講演情報
[4L5-GS-1b-05]自由エネルギー原理からみた自己効力感: コーチング戦略の数理
〇稲邑 哲也1 (1. 玉川大学)
キーワード：
Affective Computing、自己効力感、自由エネルギー原理
本研究は，他者の模範動作とのギャップを手掛かりに技能を改善する社会的運動学習において，自己効力感とメタ認知精度の関係を自由エネルギー原理／能動推論で数理化することを目的とする．一次元空間でのトイシミュレーション環境において，自己観測を潜在状態と同一視せず，自己観測精度と自身の行動制御の精度を導入し，ラプラス近似下の自由エネルギー最小化から，「目標との誤差×ゲイン」だけ自己運動を更新する典型的な規則を導出した．その結果，実効自己効力感（双方の精度の調和平均）が推論として現れ，自己観測精度が低いと行動制御精度が高くても学習ゲインが抑制され停滞に至りやすいボトルネック構造を示した．さらに，挑戦を回避する方策を期待自由エネルギーで記述し，コーチングAIがユーザに介入する方法論を議論可能とした．