Forest Learning Method for Chemical Education

化学は、理解する内容、記憶する内容、また計算力を必要とする内容などを含み、さらに、その原理原則も、電気分解や熱化学方程式、有機化学等、多種多様であることから、学生にとっては、比較的、取組みにくい科目と考えられている。筆者は、従来から、決定木、二進木等、樹木の構造を持つ回帰と分類の方法に関心を持ち、分類条件の探索や判別に応用している。この二進木は、集団学習法の一つ、RandomForestsやboostingの一種、MART(Multiple Additive Regression Trees)等に進化し、高い精度を持つ分類と回帰の方法へと発展した。特に、MARTの、学習率を低くするほど、短時間で高い精度が得られるという特徴、「遅いが早い」という逆説を、化学の教育に活用できないだろうかと考えた。具体的には、オープンエンド型の発想法、マインドマップと、問題解決を見据えた収束型の発想法、思考展開図を併用し、細かな問いかけ（ステップ）の積み重ねによって全体像を把握しようとすることによって、化学の理解深化や知識の定着と授業のコンパクト化を目指す試みである。マインドマップは、樹木の幹と枝葉のような構造を持ち、また、MARTは、簡素な幼木が一列に整列した林に例えられることから、森（マインドマップの集合）と林の概念を基盤とした学習教材とその方法として「森（森林）」と呼称した。H21 年度、SPP(サイエンスパートナーシッププログラム)にて、体験学習講座を開催した結果についても、併せて報告する。