JPH04357549A

JPH04357549A - 教育システム

Info

Publication number: JPH04357549A
Application number: JP3041572A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Ujita; 氏田　博士; Takeshi Yokota; 毅横田; Kanji Kato; 加藤　監治; Toichi Shida; 志田　統一; Shoji Tanigawa; 谷川　尚司; Toshiya Kurakake; 鞍掛　稔也
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1991-03-07
Filing date: 1991-03-07
Publication date: 1992-12-10
Also published as: US5306154A

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、教育システムに係り、
特にプラントに対する操作、及びプラントの物理的な挙
動をシミュレータを用いて教育するのに好適な教育シス
テムに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来のシミュレーションを利用した教育
は、「知的訓練システムＧＴＳ−ＰＤＴＳの概要」（教
育におけるコンピュータ利用の新しい方法シンポジウム
）に示された訓練システムのように、プラントの操作系
統の教育を目的とし、教科知識の教育及びシミュレータ
を用いた教育を併せて使用している。この従来技術では
、教科知識の学習が終わった後、シミュレーションによ
る教育を実施する。また、それぞれの教育時に学習者モ
デルとしてバグモデルを利用して、学習者の理解度に応
じた教育を行なう方式である。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術において
使用されている学習者モデルは、単に教科知識の試験に
おける成績のデータ及び学習者の操作失敗のデータをそ
れぞれ有するのみである。この従来の教育システムは、
教科知識の教育とシミュレータを用いた教育とがそれぞ
れ独立しており、学習者の理解度に応じて相互に干渉し
合うことがないため、全体の教育における柔軟性に欠け
る。これらのことにより、教科知識と実際の挙動に関す
る知識との融合が図りにくいといった問題があった。学
習者の中には、教科教育による学習が得意な学習者、ま
たはシミュレータによる学習が得意な学習者がいる。教
科学習の得意な学習者に対しても一律的に教科学習及び
シミュレータによる学習を行なうのは、その学習者にと
って負担が多きい。シミュレータによる学習の得意な学
習者に対しても一律的に教科学習及びシミュレータによ
る学習を行なう場合も、その学習者にとって同じことが
いえる。

【０００４】本発明の目的は、学習の理解に対する学習
者の特質を反映した適切な再教育を実施できる教育シス
テムを提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的は、教育対象の
教科教育及びシミュレーションに基づいた教育に関する
複数の教育内容を含むカリキュラムの実施指令を出す教
育指令手段と、前記実施指令に基づいて該当する前記教
科教育の情報を前記表示装置に出力する教科教育実施手
段と、前記実施指令に基づいて前記教科教育情報に関す
るシミュレーションを行ないそのシミュレーションで得
た情報を前記表示装置に出力するシミュレータと、学習
者が前記入力装置に入力した情報に基づいて、当該教育
に対する前記学習者の理解度を、前記教科教育及び前記
シミュレーションによる教育のそれぞれについて把握す
る手段と、得られた前記理解度に基づいて再教育すべき
部分を選択する再教育選択手段とを備えることによって
、達成できる。

【０００６】

【作用】本発明は、教育対象の教科教育及びシミュレー
ションに基づいた教育に関する複数の教育内容を含むカ
リキュラムの実施指令により、教科教育及びシミュレー
ションによる教育を実施し、これらの教育に対する学習
者の理解度を先ず把握しているので、教科教育による学
習が得意な学習者、シミュレータによる学習が得意な学
習者といった学習者の特質を考慮した理解度を得ること
ができる。このような理解度に基づいて、再教育すべき
部分を選択できるので、学習者にあったより適切な再教
育すべき部分を選択できる。従って、学習者にとっては
、再教育を実行するために要する時間が短縮される。

【０００７】

【実施例】図１に本発明の好適な実施例である知的教育
システムの構成を示す。本実施例の知的教育システムは
、教育実施装置６，教育戦略策定装置３，状況把握装置
５，シミュレータ４，学習者モデルの情報を記憶する記
憶装置２，教科知識を記憶する記憶装置１，表示装置で
ある出力装置８及びキーボード等の入力装置７を有する
。本実施例の知的教育システムは、プラントの運転操作
の訓練に用いるものである。教育戦略策定装置３，状況
把握装置５及び教育実施装置６は一台の電子計算機によ
って構成することもできる。

