カオス(その1)

目安時間:約 7分

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アロハ~!
しあわせ探検家の晋作です!
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さて、「CAMRの胎動-解題!実用理論辞典」シリーズの続きで、今回はカオス(その1)です。
流れ的には少し振り出しに戻るような感じなのですが、とても重要な内容ですので取り上げました。
まずは、論文を見てみましょう。



★☆★☆★☆★☆★☆★☆以下引用★☆★☆★☆★☆★☆★☆



 これまでのところ、複雑な現象をそれぞれ単独の構成要素に分解して、その振る舞いを調べても結局全体の結果との関係を明確にできない、と述べてきた。そこで関係を明確にするための尺度をこれまでとはまるっきり変えてみたらどうだろう。まるっきりこれまでとは違う尺度で同じ現象を見ると、それまではっきりしなかった物が明確になってくることがある。



 丁度、最近流行の立体図を見るような物だ。普通に見る限りでは、ランダムな点の集合にしか見えないのだが、寄り目になるようにして見ると、突然そのランダムな点の図から、鮮明な立体像が浮き出すのである。そのこれまでとはまるっきり違った尺度を提供するのが、アフォーダンス理論やこのカオス理論であると私は考えている。



 さて、カオスとは何だろうか?私の考えるところでは、(ほんとに私は勝手にものを考えるのが好きである)カオスは、ある現象の性質を表す言葉である。たとえば祭りという現象を言い表すときには、「にぎやか」とか「心うきうき」、「非日常的」などと表現する。どの表現もそれなりにしっくりくるものである。



 ところが世の中には、なんと表現して良いのかわからない性質がある。たとえば人の運動である。以前述べたように、人は同じ運動を繰り返すのが苦手である。プロゴルファーのスウィングを分解写真のような物で記録してみよう。一回一回で見ると、決して細かいところは同じ運動を繰り返していないことがわかる。プロでさえそうなのだから、アマチュアはどんなにひどいことか。それにも関わらず、全体としては紛れもなく、見てそれと分かるその人固有のフォームを作る。つまり同じ運動を繰り返していないのに、その人らしさを失うこともない。細かいところは違っていても、その人の雰囲気だけは安定している。



 また従来複雑な予測しがたい現象は複雑なシステムから、簡単な現象は簡単なシステムから生じると考えられてきた。ところが人のような複雑な運動システムからは「位相図」で述べたような比較的安定した単純な運動が出てくるし、水を温めるといった単純なシステムから、予測不可能な複雑な運動が生まれる。このような性質も言い表しがたい。



 しだ類のような植物を見てみよう。茎の分かれ方や葉の付き方は、一見すると規則正しく見えるのだが、良く見るといくつも不規則さを見つけだせる。子どもの頃、規則正しくないのが納得できず、次から次へと枝を取っては確かめたことがある。葉の付き方などになんだかそれらしいきまりが見られそうなのだが、あるいは直感的にはきまりがあるはずだと思いながらも、それを見つけられないもどかしさがあった。実際には2~3の簡単な規則で、しだの葉の形はコンピュータ上に再現できるのであるから、直感は正しかったわけだ。いずれにしても見ただけでは、規則正しいとも正しくないともいいがたい。



 前項の「位相空間」を見ていただきたい。人の運動は決して前と同じ軌跡を繰り返さない。しかも中には随分違った軌跡もある。だからといって、この運動の性質を規則正しくないとは言えない。なぜならその軌跡は飛び出すことなくある範囲内にとどまっている。これは正確に同じ軌跡を繰り返すと言った秩序ではないが、無秩序とは言えない何らかの秩序を持っているのに違いない。その性質、これまでの見方では秩序など見られないのだが、それでも何らかの秩序を持っているといった性質をカオスと(カオス学者達は)呼んでいるのではないだろうか。



 カオスは従来、「無秩序」と訳されてきたが、この訳語がふさわしくないのは上に述べたとおり。とりあえずここでは従来の見方では秩序があるとは言えないが、決して無秩序とは言えない性質をカオスと呼ぶことにする。



 このカオスと呼べる性質を持った現象は身の回りにたくさんあるらしい。株価の変動から、日々繰り返す天気、生物の個体数の増減、心臓の鼓動、呼吸・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・その他たくさん。



ここで言っておきたいのは、もし人の運動がカオスという性質を持っているなら、その運動を変化させようとする私たちはそれを知っておく必要があるのではないだろうか、ということだ。そのうち、このアイデアを基にした運動変化のモデルが本シリーズで紹介される予定である。そのモデルからは訓練場面での新しい価値や意味が提案されるはずである。



