「センスメイキング」理論とインサイト教育

「センスメイキング（意味づけ）」は、人が経験や情報に意味を与え、理解を構築するプロセスを指す概念です。この理論をインサイト教育に応用することで、より体系的な思考力育成が可能になります。現代の複雑化する社会においては、単なる知識の獲得だけでなく、その知識をいかに意味あるものとして統合し、新たな洞察を生み出すかが重要です。センスメイキングはまさにこの能力を育む理論的枠組みを提供してくれます。

センスメイキングの核心は、混沌とした状況や曖昧な情報から一貫性のあるストーリーや意味のパターンを見出すプロセスにあります。このプロセスでは、①状況の気づき（何が起きているのか）、②解釈（それはなぜ起きているのか）、③意味の生成（それは自分/社会にとって何を意味するのか）という段階を経て、理解が深まっていきます。認知科学の観点からは、この過程は人間の脳が「予測処理機械」として機能する本質的なメカニズムとも言えます。脳は常に入ってくる情報に対して予測を立て、その予測と実際の入力との差異（予測誤差）を最小化しようとします。このプロセスがセンスメイキングの神経科学的基盤となっているのです。

教育実践においては、学習者が「情報の断片」から「意味のあるパターン」を構築する経験を意図的に設計することが重要です。例えば、複数の事例や資料から共通点や相違点を見出し、背後にある原理や法則を推論する活動や、一見無関係に見える事象間の関連性を探る思考実験などが効果的です。また、センスメイキングは個人的なプロセスであると同時に社会的なプロセスでもあるため、対話を通じた集団での意味構築活動も、多角的なインサイトを生み出す上で価値があります。特に「知識構築コミュニティ」（スカーダマリアとベライターが提唱）のアプローチでは、学習者が共同で知識を創造・改善していくプロセスを通じて、より深いレベルのセンスメイキングが促進されることが示されています。

センスメイキング理論の起源は組織論や認知科学に遡り、カール・ワイクやデレク・レイヴなどの研究者によって発展してきました。彼らの研究では、人間は単に情報を受動的に処理するのではなく、自らの経験や価値観を通じて能動的に意味を創造するという視点が強調されています。この視点は構成主義的学習観と共鳴し、学習者中心の教育アプローチの理論的基盤となっています。さらに、エドガー・シャインの組織文化論やクリス・アージリスのダブル・ループ学習理論なども、センスメイキングと密接に関連しています。特にダブル・ループ学習では、問題解決（シングル・ループ）を超えて、問題設定自体を問い直す（ダブル・ループ）能力の重要性が強調されますが、これはまさにセンスメイキングの本質とも言えるでしょう。

インサイト教育におけるセンスメイキングの実践には、「批判的問い」の活用が欠かせません。例えば、「この現象の背後にはどのような要因が隠れているか」「もし前提条件が変わったら、結果はどう変化するか」「これまでの常識とどこが矛盾しているか」といった問いかけは、学習者の思考の枠組みを揺さぶり、新たな視点の獲得を促します。特に、ケースメソッドやプロジェクト型学習では、複雑な現実世界の問題に対して、多様な視点から解釈を試み、最適解を探求するプロセスを通じて、深いレベルのセンスメイキングが促進されます。ハーバード・ビジネス・スクールのケースメソッドでは、同じビジネス事例に対する多様な解釈や意思決定の可能性を探ることで、経営判断の複雑性と文脈依存性への理解が深まります。また、デザイン思考のプロセスも、ユーザーの潜在的ニーズや未表現の問題を共感的に理解し（エンパシー）、そこから意味のあるパターンを見出す（定義）というセンスメイキングの要素を含んでいます。

センスメイキングを基盤としたインサイト力の評価においては、従来の知識再生型のテストでは捉えきれない側面があります。そのため、ポートフォリオ評価やパフォーマンス評価など、学習者の思考プロセスや意味構築の質を多面的に捉える評価方法が有効です。特に、「説明の一貫性」「多角的視点の統合度」「新規性と実用性のバランス」「文脈適応力」などの評価基準を設定し、ルーブリックなどで可視化することで、インサイト力の発達を段階的に評価することが可能になります。このような評価は学習者自身の思考プロセスへの内省を促し、メタ認知能力の向上にも寄与します。さらに、リフレクティブ・ジャーナルやコンセプトマップの経時的変化の分析など、学習者の意味構築プロセスを縦断的に捉える評価アプローチも、センスメイキングの質的変化を理解する上で有効です。また、ピア評価やダイアログ評価（評価者と学習者の対話を通じた評価）なども、センスメイキングの社会的側面を捉える評価方法として注目されています。

