知的CAIにおける学生モデルの構築とモデルに基づく問題の自動生成に関する研究

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知的CAIにおける学生モデルの構築とモデルに基づく問題の自動生成に関する研究

フォーマット:
助成・補助金
Kyushu Univ. Production 九州大学成果文献
タイトル(他言語):
Research on student modelling and problem generation for intelligent CAI systems
責任表示:
大槻 説乎(九州工学大学・情報工学部・教授)
Otsuki Setsuko(九州工学大学・情報工学部・教授)
本文言語:
日本語
研究期間:
1986-1987
概要(最新報告):
本研究の課題は, 高度に個別化された双方主導の対話学習を実現するために必要な機能を検討しモデル化すること, および必要な知識の獲得, 表現, 利用に関して研究を行なうことであり, これに対して次の4つの研究を行なった. 1.知的CAIの概念モデル「双対モデル」: 高度個別双方主導対話を実現するためには, システムが目標を認識して問題解決を行う能力を持つだけではなく, 学習者の目的と問題解決方法および対話の文脈について理解している必要がある. この要請を満たすための概念モデル「双対モデル」を提案し, 実現に必要な知識の構造と機能について研究を行なった. 2.知識表現とステラテジーグラフ: 双対モデルを実現するための知識表現には, 多重階層モデルを用いる. 知識の継承関係は, 自然の概念の階層関係と, 学習順序を示すストラテジーグラフの2種である. ストラテジーグラフは, 知識の学習順序に従って世界を分割することを提案しており, ストラテジーグラフに沿って段階的に学習をすすめることによって学習者の理解を容易にするとともに, 誤り原因同定の際の探索空間を縮小し, 学習者モデルを効率的に構築することが可能になる. 3.学習者モデル: 学習者が誤りを犯す原因には, ある事を誤って記憶している, 規則が適用できる場合の前提条件を誤っている, 以前に習った知識と新しく習った知識を混同しているなど, 教材知識には依存しない共通の現象があることに注目して, 「摂動法」と呼ぶ学習者の理解状態を推定する方法を提案した. 4.教育的対話: 教育的に対話を進めるために, 質問の生成法, 教育的治療方法, 学習者の質問に応答する方法について研究し, 成果を公表した. 続きを見る
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人間-エージェント社会のモデル化と制御 by 村田 純一; MURATA Junichi
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