問題解決を支援する知的CAIにおける教材知識の自己構成手法と学習者モデル診断

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本研究では、問題解決の公理的理解を支援する知的CAIシステムを構築することをねらいとし、教材知識の自己構成化手法を探求した。教材知識の自己構成化とは、システム自身が当該学習世界の解法手続きと公理系との関連を学習し、再構成することである。具体的には、(1)学習対象世界の公理系および解法手続きを定式化し、(2)それらを適当な知識表現を用いて記述した。システムの構築技術としては、(3)与えられた解法手続きを用いて課題を解決し、(4)与えられた公理系を用いて、自己の問題解決過程を説明する、という枠組が実現された。本研究ではさらに、上述した枠組で組織化された解法手続きおよび公理系を用いて、学習者の理解状態の診断システムの構築へと発展した。この診断システムが実現されれば、学習者とシステムの問題解決過程を比較することにより、学習者の理解できていないと思われる解法手続きについて、公理的な説明が可能になる。従来の知的CAIの多くは、解法手続きの伝達に主たる関心があった。本システムにおいては、単に問題解決過程を再現するだけではなく、問題解決の各々のステップにおいて、なぜ特定の手続きを用いたかということを公理的に説明できる点が従来の教育システムと大きく異なる点である。学校現場における実践的な利用を考えた場合、本研究の目的および成果は、一つの重要な機構の提案および実現であると思われる。