類推に基づく知識の一般化を指向した問題演習システムの開発

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対象領域の深い理解を達成する上で有効とされる「例からの学習」では，解法を概念・原理と結びつける問題スキーマ，例題間の共通点・相違点を一般化する汎化スキーマを獲得することが重要である．先行研究では，これらを支援するために「説明生成器」及び「問題系列生成器」を開発し，それらが問題スキーマの獲得に貢献することを実験的に確認したが，汎化スキーマの獲得には不十分との知見も得られた．これは，汎化スキーマ獲得の中心となる類推及び知識の一般化が大きな負荷を伴う認知過程であることによる．そこで本研究では，学習者の認知負荷の軽減を指向して，(1)問題構造を可視化・操作可能化し，(2)問題比較と知識の一般化をより直接的に支援する「類推マップ」を開発し，その有用性を検証する．これによって，「例からの学習」を十全な汎化スキーマの獲得に結びつけるための支援方法を確立することを目的としている．2021年度は，問題スキーマ及び汎化スキーマの獲得を支援する機能の中核となる「類推マップ」を設計し，プロトタイプの実装を行った．このとき，知識の一般化にかかる「類推」の認知負荷を軽減するため，まず，(1)問題の構造や構成要素間の照合関係を可視化・操作可能化する支援機能を設計・実装した．その際，問題の構造を明示的に記述するため，研究代表者らが先行研究で開発した「制約の意味論」に基づくモデル記述ツールを用いた．次に，(2)学習者が作成した問題間の照合を診断して助言を生成する支援機能を設計・実装した．その際，類推における構成要素間の照合関係の「良さ」を評価するため，研究協力者のForbus教授らが開発した「構造写像エンジン(SME)」を用いた．なお，コロナ渦の影響により，主システムの実装に必要な計算機の納入が遅れたため，2022年度4月～6月に主システム開発と動作試験を行うこととした．