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
- ６．４Ｎ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−ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇａｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｅ‐Ｌｅａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ
- 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
- ９．４Ｑ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
- １２．１ＬＭＳによる学習支援１−個別学習の支援
- １２．２ＬＭＳによる学習支援２−協調学習の支援
- １２．３ＬＭＳ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
- １２．６ＳＣＯＲＭ
- １２．７ＬＭＳ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ＬｅａｒｎｉｎｇＧｒｉｄ
- 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ＬｅａｒｎｉｎｇＧｒｉｄ
- １３．４ＬｅａｒｎｉｎｇＧｒｉｄと知識創産指向の教育システム