多くの研修実践では、学びやすさを研修品質の指標と見なしてきました。説明が滑らかで、活動が容易で、回答が速く、誤りが少ないほど、プログラムは成功しているように見えます。

しかし、学習科学は別の問いを投げかけます。

研修中に容易に遂行できることは、研修終了後の学習の質が高いことを必ず意味するのでしょうか？

答えは常に「はい」ではありません。

研修を容易にする条件の中には、目先のパフォーマンスを改善しても、必ずしも最高の長期保持につながらないものがあります。一方、学習中のパフォーマンスを一時的に遅くする、慎重に設計された困難が、情報の保持や後の想起・活用能力を強めることがあります。

ここから、Robert Bjork と同僚の研究に関連する Desirable Difficulties、すなわち「望ましい困難」という概念が生まれました。これは、研修の容易さと有効性の関係を見直すことを促す概念です。

ただし、この概念は慎重に理解する必要があります。難しいものがすべて有益なわけではなく、受講者を混乱させることは学習戦略ではありません。

中心となる問いは次のとおりです。

受講者に生産的な認知的努力を求めながら、その能力を超えてチャレンジを学習阻害の負担に変えない、適切な難易度をどのように設計すればよいのでしょうか？

望ましい困難とは、知識の獲得や練習中の遂行を相対的に難しくする学習条件であり、学習者と課題に適していれば、長期的な保持や学習を改善し得るものを指します。

例としては次があります。

• 学習セッションの間隔を空ける。

• 単に読み返すのではなく、記憶から想起する。

• 異なる種類の問題を交互に練習する。

• 練習条件や文脈を変化させる。

• 答えを提示する前に、学習者自身に答えを生成させてみる。

逆説的なのは、これらの実践の一部が、学習者に「学習が難しくなった」と感じさせることです。

誤りが増えることがあります。

時間が長くかかることがあります。

遂行が滑らかでないと感じることがあります。

しかし、この一時的な遂行の容易さの低下は、学習の質の低下を必ず意味するわけではありません。

受講者が、記憶から答えを探したり、状況を分析したり、選択肢を区別したりせずに答えを得る場合、必要な認知的努力は限られます。

一方、次のことを求められると：

想起し、比較し、分析し、予測し、生成し、意思決定し、その決定の結果を振り返る；

学習プロセスはより能動的になります。

ここでは次の違いを考えられます。

情報への接触 Exposure

と

能動的処理 Active Processing

10問の解き方を見た受講者が、自分で解こうと試みた後にフィードバックを受けた受講者と同程度に学習しているとは限りません。

これは特に強調すべき重要な点の一つです。

「望ましい困難」という言葉は、研修をより複雑にすべきだという意味に誤解される可能性があります。

それは正しくありません。

困難が望ましいのは、学習に役立つ認知過程を引き起こし、かつ受講者が合理的な範囲で対処できる場合だけです。

困難が先行知識や課題処理能力を超えると、次のような状態に変わる可能性があります。

• 混乱。

• 過剰な認知負荷。

• 非生産的な誤り。

• 活動からの離脱。

• 動機の低下。

• 誤った学習。

したがって：

困難そのものに研修価値があるのではなく、その価値はどのような学習過程を引き起こすかによって決まります。

ここで、研修設計の繊細な領域に入ります。

Cognitive Load Theory は、ワーキングメモリが限られており、教育設計では不要な要素でその資源を消耗させないことが重要だと説明します。

では、これと困難を加えることをどのように両立させるのでしょうか？

必ずしも矛盾はありません。

目標は無作為に難易度を上げることではなく、非生産的な困難を除去しながら、生産的な認知的チャレンジを残すことです。

例：

受講者がリスク分析を学んでいるなら、似た3つのリスクから優先順位を判断させることは、有益なチャレンジになり得ます。

一方、設計の悪い表、曖昧な指示、未定義の用語、注意を散らす情報を提示することは、望ましい困難ではなく、設計上の障害です。

ここに本質的な違いがあります。

問題について考えることから生じるチャレンジは有益な場合があります。

しかし：

研修設計の悪さから生じるチャレンジは有益ではありません。

よくある実践の一つは、研修を一つの時間ブロックに集中させることです。

1日に5時間、または5日間連続で実施し、その後プログラムが終了します。

この形式は運営上必要な場合がありますが、長期保持という観点から常に最適とは限りません。

Spacing Effect は、多くの状況で、学習や練習を時間的に分散させる方が、一つの期間に集中させるより保持を高め得ることを示しています。

次のようにする代わりに：

学習 学習 学習 テスト

次のような学習の流れを設計できます。

学習 間隔 想起 応用 間隔 想起 新しい応用

ここでの困難は、時間の経過とともに情報へ容易にアクセスできる度合いが一部低下することから生じます。

学習者は情報を取り戻すために、より大きな努力を必要とします。

その努力が学習を強化するプロセスの一部になることがあります。

教材を読み返すと、親しみを感じやすくなります。

一方、想起は、知識が目の前にない状態でアクセスできるかを試します。

したがって、講師は次のように言う代わりに：

……前のページを復習してください……

次のように言えます。

資料を閉じて、先ほど扱った4つの原則を記憶から書いてください。

または：

モデルを見ずに、次のステップは何ですか？ そしてなぜですか？

問いから答えに到達するまでの距離が、一つの認知的努力になります。

ただし、難易度は適切でなければなりません。

想起がほぼ不可能なら、期待される効果が得られない可能性があります。

ここでフィードバックが決定的に重要になります。

