教育・技能獲得や臨床現場などでも広く応用される学習心理学を，デジタルコンテンツを参照しながら能動的に学べる入門書。〔内容〕学習とは何か／馴化と脱馴化／古典的条件づけ／道具的条件づけ／選択行動／臨床応用／機械学習。 1章　学習とはなにか〔澤　幸佑〕 　1.1　行動の理由を探る 　1.2　学習の定義 　1.3　学習研究の歴史 　1.4　学習研究の方法 　1.5　学習研究の応用的意義 　1.6　より深い理解のために 2章　馴化と脱馴化〔高橋良幸〕 　2.1　日常生活における馴化 　2.2　馴化の定義 　2.3　馴化の特性 　2.4　馴化と類似した現象との区別 　2.5　馴化を用いた実験系 　2.6　馴化のモデル 　2.7　物体再認課題の実例 3章　古典的条件づけ〔福田実奈〕 　3.1　古典的条件づけの概略 　3.2　古典的条件づけの理論と現象 　3.3　Rescorla-Wagner 4章　道具的条件づけ〔澤　幸佑〕 　4.1　道具的条件づけとは何か 　4.2　ソーンダイクによる試行錯誤学習研究と効果の法則 　4.3　スキナーによる行動分析学の出発 　4.4　反応形成 　4.5　三項随伴性 　4.6　強化のマトリクス 　4.7　強化スケジュール 　4.8　強化スケジュールと累積反応記録 　4.9　道具的条件づけの実習 　4.10　日常的行動の理解にむけて 5章　選択行動〔八賀洋介〕 　5.1　選択行動とオペラント条件づけ 　5.2　マッチング法則 　5.3　シミュレーションデータを用いたマッチング分析 　5.4　急速なマッチング獲得と選好パルス 　5.5　選択行動の構造 　5.6　選択行動としてのオペラントの地平 6章　臨床応用〔空間美智子〕 　6.1　臨床場面における学習心理学の応用 　6.2　古典的条件づけの応用 　6.3　道具的条件づけの応用 　6.4　衝動性とセルフコントロール 　6.5　自分の行動変容（セルフコントロール実習） 　6.6　他者の行動変容を援助（認知行動療法の実際） 7章　機械学習〔鮫島和行〕 　7.1　機械学習とは 　7.2　教師なし学習と馴化 　7.3　強化学習と古典的条件づけ 　7.4　強化学習とオペラント条件づけ 　7.5　最新の機械学習アルゴリズム 索　引