対象世界とその背景知識を扱う統合型教育システムについて

1. 対象世界とその背景知識を扱う統合型教育システムについて対象世界とその背景知識を扱う統合型教育システムについて 静岡大学理工学研究科伊東研究室 システム科学専攻　高橋　勇

2. １．統合の必要性と統合型システムの枠組み（２章及び５章）１．統合の必要性と統合型システムの枠組み（２章及び５章） ICCE1999 （人工知能学会研究会研究奨励賞） ２．対象世界モデル（５章） ３．学習者モデルの構築 3-1.学習者のプランのモデルの構築（３章） ICCE 1995,人工知能学会論文誌 2001 3-2.学習者の知識のモデルの構築（４章） AIED 1997, ICCE1998 （人工知能学会論文誌・現在照会中） ４．教授戦略とシステムの制御（５章） ICCE1999（人工知能学会研究会研究奨励賞） ５．試作システムの実装例（６章） ６．まとめ プレゼンテーションの流れ

3. １．統合の必要性と統合型システムの枠組み（２章及び５章）１．統合の必要性と統合型システムの枠組み（２章及び５章） ICCE1999 （人工知能学会研究会研究奨励賞） ２．対象世界モデル（５章） ３．学習者モデルの構築 3-1.学習者のプランのモデルの構築（３章） ICCE 1995,人工知能学会論文誌 2001 3-2.学習者の知識のモデルの構築（４章） AIED 1997, ICCE1998 （人工知能学会論文誌・現在照会中） ４．教授戦略とシステムの制御（５章） ICCE1999（人工知能学会研究会研究奨励賞） ５．試作システムの実装例（６章） ６．まとめ プレゼンテーションの流れ

4. 研究の背景 ミレニアムプロジェクト「教育の情報化」（文部科学省） Ｈ１２～１７ 「教育の情報化推進事業」（経済産業省） 教育機関へのコンピュータの導入を推進 小・中・高等学校へのコンピュータ・ＬＡＮの導入 （ハード面での環境整備は整いつつある） ソフト面での環境整備が課題 教育支援システムの需要が高まっている ・教育対象ごとのコンテンツの充実 ・高度な教育支援システムの開発

5. 酸と塩基は中和します。 例. HCl + NaOH H2O + NaCl 質問はありますか？: 酸とは何ですか？ ITS と マイクロワールド 教育支援システム ITS(Intelligent Tutoring System) MW(Micro-World) 学習者が自由に操作可能な 世界を提供し 対象世界を直接扱わせる 記号的な対話を通じて 背景知識を 学習者と知的にやりとりする

6. ＩＴＳの機能の一部 Help HCl は 酸の一種です 酸と塩基は中和します。 マイクロワールドの 機能の一部 例. HCl + NaOH H2O + NaCl アニメーション 質問はありますか？: 酸とは何ですか？ あらかじめ応答が用意 されている入力しかできない！ 操作できない！ 統合の必要性 ITS MW

7. Help 酸と塩基は中和します。 ＩＴＳ ITS HCl は 酸の一種です 例. HCl + NaOH H2O + NaCl アニメーション 質問はありますか？: マイクロワールド Micro-World 酸とは何ですか？ ITS MW 統合の必要性 統合！

8. 酸と塩基は中和します。 シンボルレベル イメージレベル 例. HCl + NaOH H2O + NaCl 質問はありますか？: 酸とは何ですか？ 統合型システムの枠組み ＩＴＳ MW 知識や論理に対する 学習者との言語による 対話を扱う 環境に対する 学習者の直接的な 操作を扱う

9. 酸と塩基は中和します。 シンボルレベル イメージレベル 例. HCl + NaOH H2O + NaCl 質問はありますか？: 酸とは何ですか？ 統合型システムの枠組み 統合！ ＩＴＳ MW 知識や論理に対する 学習者との言語による 対話を扱う 環境に対する 学習者の直接的な 操作を扱う

