カオスニューラルネットワークを用いた洞察的問題解決システムの設計
【研究分野】教育工学
【研究キーワード】
洞察的問題解決 / カオスニューラルネットワーク / コンピュータシミュレーション / 評価関数 / 心理学実験 / 洞察 / 問題解決 / ニューラルネットワーク / カオス
【研究成果の概要】
13年度は主に以下のような研究を行った.
(1)従来型のニューラルネットワークについて、カオスシステムを含め、教師付、教師なし、あるいはハイオーダー等すべてにわたって、十分な検討を行った.そのためには、文献による検索だけではなく、海外を含めた各研究者との直接の情報交換を行った。
(2)(1)での検討をふまえて、基礎となる問題解決過程のニューラルネットワークをコンピュータ上に構成し、シミュレーションを行ってその特性を十分研究した.
(3)(2)で構成したシステムに、さらに、カオス的機構を組み込んでシミュレーションを行い、その特性を研究した.
(4)問題解決のポテンシャル理論に従い、問題空間内で定義される心理的距離の単調関数を評価関数として用い、同理論の方法に準じて、その評価関数の値を最大化する方向にシステムを誘導するメカニズムを、(3)で構成したシステムに組み込んだモデルを構成した。
(5)当該ニューラルネットワークが想定している問題解決に相当する洞察的問題解決の心理学実験を構成し、実際の人間の被験者で実験を行った.
(6)(5)で用いた心理学実験と同じ実験材料、同じ実験方法を前提として、(4)のモデルでコンピュータシミュレーションを行い、(5)で行った人間での実験結果と比較検討した.
(7)(6)の結果の考察をつうじて、モデルがより人間の知識探索における思考方法に近づくように改良した.
さらに14年度は13年度の成果に基づき以下のような研究を行った.
(1)13年度の結果を踏まえて、単なるゲーム的な問題解決過程のモデルではなく、より一般的な問題解決(日常的あるいは科学的発見)のためのモデルとして利用可能な形にモデルを発展改良した.
(2)当該ニューラルネットワークが想定している、一般的問題解決に相当する心理学実験を構成し、実際の人間の被験者で実験を行った。
(3)(2)で用いた心理学実験と同じ実験材料、同じ実験方法を前提として、(1)のモデルでコンピュータシミュレーションを行い、(2)で行った人間での実験結果と比較検討した.
(4)(3)の結果の考察をつうじて、モデルがより人間の問題解決における思考方法に近づくように改良し、教育工学的応用の可能性を考察した.
【研究代表者】
【研究分担者】 |
山岸 侯彦 | 東京工業大学 | 大学院・社会理工学研究科 | 助教授 | (Kakenデータベース) |
牟田 博光 | 東京工業大学 | 大学院・社会理工学研究科 | 教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2001 - 2002
【配分額】4,400千円 (直接経費: 4,400千円)