シミュレータを利用した実験学習における個別的学習支援システムに関する研究

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理科の学習において、基本的な物理法則を学び単純な物理系が理解できるようになっても、複雑になると系の性質が理解できない場合が多い。同じ物理則しか使われない系であっても、状況が異なると物理則を適用することができなくなるためと考えられる。物理系の理解が完全にそれぞれの状況に依存しているなら、異なる系それぞれを理解するのに一定の負荷がかかることになるが、一定の規則で部品を構成してできる複雑な系の場合であれば、対象に対する理解が深まるにつれて系の性質を容易に理解できるようになる。したがって、系の構造に関する一般化の観点から、知識の適用能力を獲得できるよう学習させることが有効と考えられる。本研究はシミュレータを用いた実験環境で物理系への理解を深める学習の支援を目的としているが、本年度は、実験環境の構築と、支援システムによる物理系の認識方法、学習者の理解状態の表現方法に関する研究を行った。対象領域には、ばねの学習を取り上げた。複雑な系への知識適用能力獲得を支援するには、支援システムが系の複雑さ、系の類似性を認識し、その上で学習者の理解状態をモデル化することが必要となる。そこで、現在対象にしているばね系では、力学系を支配する力の因果構造が部品の結合関係で定義される系の構造と一致することから、部品の結合の種類を軸とする多次元空間上の樹状構造で力学系を表現する方法を提案した。現在対象としているばね系では、直列構造と並列構造の二次元空間となる。直感的には、系の構造は木の構造で、系の複雑さは多次元空間上での木の広がりで表現される。学習者の理解状態は、バグモデルを用いて推定し、木の属性として与えている。このような学習者モデル表現を用いることで、ある系での学習で得られた学習者の理解状態から、系の類似性を利用して別の系に対する理解状態を推定することが可能となる。