JP2002304114A - 学習支援システム及び記録媒体及びプログラム - Google Patents
学習支援システム及び記録媒体及びプログラムInfo
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- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 abstract description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000002980 postoperative effect Effects 0.000 description 2
- 102100033041 Carbonic anhydrase 13 Human genes 0.000 description 1
- 101000867860 Homo sapiens Carbonic anhydrase 13 Proteins 0.000 description 1
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ユーザの人工知能を用いた学習支援システム
及び記録媒体及びプログラムを提供する。 【解決手段】 コンピュータを用いた英会話の学習支援
システムにおいて、ユーザ（１０）の情報を管理してい
るメタエージェント（１１）と、前記ユーザ（１０）に
指導を行なう各担当別の教師エージェント（１３）とを
有することを特徴とする学習支援システムを用いる。
及び記録媒体及びプログラムを提供する。 【解決手段】 コンピュータを用いた英会話の学習支援
システムにおいて、ユーザ（１０）の情報を管理してい
るメタエージェント（１１）と、前記ユーザ（１０）に
指導を行なう各担当別の教師エージェント（１３）とを
有することを特徴とする学習支援システムを用いる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータ学習
に係わり、特に人工知能を用いた学習支援システムに関
する。
に係わり、特に人工知能を用いた学習支援システムに関
する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、人工知能を用いた英会話の学
習システムを実現しようという試みがなされていた。
習システムを実現しようという試みがなされていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、人工知能等を
もちいた英会話の学習システムにおいては、英会話の状
況のパターンが多いため、十分な機能を持ったものが実
現できなかった。
もちいた英会話の学習システムにおいては、英会話の状
況のパターンが多いため、十分な機能を持ったものが実
現できなかった。
【０００４】本発明の目的は、上記の点を鑑み、ユーザ
の人工知能を用いた学習支援システム及び記録媒体及び
プログラムを提供することである。
の人工知能を用いた学習支援システム及び記録媒体及び
プログラムを提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明による学習支援シ
ステム及び記録媒体及びプログラムは、コンピュータを
用いた英会話の学習支援システムにおいて、ユーザの情
報を管理しているメタエージェントと、前記ユーザに指
導を行なう各担当別の教師エージェントとを有すること
を特徴とする。
ステム及び記録媒体及びプログラムは、コンピュータを
用いた英会話の学習支援システムにおいて、ユーザの情
報を管理しているメタエージェントと、前記ユーザに指
導を行なう各担当別の教師エージェントとを有すること
を特徴とする。
【０００６】また、前記メタエージェントは、前記ユー
ザ専用のものであることを特徴とする。
ザ専用のものであることを特徴とする。
【０００７】また、前記メタエージェントは、前記ユー
ザの情報に基づいて、前記各教師エージェントの動作を
管理することを特徴とする。
ザの情報に基づいて、前記各教師エージェントの動作を
管理することを特徴とする。
【０００８】また、前記教師エージェントは、限定され
た状況別に存在することを特徴とする学習支援システム
である。
た状況別に存在することを特徴とする学習支援システム
である。
【０００９】また、コンピュータを用いた英会話の学習
支援システムを使用する際、メタエージェントがユーザ
の情報を管理する処理と、各担当別の教師エージェント
が前記ユーザに指導を行なう処理とを有するコンピュー
タに実行させる命令を含むプログラムを格納した、コン
ピュータが読みとり可能な記録媒体である。
支援システムを使用する際、メタエージェントがユーザ
の情報を管理する処理と、各担当別の教師エージェント
