シラバス参照

基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名
／Course

形式知の学習支援とＡＩ／Learning Support of Explicit Knowledge and AI

時間割コード
／Course Code

S2201450_S6

開講所属
／Course Offered by

システム工学研究科／Graduate School of Systems Engineering

ターム・学期
／Term・Semester

2025年度／Academic Year　　第3クォーター／3Q

曜限
／Day, Period

月／Mon　4

開講区分
／Semester offered

第3クォーター／3Q

単位数
／Credits

1.0

学年
／Year

1,2

主担当教員
／Main Instructor

曽我　真人／Masato Soga

科目区分
／Course Group

授業形態
／Lecture Form

講義

教室
／Classroom

北１号館Ａ２０３／北１号館Ａ２０３

開講形態
／Course Format

ディプロマポリシー情報
／Diploma Policy

要件年度／Required Year	要件所属／Course Name	ディプロマポリシー／Diploma Policy	DP値／DP Point
2020/04 ～9999/04	システム工学研究科	1.高度な専門性と研究力	10

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Affiliation
曽我　真人／Masato Soga	システム工学部（教員）

授業の概要・ねらい／Course Aims	本授業は，R5年度までの「形式知インタラクション支援論」とほぼ同様の内容となる．形式知とは暗黙知と対比して語られる用語である．言語や数式などで表現できる知識は形式知である．ChatGPTなどの大規模言語モデルを応用した生成系AIの普及により，形式知の学習支援はAI抜きでは語れない状況となった．このため，授業名を「形式知の学習支援とAI」と改め，深層学習モデルを基盤技術としたAIを盛り込んだ内容に拡張すると同時に，人間の形式知の学習とはどういうものなのかという認知科学的立場も維持しながら，授業を進める．また，1980年代の第2回の人工知能研究ブームの時に明らかになった，記号処理を主体としたAIの研究の成果は，工学的な実用性の観点からは深層学習モデルに置き換えられつつあるが，人間の高次の思考をモデル化するときには，記号処理は今後も有用な知見を与えてくれるので，その記号処理を主体としたAIの考え方も授業で伝えてゆく．この授業は，R５年度までの「形式知インタラクション支援論」とほぼ同一であるため，「形式知インタラクション支援論」の単位を取得済みの学生は，本授業を履修しても，修了に必要な単位としては認められない．
到達目標／Course Objectives	人間の高次の思考を考察するには，記号処理的考え方が有効である．そこで，知識の分類や，推論の分類，ドメインとタスクの考え方などの形式知の基礎理論を学び，高次の思考をメタ認知できる能力を養う．メタ認知とは，自身の思考を自身で客観視しながらモニタリングすることを指す．さらに，大規模言語モデルなどの深層学習モデルを学習することにより，形式知の学習への応用の可能性を探るための基礎的知識を身に着ける．また，学習支援システムの評価方法についても学び，応用できる力を身に着けることを目標とする．
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	最後の授業時間を使って筆記試験を行い，主に筆記試験の成績により評価する予定である．普段の授業では，小課題を出題する．未提出の小課題がある場合，総合成績から大きく減点する．
教科書／Textbook	教科書はなく、担当教員が作成したPPTをMoodle上に掲載し，それを使用する．ただし，深層学習に関するPPTは，できる限り最新の情報を盛り込むために，授業で見せるだけにとどめ，Moodle上への掲載を控える場合がある．
参考書・参考文献／Reference Book	授業で指示する．
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	この授業は，R５年度までの「形式知インタラクション支援論」とほぼ同一であるため，「形式知インタラクション支援論」の単位を取得済みの学生は，本授業を履修しても，修了に必要な単位としては認められない．授業を，４回もしくはそれ以上欠席した場合は，原則として単位取得のための基礎資格を失うので，注意すること．COVID-19やインフルエンザなど，登学禁止となるような病気で休んだ場合は，大学に特別配慮を求める申請書を提出してもい，大学に認められれば出席扱いとする．原則として，学会発表などによる欠席，軽微な病気による欠席もこの欠席回数に含める．そのため，単位取得の最低資格を維持できる欠席回数を，学部のクォータ制の授業に比べて1回多く設定している．学会発表毎に各履修院生から特別救済措置申請を受け付けるのは，教員側の事務的作業が非常に多くなるので，あらかじめ，学会発表のための欠席として，全員に１回分多く設定しているという考えである．学会などで授業を休むことがわかっているなら，他の日に努めて授業に出席するよう努力すべきである．
履修する上で必要な事項／Prerequisite	授業で指示する．
履修を推奨する関連科目／Related Courses	「脳とスキルの学習支援」の履修を強く推奨する．知識は，形式知と暗黙知に大別される．形式知の学習支援は本授業で学習できる．一方，暗黙知の中で，もっとも重要なものは身体知（体で覚えている知識）であり，身体知はスキルの学習と密接な関連がある．スキルの学習では，必ず身体動作が伴うからである．このため，本授業と「脳とスキルの学習支援」の双方を履修することにより，人間が行う学習を形式知と身体知の双方から学ぶことができるため，「脳とスキルの学習支援」の履修を強く推奨する．
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	宿題としての課題を課した場合は，授業時間外での課題解答作成が必要となる． 1コマあたり，４時間の授業時間外学習が必要である．
その他連絡事項／Other messages	授業で指示する．
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	授業で指示する．
オフィスアワー／Office Hours	木曜4限をオフィスアワーとするが，出張などで不在の時もあるので，必ず，事前にメールなどで予約をしてほしい．
科目ナンバリング／Course Numbering	S61035J10099T514
実務経験／Practical Experience	無

