|
実世界に根ざした知識を得るためには，机上での学びにとどまらず，実世界の中で行動を通して学ぶ実世界学習が重要である．このとき，学習者が，自らの学習活動を省みて「学び方」を適切に自己調整できれば，知的生産性を高める行動をとれる．したがって，本研究では，このような「学び方」の内省を促すために，「実世界における学び方」を学習棄却・再学習させるための計算論的学習方略研究を実施した．
本年度，行動によって駆動される人の知能を，「計算論」の観点でとらえ，行動と学習効果の関係性を構造化・モデル化した．アプローチとして，本研究は，実世界学習の構造を理解するために，モデル化と実践を組み合わせた実世界型研究フレームワークを開発・実施した．モデル化においては，「人が，実世界からの観測を，行動生成における各種の制約をもとに多段階に変換する関数」を仮定し，学習効果が生成されるプロセスを，計算論的に表現した．実験を通して，「学習者らが自身の着眼点や視座となる理論を明確にする行動は，仮説検証・発見型学習への効果がある」という，特定の学習行動と学習効果の関係性を明らかにした．さらに，行動のセマンティクスデータの生起特徴と知的活動の関係を解析することで，行動に関する意味水準のデータが，実世界学習の効果に対して予測を与えられるという知見を得た．これらは，「実世界における学び方」を学習棄却・再学習させるための計算論的学習方略研究における基礎的知見として重要である．
|