が前記ユーザに指導を行なう処理とを有するコンピュー
タに実行させる命令を含むプログラムを格納した、コン
ピュータが読みとり可能な記録媒体である。
【００１０】また、コンピュータを用いた英会話の学習
支援システムを使用する際、メタエージェントがユーザ
の情報を管理する処理と、各担当別の教師エージェント
が前記ユーザに指導を行なう処理とを有するコンピュー
タに実行させる命令を含むプログラムである。
支援システムを使用する際、メタエージェントがユーザ
の情報を管理する処理と、各担当別の教師エージェント
が前記ユーザに指導を行なう処理とを有するコンピュー
タに実行させる命令を含むプログラムである。
【００１１】
【発明の実施の形態】本発明の実施形態を以下に図面を
用いて説明する。
用いて説明する。
【００１２】まず、図１には、本発明の実施形態の概要
を示した。図１に示すように、ユーザ１０が例えば使用
している端末に本発明の実施形態の学習システムが搭載
されているものとする。なお、前記端末は、携帯電話、
ゲーム機、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Personal
Digital Assistant）等の端末であってもよく、また、
前記ユーザの個人認証が照合できるものであれば、駅や
コンビニエンスストア等に設置されている端末であって
もよい。また、前記端末は、インターネット等の通信回
線に接続されている状態であれば、前記通信回線からア
プリケーションをダウンロードして、もしくはダウンロ
ードしながら実行してもよいし、もしくは、サーバ上で
前記アプリケーションが動作しており、前記端末は、ブ
ラウズ機能としてだけでも良い（必ずしも端末に組み込
む必要はない）、また、前記端末は、必ずしも通信回線
に接続されている必要はなく、予めアプリケーションが
組み込まれていてもよい。
を示した。図１に示すように、ユーザ１０が例えば使用
している端末に本発明の実施形態の学習システムが搭載
されているものとする。なお、前記端末は、携帯電話、
ゲーム機、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Personal
Digital Assistant）等の端末であってもよく、また、
前記ユーザの個人認証が照合できるものであれば、駅や
コンビニエンスストア等に設置されている端末であって
もよい。また、前記端末は、インターネット等の通信回
線に接続されている状態であれば、前記通信回線からア
プリケーションをダウンロードして、もしくはダウンロ
ードしながら実行してもよいし、もしくは、サーバ上で
前記アプリケーションが動作しており、前記端末は、ブ
ラウズ機能としてだけでも良い（必ずしも端末に組み込
む必要はない）、また、前記端末は、必ずしも通信回線
に接続されている必要はなく、予めアプリケーションが
組み込まれていてもよい。
【００１３】次に、前記端末に搭載された本発明の実施
形態である学習システム（アプリケーション）には、例
えば、英会話に各状況別に教師エージェント１３を備え
ている。この教師エージェント１３は、例えば、飛行機
の機内に限定した教師エージェントや、ホテルのフロン
ト、飲食店、病院等に限定された教師エージェントであ
る。また、現存の対話型のシュミレーションチャットシ
ステムを用いて教師エージェントを構築する際は、予
め、教師エージェントを構築しておく必要がある。さら
に、インターネット端末を利用する場合は、別のユーザ
から取り出した質問履歴から抽出した、より高度な応答
モデルを利用することができる。一方、オフラインでの
利用はこの限りではない。また、予め、前記対話型のシ
ュミレーションチャットシステムに組み込んでおく教師
エージェントの入力項目には、事実の登録、規則（公
式）の登録、質問事項である。そして、これらの情報を
データベースへ蓄積し、検索してパターンマッチングを
行う。この入力文を指定しておいた区切り文字で、「変
数」「数値」「単位」「記号」の切り出しをし、それぞ
れのデータベースに登録し蓄積されていく。「質問の入
力」によって規則(公式)とのパターンマッチングが失敗
した場合には、それぞれのエラーについてのメッセージ
が出力されるため、メッセージにあった入力をする。ま
た、実行プログラムは、前記対話型シミュレーションチ
ャットシステムを基盤としたプログラムを使用し、規則
(公式)に値する変数をデータベースに登録された変数と
パターンマッチングさせ、その変数に値する「数値」を
代入し実行を行う方式をとる（参考文献 ワイゼンバウ
ム,(秋葉忠利訳)「コンピュータ・パワー:人工知能と人
間の理性」サイマル出版会,1979）。
形態である学習システム（アプリケーション）には、例
えば、英会話に各状況別に教師エージェント１３を備え
