コンピュータ・コンパニオンとの対話による仲間学習者認識モデルの構築

概要

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近年、次世代情報処理技術の一つとしてエージェントテクノロジに対する関心が高まり、人工知能の分野でもさまざまな研究開発が進められている。例えば協調問題解決システムや自律分散システムの領域では、それらのシステムの構成要素をエージェントと呼び、複数のエージェントからなるシステムの機能や特性が研究されている。本研究では、マルチエージェントシステムの枠組による仲間学習環境(Peer Learning Environment)を構築する。これは、学習者の一人としてコンピュータ・コンパニオンと呼ばれるエージェントを組み込み、他の学習者や協調促進者であるファシリテータ・エージェントと協調しあいながら目標を達成していくものである。このうな仲間学習環境を学習者に提供することにより、学習者は他者との相互作用(協調、競争等)の中で観察、リフレクションといった行為を通して、問題解決能力に関してより深い理解を得ることができ、さらに他者の理解状態、認知過程をモニタリングするといういわばメタ認知能力を獲得することが期待できる。そこで、本研究では学習者が他の学習者の理解状態をどう認識しているかを表現した仲間学習者認識モデルの構築を目的とし、メタ認知能力獲得を知的支援するものである。本稿では、この仲間学習者認識モデルの構築について述べる。
1996-09-04

コンピュータ・コンパニオンとの対話による仲間学習者認識モデルの構築

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