10. 酸は塩基と 中和します。 NaOH が塩基の 一種だということを 知っていますか？ 回答 ＨＣｌは酸？塩基？ アドバイス 回答: 計算せよ! 簡単な演習 ma=NaxMa mb= 0.5ml 次の学習課題へ 統合型システムの動作 質問！ いきづまり 学習終了! ＩＴＳ or MW

11. 教授戦略 初期環境・新規演習問題 設定機構 　　　教授戦略実行機構　　　 対象世界モデル 学習者モデル 進捗状況 推定機構 入力解釈 機構 アドバイス 生成機構 シミュレータ 問題解決 機構 計算せよ! 質問入力: ma=N1axM1a 助けてください mb= 統合型システムの構成 インタフェース 実験 ウインドウ 問題演習 ウインドウ 質疑応答 ウインドウ

12. 教授戦略 ＩＴＳとマイクロワールドを 適切に制御可能 初期環境・新規演習問題 設定機構 　　　教授戦略実行機構　　　 対象世界モデル 学習者モデル 進捗状況 推定機構 入力解釈 機構 アドバイス 生成機構 シミュレータ 問題解決 機構 ＩＴＳとマイクロワールドの 双方から参照・更新可能 インタフェース 計算せよ! 質問入力: ma=N1axM1a ＭＷにおける学習者モデルの構築方法に 関する研究はほとんどなされていない 助けてください mb= 実験 ウインドウ 問題演習 ウインドウ 質疑応答 ウインドウ 統合型システム構築のポイント 学習者モデル

13. AB=AC <ACB=? 電気をつける には？ 関連した他の研究について ・幾何証明を行う知的ＣＡＩ（岡本96） 証明過程を文字と図を用いて入力・出力できる （証明用として図を扱っているが基本的にはＩＴＳとして動作する） 学習者モデルはＩＴＳと同様 ・インテリジェントパッドを用いた教授機能を持つＭＷ（野口98） 道具パッド・操作パッドの張り合わせ構造に応じた 教授用パッドをあらかじめ用意しておく 学習者モデルは持たない ・Bimodus-CAI（Ohtsuki 93,94,新ヶ江95） 知識の帰納的発見をＭＷで支援 知識の演繹的利用をＩＴＳで支援 学習ステップ で切り替える 学習者の操作手順のモデル化 （ひとつの操作を見れば、その目的が一意に特定できるドメイン）

14. １．統合の必要性と統合型システムの枠組み（２章及び５章）１．統合の必要性と統合型システムの枠組み（２章及び５章） ICCE1999 （人工知能学会研究会研究奨励賞） ２．対象世界モデル（５章） ３．学習者モデルの構築 3-1.学習者のプランのモデルの構築（３章） ICCE 1995,人工知能学会論文誌 2001 3-2.学習者の知識のモデルの構築（４章） AIED 1997, ICCE1998 （人工知能学会論文誌・現在照会中） ４．教授戦略とシステムの制御（５章） ICCE1999 （人工知能学会研究会研究奨励賞） ５．試作システムの実装例（６章） ６．まとめ プレゼンテーションの流れ

15. 高校化学のドメインは こちらが向いている 空間座標を扱わない 時間の連続性を扱わない ビーカー中に NaOHaqがあります 対象世界モデル イメージレベルの表現 シンボルレベルの表現 対象世界 実現のための様々なアプローチ ・シンボルレベルのシミュレーション 　＋可視化機構によるイメージ化 ・数値シミュレーション 　＋モデル解釈機構によるシンボル化

16. 存在する 塩基の 水溶液 塩基 ビーカー 塩基 存在する 塩基の水溶液 ビーカー NaOHaq NaOH 存在する 溶解する ビーカー 水 KOH KOHaq : : 存在する 1mol/kg ビーカー１ NaOH 0.1mol 存在する NaOHaq 存在する ビーカー１ ビーカー１ 水 100g 対象世界モデルとシミュレーション 因果関係をベースとした記号的なシミュレータ（ＩＴＳと同様） 数量関係 の知識 ÷ ＝ 物質量 質量 重量モル濃度 因果関係の知識 世界 モデル ＧＵＩ