ている。この教師エージェント１３は、例えば、飛行機
の機内に限定した教師エージェントや、ホテルのフロン
ト、飲食店、病院等に限定された教師エージェントであ
る。また、現存の対話型のシュミレーションチャットシ
ステムを用いて教師エージェントを構築する際は、予
め、教師エージェントを構築しておく必要がある。さら
に、インターネット端末を利用する場合は、別のユーザ
から取り出した質問履歴から抽出した、より高度な応答
モデルを利用することができる。一方、オフラインでの
利用はこの限りではない。また、予め、前記対話型のシ
ュミレーションチャットシステムに組み込んでおく教師
エージェントの入力項目には、事実の登録、規則（公
式）の登録、質問事項である。そして、これらの情報を
データベースへ蓄積し、検索してパターンマッチングを
行う。この入力文を指定しておいた区切り文字で、「変
数」「数値」「単位」「記号」の切り出しをし、それぞ
れのデータベースに登録し蓄積されていく。「質問の入
力」によって規則(公式)とのパターンマッチングが失敗
した場合には、それぞれのエラーについてのメッセージ
が出力されるため、メッセージにあった入力をする。ま
た、実行プログラムは、前記対話型シミュレーションチ
ャットシステムを基盤としたプログラムを使用し、規則
(公式)に値する変数をデータベースに登録された変数と
パターンマッチングさせ、その変数に値する「数値」を
代入し実行を行う方式をとる（参考文献 ワイゼンバウ
ム,(秋葉忠利訳)「コンピュータ・パワー:人工知能と人
間の理性」サイマル出版会,1979）。
【００１４】また、前記教師エージェント１３とは別
に、各教師エージェント１３を統括、管理するメタエー
ジェント１１が存在しており、このメタエージェント１
１が、前記ユーザ１０の情報を同時に保持している。前
記ユーザ１０の情報としては、ユーザ１０の属性（氏
名、年齢、性別、能力等）や、ユーザ１０の利用履歴、
学習の上達度、以前の学習の際にミスをした箇所の情報
等が挙げられる。他には、ユーザの英会話の上達レベル
や、得手不得手なポイント、どんな端末で、いつどこで
どんな婦負洋のレッスンをしたか等である。
に、各教師エージェント１３を統括、管理するメタエー
ジェント１１が存在しており、このメタエージェント１
１が、前記ユーザ１０の情報を同時に保持している。前
記ユーザ１０の情報としては、ユーザ１０の属性（氏
名、年齢、性別、能力等）や、ユーザ１０の利用履歴、
学習の上達度、以前の学習の際にミスをした箇所の情報
等が挙げられる。他には、ユーザの英会話の上達レベル
や、得手不得手なポイント、どんな端末で、いつどこで
どんな婦負洋のレッスンをしたか等である。
【００１５】次に、図２を用いて、本発明の実施形態の
処理について説明する。図２に示すように、まず、本学
習システムを利用するユーザの属性を入力する。前記属
性には、氏名、年齢、性別、能力、好み、希望の学習コ
ース等の初期情報を入力する（ステップ１、以下Ｓ
１）。次に、メタエージェントは前記ユーザの属性等の
情報に基づいて、前記ユーザに日々の学習（後術）の計
画等を指示する（Ｓ２）。また、この指示のときに、学
習する英会話の状況についても選択を行なう。さらに、
場合によって、インターネット等の通信回線を用いて、
教師エージェントをダウンロードし、前記ユーザの状況
別の学習に割り当てる。
処理について説明する。図２に示すように、まず、本学
習システムを利用するユーザの属性を入力する。前記属
性には、氏名、年齢、性別、能力、好み、希望の学習コ
ース等の初期情報を入力する（ステップ１、以下Ｓ
１）。次に、メタエージェントは前記ユーザの属性等の
情報に基づいて、前記ユーザに日々の学習（後術）の計
画等を指示する（Ｓ２）。また、この指示のときに、学
習する英会話の状況についても選択を行なう。さらに、
場合によって、インターネット等の通信回線を用いて、
教師エージェントをダウンロードし、前記ユーザの状況
別の学習に割り当てる。
【００１６】そして、前記ユーザは、状況別の教師エー
ジェントとの問題を出すなどのやりとりの質問応答を通
して英会話の応対能力等を向上させていく。また、これ
により、前記ユーザの利用履歴等が蓄積される（Ｓ
３）。例えば、誤解答しやすい場所などは、前記メタエ
ージェントが把握しており、学習状況がかわり、教師エ
ージェントが変わっても、前記メタエージェントが、誤
解答しやすい場所への注意を促すことができる。従っ
て、前記ユーザは、前記メタエージェントを意識するこ
となく、前記教師エージェントとの対応のみで学習を進
めることができる。
ジェントとの問題を出すなどのやりとりの質問応答を通
して英会話の応対能力等を向上させていく。また、これ
により、前記ユーザの利用履歴等が蓄積される（Ｓ
