知的CAIの基本構成 ① 専門知識 ・・・ 学習の対象となる分野の知識。 教授 方略 ・ 指導 法略 どの様な知識［宣言的（概念的）知識,手続き的知識, 発見的知識,メタ知識］を，どの様に取り扱うか． 学習者 モデル ② 学習者モデル ・・・ 学習者の理解状態や過程など を表現。 専門知識 ・教授知識 ・メタ知識 ③ 教授方略・指導方略 ・・・ 学習者の誤りを診断， 治療などの方法 ④ インタフェース 2015/10/1 インター フェース 学習 者 1 学習者モデル (1) オーバレイモデル (2) バギーモデル ｴｷｽﾊﾟｰﾄの知識・推論 学習者の知識・推論 (3) Matzのモデル ｴｷｽﾊﾟｰﾄの知識・推論 学習者の知識・推論 2015/10/1 2 (1)オーバレイ・モデル •学習者が理解している知識 •実施している推論 •専門家の知識や推論と同じ。 あるいは， その部分集合（一部） （例） SCHOLAR（Carbonell, P.21) GUIDON (Clancy, 図5-6， P.22 付録B-2 ） ＊ 専門知識と比べることで，何が欠落しているか（できなかった部分） は分かる。 ＊ なぜできなかったかを診断するには不向きとされる。 2015/10/1 3 SCHOLAR（Carbonell（BB&N社））P.21 • 南米地理の教育用システム。 • 学習は，ソクラテス式問答法の対話による 主導権混在型の個人指導 適切な質問を作成， 学習者の解答の正否を決定， 学習者からの質問に対応 • 知識表現は， 意味ネットワーク構造（次図） 2015/10/1 4 南米地理に関する意味ﾈｯﾄﾜｰｸ構造 （坂元監訳，「人工知能による学習革命」ﾎﾙﾄｻﾝﾀﾞｰｽ,1984） 国 上位概念 上位集合 例 ： アルゼンチン 上位概念 位置 隣接国 緯度-22～-55 大陸 ： 南ｱﾒﾘｶ 上位概念 国 ： ブラジル ： 緯度 ： 2015/10/1 ウルグアイ ： 5 GUIDON （Clancy（BB&N社）） P.22 • スタンフォード大学で開発されたMYCIN（感染症診断エ キスパートシステム）の専門家養成のための医療診断 教育用システム。 • GUIDONの専門知識 ← MYCINの専門知識（Dﾙｰﾙ） • 教育知識 ← MYCINから分離し， 200個のプロダクション・ルールで構成（Tﾙｰﾙ） （機能） 主導権混在型の対話により，学生が正しく問題解 決を行うように指導する。 診断規則を表示， 学生モデル構築， 学生からの質問に応答など 2015/10/1 6 GUIDON （Clancy（BB&N社））② P.22 （ａ） 専門知識 ← MYCINの専門知識 Dﾙｰﾙとして，450個のプロダクション・ルールで構成 ①感染症の診断の知識 患者の状態観察，病理状態の推論，病原菌の決定 ②治療の知識 （ｂ） 教育知識（指導の知識） ←MYCINのDﾙｰﾙとは独立 Tﾙｰﾙとして，200個のプロダクション・ルールで構成 2015/10/1 7 GUIDONのD・Tﾙｰﾙの例 2015/10/1 8 (2) バギー・モデル 専門家の知識や推論と同じ。 あるいは， その部分集合（一部） • 専門知識の誤った（バグ）理解状態も，学習者の 理解状態と捉える ～ バグのDBを持つ （例） BUGGYシステム（Brown, Burton; 付録B-3) ＊ 専門知識の内容に強く依存するので，一般性の ある理解モデル構築への発展性に欠ける。 2015/10/1 9 BUGGY（Brown,Burotn&Larkin ) P.22 • 算数の基礎的技能を習得するに際して， 学習者の思い違い（バグ）を発見するシステム • １つの減算という技能を，より細分化された下位の機能に 分解，構造化し， 減算はこれらの機能的な結びつきで行うとして， 正しい演算技能，誤った演算技能を「手続的構造」で知識 表現した。 （P.23 図B-3-1） • 学習者の思い違いは，予め用意された誤った副手続きで を正しい手続きに対応させ置き換えることで表現。 2015/10/1 10 BUGGYの 減算手続 的ﾈｯﾄﾜｰｸ 2015/10/1 11 (3) Matzモデル • 学習者が理解している知識 • 実施している推論 • 専門家の知識や推論とは異なる。 • 学習者の既存の知識・推論（正しいものだけ でなく，誤った理解も含む）を出発点にしてい る。 （学習者には，学習者の理解・推論がある） 2015/10/1 12
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