17. １．統合の必要性と統合型システムの枠組み（２章及び５章）１．統合の必要性と統合型システムの枠組み（２章及び５章） ICCE1999 （人工知能学会研究会研究奨励賞） ２．対象世界モデル（５章） ３．学習者モデルの構築 3-1.学習者のプランのモデルの構築（３章） ICCE 1995,人工知能学会論文誌 2001 3-2.学習者の知識のモデルの構築（４章） AIED 1997, ICCE1998 （人工知能学会論文誌・現在照会中） ４．教授戦略とシステムの制御（５章） ICCE1999 （人工知能学会研究会研究奨励賞） ５．試作システムの実装例（６章） ６．まとめ プレゼンテーションの流れ

18. 代表的な例 ＩＴＳの分野での研究 ・オーバーレイモデル 教育対象知識の部分集合として表記 ・バグモデル　（Brown（78）など） 典型的な誤りのパターンのどれに相当するかを表記 ・パータベーション法　（竹内（８７）など） 正しい知識に何らかの変形が加わったものとして表記 学習者モデル 学習者モデル 学習者に適した教授を行うために 学習者の教育対象に対する理解状況をモデル化したもの

19. ＭＷにおける学習者モデルの特徴 ・学習後の学習計画の設定・修正 （長期学習者モデル） 従来型のオーバーレイモデルと同様の手法で構築可能 ・学習途中での（ＩＴＳ的な）支援 （短期学習者モデル） 次はこう操作 すべきだよ どんな行動をしてる？ 何が実行できてない？ ? この知識は 理解してる？ どの知識を習得してる？ どの知識が理解不足？ 操作 学習者 システム 学習途中で　学習者の操作にもとづいて 学習者のプランのモデル 学習者の知識のモデル の構築が必要

20. １．統合の必要性と統合型システムの枠組み（２章及び５章）１．統合の必要性と統合型システムの枠組み（２章及び５章） ICCE1999 （人工知能学会研究会研究奨励賞） ２．対象世界モデル（５章） ３．学習者モデルの構築 3-1.学習者のプランのモデルの構築（３章） ICCE 1995,人工知能学会論文誌 2001 3-2.学習者の知識のモデルの構築（４章） AIED 1997, ICCE1998 （人工知能学会論文誌・現在照会中） ４．教授戦略とシステムの制御（５章） ICCE1999 （人工知能学会研究会研究奨励賞） ５．試作システムの実装例（６章） ６．まとめ プレゼンテーションの流れ １．プランについて ２．ＭＷにおけるプラン推定の特徴 ３．プランのモデルの構築アルゴリズム

21. ・プラン 目的と、それを達成するための行為系列の関係 目的 正しい プラン プラン 目的 目的を達成するために した行動や対話 ユーザの プラン ユーザ 目的 プランについて ・プラン構築技術 プランニング 決められた目的と世界の状況からプランを作成 プラン認識 行為者の行動や発話と世界の状況から目的やプランを推定 実世界 システム

22. 作業目的の仮定が可能 不確定要因の考慮が不要 システムに観測できない行為 冗長な行為 悪影響を与える行為 を扱う 目的 作業目的 プラン 目的 目的を達成するために した行動や対話 観察 ユーザ システム内の仮想世界 ＭＷにおけるプラン推定の特徴 作業の最終的な目的が自明 対象世界はシステム内の仮想世界 プランの推定は比較的容易 実験手順に観察行為がある 行動に一貫性がない サブ目的 正しい プラン 目的 ユーザの プラン 試行錯誤 実世界 システム サブ目的 目的

23. プランのモデルの構築アルゴリズム １：プラン認識部 学習者が達成したサブ目的を認識 作業の最終目的を達成したか、順調に 作業しているか、いきづまっているかを判定 ２：進捗状況判定部 作業の最終目的を達成するための手順の 何ができていて、何ができていないか推定 ３：プラン生成部 ・進捗状況 ・学習者が達成した目的やサブ目的 ・学習者が次にすべき操作 ・学習者がした冗長な操作 ・学習者がした悪影響を与える操作

