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データから自分自身を組織化できかつユーザーの特性(ユーザプロファイルと呼ぶ)に対して柔軟にサービス内容を適応化できる知識ベースは、知識ベース設計の効率性、保守の容易性に優れたエキスパートシステムの実現を可能にする。本研究ではe-learningシステムを対象に、データベースとエキスパート知識とから自らの構造と実行戦略を組織化し、学習支援動作の実行時にはユーザプロファイルに合わせて支援動作を柔軟に適応化することを特徴とする「自己組織化・自己適応化型知識ベースシステム」構築の事法を明らかにした。まず学習支援時の自己適応化に関しては、学習支援動作の時間関係を表現するアクション空間に対してそれと双対な関係にあるリアクション聖間を定義し、そのリアクション空間をCausal-network (CN略記する)で表す。そしてこのCNの確率空間を基にユーザプロファイルを定義してそれをアクション空間におけるアクション系列の選択に反映することにより柔軟にユーザに対するサービス内容を変える新たな教授戦略による適応化方法を導出した。次に自己組織化に関しては、上記のユーザプロファイルを求めるためのCNの段階的な精度向上が可能な自己組織化法を求めた。すなわち対象とする学習支援の分野の教材構造に関する知識をドメイン知識とし、一方この教材構造を直接反映したリアクション空間の構造を第1近似のCN構造として学習支援サービスの運用を行い、蓄積された運用ケースを集積したデータベースを使用して、上記の第1近似のCN構造には存在しない新たな因果関係を発見し、それらを反映したより精度の良いCN構造を求める、いわゆる段階的CN設計法を明らかにした。
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