３）。例えば、誤解答しやすい場所などは、前記メタエ
ージェントが把握しており、学習状況がかわり、教師エ
ージェントが変わっても、前記メタエージェントが、誤
解答しやすい場所への注意を促すことができる。従っ
て、前記ユーザは、前記メタエージェントを意識するこ
となく、前記教師エージェントとの対応のみで学習を進
めることができる。
【００１７】次に、上述した日々の学習について図３を
用いて説明する。まず、図３に示すように、メタエージ
ェントが学習プランとして状況の一覧表をユーザに提示
する（Ｓ１０）。次に、前記状況の一覧表から前記ユー
ザが状況を選択する（Ｓ１１）。そして、この選択に従
って、前記メタエージェントが、教師エージェントに対
して、ユーザデータの授受を行なう（Ｓ１２）。次に、
状況別の学習モード（後術）に移行する（Ｓ１３）。そ
して、前記教師エージェントが前記ユーザに対して前記
学習モードにて能力向上を行ない、同時に前記メタエー
ジェントがこの学習モードの状況をモニターして、学習
内容を把握し、利用履歴として蓄積する（Ｓ１４）。
用いて説明する。まず、図３に示すように、メタエージ
ェントが学習プランとして状況の一覧表をユーザに提示
する（Ｓ１０）。次に、前記状況の一覧表から前記ユー
ザが状況を選択する（Ｓ１１）。そして、この選択に従
って、前記メタエージェントが、教師エージェントに対
して、ユーザデータの授受を行なう（Ｓ１２）。次に、
状況別の学習モード（後術）に移行する（Ｓ１３）。そ
して、前記教師エージェントが前記ユーザに対して前記
学習モードにて能力向上を行ない、同時に前記メタエー
ジェントがこの学習モードの状況をモニターして、学習
内容を把握し、利用履歴として蓄積する（Ｓ１４）。
【００１８】次に、前記状況別の学習モードについて、
図４を用いて説明する。図４に示すように、まず、教師
エージェントからユーザに行なう質問等の内容を設定す
る（Ｓ２０）。次に、前記行なった質問が、過去にユー
ザが間違えた質問と類似しているかを判断する（Ｓ２
１）。もし、過去にユーザが間違えた質問と類似してい
る場合は、Ｓ２２に進み、過去に間違えたところ（各状
況別学習のステージ）の教師エージェントにメタエージ
ェントがこの間違いに関するデータの授受を行なう。そ
して、ユーザに対して注意を促す発言等を行ない（Ｓ２
３）、Ｓ２４に進みユーザからの応答待ち状態に移る。
また、前記過去にユーザが間違えた質問と類似していな
い場合は、Ｓ２１からＳ２４のユーザからの応答待ち状
態に移る。次に、Ｓ２５に進み、前記ユーザからの応答
の誤り（誤解答）があるかどうかを判断する。ここで誤
解答がなければ、Ｓ２０に戻り、引き続き教師エージェ
ントからの質問が続く。一方、誤解答あれば、Ｓ２６に
進み、誤解答の訂正を行なう。次に、前記訂正を行なっ
たデータ等をデータとして蓄積する（Ｓ２７）。そし
て、前記データを解析し、過去に間違えた質問と類似し
ているかどうかを検証する（Ｓ２８）。ここで、過去に
間違えた質問と類似していない場合は、Ｓ２０に戻り、
引き続き教師エージェントからの質問が続く。一方、過
去に間違えた質問と類似している場合は、メタエージェ
ントが過去に間違えたステージの教師エージェントにデ
ータを渡し、類似した問題等のポイントレッスンを行な
う（Ｓ３０）。
図４を用いて説明する。図４に示すように、まず、教師
エージェントからユーザに行なう質問等の内容を設定す
る（Ｓ２０）。次に、前記行なった質問が、過去にユー
ザが間違えた質問と類似しているかを判断する（Ｓ２
１）。もし、過去にユーザが間違えた質問と類似してい
る場合は、Ｓ２２に進み、過去に間違えたところ（各状
況別学習のステージ）の教師エージェントにメタエージ
ェントがこの間違いに関するデータの授受を行なう。そ
して、ユーザに対して注意を促す発言等を行ない（Ｓ２
３）、Ｓ２４に進みユーザからの応答待ち状態に移る。
また、前記過去にユーザが間違えた質問と類似していな
い場合は、Ｓ２１からＳ２４のユーザからの応答待ち状
態に移る。次に、Ｓ２５に進み、前記ユーザからの応答
の誤り（誤解答）があるかどうかを判断する。ここで誤
解答がなければ、Ｓ２０に戻り、引き続き教師エージェ
ントからの質問が続く。一方、誤解答あれば、Ｓ２６に
進み、誤解答の訂正を行なう。次に、前記訂正を行なっ
たデータ等をデータとして蓄積する（Ｓ２７）。そし
て、前記データを解析し、過去に間違えた質問と類似し
ているかどうかを検証する（Ｓ２８）。ここで、過去に
間違えた質問と類似していない場合は、Ｓ２０に戻り、
引き続き教師エージェントからの質問が続く。一方、過
去に間違えた質問と類似している場合は、メタエージェ
ントが過去に間違えたステージの教師エージェントにデ
ータを渡し、類似した問題等のポイントレッスンを行な
う（Ｓ３０）。
【００１９】次に、図５、及び図６を用いて、実際のシ
