本研究では、Multiple Timescale Recurrent Neural Network(MTRNN)を用いて，漢字の筆跡ダイナミクスを学習することを目的とする．提案手法では画・偏（旁）・漢字全体を階層的に学習することで漢字の構造に注目した学習を実現する．学習データに合わせて発火速度の異なるニューロンを付加することでレベルの異なる情報をMTRNN内で自己組織化する．評価実験では偏3種，旁5種の組み合わせから成る計15種の漢字の筆跡ダイナミクスを用い，ダイナミクスの自己組織化と漢字の生成を行った．実験の結果，本手法の有効性を確認することができた．