拡張オーバレイモデルに基づく CAIシステム: 教材へのカテゴリ付与支援システムの提案

摘要

近年，インターネットの普及により，Web環境下で稼動する学習支援システムに期待が寄せられている.しかし，実際に商用で利用されているCAI （Computer Assisted Instruction）シスアムのほとhどは，学習者の理解状況の良し悪しに拘わらず,教材画面の提示順序（教授ロジック）が誰に対しても同じであるリニァ型のものであるため，理解済みの分野まで学習することになつてしまい，学習効率の良いシステムとは言えない.そこで，著者らは，この問題を解決するため，システムが学習者の理解状況を把握する必要があると考え，何処が学習者の不得意分野であるかを把握する拡張オーバレイモデルを提案してきた.しかし，昨年度までの研究では，カテゴリの分類基準，不得意分野であるとの判断基準が確立されていなかった.そのため，拡張オーバレイモデルの有効性を議論できていなかった.