Blocked Practice では、一つの種類の問題を繰り返し練習してから次の種類へ進みます。

例えば：

AAAA → BBBB → CCCC

Interleaved Practice では、順序が次のようになることがあります。

A → C → B → A → B → C

最初の方法はより簡単で整然として見え、練習中のパフォーマンスも良くなる場合があります。

しかし interleaving は、学習者に毎回もう一つ問いを投げかけます。

目の前の問題は何の種類か？ どの戦略を使うべきか？

これは現実世界で重要な技能です。職場の問題には通常、「どのモデルを使うべきか」と書かれたラベルは付いていないからです。

講師は、完全な説明をする前に、受講者にまず解決策を考えさせることができます。

例えば：

意思決定モデルを説明する前に、講師が状況を提示して質問します。

あなたが責任者なら、どのような意思決定をしますか？ どの基準に基づきますか？

その後、科学的モデルを提示する前に回答を議論します。

こうすると、受講者は自分で発見した問いや知識の欠落を抱えた状態で内容に入ります。

ただし generation は調整が必要です。分野について先行知識がまったくない場合、試行が生産的な学習ではなく、単なる推測になる可能性があります。

従業員が一つの文脈でだけ技能を練習すると、一般原則よりも、その技能と特定の文脈との結び付きの方を強く学習することがあります。

そこで、次の要素を変化させることができます。

• 顧客の種類。

• 問題の規模。

• 利用可能な情報量。

• 時間的制約。

• チームの性質。

• 組織的シナリオ。

目的は技能自体を変えることではなく、外見が変わっても問題の深層構造を認識できるよう訓練することです。

これは研修を Transfer、すなわち学習の転移という概念に近づけます。

Scaffolding は、特に複雑な技能を学ぶ初期段階で必要です。

問題は支援があることではなく、学習者がより多くの責任を担えるようになった後も支援が続くことです。

例えば研修は次のように始められます。

講師が完全に実演

その後：

明確な手順に沿って受講者が実施

その後：

限定的なヒント付きで実施

その後：

独立して実施

その後：

新しい状況で実施

このプロセスは次のように呼べます。

支援の段階的な縮小 Fading

目的は、二つの逆方向の問題を防ぐことです。

支援を早く撤去し過ぎて混乱を生むこと、

そして

支援を長く維持し過ぎて依存を生むこと。

すべての受講者に合う一つの難易度は存在しません。

専門家にとって有益なチャレンジとなる課題が初心者の能力を超えることもあり、初心者にとってのチャレンジが専門家には日常的な作業であることもあります。

これは、研修の有効性が次の相互作用に影響されるという考え方と一致します。

学習者の特性 × 課題難易度 × 練習条件

したがって、設計者は次のことを問う必要があります。

先行知識はどの程度あるか？

経験レベルはどの程度か？

課題の複雑さはどの程度か？

どれだけの支援が利用できるか？

誤りのコストはどの程度か？

そして受講者は、技能を習得している段階か、定着させている段階か、転移している段階か？

4段階の実践的なマトリクスを使用できます。

領域1：快適

低い難易度 + 高い能力

受講者は非常に少ない誤りで素早く遂行します。

リスク：

退屈、成長不足、習得したという錯覚。

対応：

変化を増やす、支援を減らす、または新しい状況を提示する。

領域2：生産的チャレンジ

適切な難易度 + 受講者の能力が試行・想起・修正を可能にする

指標：

• 明確な認知的努力。

• 修正可能な誤り。

• 継続できる能力。

• フィードバック後の改善。

通常、ここが目標領域です。

領域3：過負荷

難易度が受講者の利用可能な資源を上回る

指標：

• 基本的な誤りが繰り返される。

• どこから始めればよいか分からない。

• 講師への完全な依存。

• 課題の流れを失う。

対応：

課題を分割し、支援を戻し、解決済みの例を示す、または変数を減らす。

領域4：混乱

ここでのチャレンジは技能の本質からではなく、不適切な設計から生じます。

不明確な指示、不足した情報、複雑なインターフェース、未説明の用語、または目標と無関係な活動。

対応：

困難を除去し、受講者に適応を求めない。

プログラムにチャレンジを加える前に、講師は5つの問いを使えます。

1. どの認知過程を刺激したいのか？

想起？ 分析？ 識別？ 意思決定？ 転移？

2. 受講者はそれに対処できる十分な先行知識を持っているか？

いいえなら、基礎づくりや支援が必要かもしれません。

3. 困難は課題から生じているのか、それとも設計不良からか？

設計不良が原因なら、除去すべきです。

4. 受講者はフィードバックを得られるか？

修正機会のない困難は、学習ではなく誤りを固定してしまうことがあります。

5. 遅れて現れる利益を期待しているか？

困難によって現在のパフォーマンスが下がるなら、後にどのような利益の証拠を期待するのか？

保持？ 転移？ 自立性？ 柔軟性？

利益を特定できないなら、その困難はそもそも望ましいものではない可能性があります。

5日間の研修プログラムを考えてみましょう。

従来型の設計

説明 例 類似演習 修正 次のテーマへ移行。

その一部は次のように再設計できます。

1日目

知識の基礎 + 解決済みの例 + ガイド付き練習。

2日目

資料を見ずに想起 + 応用。

3日目

前2日間の技能を新しい技能と混ぜる。

4日目

慣れていないシナリオ + 支援を減らす。

5日目

適切なツールを選ぶ必要がある統合的な問題。どのツールを使うかは事前に教えない。

その後：

7日後

短い想起 + 応用ケース。

30日後

転移状況または仕事に関連する課題。

