機械・人間学習系によるケースメソッドとゲーミングシミュレーションの融合

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本研究では、体験型学習手法であるケースメソッドとゲーミングシミュレーションを融合し、ソフトウェアエージェント、人間の参加者がともに学習可能な環境を提供する。本研究の目的は以下の3点である。(1)ケースメソッドとゲーミングシミュレーションを融合した新たな体験型学習方法を確立すること。(2)マルチエージェントシミュレーションの新たな手法を提供すること。(3)社会・経済・組織に関連する複雑現象について、分析すること。本研究では、ソフトウェアエージェントの特性パラメタを変更したり、被験者の属性をコントロールすることで、異なる組織や背景をもつ状況での実験が可能になる。従来の研究では、異文化コミュニケーションや組織行動の分析には、アンケートデータの統計処理がおもに採用されてきた。それに対して、本研究では、シミュレーションの実施とケースの分析という新しい方法論で接近できるのが大きな特長である。本研究は以下の3項目から構成される:1)学習エージェントを含むエージェントシミュレータ動的な環境に適用的に学習可能な方式について研究を実施した。ここでは、概念学習の枠組みを放棄し、逐次的に適応する反射型エージェントを中心とした仕組みを実現した。2)ケースとゲーミングの分析ケースとゲームとを結合する参加型シミュレーションの方法論について研究を実施した。これによって、人間プレイヤが中心となるゲーミングシミュレーションとケースメソッドの融合が実現できた。3)経済・社会・組織的問題への適用経済・社会・組織現象のシミュレーション実験を行い、人間・エージェント複合系で生ずる創発現象の分析を行った。対象領域としては、金融取引やP2Pコミュニケーション、企業の組織行動の課題を扱った。