研究実績の概要 |
2022年度は,(1)前年度から継続して行っていたACT-Rを用いた協同学習による知識構築過程のモデル化と(2)教育用会話エージェントを用いたファシリテーションの有用性の実験的検討を行い,さらには(3)知的学習支援システムCollaborative Cognitive Tutor(CoCoT)の開発についての検討を行った.(1)に関しては,学習支援システムのトップカンファレンスであるAIED2022で口頭発表を行った(Hayashi & Shimojo, 2022, AIED2022).(2)に関しては,学習者ペアが生成するコンセプトマップの学習者間の差分を提示するファシリテーション方法に関する検討を行い,国際学会で口頭発表を行った(Shimojo & Hayashi, 2022, ICCE2022).(3)に関しては,学習者が生成したコンセプトマップの知識を(1)で考案したACT-Rモデルに基づき知識生成を行うエージェントのプロトタイプを作成し,国内研究会で口頭発表を行った(下條・林,2023,人工知能学会ALST研究会).
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