こうすることで、研修は単なる5日間ではなく、時間軸に広がる学習構造になります。

この記事の考え方は一つの原則にまとめられます。

受講者を疲れさせるために研修を難しくするのではなく、研修後にも残してほしい思考過程や職業的プロセスを実際に練習せざるを得ない程度にチャレンジングにしてください。

そうすると、難易度の基準は次ではなくなります。

この活動は難しいか？

代わりに：

この困難は受講者の頭に何をさせているか？

答えが：

想起、比較、分析、選択、生成、修正、転移；

であれば、生産的な努力である可能性があります。

一方、答えが：

指示の意味を探す、気を散らすものに抵抗する、悪い設計を理解する、要求を推測する；

であれば、減らすべき負担です。

講師の高度な役割の一つは、内容を分かりやすくするだけでなく、Challenge Calibration を行えるようになることです。

つまり、次を理解することです。

いつ説明するか？

いつ質問するか？

いつモデルを提示するか？

いつ隠すか？

いつ即座に修正するか？

いつもう一度試させるか？

いつ簡略化するか？

いつ問題のレベルを上げるか？

いつ支援を与えるか？

いつ支援を引き下げるか？

こうした細かな判断は、内容量そのものより学習の質に大きな影響を与えることがあります。

望ましい困難という考え方を真剣に採用するなら、組織研修はいくつかの前提を見直す必要があるかもしれません。

必ずしも次が成り立つわけではありません。

満足度が高い = 学習が良い。

また、必ずしも：

研修中の誤りが少ない = 保持が良い。

さらに：

活動を早く終える = 習熟度が高い

という規則も常に正しいわけではありません。

したがって、研修の測定ダッシュボードには、受講者体験だけでなく次の指標も含めるべきです。

• 遅延想起。

• 独立した応用。

• 問題を識別する能力。

• 新しい文脈への知識転移。

• 支援への依存低下。

• パフォーマンスの持続性。

効果的な研修とは、学習者の前からあらゆる困難を取り除く研修ではなく、能力を超えるチャレンジを与える研修でもありません。

より成熟した設計は、二種類の困難を区別します。

学習者を消耗させるだけで何も教えない困難、

そして

学習に必要なプロセスを練習させる困難。

ここで講師の役割が変わります。

講師は次だけを問うのではありません。

どうすれば内容をもっと簡単にできるか？

さらに次も問います。

どこは容易であるべきか、どこでは受講者に努力させるべきか？

注意散漫、曖昧さ、不適切な設計を除去することは必要です。

しかし、想起、試行、修正可能な誤り、識別、意思決定、独立した応用まで除去すると、研修は快適になっても持続性が低下する可能性があります。

そのため、この記事の中心原則は次のように表せます。

良い研修は困難を増やすのではなく、困難を設計する。

学習に役立たない困難を取り除き、受講者に考え、想起し、選び、応用させる困難を慎重に設計することで、研修室の中で起きたことを外でも使える能力へと変えていきます。

Bjork, E. L., & Bjork, R. A. (2011). Making things hard on yourself, but in a good way: Creating desirable difficulties to enhance learning. In M. A. Gernsbacher et al. (Eds.), Psychology and the real world: Essays illustrating fundamental contributions to society. Worth Publishers.

Bjork, R. A., & Bjork, E. L. (2020). Desirable difficulties in theory and practice. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 9(4), 475–479.

Dunlosky, J., Rawson, K. A., Marsh, E. J., Nathan, M. J., & Willingham, D. T. (2013). Improving students’ learning with effective learning techniques: Promising directions from cognitive and educational psychology. Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4–58.

Karpicke, J. D., & Roediger, H. L., III. (2008). The critical importance of retrieval for learning. Science, 319(5865), 966–968.

Roediger, H. L., III, & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249–255.

Soderstrom, N. C., & Bjork, R. A. (2015). Learning versus performance: An integrative review. Perspectives on Psychological Science, 10(2), 176–199.

Sweller, J., van Merriënboer, J. J. G., & Paas, F. (2019). Cognitive architecture and instructional design: 20 years later. Educational Psychology Review, 31, 261–292.