24. 知識とプランの記述方法 実験手順の知識の記述方法 目的手段の知識 Action 1 目的の行為 逐次実行 順不同実行 Action 2 Action 3 Action 4 目的を達成するためにすべき手段の行為郡 プランの記述方法 目的手段の知識のコピーを組み合わせて記述する

25. A7 A5 A6 A7 A5 A6 A5 A6 b1 b2 b3 b1 b4 b2 b3 b4 A5 A6 An展開可能行為 bn直接実行可能行為 １：プラン認識部 順調に操作しているときの処理 ボトムアップ処理 目的手段の知識 b1 b2 b4 b3 学習者の操作

26. 最終目的 操作 最終目的 操作 最終目的 操作 ２：進捗状況判定部 ・順調に操作している場合 大きな木が少数生成 ・目的を達成した場合 木のルートが最終目的と一致 ・いきづまっている場合 独立した木や操作が多数生成 （または学習者が助けを求めたとき）

27. A7 A5 A6 ここまでの操作は 正しくできている A5 A6 b1 b2 b3 b4 次はa３かa４の どちらかをすべき b1 b2 b8 正しい操作 冗長な操作 ３：プラン作成部 最終目的 いきづまったときの処理 A7 トップダウン処理

28. ？ 見なさい 環境の状態を見る 操作する 認識する必要がある 環境への操作 次にすべき操作 システムには観測できない行為 観測できない行為 実験手順のひとつではあるが、入力されない行為 観測不可 観測可 観測可 次にすべき操作が正しく実行できていれば、 観測できない行為は実行できている

29. Ａ４ Ａ４ Ａ４ b2 b2 b2 b3 b3 b3 b1 b1 b1 観測できない行為の処理 観測できない行為（マークを付けておく） 次にすべき操作が実行されたら すでに実行されていると判断する。 b1しかできていない場合、 次にすべき行為はb2。 b1 b1、b3が実行されたら b2は実行されていると判断する。 Ａ４が達成されたと判断される。 b1 b3

30. 冗長な行為 無視すればよい HCl aq HCl aq NaOH aq NaOH aq NaCl aq 悪影響を与える行為 認識する必要がある NaOHを作ったという操作を 台無しにしてしまう行為 冗長な行為と悪影響を与える行為 最終目的 酸と塩基を中和する 冗長な行為 目的達成に不必要な行為 悪影響を与える行為 目的達成の邪魔をする行為 NaCl aq

31. 作られた 塩基とは 異なる！ ＮａＯＨ NaClaq 水溶液２ 水溶液２ 悪影響を与える行為の認識 ある物質に対して一連の操作をする必要があるときに、 その途中で操作対象の物質の組成や属性を変化させた操作は 悪影響を与える操作である。 正しい実験手順 その酸（水溶液１）と その塩基（水溶液２）を 混ぜる 酸を作る 塩基を作る 水溶液２ 水溶液１ 水溶液２ 悪影響を与える行為 HCl aq NaOH aq 水溶液１

32. １ １ ＫＣｌ ２ ２ ２ ２ 悪影響を与える行為の認識処理 操作対象のマッチングの際に、 操作履歴と対象世界の状態の履歴を参照し、 操作対象の組成・属性が変化する操作をしているか調べる 酸の水溶液を ビーカー１に 用意する 塩基の水溶液を ビーカー２に 用意する ビーカー１へ ビーカー２内を 注ぐ ？ ビーカー１へ ビーカー２内を 注ぐ ＨＣｌaqを ビーカー１に 用意する ＮａＯＨaqを ビーカー２に 用意する ＫＣｌを ビーカー２に 混ぜる