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け／Subjects and instructor's position
1	第1回	知識の分類
2	第2回	推論の分類定性推論ドメインとタスク分類型タスク
3	第3回	合成型タスク
4	第4回	学習支援システムの分類伝統的CAI
5	第5回	対話型学習支援環境ILE 協調型学習支援環境CLE ユビキタス学習支援環境ULE
6	第6回	学習支援システムの開発コスト教育効果，学習効果の測定
7	第7回	まとめと筆記試験　or 形式知とAI
8	第8回	まとめと筆記試験　or 形式知とAI

授業の概要・ねらい／Course Aims	本授業は，R5年度までの「形式知インタラクション支援論」とほぼ同様の内容となる．形式知とは暗黙知と対比して語られる用語である．言語や数式などで表現できる知識は形式知である．ChatGPTなどの大規模言語モデルを応用した生成系AIの普及により，形式知の学習支援はAI抜きでは語れない状況となった．このため，授業名を「形式知の学習支援とAI」と改め，深層学習モデルを基盤技術としたAIを盛り込んだ内容に拡張すると同時に，人間の形式知の学習とはどういうものなのかという認知科学的立場も維持しながら，授業を進める．また，1980年代の第2回の人工知能研究ブームの時に明らかになった，記号処理を主体としたAIの研究の成果は，工学的な実用性の観点からは深層学習モデルに置き換えられつつあるが，人間の高次の思考をモデル化するときには，記号処理は今後も有用な知見を与えてくれるので，その記号処理を主体としたAIの考え方も授業で伝えてゆく．この授業は，R５年度までの「形式知インタラクション支援論」とほぼ同一であるため，「形式知インタラクション支援論」の単位を取得済みの学生は，本授業を履修しても，修了に必要な単位としては認められない．
到達目標／Course Objectives	人間の高次の思考を考察するには，記号処理的考え方が有効である．そこで，知識の分類や，推論の分類，ドメインとタスクの考え方などの形式知の基礎理論を学び，高次の思考をメタ認知できる能力を養う．メタ認知とは，自身の思考を自身で客観視しながらモニタリングすることを指す．さらに，大規模言語モデルなどの深層学習モデルを学習することにより，形式知の学習への応用の可能性を探るための基礎的知識を身に着ける．また，学習支援システムの評価方法についても学び，応用できる力を身に着けることを目標とする．
成績評価の方法・基準／Grading Policies/Criteria	最後の授業時間を使って筆記試験を行い，主に筆記試験の成績により評価する予定である．普段の授業では，小課題を出題する．未提出の小課題がある場合，総合成績から大きく減点する．
教科書／Textbook	教科書はなく、担当教員が作成したPPTをMoodle上に掲載し，それを使用する．ただし，深層学習に関するPPTは，できる限り最新の情報を盛り込むために，授業で見せるだけにとどめ，Moodle上への掲載を控える場合がある．
参考書・参考文献／Reference Book	授業で指示する．
履修上の注意・メッセージ／Notice for Students	この授業は，R５年度までの「形式知インタラクション支援論」とほぼ同一であるため，「形式知インタラクション支援論」の単位を取得済みの学生は，本授業を履修しても，修了に必要な単位としては認められない．授業を，４回もしくはそれ以上欠席した場合は，原則として単位取得のための基礎資格を失うので，注意すること．COVID-19やインフルエンザなど，登学禁止となるような病気で休んだ場合は，大学に特別配慮を求める申請書を提出してもい，大学に認められれば出席扱いとする．原則として，学会発表などによる欠席，軽微な病気による欠席もこの欠席回数に含める．そのため，単位取得の最低資格を維持できる欠席回数を，学部のクォータ制の授業に比べて1回多く設定している．学会発表毎に各履修院生から特別救済措置申請を受け付けるのは，教員側の事務的作業が非常に多くなるので，あらかじめ，学会発表のための欠席として，全員に１回分多く設定しているという考えである．学会などで授業を休むことがわかっているなら，他の日に努めて授業に出席するよう努力すべきである．
履修する上で必要な事項／Prerequisite	授業で指示する．
履修を推奨する関連科目／Related Courses	「脳とスキルの学習支援」の履修を強く推奨する．知識は，形式知と暗黙知に大別される．形式知の学習支援は本授業で学習できる．一方，暗黙知の中で，もっとも重要なものは身体知（体で覚えている知識）であり，身体知はスキルの学習と密接な関連がある．スキルの学習では，必ず身体動作が伴うからである．このため，本授業と「脳とスキルの学習支援」の双方を履修することにより，人間が行う学習を形式知と身体知の双方から学ぶことができるため，「脳とスキルの学習支援」の履修を強く推奨する．
授業時間外学修についての指示／Instructions for studying outside class hours	宿題としての課題を課した場合は，授業時間外での課題解答作成が必要となる． 1コマあたり，４時間の授業時間外学習が必要である．
その他連絡事項／Other messages	授業で指示する．
授業理解を深める方法／How to deepen your understanding of classes	授業で指示する．
オフィスアワー／Office Hours	木曜4限をオフィスアワーとするが，出張などで不在の時もあるので，必ず，事前にメールなどで予約をしてほしい．
科目ナンバリング／Course Numbering	S61035J10099T514
実務経験／Practical Experience	無

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information