| 研究課題/領域番号 |
04229106
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
大槻 説乎 九州工業大学, 情報工学部, 教授 (70037745)
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| 研究分担者 |
渡辺 成良 電気通信大学, 電気通信学部, 助教授 (90008532)
溝口 理一郎 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (20116106)
岡本 敏雄 電気通信大学, 大学院, 教授 (60125094)
矢野 米雄 徳島大学, 工学部, 教授 (40035663)
伊藤 紘二 東京理科大学, 基礎工学部, 教授 (20013683)
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| キーワード | 知的CAI / 学習者モデル / 誤り原因同定 / 発見的学習 / Bi-Modus CAI / 帰納推論型学習者モデル / メンタルモデル / 教授方略 |
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| 研究概要 |
知的CAIにおける知識獲得には、CAIの利用者が知識を獲得する教育問題と、CAIシステム自身が実行過程において指導上の知識を経験的に獲得する機械学習の二面性がある。この二面性は高度個別化と発見的学習と言う2つの方法によって整合させることができる。
われわれはこのような基本的な立場にたって、高度個別化のための学習者のモデル化と誤り原因の同定法、および発見的学習の指導方略について研究し、次のような成果を得た。
(1)発見的学習のための新しい教育パラダイム“Bi-Modus CAI"を提案した。
(2)4値に拡張たprologを用いて非単調帰納推論型学習者モデルの構築方式を安式化した。
(3)EBLを応用して、システムが教育のノウハウを自動的に獲得する方法を提案した。
(4)メンタルモデルの外在化に関する研究を行った。
(5)学習効果を測定し、教授方略や知識表現の有効性を評価する方法を提案し、実現した。
(6)上に述べた基本的な立場に立って作成した具体的な教材は、次のとおりである。
☆外国人向け漢字学習システム(漢字工房):漢字の意味や発音を部首との関係で系統立てて学習するためのシステムで、常用漢字約2000文字が学習できる。
☆滑車、おもり、積み木等を自分で操作して構成した環境で微分方程式を導出したり、系に働く力や物体の運動を予想して、画面上で行う実験結果と照合するシステム。
上記のように、われわれは本研究において、高度に個別化した学習環境を設定し、発見的な学習を支援するためのシステムを体系づけることができた。このように、学習者の主体的な発見応力を助長するというわれわれの方法は、今後誤概念の発生を予防して、本質的な理解を獲得するシステムへ発展することが予想される。
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