33. １．統合の必要性と統合型システムの枠組み（２章及び５章）１．統合の必要性と統合型システムの枠組み（２章及び５章） ICCE1999 （人工知能学会研究会研究奨励賞） ２．対象世界モデル（５章） ３．学習者モデルの構築 3-1.学習者のプランのモデルの構築（３章） ICCE 1995,人工知能学会論文誌 2001 3-2.学習者の知識のモデルの構築（４章） AIED 1997, ICCE1998 （人工知能学会論文誌・現在照会中） ４．教授戦略とシステムの制御（５章） ICCE1999 （人工知能学会研究会研究奨励賞） ５．試作システムの実装例（６章） ６．まとめ プレゼンテーションの流れ １．本研究で扱う知識のモデルについて ２．知識推定の問題点と解決案 ３．知識のモデルの構築アルゴリズム

34. 学習者の知識のモデルについて 学習者モデル 　（オーバーレイの一種） 高校化学の知識の分類 ・目的手段の知識 ・数量関係の知識 ・因果関係の知識 ・物質の概念階層の知識 ・物質の構造の知識 １：習得が確実と思われる知識と 　　それ以外（習得が疑わしい知識） 　　に分類する (AIED1997) ２：疑わしい知識に疑わしさの 　　順位をつける (ICCE1998)

35. 確実に習得して いると判断する 条件を満たす操作 条件付きの作業目的 知識を適用した結果がシステムに判別できる形で 学習者の行為に現れる環境が必要！ 条件を満たすために 必要な知識 知識推定の問題点と解決案 知識のモデル構築における問題点 学習者の行為だけから習得知識を推定する事は不可能 知識のモデル構築のアイデア 作業目的 学習者

36. 概念階層 ＮａＯＨは 塩基である 因果関係 ＮａＯＨ 　Ｈ２Ｏ ＮａＯＨaq モル濃度 2 mol/l の水溶液を作る 数量関係 0.1mol 水溶液のモル濃度 | | 溶質の物質量÷溶液の体積 0.05l 条件の付与 クラス条件 塩基の水溶液 を作る 操作対象の 物質が属すべき クラスの条件 ＮａＣｌ ＮａＯＨ ＣＨ３ＣＯＯＨ Ｈ２Ｏ 定量条件 操作において 設定すべき 数量の条件 Ｈ２Ｏ

37. 知識のモデルの構築アルゴリズム １：知識間の関係の記述 ２：習得が確実な知識の推定 (AIED 1997) 　　（方針・行為の具体化・条件の伝播・知識の収集） ３：習得が疑わしい知識の推定 ４：疑わしい知識の順位付け (ICCE 1998) 　　（方針・ランクによる順位付け・同ランク内の順位付け）

38. 重量モル濃度 塩基の水溶液 用意する 物質量 塩基 質量 水 用意する 加える １：知識間の関係の記述 目的手段 の知識 逐次 背景知識 物質の概念 階層の知識 因果関係 の知識 塩基 塩基の水溶液 溶解する 水 物質 属性間関係 塩基の水溶液 数量関係 の知識 物質量 質量 = 重量モル濃度 ÷ NaOHaq KOHaq

39. 条 件 の 伝 播 用意する 1 mol/l NaClaq 伝播に 用いた知識 K1 K2 行為 習得済み 属性　Ｘ 物質　Ｙ 条件の伝播 条件をチェック K1 K4 K3 K2 行為 属性　ｘ 物質　ｙ 行 動 の 具 体 化 具体化に 用いた知識 K3 K4 習得済み 用意する 0.5mol NaOH ２：習得が確実な知識の推定（方針） 条件付きの 最終目的 学習者 の操作

40. 1mol/Kg NaOHaq 重量モル濃度 塩基の水溶液 用意する 逐次 物質量 塩基 質量 水 用意する 加える 学習者 の行為 用意する 0.1mol NaOH 水 加える 100g NaOH 0.1mol 100g ２：習得が確実な知識の推定（行為の具体化） 因果関係の知識 数量関係の知識 塩基 物質量 質量 = 重量モル濃度 ÷ 溶解 塩基の水溶液 1mol/Kg NaOHaq 水

