ITSにおける診断知識の極小化と学習者モデル診断
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概要
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問題解決を教授する知的学習支援システム(ITS: Intelligent Tutoring System)において, 学習者の理解していない知識に対する診断仮説を推論する手法を提案する. ルールベースにより表現された問題解決の知識(その伝達が教授の目的とされる知識を含む)を一階述語論理の節形式に変換したものを領城の定理とみなす. 次に, 学習者の振舞い(間題解決過程)からの観察を含めた上で, 極小限定の理論を用いてその定理における個々の主張のモデルを極小化する. このように再構成された定理から特定の知識に関する理解状態を一階述語論理における演繹的な証明手法を用いて推論する.一般に, 問題解決の教授においては, 学習者から得られる情報が(恣意的な対話を行わない限り)質問に対する回答の正誤に限られること, および, 問題解決の知識を何らかの表現形式で表現することはできても, 学習者が実際にどのような知識を適用したのかを把握するこどができないなどの問題があり, 学習者モデル診断を困難にしている. 本稿で提案する手法を用いることにより、個々の知識の習得状態に対して, 特に「特定のある問題解決の知識を知らない」という仮説を表現した学習者モテルを構築することが可能になる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-12
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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