ステムの動作を説明する。
ステムの動作を説明する。
【００２０】図５は、本発明の実施形態の学習システム
の一場面を表している。この場面では、メタエージェン
ト１１がユーザ（図示せず）に今日の学習シーンの選択
を促している。次に前記ユーザは、タクシーに乗ったと
きのシーンを選択し、英会話のレッスンをしている。こ
のレッスン中に誤解答があり、また、過去に類似する会
話が病院のシーンでのレッスンに会ったとすると、前記
メタエージェント１１が、前記病院シーンの教師エージ
ェントに、過去のデータを送信し、病院シーンの教師エ
ージェントが現れ、前記ユーザに過去の病院シーンでの
レッスン内容を思い出すように促す。他のシーンとして
は、機内でのスチュワーデス相手の場合等があり、様々
な状況別の教師エージェントの構築が可能である。
の一場面を表している。この場面では、メタエージェン
ト１１がユーザ（図示せず）に今日の学習シーンの選択
を促している。次に前記ユーザは、タクシーに乗ったと
きのシーンを選択し、英会話のレッスンをしている。こ
のレッスン中に誤解答があり、また、過去に類似する会
話が病院のシーンでのレッスンに会ったとすると、前記
メタエージェント１１が、前記病院シーンの教師エージ
ェントに、過去のデータを送信し、病院シーンの教師エ
ージェントが現れ、前記ユーザに過去の病院シーンでの
レッスン内容を思い出すように促す。他のシーンとして
は、機内でのスチュワーデス相手の場合等があり、様々
な状況別の教師エージェントの構築が可能である。
【００２１】次に、図６は、２つのシーンでの本発明の
実施形態の説明図である。図６上段に示すように、旅行
のカウンターのシーンでは、外出先等で携帯電話等の端
末で、カウンターへ向かう前に、以前やったレッスンを
見直して復習することができる。このときにも、前記メ
タエージェント１１や教師エージェントがアドバイス等
のサポートを行なう。また、図６の下段では、家庭用の
ゲーム機を用いて、ユーザが、レストランへいったとき
の英会話を直前になって学習する実施形態が説明されて
いる。ユーザは、このようにゲーム機等を用いてもエー
ジェントを用いた学習を行なうことができ、場所や端末
を選ばすに、任意にレッスンを受けることができる。
実施形態の説明図である。図６上段に示すように、旅行
のカウンターのシーンでは、外出先等で携帯電話等の端
末で、カウンターへ向かう前に、以前やったレッスンを
見直して復習することができる。このときにも、前記メ
タエージェント１１や教師エージェントがアドバイス等
のサポートを行なう。また、図６の下段では、家庭用の
ゲーム機を用いて、ユーザが、レストランへいったとき
の英会話を直前になって学習する実施形態が説明されて
いる。ユーザは、このようにゲーム機等を用いてもエー
ジェントを用いた学習を行なうことができ、場所や端末
を選ばすに、任意にレッスンを受けることができる。
【００２２】以上、本発明の実施形態を用いることによ
り、人工知能等をもちいた英会話の学習システムにおい
て、英会話の状況をパターン別に限定して細かく細分化
したことにより、この状況の応じた最小限の英会話の応
能力を取得することができる。
り、人工知能等をもちいた英会話の学習システムにおい
て、英会話の状況をパターン別に限定して細かく細分化
したことにより、この状況の応じた最小限の英会話の応
能力を取得することができる。
【００２３】
【発明の効果】本発明を用いることにより、状況をパタ
ーン別に限定して細かく細分化したことにより、この状
況の応じた最小限の英会話の応能力を取得することがで
き、コンピュータ上に心を持っているかのような教師エ
ージェントを構築することにより、より現実味のあるレ
ッスンを展開することができ、柔軟性を持った習得を可
能にする。
ーン別に限定して細かく細分化したことにより、この状
況の応じた最小限の英会話の応能力を取得することがで
き、コンピュータ上に心を持っているかのような教師エ
ージェントを構築することにより、より現実味のあるレ
ッスンを展開することができ、柔軟性を持った習得を可
能にする。
【図１】本発明の実施形態に係る概略図。
【図２】本発明の実施形態に係る処理のフローを示す流
れ図。
れ図。
【図３】本発明の実施形態に係る処理のフローを示す流
れ図。
れ図。
【図４】本発明の実施形態に係る処理のフローを示す流
れ図。
れ図。
【図５】本発明の実施形態に係る実際の学習の一場面を
示す図。
示す図。
【図６】本発明の実施形態に係る利用形態を示す図。
１０…ユーザ １１…メタエージェント １３…教師エージェント
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2C028 AA03 BA02 BA03 BB01 BB06 BC01 BC02 BD00 CA06 CA13