41. 伝 播 NaOH 塩基 0.1mol 用意する 学習者の行為 100g 伝播 ２：習得が確実な知識の推定（条件の伝播） 目的 重量モル濃度 用意する NaOHaq 目的ー手段間 重量モル濃度 塩基の水溶液 用意する 物質量 塩基 質量 水 用意する 加える 手段ー手段間 目的 用意する 1mol/Kg 塩基の水溶液 重量モル濃度 塩基の水溶液 用意する 物質量 塩基 質量 水 用意する 加える

42. D1 A3 B3 K1 C3 C3’ A3 B3 K3 K2 C3 K4 K4 b1 c1’ a1 c2’ b2 a2 c1 c2 ２：習得が確実な知識の推定（知識の収集） 最終目的 D1 学習者の 操作 a1 a2 b1 b2 c1’ c2’

43. 最終目的 D1 D1 D1 習得が確実な知識 A3 A3 B3 B3 K1 C3 A3 A3 B3 C3’ K3 K2 B3 C3 K4 K4 K4 a1 c1’ a1 b1 a2 b2 a2 c2’ b1 b2 c1 c2 学習者の 操作 a1 a1 a2 a2 b1 b1 b2 b2 c1’ c2’ ２：習得が確実な知識の推定（知識の収集） 最終目的から 学習者の操作へ 至るパス マッチングに 成功した部分 条件を満たす 操作ができた

44. 習得が疑わしい知識 ３：習得が疑わしい知識の推定 目的を達成するために必要な知識 トップダウン木を構成する目的手段の知識と その背景知識 学習者が習得していると思われる知識 (前述の方法で選ばれた知識) K6 K5 K1 K2 K3 K4 疑わしさの順位をつける

45. ランク１ ランク２ ランク３ 最も 疑わしい ２番目に 疑わしい ３番目に 疑わしい 同程度の疑わしさ 同程度の疑わしさ 同程度の疑わしさ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ４：疑わしい知識の順位付け（方針） ・順位付けの基準（ヒューリスティックス）を定義し、 　疑わしさを３つのランクに分けて順位付けする ・同じランクの知識の順位決定方法を定義する

46. a3 a8 a2 a7 a1 いきづまり ４：ランクへの順位付け（基準１） 基準１ 学習者がいきづまったとき、 その直後にすべき操作に必要な知識は それ以外の知識よりも疑わしい 疑わしい a４をするのに 必要な知識 a５をするのに 必要な知識 正しい操作 a1 a2 a3 a4 a5 学習者の操作

47. a４をするのに 必要な知識 a４をするのに 必要な知識 a４をするのに 必要な知識 a4 a7 ４：ランクへの順位付け（基準２） 学習者がもし次にすべき操作と一部異なる 操作をしていたなら、その違う部分を決める のに必要な知識は疑わしい。 基準２ 知識 正しい操作 学習者の操作 いきづまり

48. 値の決定に 必要 操作の決定 に必要 物質の決定 に必要 用意　 0.5 mol/lHClaq a4 a7 用意　　　0.2 mol/lHClaq いきづまり ４：ランクへの順位付け（基準２） 学習者がもし次にすべき操作と一部異なる 操作をしていたなら、その違う部分を決める のに必要な知識は疑わしい。 基準２ 知識 疑わしい 正しい操作 学習者の操作

49. 目的達成に必要なプラン 最終目的 D1 D1 冗長なプラン A3 B3 K1 C3 学習者が 達成した プラン A3 B3’ K2 B3 K3 C3 K4 K3’ a1 b1’ b2’ a2 b1 b2 c1 c2 学習者 の操作 a1 a2 b1’ b2’ ４：ランクへの順位付け（プランが持つ情報）

50. 疑わしいパス 最終目的 D1 D1 疑わしいと される知識 次にすべき操作 D1 D1 A3 B3 B3 K1 C3 学習者が 達成した プラン B3’ A3 K2 B3 B3 K3 C3 K4 K3’ a1 b1’ b2’ a2 b1 b1 b2 c1 c2 学習者 の操作 a1 a2 b1’ b2’ ４：ランクへの順位付け（基準１による収集） 基準１ 疑わしいパスに 関連する知識