自然言語による自由な対話機能を持つ知的CAIシステムに関する研究

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知的CAIに必要な四種の構成要素すなわち教授知識、教材知識、学生モデル、自然言語対話知識のおのおのについて、知識表現と推論方法についての研究を行い、その成果をプログラミング言語を教育する知的CAIに応用し、大型計算機の上に試作した。主な内容は次のとうりである。1 教材知識教材知識は概念域と言語域から構成される。各領域は多重階層構造をなす多世界であり、領域間で一対一の世界関係を保っている。世界の知識継承は二種のルートに従う。一つは意味の包含関係に従う継承でMHMと呼ぶ。他は世界のテーマの前提知識と目標知識の関係に従う継承でストラテジイグラフと呼ぶ。2 学生モデル学生モデルは教材知識に基いて生成される。すなわち世界構造は、教材知識のオーバーレイモデルとして決定され、世界内部の知識は教材知識のパータベーションモデルによって生成される。3 教授知識教授知識は次の四つの機能を持っている。(1)学生モデルと教材知識を用いて、学生の理解度に最適な問題を生成する機能。(2)学生が誤った解答をした場合、その誤りの原因を同定し、学生の誤りを再現できるように学生モデルを再構成する機能。(3)誤答の原因と学生モデルを用いて、学生の理解能力に最適なヒントを与える能力。(4)学生の「何故こうなるの」という質問を5種に分類し、そのすべてに対して適切な説明を与える機能。4 自然言語対話昨年試作した自然言語対話のインターフェースを、上記のように複雑な誤り原因同定の過程の説明に適用できるように汎用化した。