Creating Physical Education Classes that Focus on the Mechanism of the Emergence of Enjoyment in Exercise : Physical Exercise and Neural Network Based on Reinforcement Learning Theory

Jazyk: japonština
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: 大分大学教育学部研究紀要. 44(1):43-70
ISSN: 2424-0680
Popis: 本研究は,体育科・保健体育科がめざす「豊かなスポーツライフ」に着目し,運動の楽しさ出現のメカニズムについて明らかにすることを目的とする。そこでまず,「楽しい体育論」の出現経緯,理論的・思想的根拠及び「楽しい体育論」の楽しさの意味について述べ,次にミハイ・チクセントミハイのフロー理論に着目して,身体運動に携わっている人間にとって楽しいとはどのような状態をさすのかについて検討する。そして,リハビリテーションやスポーツ動作における神経学的メカニズムや神経ネットワークについての知見から個人の身体運動メカニズムについて確認し,最後に強化学習の仮説モデルを分析・検討し,体育の授業づくりについて考察した。これらの検討により,必ずしも子どもは技能の習得によって楽しいと感じるわけではなく,また学習内容のない授業に退屈しないわけでもないこと,個人はいつ,どのように内容において運動を楽しいと感じるか,それは「予知」不可能であることが明らかになった。結論として,個人にとって運動インスピレーションが生起することを予想しながら,強化学習の機能を活用した体育の授業づくりをすることが重要であるとまとめた。
This study clarifies the mechanism of emergence of enjoyment in physical exercise, focusing on enjoyment for the voluntary evolution of sports throughout one's life, which is the goal of physical and health education. The research methodology was as follows. (1) Describing the emergence of the `theory of enjoyment in physical education' (theory of Tanoshii-Taiiku) that dominated physical education in the 1980s, its theoretical and ideological basis, and the definition of `enjoyment'. (2) Examining the circumstances that make up `enjoyment' for people engaged in physical exercise focusing on Mihaly Csikszentmihalyi's flow theory. (3) Verifying the mechanisms of physical movement in individuals based on findings on neurological mechanisms and neural networks in rehabilitation and sports movements. (4) Analysing and examining a hypothetical model of reinforcement learning and present a proposal on how to create a physical education class. This study drew the following conclusions. Children do not necessarily find enjoyment through the acquisition of skills. However, this does not mean that they are not bored in classes without learning content. It is impossible to predict when and in what content an individual will find exercise enjoyment. It is necessary to create lessons that utilise the function of reinforcement learning while anticipating the occurrence of exercise inspiration for the individual.
Databáze: OpenAIRE