予想モデルにおけるフィードバック効果と"氷解"現象 : 個別型動的学習支援システムを目指して

概要

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我々は、最近個別型の動的教授方略を持ったシステム構築のために必要と思われる三種の基本モデル(Prediction Model, Review Model, Classification Model)を提出してきた。しかし特にPrediction Modelにおいてはその正当性の吟味は曖昧であった。それは幾つかの自然な要請を満たすべき解として導かれたものであり、結局その信頼性はそれらの要請の信頼性に帰着する。ここではそれに更にフィードバック効果も加味したより精巧なモデルを提出すると共にそのモデルの特色を議論する。特に学習における"氷解"現象が説明できることがわかり、それを通してこのモデルの定性的妥当性の一つの証拠が得られた。更に、これらの特徴はモデルの詳細によらず、大局的特徴は境界条件にのみ依存することが分かる。主張のポイントは、学習における"氷解"現象を大雑把にも説明できる一つのモデルを提出しただけでなく工学的に、それらの状況証拠を携えたモデルをもとにシステムを構築することへの一つの信頼すべき基盤が得られたということである。又、その境界条件内でのモデルの自由度は目標とするシステム構築をより有効なものにするために使用し得ると考えられる。
北海道情報大学の論文