【０００８】記憶装置２は、理想的学習者モデル及び現
在学習している当該学習者の理解状況を示すための学習
者モデルの各データを記憶する。

【０００９】本実施例における理想的学習者モデルは、
対象であるプラントの操作目標及びその実現機能を階層
的に整理した概念モデルである機能階層モデルを用い、
この機能階層モデルと機器の操作手順との予め定められ
た関係により作成されている。その機能階層モデルの一
例を図２に示す。この図はプラントのゴール（冷温停止
状態達成）に対して、プラントの徴候を制御する機能の
どれを用いるべきか、また、どれを用いることができる
かというゴールオリエントな考え方に基づいて作成され
ている。

【００１０】図２に示す機能階層モデルの例は、以下の
ことを考慮して、各機能構成要素の相互の関係を示して
いる。

【００１１】（１）プラントのゴール（冷温停止状態）
を達成するためには、原子炉容器及び格納容器の健全性
の確保が必要なこと。

【００１２】（２）原子炉健全性の確保には、まず、未
臨界維持を行ない、次に冷却材を確保し、さらに、原子
炉の圧力制御を行なう必要があること。

【００１３】（３）未臨界の維持には、まず、スクラム
（自動スクラム，手動スクラム）を行ない、スクラム不
可時には反応度制御（ほう酸水注入系（ＳＬＣ），注水
系）を行なうこと。

【００１４】（４）冷却材の確保には、水位維持（注水
系）を行ないつつ、不測事態（水位が燃料有効長部（Ｔ
ＡＦ）以下、水位不明，急速減圧必要等）が発生した場
合には、不測事態操作｛水位回復，水位不明時水位維持
，急速減圧｝（注水系，減圧系）を行ない事態の回復を
図ること。

【００１５】（５）原子炉の圧力制御の実施は、主に減
圧冷却（注水系，減圧系，残留熱除去系（ＲＨＲ））を
用いること。

【００１６】（６）格納容器健全性の確保には、格納容
器圧力制御，格納容器温度制御，格納容器水位制御、及
び水素濃度制御（可燃性ガス濃度制御系（ＦＣＳ））を
行なう必要があること。

【００１７】（７）格納容器圧力制御の実施には、ドラ
イウェル（Ｄ／Ｗ）圧力維持（残留熱除去系）を用いる
こと。

【００１８】（８）格納容器温度制御を行なうには、ド
ライウェル温度維持、及びサプレッションチャンバー（
Ｓ／Ｃ）温度維持（共に残留熱除去系使用）を用いるこ
と。

【００１９】（９）格納容器水位制御を行なうには、サ
プレッションチャンバー水位維持（残留熱除去系）を用
いること。

【００２０】本実施例の知的教育システムでは、教科知
識の割り当て，学習者の理解度を示すための学習者モデ
ル，対象の状態及び学習者の理解度の表示，学習者の理
解の促進を図るための表示等に、上記機能階層モデルを
用いている。

【００２１】当該学習者の理解度を示す学習者モデルは
、中核になる上記機能階層モデル上に当該学習者の学習
履歴及び理解度（例えばエラー統計により把握できる）
の情報を示したものである。学習者モデルのデータを得
るための当該学習者の理解度の評価は、教科知識の教育
とシミュレーションによるプラント挙動把握の教育で、
次の（ａ），（ｂ）に示すように方法が異なる。（ａ）
教科知識の理解度については、試験の回答，システム側
からの質問に対する回答及び学習者（または試験者）９
からの質問で判断する。（ｂ）プラント挙動把握の理解
度については、操作エラー判定，システム側からの質問
に対する回答及び学習者９からの質問で判断する。更に
、学習者が何故分らないのか、あるいは何故誤って覚え
ているのかまでは判定できないので、質問応答により推
定する。記憶装置２に記憶されている学習者モデル２の
更新はエラー統計（エラー数／問題試行数）及びエラー
内容等の図１４に示す各データに基づいて実施する。

