アナロジーによって学習と認知を支援する知的CAIに関する研究

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高度に個別化された学習環境を実現し、学習者を適切に指導するためには、一人一人の学習者の時々刻々変化する理解状態を推定して学習者のモデルを構築し、学習者の理解が適切でない場合には、症状に応じて指導方法を計画する必要がある。我々は指導方略を次の4つの側面から決定することを提案し、実現方法を明らかにした。1.教授パラダイム:注意喚起、誤りの生じた場所を示す、誤りの内容を提示する、誤解している知識の性質について質問する、性質について反論する、単純化した質問をする、単純化した反例を提示する、単純化した例を用いて解法を説明する、解法を説明するの内、一つを選定する。2.応答対象のテーマ:学習者が間違えた題材そのものを用いて誤り原因を指導するか、あるいは間違いに気づき易くするために、より易しい題材を生成して指導するかを決定する。3.テーマの扱い:具体的な数値などを捨象した知識を用いて一般的に指導するか、対話中の問題に即して具体例で指導するかを決定する。4.抽象レベル:指導の対象になっている誤り原因を、どの程度の抽象度で表現するかを決定する。そのために我々が提案した適応指導と呼ぶ方法を用いる。以上4つの側面を考慮して指導方略を決定する要素としては、学習者の理解状態、教材の対象領域、学習者の教授パラダイムに対する適性がある。理解状態とは、学習者がすでに正しく理解している知識は何か、どの知識のどの部分をどの様に誤解しているかに関する情報である。しかし、これらの要素と適切な指導方略を予め対応付けることは、誤り原因や誤解内容の多様さ等の理由から困難である。我々は一人一人の学習者モデルを集計して平均的な学習者モデルを構築し、適切な指導方略をシステムが学習する方法を提案した。