クラスルームにおける暗黙的知識の解読と説明

概要

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ニューラルネットワークは、サブシンボリックであり暗黙的な知識を学習する。その結果から解を判断することはできるが、人間にはこの判断が分かり難いものである。特に、クラスルームでの教授・学習活動においては暗黙的知識はあまり役に立たない。人間が通常用いている知識はシンボリックな知識であるからである。例えば、経済学や地理学といった科目では授業において多量の資料を扱う場合がある。人間にとってこれらの資料の意義や意味は理解しやすいものではない。このような資料を何らかのパターンによって表現した場合、ニューラルネットワークは、それらに対する反応を効果的に学習ことが可能である。クラスルームにおいて、学生がこれらの資料を読みこなしと説明することができるようにするために、教授者はサブシンボリックな表現からシンボリックな表現へと変換するためのツールを必要とする。我々はこのようなツールをルール抽出アルゴリズムを用いて実装することを試みる。本稿では、ニューラルネットワークからルールを抽出する環境の開発に関して詳述し、その上で開発環境の評価結果を示す。
一般社団法人情報処理学会の論文
1999-05-14