【００２２】学習者モデルの基礎情報となる機能階層モ
デルと、教科知識の１つである機器の操作手順との有機
的な結合について説明する。操作手順書は個々の操作指
針を集めたものである。これらの操作指針には、それぞ
れ導入条件が定められており、プラントにおける系統の
起動停止等の操作手順が整理されている。操作手順は、
操作指針を達成するための操作の手順である。その導入
条件で定められた操作指針が使用される。各操作指針は
、プラントのゴール（上位レベルにある機能の達成）に
対しサブゴール（ゴールの下位にあるレベルの機能の達
成）に相当する。また、導入条件は、その下位レベルに
おける機能の喪失状況によって定まる。また操作指針に
記載されたシステムの必要性はサブゴールの下位の機能
に相当する。図２の機能階層モデルは、そのような対応
関係を考慮しての操作指針を達成機能の構成としてまと
めたものである。

【００２３】記憶装置１に記憶されている教科知識には
、プラント運転状況，対応操作手順のフローチャート，
物理挙動（因果関係）の３つの知識が含まれている。これらの知識に対する学習者の学習履歴及び理解度が、
教育戦略の作成に用いられる。学習者の学習履歴及び理
解度のデータは、上記学習者モデルに含まれる（図１４
）。個別の機器の詳細操作手順も、教科知識として記憶
装置１に記憶されている。本実施例は、機能階層モデル
の機能のうちどれを使うべきかを導入条件で判定し、そ
れによって各機能に対応する操作指針を呼び出す仕組と
なっている。本実施例で用いる教科知識のデータ構造の
例を図３に示す。このデータ構造は、表示するための画
面情報（例えば、機能階層モデル及びフローチャート等
の情報）、及びシステムがその内容を理解するために必
要な情報（フローチャートを記憶するデータ等）を有す
る。このデータ構造内の機能階層モデルの各機能構成要
素と各操作指針の手順との対応関係のデータは、後述の
質問応答の表示メニュ−の構成、及び学習者のエラー統
計の処理に適用される。

【００２４】教育戦略策定装置３は、図４に示す各教育
コースのカリキュラムの実行を指令する教育指令手段（
図４でステップ３０Ｍ及び３０Ｎを除いた部分），学習
者のエラーを判定するエラー判定手段，学習者のエラー
の統計を取るエラー統計手段，学習者のエラーの原因を
推定するエラー原因推定手段、及び学習者９の理解度に
応じて学習者９にあった教育コースを選択するコース選
択手段（図４のステップ３０Ｍ及び３０Ｎの部分）を有
する。図４は、学習者９に対して行なう概略の学習手順
を示している。この学習手順は、対象となる学習者９の
学習履歴及び理解度に応じて、適宜、修正が可能である
。図４に示す教育内容は、プラントの運転操作の訓練を
対象にしたものであって、大きく分けて次の３つの部分
を有する。但し、その教育内容は基本的には、教科学習
及び操作対象物（例えばプラント）の挙動把握学習の２
つに分けられる。下記の（ａ）及び（ｂ）は教科学習、
（ｃ）は挙動把握学習に関するものである。図４は、以
下の教育コース、すなわち基礎概念コース３０Ａ，操作
手順学習コース３０Ｂ，操作手順表示コース３０Ｃ，シ
ミュレータ学習コース３０Ｄ，自由シミュレーションコ
ース３０Ｅ及びランダムシミュレーションコース３０Ｆ
を含む。

【００２５】（ａ）概念の教育；基礎概念コース３０Ａ
本コースは、操作手順を学習する前に、次の２つの概念
を学習者９に理解させる。

【００２６】ｉ）操作手順作成の方針ｉｉ）プラント運転目標の立て方（ｂ）操作手順の教科学習次の２つのコースにより学習者９にプラントの操作手順
を教える。

【００２７】ｉ）操作手順学習コース３０Ｂ運転操作の
手順を出力装置８に表示すると共に、適宜、それに関連
する質問も表示し、学習者９に運転操作の理解を促す。

【００２８】ｉｉ）操作手順表示コース３０Ｃ学習者９
の便宜のため、運転操作の手順を表示するだけである。

【００２９】（ｃ）シミュレータによるプラント挙動把
握学習次の３つのコースは、シミュレータを用い、運転操作と
プラントに生じる現象との対応を学習者９に理解させる
。更に、これらのコースは、学習者の操作エラーを判定
し、正しい操作をプラント状態との相関で理解させるも
のである。

