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計算機による教育支援システムには、マイクロワ-ルドに代表される発見的学習を支援する方法と、知的CAIに代表される演繹的学習を中心に支援する方法がある。本研究ででは、2つの方法を融合し、学習者の状態に適応的に発見的学習を支援する教育支援システムを提案する。
学習者が発見的に新しい概念を獲得する過程では、次のような思考錯誤を繰り返していると考えられる。(1)実験環境から得られる情報、自分の持っている背景知識を用いて仮説を立てる。(2)新しい実験結果や、仮説、背景知識を用いた推論結果によって、仮説を検証する。(3)検証に応じて仮説を修正する。
したがって帰納的学習過程における支援は、実験環境と学習者が持っている背景知識に対するなんらかの働き掛けである。これに対して、われわれは、次の方法をとる。
(1)発見的学習が行える条件は、学習者が必要な前提知識を持っていることである。前提知識の理解状態は、演繹的学習の結果、学習者モデルに記録されるので、その情報を基に試行錯誤的に発見させる目標概念と実験環境の制約条件を決定する。(2)次の3つの目的で、課題を与える。(1)発見するべき事柄に対する目標を与え、関連のある背景知識をしぼり込む。(2)不足しているデ-タを補うことを促す。(3)手のつかない学習者に対しては、課題の形式で新しい知識を与える。(3)実験環境の自由度を制限する。(4)試行錯誤に利用する道具を制限する。
課題を与えたり、実験環境、道具を限定することは従来のマイクロワ-ルドでも行われていたことであるが、われわれの方法は、目標概念獲得に至るプロセスに関する知識をシステムが持ち、学習者の試行錯誤のプロセスをモニタ-して、適応的に学習環境を変異する部分に本質的な相異がある。
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