学習プロセスを促進する人工知能のための学習理論

要旨 本論文では、既存の学習理論を統合し統一する三層モデルについて論じ、人工知能（AI）が学習プロセスを促進する役割をモデル化します。このモデルは発達心理学、計算生物学、教育設計、認知科学、複雑性、社会文化理論から引き出されており、マイクロ、メゾ、マクロの各レベルで学習がどのように発生し機能するかを説明する因果的学習メカニズムを含んでいます。また、このモデルは、学習を通じて得られた情報がどのように集約され、または一緒に集められ、各レベル内およびレベル間でどのように放出され、使用されるかを説明します。教育におけるAIの14の役割が提案されており、モデルの特徴に合わせて、個別またはマイクロレベルでの4つの役割、チームや知識コミュニティのメゾレベルでの4つの役割、および文化的歴史活動のマクロレベルでの6つの役割が含まれています。研究と実践への示唆、評価基準、制限についての議論が含まれています。提案されたモデルを持って、AI開発者は、学習デザイナー、研究者、実務者との作業に集中し、提案された役割を活用して個別の学習、チームのパフォーマンス向上、知識コミュニティ構築に貢献できます。実務者のノート このトピックについて既に知られていること 重要な概念のクロスオーバー、用語や構造の重複と冗長性がある多くの学習理論が存在しており、学習の部分的な説明を提供しています。心理学、生物学、計算機科学など、いくつかの分野から提供された学習に関するフレームワークは統合または統一されていないことがほとんどです。人工知能（AI）の時代に向けた学習理論の再考が必要であり、理論と教育実践の両方に計算リソースと能力を組み込む必要があります。本論文の追加内容 既存の理論を統合し合成する三層理論（つまり、マイクロ、メゾ、マクロ）を提案し、計算モデリングを強化し、教育におけるAIの役割をさらに発展させます。学習がどのように発生し各レベルで機能するかを説明する因果モデルが、発達心理学、計算生物学、教育デザイン、認知科学、社会文化理論から定義されます。このモデルは、学習を通じて得られた情報がどのように集約され、または一緒に集められ、各レベル内およびレベル間でどのように放出され、使用されるかを説明します。教育におけるAIの14の役割がモデルの特徴に合わせて提供されており、個別またはマイクロレベルでの4つの役割、チームや知識コミュニティのメゾレベルでの4つの役割、および文化的歴史活動のマクロレベルでの6つの役割があります。実践と政策への示唆 研究者は、新しい理論を参照することで、個別および組織の学習と学習システムの進化と複雑性のより大きな文脈の中で自らの作業を位置づけることができます。将来の研究者によって新たに発見され説明されたメカニズムは、学習理論の科学的理解を統一する共同フレームワークへの貢献としてより良く理解されます。