実世界学習の計算論的理解のための行動セマンティクス

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2021-12-15
• タイトル: 実世界学習の計算論的理解のための行動セマンティクス
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Behavior Semantics for Computational Understanding of Real-world Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文] 実世界学習，状況論的知能，行動セマンティクス，マルチモーダル行動分析
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00214253
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 静岡大学大学院総合科学技術研究科
• 著者所属: 九州大学共創学部
• 著者所属: 近畿大学理工学部
• 著者所属: 九州大学共創学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Science and Technology, Shizuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Interdisciplinary Science and Innovation, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Engineering, Kindai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Interdisciplinary Science and Innovation, Kyushu University
• 著者名: 永田, 鴻流; 渡邉, 七江; 多田, 昌裕; 岡田, 昌也
• 著者名(英): Koryu, Nagata; Nanae, Watanabe; Masahiro, Tada; Masaya, Okada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 人は，実世界の多様な状況の中から，行動を通して，新たな知識を学習できる．本研究では，行動によって駆動される人の知能を，「計算論」の観点でとらえ，行動と学習効果の関係性の構造化・モデル化を試みる．本研究は，実世界学習の構造を理解するために，モデル化と実践を組み合わせた実世界型研究フレームワークを開発・実施した．「人が，実世界からの観測を，行動生成における各種の制約をもとに多段階に変換する関数」を仮定し，学習効果が生成されるプロセスを，計算論的に表現した．実験を通して，「学習者らが自身の着眼点や視座となる理論を明確にする行動は，仮説検証・発見型学習への効果がある」という，特定の学習行動と学習効果の関係性を明らかにした．さらに，行動のセマンティクスデータの生起特徴と知的活動の関係を解析することで，行動に関する意味水準のデータが，実世界学習の効果に対して予測を与えられるという知見を得た．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A learner can acquire new knowledge through his/her behavior from diverse situations in the real world. From a computational perspective, this study discusses human intelligence driven by behavior, and models the relationship between behavior and learning results. For understanding the structure of real-world learning, we developed and conducted a real-world oriented research framework that combines modeling and practicing. By assuming several constraints given to behavior generation, we modeled multi-step functions to convert a learner's real-world observation data to his/her internal knowledge, and then computationally represented the mechanism to generate learning effects. Our experiment found that learners' specific behavior to clarify their viewpoints and grounded theories was effective in the verification style of and discovery style of real-world learning. We analyzed generation features of behavior semantics and intellectual activities, and showed that the effects of real-world learning can be predicted by the semantic level of behavior data.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 62, 号 12, p. 2090-2107, 発行日 2021-12-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764