オーバレイモデルの拡張によるWBT型CAIシステム－学習者の理解状況に基づく教授ロジックの実現

摘要

近年，インターネットの普及により，Web環境下で稼働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，商用で利用されているCAIシステムのほとんどは，教授ロジックが直線型になっているので学習効率のよいシステムとは言えない．そこで著者らは，システムが学習者の理解状況（何処が学習者の不得意分野であるか）を把握することにより，学習者が苦手としている分野へ向って教材画面がどんどん分岐して行くようなシステムの構築を目指している．そこでは，学習者の理解状況をシステムが把握するために，既存のオーバレイモデルを拡張した新しい学習者モデルを採用している．これにより，教材作成の容易さを維持したままで学習者の理解状況を細かく把握することができる．このシステムがどのように学習者の理解状況を把握し，その結果，どのような教授ロジックを展開するかを，具体例を挙げて明らかにしている．また，著者らは，分岐型教授ロジックに基づく教材の作成を容易にするために，教授ロジックをrule-baseで実現する方式を採用している．