認知指導

認知チューターは、認知モデルを利用して、生徒が問題を解いているときにフィードバックを提供する、特別な種類のインテリジェントなチューター システムです。このフィードバックにより、生徒はチューター インターフェイスでの行動が正しいか間違っているかをすぐに知ることができます。ただし、認知チューターには、状況に応じたヒントや指示を提供して、生徒を適切な次のステップに導く機能もあります。

現在、認知チューターという名前は、ジョン・アンダーソンの人間の認知に関するACT-R理論に基づいてカーネギーラーニング社が高校数学向けに開発した特定のタイプのインテリジェントな個別指導システムを指すことが多い。しかし、認知チューターはもともと1980年代初頭から研究目的でACT-R理論をテストするために開発されたもので、コンピュータプログラミングや科学などの他の分野や科目向けにも開発されている。^{[1]認知チューターは、教科書とソフトウェアのアクティビティを組み合わせた}ブレンド型学習の一部として教室に導入することができる。

認知チュータープログラムは認知モデルを活用し、モデルトレースと知識トレースに基づいています。モデルトレースとは、認知チューターが値の入力やボタンのクリックなど、生徒が実行するすべてのアクションをチェックすることを意味します。一方、知識トレースは、スキルメーターと呼ばれる棒グラフで測定することにより、生徒が習得した必要なスキルを計算するために使用されます。^[2]モデルトレースと知識トレースは、基本的に生徒の学習進捗状況を監視し、生徒を問題解決への正しい道に導き、フィードバックを提供するために使用されます。

教育科学研究所は、カーネギー認知チューターの有効性に関するいくつかの報告書を発表しました。2013年の報告書では、カーネギー学習カリキュラムと認知チューターは、高校生の数学の成績にさまざまな効果があることがわかったと結論付けています。^[3]この報告書では、認知チューターの有効性を調査した27の研究が特定されており、その結論は、What Works Clearinghouseの基準を満たす6つの研究に基づいています。含まれている6つの研究のうち、5つは中程度から有意なプラスの効果を示し、1つの研究は統計的に有意なマイナスの効果を示しています。教育科学研究所が2009年に発表した別の報告書では、What Works Clearinghouseの基準を満たす14の研究のうち1つの研究のみに基づいて、認知チューター代数Iが数学の成績に潜在的にプラスの効果があることがわかりました。What Works Clearinghouseの基準では、比較的多数の参加者、グループへの真のランダム割り当て、および治療を受けないまたは異なる治療を受けるコントロールグループが必要であることを理解する必要があります。このような実験条件を学校で満たすことは困難であり、そのため、教育に関する研究のうち、たとえ価値があるとしても、このクリアリングハウスの基準を満たすものはごくわずかである。^[4]

インテリジェントな個別指導システム（ITS）は、ドメインモデル、学生モデル、個別指導モデル^[5]、インターフェースコンポーネントの4つのコンポーネントから構成されるアーキテクチャを持っています。

ドメイン モデルには、学習するドメインに関連するルール、概念、知識が含まれています。ドメインの専門知識の基準を設定することで、学生のパフォーマンスを評価し、学生のエラーを検出するのに役立ちます。^{[引用が必要]}

ITSの中心的な構成要素である学生モデルには、学生の認知的・情緒的状態、学習の進捗状況など、学生に関する知識が含まれていることが期待されています。学生モデルの機能は3つあります。学習者からおよび学習者に関するデータを収集すること、学習者の知識と学習プロセスを表現すること、学生の知識を診断して最適な教育戦略を選択することです。^[6]

指導モデルは、ドメインモデルと生徒モデルから得られたデータを使用して、介入するかどうか、いつどのように介入するかなどの指導戦略を決定します。指導モデルの機能には、指導の提供とコンテンツの計画が含まれます。^[7]

インターフェースコンポーネントは、ソクラテスの対話、フィードバック、ヒントなどのさまざまな形式で、指導モデルによって行われた決定を反映します。学生は学習インターフェース（コミュニケーションとも呼ばれます）を通じて講師と対話します。インターフェースはドメイン知識要素を提供します。^[7]

