領域知識の極小的解釈による学習者モデルの診断手法について
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概要
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問題解決の知的学習支援システムおける学習者モデルの構築を目的とする. 問題解決のルールおよび問題など(領域知識)をその関係を含めて一階述語論理の節形式として記述し,さらに学習者の問題解決過程から観測された事象(課題の正誤および適用された知識)を加えて領域の定理と考える.次に,この定理において、ルールの適用に関する節に対して極小限定式を考えれば,それらのルールの対する学習者の習得状態に関してウ極小モデルに基づく解釈を与えることになる.その上で,特定のあるルールの習得状態に関する仮説を命題とすれば,極小限定の理論における融合(resolution)および演鐸の定理を用いて,その命題が導出されるか否かを判断することができる.問題解決の知識のように,知識が相互に関連しあっている場合には,一般に,個々の知識に関する習得状態を診断することが困難である. ここで提案する手法を用いることにより,領域の問題解決知識に関して,「あるルールを理解していない」という診断仮説に基づいた学習者モデルを構築することが可能となる.本論文では,問題解決に用いられる知識の表現形式について考察し,極小限定の理論の概略を説明した後に,極小限定を用いた学習者モデル診断手法について述べる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-01-21
著者
-
岡本 敏雄
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
松田 昇
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
岡本 敏雄
電気通信大学eラーニング推進センター
-
松田 昇
電気通信大学
-
岡本 敏雄
電気通信大学 大学院情報システム学研究科
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