Claims (6)
- 【請求項１】 コンピュータを用いた英会話の学習支援
システムにおいて、ユーザの情報を管理しているメタエ
ージェントと、 前記ユーザに指導を行なう各担当別の教師エージェント
とを有することを特徴とする学習支援システム。 - 【請求項２】 前記メタエージェントは、前記ユーザ専
用のものであることを特徴とする請求項１に記載の学習
支援システム。 - 【請求項３】 前記メタエージェントは、前記ユーザの
情報に基づいて、前記各教師エージェントの動作を管理
することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の
学習支援システム。 - 【請求項４】 前記教師エージェントは、限定された状
況別に存在することを特徴とする請求項１乃至請求項３
のいずれか１つに記載の学習支援システム。 - 【請求項５】 コンピュータを用いた英会話の学習支援
システムを使用する際、 メタエージェントがユーザの情報を管理する処理と、 各担当別の教師エージェントが前記ユーザに指導を行な
う処理とを有するコンピュータに実行させる命令を含む
プログラムを格納した、コンピュータが読みとり可能な
記録媒体。 - 【請求項６】 コンピュータを用いた英会話の学習支援
システムを使用する際、 メタエージェントがユーザの情報を管理する処理と、 各担当別の教師エージェントが前記ユーザに指導を行な
う処理とを有するコンピュータに実行させる命令を含む
プログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001104964A JP2002304114A (ja) | 2001-04-03 | 2001-04-03 | 学習支援システム及び記録媒体及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001104964A JP2002304114A (ja) | 2001-04-03 | 2001-04-03 | 学習支援システム及び記録媒体及びプログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002304114A true JP2002304114A (ja) | 2002-10-18 |
Family
ID=18957743
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001104964A Pending JP2002304114A (ja) | 2001-04-03 | 2001-04-03 | 学習支援システム及び記録媒体及びプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002304114A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015087970A (ja) * | 2013-10-31 | 2015-05-07 | カシオ計算機株式会社 | 画像表示装置、表示制御方法及びプログラム |
| JP2016532185A (ja) * | 2013-07-05 | 2016-10-13 | リソフトデフ， インコーポレイテッド | 人工知的エージェントまたはシステムを作成および実装するためのシステムおよび方法 |
| JP2019032857A (ja) * | 2018-09-20 | 2019-02-28 | 株式会社フューチャーアイ | サービス提供システムおよびプログラム |
| CN115545587A (zh) * | 2022-12-05 | 2022-12-30 | 成都大学 | 一种基于多智能体的课堂教学方案评价方法及系统 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JPH07295466A (ja) * | 1994-03-02 | 1995-11-10 | N I S:Kk | 英会話学習方法及び学習装置 |
| JP2000511304A (ja) * | 1996-05-22 | 2000-08-29 | エージェント ベースド カリキュラー インコーポレイテッド | エージェントベースのインストラクションシステムと方法 |
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2001
- 2001-04-03 JP JP2001104964A patent/JP2002304114A/ja active Pending
Patent Citations (2)
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