認知モデルは、その分野の人間の専門家や上級学生に匹敵する分野の知識とスキルを再現します。認知モデルにより、インテリジェントな指導システムは、人間の家庭教師と同様の方法で問題解決の状況に対応できるようになります。^[8]認知モデルを採用した指導システムは、認知家庭教師と呼ばれます。

認知モデルは、生徒に提示された問題に対して多数の解決策を生成するエキスパートシステムです。認知モデルは、複雑な代替解決策パスを通じて各生徒の解決策を追跡するために使用され、チューターは段階的なフィードバックとアドバイスを提供し、生徒のパフォーマンスに基づいて生徒の知識のターゲットモデルを維持できます。^[9]

認知チューターは、学習者が練習を通じて複雑な問題解決スキルを身につけていく過程で、段階的な指導を行います。^[10]認知チューターは、通常、次のような形式のサポートを提供します。(a) 豊富で「思考が見える」ように設計された問題解決環境、(b) 生徒のパフォーマンスに関する段階的なフィードバック、(c) エラーに固有のフィードバックメッセージ、(d) 生徒の要求に応じたコンテキスト固有の次のステップのヒント、(e) 個別の問題選択。^[11]

認知チューターは、人間の指導に特徴的な2つの主要なタスクを実行します。(1)生徒のパフォーマンスを監視し、状況に応じた個別指導を提供すること、(2)生徒の学習を監視し、適切な問題解決活動を選択することです。^[12]

認知モデルと、その基礎となる2つのアルゴリズム（モデルトレーシングと知識トレーシング）の両方が、生徒の学習を監視するために使用されます。モデルトレーシングでは、認知チューターは複雑な問題で認知モデルを使用して、生徒の個々の経路を追跡し、迅速な正確性のフィードバックと状況に応じたアドバイスを提供します。知識トレーシングでは、認知チューターはベイジアン知識トレーシング法を使用して生徒の知識を評価し、この生徒モデルを使用して各生徒に適切な問題を選択します。^[12]

認知チューターの開発は、認知モデルまたは認知チューターの専門家コンポーネントを開発する基礎となるフレームワークを指定する ACT-R 認知アーキテクチャによって導かれます。

ACTファミリーの一員であるACT-Rは、最新の認知アーキテクチャであり、主に人間の行動をモデル化することに専念しています。ACT-Rには、事実知識の宣言的記憶と生成ルールの手続き的記憶が含まれています。このアーキテクチャは、オブジェクトの実数値活性化レベルを介して知覚と事実に基づく生成をマッチングし、それを実行して環境に影響を与えたり、宣言的記憶を変更したりすることで機能します。ACT-Rは、記憶、注意、推論、問題解決、言語処理などの心理的側面をモデル化するために使用されています。^[13]

認知チューターの最初の実世界への応用は1980年代に行われ、カーネギーメロン大学の入門プログラミングコースのミニコースで高校生が使用した幾何学証明チューターと大学生が使用したLISPプログラミングチューターが含まれていました。^[1]

それ以来、認知チューターはさまざまなシナリオで使用され、いくつかの組織が独自の認知チュータープログラムを開発しました。これらのプログラムは、主にコンピュータプログラミング、数学、科学の分野で、小学生から大学レベルまでの学生に使用されてきました。 ^[14]

学校システム内で使用するためのシステムを開発した最初の組織の一つは、カーネギーメロン大学のPACTセンターでした。彼らの目標は、「コンピュータプログラミング、代数、幾何学などの複雑な領域における困難な現実世界の問題に取り組む生徒に個別の支援を提供するシステムを開発すること」でした。^[14] PACTの最も成功した製品は、認知チューター代数コースでした。このコースは1990年代初頭に最初に作成され、1999年までに米国中の75の学校で使用されていました。その後、スピンオフ企業であるカーネギーラーニングが現在、米国の何千もの学校に家庭教師を提供しています。^[14]

