| 研究分担者 |
横井 康平 慶応義塾大学, 理工学部, 専任講師 (10146574)
相吉 英太郎 慶応義塾大学, 理工学部, 専任講師 (90137985)
池崎 和男 慶応義塾大学, 理工学部, 助教授 (50051462)
後藤 昌彦 玉川大学, 工学部, 助教授 (60074423)
相馬 信山 玉川大学, 工学部, 教授 (60074407)
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| 研究概要 |
本研究は慶応義塾大学と玉川大学工学部で実施された. 慶応大学ではソニー社製のワークステーションNEWSの上で人工知能言語としてLispを用い,また玉川大学では2台のアツプル社製マッキントッシュの上で言語はRPOLOGを用いて行われた. 電磁気学は最終的にはマツクスウェル方程式に帰着する. この大筋の幹に沿うテキストが研究代表者によって研究された. 次に学生がどのような電磁気学の物理量の名称を知つているか,それらの定義および単位を覚えているかを判定するプログラムを研究した. 対象を静電気に絞って,被験者の学力レベルに合せて教えるプログラムが作成された. しかしここでメッセージ,問題がローマ字と英語で記述されていたため,数人の学生に実施したところ効果的でないことが分った. 別のプログラムととして,あらかじめ問題を与えて解答を書かせ,それらを集討し評価するシステムが作られた. このシステムでは学生モデルとしてペトリネットを導入し,学生の理解を統一的に評価できるようにした. これにより問題解決に使用する知識をプロダクションルールとして記述可能であれば,解答をペトリネットとして容易に表現可能であり,また教授知識,学生モデルをペトリネットとして表現可能であれば,学生モデルを教授知識に対するオーバーレイモデルとして捉え,ペトリネットの被覆性問題に帰着させることが可能となる. このシステムに多数に学生の解答を入力することによってペトリネットの有用性を確認した. 玉川大学ではエキスパートシステムを構築するため,理解に必要な概念や解決の手法の見地からコンデンサーに関する約130の入試問題を分類し,データベースを作成した. またエキスパートシステムの一つであるAI-PLAN-TELLを用いて主として静電気学の学習用プログラムを作成した. 多くの試行の結果,マンマシンインターフェースが改良された. 柔軟な学習のための研究が続けられている.
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