しい課題を好むようになることが、再び明らかにされました。

これらの結果は、現在の認知心理学や神経科学の理論で広く支持されている、「努力は常に不快でコストのかかるものとして経験される」という考え方を覆すものです。

「このように、人は抵抗の少ない道を選びたがるという仮説は、人間のモチベーションに固有の特性ではないのかもしれません。

ドレスデン工科大学一般心理学教授でSFB 940の広報担当であるThomas Goschke氏は話します。

「困難な課題を回避する傾向は、むしろ報酬パターンによって異なる個人の学習履歴の結果である可能性がある。」

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