【００３０】ｉ）シミュレータ学習コース３０Ｄ予め定
められたプラント運転のシナリオをシミュレーションし
、操作を必要とする時点（ブレークポイント）で、学習
者に対する質問を出力装置８に表示する。学習者９の回
答が誤まっている場合は、正解及び誤まった場合の両方
の状態を表示する。次のブレークポイントでは、正解の
状態でシミュレータをリスタートする。このようにして
学習者９にプラントの状態に対応した基本的な運転操作
を理解させる。

【００３１】ｉｉ）自由シミュレーションコース３０Ｅ
学習者９が選択したプラント運転のシナリオで、自由な
タイミングでの自由な操作が実行できる。この場合にお
けるプラント状態を自由なシミュレーションで理解させ
る。

【００３２】ｉｉｉ）ランダムシミュレーションコース
３０Ｆ予め定められたプラント運転のシナリオを学習者９に知
らせずにシミュレーションし、運転操作に関する質問を
表示する。学習者はプラントに何が発生するか分からな
い状況でそれに対応した運転操作を行なうため、学習者
の総合的な実力が判断できる。

【００３３】ｉｉ）及びｉｉｉ）の両コースでは、学習
者９が行なった運転操作のエラー判定が後述の状況把握
装置５の操作エラー判定手段で行なわれる。更に、操作
エラー判定手段は、判定結果をシミュレータ４に伝える
。シミュレータ４は、プラントの各運転に対するシミュ
レーション実施毎にその判定結果に対応した学習者９へ
のアドバイスを出力装置８に出力し表示させる。学習者
は、自分が行なった操作の結果を直ちに知ることができ
、間違った場合には今後の学習で努力すべき部分を知る
ことができる。

【００３４】教育実施装置６は、教育戦略策定装置３の
教育指令手段及びコース選択手段によって指示された教
育コースのカリキュラムに対する教科知識の情報を記憶
装置１から読み出し、出力装置８に出力する。すなわち
、教育戦略策定装置３によって指示された教育コースが
基礎概念コース３０Ａ，操作手順学習コース３０Ｂ及び
操作手順表示コース３０Ｃの場合には、教育実施装置６
は上記読み出した情報を出力装置８に対して出力する。

【００３５】教育実施装置６及び後述するシミュレータ
４による該当する教育コースの学習が実施されていると
きに、出力装置８に表示された質問等に対して学習者９
が入力装置７から入力した回答等の情報は、教育戦略策
定装置３に入力される。教育戦略策定装置３のエラー判
定手段は、その回答のエラーを摘出する。ただし、教育
戦略策定装置３は、シミュレータ４で行なわれるシミュ
レーションで学習者９が行なった操作に対するエラー判
定は行なわない。

【００３６】シミュレータ４は、プラントを模擬したシ
ミュレータである。図示していないがシミュレータ４は
、シミュレータ学習コース３０Ｄ，自由シミュレーショ
ンコース３０Ｅ及びランダムシミュレーションコース３
０Ｆの各々に対するシミュレーションを実行するために
必要なプログラム及び各コースの教育を行なうために必
要な情報等を記憶しているメモリを有する。教育戦略策
定装置３によって指示された教育コースがシミュレータ
学習コース３０Ｄ，自由シミュレーションコース３０Ｅ
及びランダムシミュレーションコース３０Ｆの場合には
、シミュレータ４は、該当するシミュレーションのプロ
グラムを実行し、このシミュレーションで得られた情報
及び上記メモリから読み出した該当する情報を出力装置
８に出力する。

【００３７】シミュレータ４を用いた学習が実施されて
いるときに、学習者９が入力装置７から入力した運転操
作に関する情報は、シミュレータ４に入力される。シミ
ュレータ４は、その運転操作の情報に基づいてシミュレ
ーションを行ない、そのシミュレーションで得られた情
報を出力装置８及び状況把握装置５の対応操作推定手段
に出力する。出力装置８は、シミュレーションで得られ
た情報を表示する。

