2004 Fiscal Year Annual Research Report
双対空間の因果関係に着目した自己組識化・自己適応化型知識ベースシステムの研究
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14580402
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| Research Institution | Kitami Institute of Technology |
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Principal Investigator |
藤原 祥隆 北見工業大学, 工学部, 教授 (20219067)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡田 信一郎 北見工業大学, 工学部, 助手 (60271756)
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| Keywords | ユーザ適応化 / 知識ベースシステム / 知識ベースの自己組織化 / Causal network / Bayesian network |
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| Research Abstract |
本年度は、本研究の成果を活用したe-learning用学習教材の容易な作成を目的に、教材オーサリングツールの機能拡充を行った。
まず本研究の「知識ベースの自己適応化法」を活用した"シナリオ駆動による弱点克服型教授戦略"を備えた学習教材の容易な作成を可能とする機能を実現した。具体的にはシナリオ部分と自己適応化のためのコーザルネットワーク(CN)部分を分離し、それぞれを専門知識なしに記述できるユーザフレンドリなマンマシン・インタフェースを実現した。さらに本機能には市販のエディタで作成したテキスト、画像などのコンテンツを容易に教材内容として組み込む機能も併せて実現し、オーサリングツールの使い勝手を向上させた。
また本オーサリングツールにおいて、本研究の「CNの自己組織化法」において導出された"不完全データベースの欠損データ補完法"を応用したCNパラメータ設定機能を実現した。具体的には教材の一部を構成する各演習問題に関してその難易度を数値として入力すれば、必要なCNパラメータが、自動的に設定される機能を実現した。なお必要なCNパラメータとは、技術トピックと演習問題間の条件付確率の値と、各技術トピックにおいて理解/不理解の判定を分ける閾値のことである。このパラメータ設定機能により、CN設計の専門的知識がない一般のコンテンツ作成者でもCNのパラメータ設定が可能となり、オーサリングツールの使い勝手が向上した。
一方、上記オーサリングツールの機能拡充作業と並行して、これまでの研究成果をまとめ電子情報通信学会英文論文誌に投稿し採択された。
また本研究の成果は、文部科学省の「現代的教育ニーズ取組支援プログラム(現代GP)」の支援の下で本学が取組んでいる「ITによる地域活性化教育支援システム」におけるU-Learningシステム(Ubiquitous Learning System)において活用されている。
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