★☆★☆★☆★☆★☆★☆引用終わり★☆★☆★☆★☆★☆★☆



カオスや複雑系と言ったアイデアが一時期流行りましたね。これらは画期的なアイデアで、世界がこれまでとは違ったふうに見えるような気がしたものでした。
そして、人の運動を見る際にもとても示唆に富んだ視点を提供してます。大まかな内容くらいは理解しておきたいものですね。



【引用・参考文献】
西尾幸敏:実用理論事典-道具としての理論(その1).上田法治療研究会会報, No.18, p17-29, 1995.
西尾幸敏:実用理論事典-道具としての理論(その2).上田法治療研究会会報, No.19, p1-15, 1995.
西尾幸敏:実用理論事典-道具としての理論(その3).上田法治療研究会会報, Vol.8 No.1, p12-31, 1996.
西尾幸敏:実用理論事典-道具としての理論(その4).上田法治療研究会会報, Vol.8 No.2, p76-94, 1996.
西尾幸敏:実用理論事典-道具としての理論(その5).上田法治療研究会会報, Vol.8 No.2, p120-135, 1996.
西尾幸敏:実用理論事典-道具としての理論(その6 最終回).上田法治療研究会会報, Vol.8 No.3, p120-135, 1996.



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なぜCAMRなのか?

目安時間:約 6分

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アロハ~!
 
しあわせ探検家の晋作です!
ご機嫌いかがですか?
 
今回は、CAMRをおススメする理由について書いてみます。
(※このブログでのCAMRについての記載は、一学習者として僕が今現在理解している内容です。もしかしたらCAMRの公式な見解に照らし、間違っている所があるかもしれませんので、その点はご容赦・ご理解お願いいたします。)
 
CAMRって何?
 
という方もおられると思いますので、まずはCAMRという言葉について説明します。
 
CAMRとは、〝Contextual Approach for Medical Rehabilitation”の頭文字をとった略称で「カムル」と読みます。日本語にすると〝医療的リハビリテーションのための状況的アプローチ”となります。
 
理学療法士の西尾幸敏氏によって、システム論をベースに構築されたリハビリテーションアプローチのことです。
 
CAMRの詳細については、CAMR基本テキストCAMR公式FacebookページCAMR公式ホームページ等をご参照ください。
 
それでは、僕がCAMRをおススメする理由をいくつか挙げてみます。
 
まず、一つ目はシステム論をベースにしている、という点です。
 
アメリカでは、1990年に開催されたⅡSTEP会議において、それ以降の理学療法教育はシステム論を中心に据えることが決められました。
 
しかるに、日本の理学療法教育では、システム論という言葉は2000年前後くらいから国内の成書でも散見するようになりましたが、教育現場の実態としては特に大きな変化はありませんでした。これは僕自身、理学療法士の養成校で教員をしていた経験に基づく偽らざる実感です。
 
ちなみにシステム論と対比されるパラダイムは、要素還元論と呼ばれるもので、要素還元論から、システム論への流れはリハビリの世界だけの話ではなく、広く一般社会においても同様にあてはまります。
 
要素還元論の考え方は古くからあるのですが、デカルトの心身二元論により強力な説得力を持ち、科学革命や産業革命に多大な影響を与えたと言われています。いわば現代にもつながる大成功の立役者、というわけです。
 
そんな大成功した要素還元論ですが、世の中には要素還元論では上手く説明できない現象もたくさんあります。そこで台頭してきたのがシステム論、というわけです。
 
例えばノーベル化学賞を受賞したイリヤ・プリゴジンによる散逸構造理論や、マトゥラーナとヴァレラによるオートポイエーシス理論、割と一般的にも流行したカオス理論、複雑系なども、システム論をベースにしています。
 
この辺りは踏み込むと長くなってしまいますが、、、要するにシステム論の方が新しいわけです。
 
通常新しいものというのは、古いものの悪いところを改善していたり、古いものにはない機能を持っているなど、何かしら良い点があるものです。ガラケーとスマホを比べてみるようなイメージですね。
 
もちろん、ガラケーにも依然として使い道があるように、古い理論がダメなわけではありません。ましてや要素還元論は大成功の立役者です。今でもその有用性に疑いの余地はありません。
 
しかしながら、新しい良い理論があるのならば、それも受け入れてみた方が得ではないだろうか?ということです。
 
要素還元論に基づくアプローチしか知らない場合と、それに加えてシステム論に基づくアプローチも知っている場合を比べて考えてみましょう。
 
どちらの方が、より広い視野から問題を捉えることができるでしょうか?
 
最善と思われる具体的なアプローチ方法を決定するにあたり、どちらの方が、より多くの選択肢を想定して吟味できるでしょうか?
 
単純に考えても、要素還元論だけの場合よりも、要素還元論+システム論の場合の方が有利のような気がするのです。
 
これがCAMRをおススメする一つ目の理由です。
 
最後まで目を通していただき、ありがとうございます!
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マハロ~!
 
 
 
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