【００３８】状況把握装置５は、対応操作判定手段及び
操作エラー判定手段を含む。この対応操作判定手段は、
シミュレータ４によるシミュレーションで得られた情報
と記憶装置１から読み出された当該教育コースに対する
所定の運転操作手順との対応を推定する。対応操作判定
手段では、学習者９が正しい操作を行なった場合におけ
るそれらの対応の推定は簡単にできる。しかし、学習者
９が間違った操作をした場合には、常に操作手順の導入
条件を確認し、他の操作指針への移動状況を監視しなが
ら、学習者が行なった操作と所定の操作手順との対応を
推定する必要がある。上記対応操作推定手段は、この機
能を有する。操作エラー判定手段は、対応操作判定手段
で推定された対応部分において、シミュレーションで得
られた情報が上記所定の運転操作手順による結果と異な
っているか否かをを判定して、学習者９の操作に対する
エラー判定を行なう。このエラー判定の結果は、教育戦
略策定装置３のエラー統計手段に入力される。

【００３９】本実施例による教育の方針は、教育戦略策
定装置３が司るどの教育段階を実行するかを決めるグロ
ーバルな教育戦略と、シミュレータ４及び教育実施装置
６が司る決められた教育段階内でどのような教育を行な
うかを決めるローカルな指導戦略がある。この指導戦略
は操作指針毎に立案する必要がある。本実施例は、基本
的に総ての操作指針を学習させる。このためには、以下
のように、操作指針毎に、記憶装置２に記憶されている
学習者モデルのデータを判定しこの判定結果に基づいて
指導戦略を変更していく。すなわち教育実施装置６によ
り行なわれる教科学習（コース３０Ａ，３０Ｂ及び３０
Ｃ）は、操作指針の概念及び所定の操作手順に関する教
科知識を教授する教授型教育方式である。この教科学習
では、試験において基本的な項目について総て解答させ
、最終的に全問正解まで持ってゆく。その試験の内容の
一例を図６に示す。もう１つのプラント挙動把握学習（
コース３０Ｄ，３０Ｅ及び３０Ｆ）は、シミュレータ４
を使う実験環境型教育方式である。プラントの挙動把握
学習は、プラント運転のシミュレーションのケース内で
シミュレーションを行ない、学習者９の行なった操作と
正しい操作との比較（後述する所定の正しい操作と学習
者の行なった操作のトレンド表示）を示し、学習者の理
解を促すとともにアドバイスする。

【００４０】学習者９に教育の進捗度を知らせるために
、本実施例の知的教育システムの起動及び終了時に既に
実施した教育とその成績（図１５）を出力装置８に表示
する。これによって、学習者は、今後の学習に際して注
意すべき事項を知ることができる。

【００４１】本実施例によるプラントの運転操作の教育
を、以下に説明する。学習者９が本実施例のシステムを
起動させると、教育戦略策定装置３の教育指令手段は、
図４に示されたステップ３０Ｇからステップ３０Ｅ（ま
たはステップ３０Ｆ）の処理を実行する。まず、図４の
ステップ３０Ｇが実行される。すなわち、教育戦略策定
装置３の教育指令手段は、教育実施装置６に「知的教育
（ＩＣＡＩ）の開始」の信号を出力する。教育実施装置
６は、記憶装置１から図５の情報を呼出しこの情報を出
力装置８に出力する。学習者９は、出力装置８に表示さ
れた図５の情報を見て教育の内容及び教育の手順を知る
ことができる。学習者９は、表示されたコースのうち、
「２」または「３」のいずれか、及び「５」または「６
」のいずれかを選択する。通常は、コース１（コース３
０Ａ）からコース５または６（３０Ｅまたは３０Ｆ）ま
での一連の各教育が実施される。ただし、学習者９が過
去に受けた本実施例による教育の実績によっては、一部
のコースが必須ではなく選択となる。その実績のデータ
は、学習者モデルのデータとして記憶装置２に記憶され
ている。選択のコースは、図５のコース名の色が異なっ
て表示される。学習者９は、「２」及び「６」を選択し
、それらを入力装置７から入力したとする。

