ITSにおける領域知識の獲得方法と学習者モデルの一方法について
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概要
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知的個別指導システム(ITS)における領域知識の構造は複雑であり, その役割は多様である。システム開発者がこの領域知識を組み込むことはできるが, 問題の解き方のような経験則的な知識を抽出し, 組み込むことは困難であると考えられる。そこで, 人工知能における機械学習の一手法である"説明に基づく学習"を利用して, 分野専門家の経験則的知識の抽出を支援するシステムを構築する。この経験則的知識は, ITSに組み込まれたエキスパートシステムの問題解決能力の向上に貢献する。また, この獲得された知識は学習者モデルのテンプレート知識として利用することができる。そこで, 学習者から獲得される経験則的知識をモデル化するための一方法についても述べる。
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