研究課題
基盤研究(C)
学習者が対象系のモデルを作成することを通した「作ることによる学習」と、誤った考えに対するフィードバックを受け取って仮説を修正する「誤りからの学習」を統合するモデリング学習環境を開発し、その効果を予備実験によって検証した。誤り（制約違反）を含むモデルに対する頑健な計算能力を持つシミュレータ（ロバストシミュレータ）、モデルのおかしな振る舞いの物理的意味を物理世界オントロジー（制約の意味論）に基づいて診断するための知識ベースの実現により、二つの学習方略の長所を兼ね備えたモデリング学習環境を世界で始めて実現し、有効性を確認した。
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Journal of Educational Technology & Society
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