【００４２】その後、教育指令手段が、基礎概念コース
３０Ａのカリキュラムの実行を教育実施装置６に指示す
る。教育実施装置６は、そのカリキュラムに必要な教育
知識及び関連情報を記憶装置１から検索して順次表示の
ために出力装置８に出力する。例えば、図２及び３の情
報が出力装置８に表示される。学習者９は、その内容を
見て基礎概念コース３０Ａの学習を行なう。図２の機能
階層モデルを用いて学習者９に操作指針の位置付けを理
解させる。図３の情報は、学習者に、プラントの運転目
標の立て方（ゴールオリエントな考え方）と操作指針の
導入条件の関係を把握させる。基礎概念コース３０Ａの
カリキュラムにおいては、教育内容に関連する質問が出
力装置８に表示される。この質問は、教育実施装置６に
より記憶装置１から呼び出されて出力される。その質問
に対する学習者９の回答は、入力装置７から教育戦略策
定装置３のエラー判定手段に入力される。コース３０Ａ
の教育終了後、教育実施装置６は、教育指令手段による
ステップ３０Ｈの実行の指示に基づいて、記憶装置１か
らコース３０Ａの試験内容を選択し、出力装置８に表示
させる。この試験に対する回答も、学習者９が入力装置
７から入力し、教育戦略策定装置３のエラー判定手段に
伝えられる。このエラー判定手段の判定結果を入力した
教育指令手段は、その回答に基づいて合格及び不合格の
判定を行なう（ステップ３０Ｉ）。不合格の場合は、全
問正解になるまで試験を繰り返す。エラー統計手段は、
そのエラー判定手段の判定結果を入力してエラー統計を
求め、記憶装置２に学習者モデルのエラー統計データを
更新すべく出力する。

【００４３】ステップ３０Ｉの判定が合格になると、操
作手順学習コース３０Ｂの教育は、コース３０Ａの場合
と同様に、教育指令手段の指示に基づいて教育実施装置
６が実行する。本コースでも、出力装置８に図２の情報
が表示され、選択できる操作指針を示す（操作指針と導
入条件の関係は予め整理してある）。更に、操作手順の
フローチャートも表示され、その詳細な手順を音声で説
明する。質問の表示もコース３０Ａの場合と同様に行な
われる。ステップ３０Ｊの試験及びスッテプ３０Ｋの合
格判定も、コース３０Ａと同様に行なわれる。コース３
０Ｂ及び３０Ｃにおける質問及び試験に関する情報も、
記憶装置１に記憶されている。ステップ３０Ｊの指示に
基づいて実行される試験の内容の一例を図６に示す。こ
れが出力装置８に表示される。この試験は、コース３０
Ｂの教育内容の中で重要な事項を含む。

【００４４】コース３０Ａの場合でも可能であるがコー
ス３０Ｂの教育の途中で、学習者が知的教育システムに
対して質問をすることができる。学習者が行なう質問入
力のメニューは、図７のように、操作手順のフローチャ
ートに対応した質問メニューとなっている。このような
メニューの情報は、記憶装置１から呼び出され出力装置
８に表示される。この質問メニューが、学習の過程に応
じて、逐次変更されながら常に出力装置８のメニュー領
域に表示されているため、学習者は任意の時期に任意の
質問ができる。更に、図７に示す選択された操作手順の
構成要素のメニューの内容は、図３のフロー分類コード
の中からフローチャートの各構成要素の種類によって与
えられる。出力装置８はマルチウインドー方式となって
おり、質問メニューは１つのウインドーに表示される。そのメニューは、これらの質問に加えて、学習者の今ま
での学習の履歴、すなわち学習者モデルにデータとして
付加されているかこの理解度に応じた質問メニューを加
えることもできる。この付加する質問メニューは、その
理解度に基づいて記憶装置１から教育実施装置６が検索
することによって得られる。これにより、学習者の理解
度に応じた質問を、学習者がシステムに対して行なうこ
とができる。

【００４５】本実施例では、教育戦略策定装置３のエラ
ー統計手段は、教育を行なった学習者の理解度を把握す
るために、前述したようにエラーの統計を取る。教育戦
略策定装置３のエラー原因推定手段は、その装置のエラ
ー判定手段の判定結果を入力し、学習者の回答エラーの
原因を推定する。