カーネギーメロン大学の認知的家庭教師は、高校や中学校の授業で生徒の数学のテストの成績を上げることが示されており、^[15]彼らの代数コースは、米国教育省によって教育されるK-12数学の5つの模範的なカリキュラムの1つに指定されました。^{[14] PACTセンターでは、Excelのコースで認知的家庭教師を利用し、代数式の書き方のためのインテリジェントな家庭教師システム}「Ms. Lindquist」 を開発するための研究プロジェクトがいくつか実施されました。^[16]さらに、2005年にカーネギーラーニングは、中学校向けの製品であるBridge to Algebraをリリースし、100を超える学校で試験的に導入されました。^[17]

認知指導ソフトウェアは引き続き使用されています。Business Insider Report の記事によると、カーネギーメロン大学の人間とコンピュータの相互作用と心理学の教授であるケン・コーディンガーは、教師が認知指導ソフトウェアを教室に統合する方法を説明しています。^[18] 彼は、教師がコンピュータラボ環境または授業中にそれを使用することを提案しています。認知指導者は、生徒が問題に答える可能性のあるさまざまな方法を理解し、支援が必要なときに生徒を支援することができます。さらに、認知指導者は生徒のニーズに合わせて演習をカスタマイズできます。^[18]

現時点では、Cognitive Tutor が生徒の成績向上に効果的かどうかは不明です。^[3] Cognitive Tutor は商業的にある程度の成功を収めていますが、その設計とインテリジェントな個別指導システムの性質に本質的に関連する限界がある可能性があります。次のセクションでは、他のインテリジェントな個別指導システムにも当てはまる可能性がある Cognitive Tutor の限界について説明します。

現時点では、すべての教科領域に認知チューターを作成することは現実的でも経済的でもありません。認知チューターは効果的に使用されていますが、代数、コンピュータプログラミング、幾何学の指導に限定されています。これらの教科領域は、生成ルール、複雑さ、学習者への最大の利益のバランスが最適だからです。^{[1] [19]}

Cognitive Tutor の開発の焦点は、特定の制作ルールを教えるためのソフトウェアの設計にあり、カリキュラムの内容の開発ではありませんでした。長年にわたる試行、改善、学習目標の前進の可能性にもかかわらず、開発者はカリキュラムの方向性について主に外部の情報源に依存し続けています。^[1]

Cognitive Tutorソフトウェアは複雑なため、設計者はプログラムを作成するために1時間の授業につき数百時間を費やす必要があります。投資した時間にもかかわらず、設計上の制約内で学習者のニーズを満たすことに伴う課題により、柔軟性と認知忠実度が損なわれることがよくあります。^[11]

実用性を考えると、設計者は学習者を指導しサポートするための方法を個別のセットから選択する必要があります。方法、プロンプト、ヒントの選択肢が限られていると、一部の学習者をサポートするのに効果的かもしれませんが、他の学習者がすでに使用している方法と矛盾する可能性があります。^[19]さらに、学習者がプロンプトとヒントのシステムを使用して回答に時期尚早にアクセスし、演習を進めてしまい、学習目標を達成できない可能性があります。

Cognitive Tutorの着想の元となった認知モデルは、学習がどのように起こるかという仮定に基づいており、ヒント、指示、指導のタイミングなどの選択された指導方法を決定づける。これらの仮定を考慮すると、Cognitive Tutorは、人間の家庭教師が学生の学習をサポートする多様な方法のすべてを考慮していない。 ^[20]

• 教育心理学

• 認知指導を研究するカーネギーメロン大学のピッツバーグ高度認知指導センター
• カーネギーラーニングの Cognitive Tutor 製品ページ
• マイアミデイド郡公立学校における認知チューター代数Iプログラムの評価
• Cognitive Tutorの評価の概要
• 認知的チューター：退屈と混乱の終焉？調査記事（2018）