人工知能や教育工学で得られた知見を応用した、人間の学習メカニズム、すなわち、推論、問題解決、知識獲得等について概説する。また、それらを応用した授業設計の事例を紹介する。「学習メカニズムと授業設計B」では人間の学習に関わる教育システムとその授業設計への応用を中心として紹介する。
・ 人間の学習を中心とした、人間の高次認知過程、すなわち、推論、問題解決、知識獲得等の認知メカニズムを人工知能,教育工学の知見を用いて理解する。
・ 人間の学習メカニズムを理解し,授業設計ができる。
テーマ:学習メカニズムの授業設計への応用
人口知能、教育システム、インストラクショナルデザイン、学習環境デザイン
✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | ✔ 展開力(探究力又は設定力) | ✔ 展開力(実践力又は解決力) |
講義形式で授業を行うとともに,講義に関する実習を行う。
授業計画 | 課題 | |
---|---|---|
第1回 | ニューラルネットワーク(教師なし学習) | ニューラルネットワーク(教師なし学習)の特性ついて説明できる |
第2回 | ニューラルネットワーク(教師あり学習) | ニューラルネットワーク(教師あり学習)の特性について説明できる |
第3回 | ニューラルネットワークを用いた e-Learninngへの応用 | ニューラルネットワークの特性を踏まえて、e-learningへの応用事例を説明できる |
第4回 | 強化学習 | 強化学習の特性を説明でき、それを活用した教育システムについて説明できる |
第5回 | 協調学習 | 協調学習の特性を説明でき、それを活用した教育システムについて説明できる |
第6回 | 学習環境デザイン | 学習目標に合わせた学習環境を設計し,授業を行うことができる |
第7回 | 遠隔教育・反転授業 | 遠隔教育,反転授業について,その設計指針を説明でき,授業設計に反映することができる |
第8回 | 授業設計演習 | 教育システムを利用した授業設計ができるようになる |
原則として、講義用のハンドアウトを用いて行う
必要に応じて、適宜紹介する。
受講態度: 10%
テスト、課題提出:90%
特になし