センスメイキングの教育的実践を深めるためには、「認知的葛藤」を意図的に生み出す学習環境のデザインが効果的です。既存の知識や理解では説明できない現象や矛盾する情報に直面することで、学習者は自らの思考の枠組みを再構築せざるを得なくなります。例えば、物理教育では学習者の素朴概念と科学的概念の間の矛盾を明確にすることで、より深い概念理解が促進されることが知られています。歴史教育においても、同じ歴史的出来事に関する複数の一次資料を比較検討することで、歴史解釈の多様性や複雑性への理解が深まります。この「認知的葛藤」は、ピアジェの言う「不均衡」やフェスティンガーの「認知的不協和」の概念とも通じるものであり、学習者の認知構造の発達における重要な触媒となります。また、「閾値概念」（threshold concepts）の研究では、ある学問分野を理解する上で変容的な役割を果たす概念（例えば、物理学における「力」や経済学における「機会費用」など）があることが指摘されていますが、これらの概念の獲得はしばしば認知的葛藤を伴うセンスメイキングのプロセスを必要とします。

デジタルテクノロジーの発展は、センスメイキングのプロセスに新たな可能性をもたらしています。例えば、ビッグデータの視覚化ツールやシミュレーションソフトウェアは、複雑な現象のパターンや関係性を可視化し、学習者の理解を助けます。また、協働知識構築を支援するデジタルプラットフォームは、異なる視点や知識の統合を促進し、集合的なセンスメイキングを可能にします。AR（拡張現実）やVR（仮想現実）技術も、複雑な概念や抽象的な理論を具体的な経験として提供することで、意味構築のプロセスを支援する可能性を秘めています。例えば、気候変動や生態系の複雑な相互作用をVRで体験することで、抽象的な科学概念がより直感的に理解できるようになります。また、ユビキタスコンピューティングやIoTの発展により、実世界の現象をリアルタイムでデータ化・視覚化することが可能になり、「状況に埋め込まれた学習」（situated learning）を支援する新たな教育環境が実現しつつあります。これらのテクノロジーは、従来人間の認知的限界によって困難だったセンスメイキング（例えば、大量のデータからのパターン認識や複雑系のシミュレーションなど）を拡張する可能性を持っています。

センスメイキング理論をより実践的に応用するためには、「思考の可視化」技法も重要なツールとなります。マインドマップ、コンセプトマップ、因果ループ図などの視覚的思考ツールは、情報間の関係性やパターンを明示化し、思考の外化を促します。これらのツールを活用することで、学習者は自らの理解の構造を客観的に振り返り、再構成することが可能になります。また、メタファーやアナロジーの活用も、抽象的な概念や複雑な関係性を理解する上で効果的なセンスメイキング戦略です。未知の概念や現象を、既知の経験や概念に結びつけることで、新たな理解の枠組みが構築されます。認知言語学の研究によれば、メタファーは単なる修辞的表現ではなく、私たちの概念システムの根幹を成すものであり、抽象的思考の基盤となっています（レイコフとジョンソンの「メタファーと認知」）。教育実践においては、学習者自身がメタファーを創造するプロセスを通じて、概念理解の深化と創造的思考の促進が期待できます。例えば、「免疫システムは国の防衛システムのようなものだ」というメタファーは、複雑な生物学的プロセスを理解する足がかりとなります。ただし、メタファーやアナロジーには限界もあるため、その適用範囲と制約について批判的に検討する機会も設けることが重要です。

センスメイキング理論に基づくインサイト教育は、急速に変化する知識基盤社会において、ますます重要性を増しています。情報過多の時代において、単なる知識の蓄積ではなく、情報の意味を見極め、新たな知を創造する能力が求められているからです。特に、人工知能やビッグデータなどの発展により、従来人間が担ってきた単純な情報処理や記憶の機能は代替可能になりつつあります。このような時代において、人間ならではの価値を発揮するためには、複雑な状況下での意味づけや創造的なインサイトの生成能力が不可欠です。センスメイキング理論に基づくインサイト教育は、まさにこのような能力を育成するための理論的・実践的基盤を提供するものと言えるでしょう。また、持続可能な開発目標（SDGs）やグローバルな課題解決においても、複雑に絡み合う問題の本質を見抜き、異なる立場や価値観を統合した創造的解決策を生み出すセンスメイキング能力が求められています。そのため、教育機関のみならず、企業研修や市民教育においても、センスメイキングを基盤としたインサイト力育成へのニーズが高まっているのです。

最後に、センスメイキング理論の限界と課題についても触れておく必要があります。センスメイキングは本質的に主観的・解釈的なプロセスであるため、客観的な評価や標準化が困難という側面があります。また、文化的背景や価値観によって意味づけのパターンが大きく異なる可能性もあり、多様性への配慮が欠かせません。さらに、センスメイキングを促進する教育実践には、従来の知識伝達型教育よりも多くの時間と資源、教師の専門性が要求されるという実践上の課題もあります。これらの課題を克服しながら、センスメイキング理論の可能性を最大限に活かした教育実践を発展させていくことが、今後の教育研究の重要な方向性となるでしょう。特に、評価方法の精緻化、多様な文化的背景を持つ学習者への配慮、教師教育プログラムの充実などが優先的に取り組むべき課題として挙げられます。