摂動法による学習者モデル形成と教授知識について
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概要
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知的CAIシステムで,個々の学習者の状態に応じた学習環境を実現するためには,専門知識,学習者モデル,教授知識,自然言語インタフェースが必要であり,これらが密接に協調して機能しなければならない.そのためにはこれらの構成要素の構造が整合している必要があり,我々は多重階層モデル(MHM)と呼ぶ,複数の知識継承路を持つ多世界知識表現モデルを提案した.本論文では,MHMを用いた知的CAIシステム"BOOK"の中で採用した個別学習環境を実現する方法について報告する.この方法は次の三つの部分からなる.(1)個々の学習者の状態に応じて質問を生成する方法.(2)学習者が誤った解答をした場合に,誤り原因を同定し学習者モデルを生成する方法.(3)教育目標を達成するために学習者自身に誤りを気付かせるように導くための「適応指導」と呼ぶ指導方法.BOOKの学習者モデルはパータベーションモデルに層する.学習者モデルの知識は,学習者の理解状態に基づいて専門知職に教育的に妥当な摂動を与えて,学習者の応答を再現することによって生成する.学習をStrategy Graphと呼ぶ知識の引用関係に従って進め,段階的に学習者の理解状態を推諭することによって,我々の方法は比較的複雑な問題に対しても適用可能である.最後に,Fortran演習コースウェアの実行例を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1987-01-15
著者
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