目次
人工知能と教育工学 知識創産指向の新しい教育システム
- 岡本 敏雄(共編)/ 香山 瑞恵(共編)
- 第1章 知識創産指向の新しい教育システム
- 1.1 学習理論と学習支援システムの歴史
- 1.2 非対称化と非構造化社会
- 1.3 社会的知識構成主義と知識創産システム
- 1.4 ラーニングデザインとモデル言語
- 第2章 知識ベースと知識表現・推論
- 2.1 論理と推論
- 2.2 述語論理
- 2.3 ルールによる知識表現
- 2.4 意味ネットワーク
- 2.5 フレーム表現
- 第3章 知識獲得と学習
- 3.1 学習と機械学習
- 3.2 帰納的学習
- 3.3 帰納論理プログラミング
- 3.4 演繹的学習
- 3.5 類推的学習
- 第4章 エキスパートシステムと問題解決
- 4.1 問題解決
- 4.2 エキスパートシステムの概要
- 4.3 エキスパートシステムのアーキテクチャ
- 4.4 エキスパートシステムの開発例
- 4.5 エキスパートシステムの教育への応用
- 4.6 エキスパートシステムの問題点
- 第5章 分散知識共有とエージェント技術
- 5.1 分散知識共有
- 5.2 エージェント技術が作り出す世界
- 5.3 エージェントの相互作用
- 5.4 エージェントの問題解決と調整
- 5.5 エージェントによる学習支援
- 第6章 自然言語とテキストの処理
- 6.1 自然言語処理とは
- 6.2 形態素解析
- 6.3 構文解析
- 6.4 Nグラムモデル
- 6.5 より上位の自然言語処理
- 6.6 検索の順位付け
- 6.7 テキスト分類
- 6.8 推薦システム
- 6.9 テキスト処理・検索技術による教育支援への応用
- 第7章 学習者モデルとニューラルネットワーク
- 7.1 学習者モデルと適応性
- 7.2 ニューラルネットワークの機能と特徴
- 7.3 教育支援機能としてのニューラルネットワーク
- 7.4 教師あり学習と学習者モデル
- 7.5 教師なし学習と学習者モデル
- 第8章 ナビゲーションと遺伝的アルゴリズム
- 8.1 遺伝的アルゴリズムとは
- 8.2 遺伝的アルゴリズムの操作手順
- 8.3 遺伝的アルゴリズムの応用・発展型
- 8.4 遺伝的アルゴリズムの実装
- 8.5 教育システムへの実用例1−教授・学習活動系列生成機構
- 8.6 教育システムへの実用例2−constructing a personalized e‐Learning system
- 8.7 遺伝的アルゴリズムの構造的表現−遺伝的プログラミング
- 第9章 環境適応と強化学習
- 9.1 強化学習とは
- 9.2 強化学習問題のモデル化
- 9.3 最適方策の解法
- 9.4 Q学習による実際例
- 9.5 強化学習の適用例
- 第10章 ベイジアンネットワークと教育システムへの応用
- 10.1 ベイジアンネットワークがなぜ注目されるのか
- 10.2 ベイジアンネットワークの概要
- 10.3 ベイジアンネットワークの定式化
- 10.4 因果モデルの学習
- 10.5 ベイジアンネットワークの教育システムへの応用
- 第11章 協調学習と協調技術/協調メモリ
- 11.1 協調学習の役割と支援方法
- 11.2 協調学習支援技術
- 11.3 協調学習基盤と協調メモリ
- 11.4 コミュニケーション支援
- 11.5 協調作業支援
- 第12章 知的e−Learning/LMS
- 12.1 LMSによる学習支援1−個別学習の支援
- 12.2 LMSによる学習支援2−協調学習の支援
- 12.3 LMSによる学習支援3−プロジェクト作業支援
- 12.4 分散認知と協調
- 12.5 知的e−Learningにおける標準化の役割
- 12.6 SCORM
- 12.7 LMSの新しい方向性
- 12.8 教育の品質保証と情報技術
- 第13章 次世代の教育システムとLearning Grid
- 13.1 教育活動モデルと学習環境デザイン
- 13.2 次世代の教育システムの役割と機能
- 13.3 学習基盤としてのLearning Grid
- 13.4 Learning Gridと知識創産指向の教育システム
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