事例ベース推論を用いた学習支援機構について

概要

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知的学習システムは、学習者の知識状態や認知能力などに応じて最適な学習環境を提供するものである。これまで、我々は問題駆動型学習システムをベースに学習者の認知モデルに適した支援情報の構成、ニューラルネットワークを用いた学習支援方略の決定機構などの学習環境の設計を試みた。本稿では、知識状態を参照して問題難易度を動的に算出する出題支援機能と事例ベース推論に基づく正誤予測を用いる解答支援機能で構成される学習支援機構を提案する。一般的な学習システムは予め難易度の付いた教材や問題の中から学習者の能力や認知状態に応じて選んだものを提示する。しかし、異なる学習者から或は異なる学習段階で見た場合、同一問題でも難易度が違うように見えると我々は考える。このため、各学習段階において学習者の知識状態から見た問題難易度を動的に算出し教授方略に提供できれば、よりきめ細かな出題制御が可能となる。また、学習者が実際に問題を答える前の正誤予測は、支援情報の提示や探索学習の助言を通じて学習効果を高める方略を可能にする。
一般社団法人情報処理学会の論文
1996-09-04