【００４６】エラーがある場合に間違えた原因を推定す
るための質問を行なうための処理手順を図８に示す。こ
の処理手順は、教育戦略策定装置３のエラー原因推定手
段で実行され、コース３０Ａ，３０Ｂ及び３０Ｃにおい
て実行される。その質問の内容は出力装置８に表示され
、質問に対する回答は学習者が入力装置７から入力する
。

【００４７】先ず、ステップ３２ａで、入力装置７から
入力した学習者の回答に誤りが含まれているか否かを判
定する。誤りが含まれていない場合は、ステップ３２ａ
の処理が短い所定時間ごとに繰り返される。誤りが含ま
れている場合には、「本当にそれで正しいと思いますか
？」という質問を行う（ステップ３２ｂ）。この質問に
対して学習者が「いいえ」と答えた場合は、以前に同様
の誤りを犯したかどうかを判定する（ステップ３２ｄ）
。同様の誤りを犯していた場合は、学習者の「知識の欠
落」と判定する（ステップ３２ｈ）。上記と同様の誤り
を犯していなかった場合はケアレスミスと判断する（ス
テップ３２ｆ）。また、ステップ３２ｂの質問に対して
学習者が「はい」と答えた場合は、誤りを犯した機能に
ついて質問する（ステップ３２ｃ）。この質問に対する
回答を学習者が間違えた場合は、「理解の誤り」と判断
する（ステップ３２ｉ）。ステップ３２ｃの質問に対し
て正解を答えた場合は、さらに、その機能を用いた目的
に関して質問する（ステップ３２ｅ）。このステップ３
２ｅの質問に対して正解を答えた場合は、ケアレスミス
と判断し（ステップ３２ｆ）、ステップ３２ｅの質問に
対して間違えた場合は、「機能の接続関係の理解の誤り
」と判断する（ステップ３２ｇ）。ステップ３２ｆ，３
２ｈまたは３２ｉに該当するとの判断がなされたときは
、該当する教育コースのモジュール毎に学習者モデルの
エラー統計のエラー数を増加させると共に「エラー内容
」の項にその判断内容を記憶すべく、そのデータを記憶
装置２に出力するこれは、図１２及び図１３の処理手順
においても同様である。

【００４８】上記の処理手順を実行することにより学習
者が間違えた原因を精度よく把握することができ、学習
者の実施した教育に対する理解度を正確につかむことが
できる。更に、ステップ３２ｆ，３２ｈ及び３２ｉの判
断結果を出力装置８に表示することにより、学習者も自
分が受けた教育に対する理解度を知ることができ、今後
の学習の参考にすることができる。

【００４９】前述の各モジュールは、機能階層モデルを
構成する操作指針等を含む各要素である。機能階層モデ
ルのモジュールは、図１４の上部点線枠内に記入された
各々の実線の枠（図２の実線の枠で囲まれた「未臨界維
持」及び「水位維持」等に該当）に対応し、図１４では
一例として「減圧冷却」が示されている。本実施例にお
いて、モジュールとは、「未臨界維持」、「水位維持」
、及び「減圧冷却」等の１つ１つの操作指針であり、こ
の操作指針に対する操作手順を含んでいる。このような
各モジュールに対する教育のカリキュラムが、本実施例
による各教育コース、すなわちコース３０Ａ，３０Ｂ，
３０Ｃ，３０Ｄ，３０Ｅ及び３０Ｆにおいてそれぞれ行
なわれる。これらのモジュールは、１つの教育コース内
の教育単位である。換言すれば、１つの教育コースは、
カリキュラムの内容が異なる複数の教育単位を有してい
る。

【００５０】ステップ３０Ｋで合格の判定がなされたと
き、シミュレータ学習コース３０Ｄの教育がシミュレー
タ４を用いて実行される。シミュレータ４は、コース３
０Ｄの教育を実施する前に図９のメニューをメモリから
呼び出して出力装置８に表示させる。このメニューは、
該当する教育コースにおけるシミュレーションケースを
示すもので、学習者はこの中から希望するケース（シナ
リオＮｏ．）を選択し入力装置７から入力する。このメ
ニューは、自由シミュレーションコース３０Ｅの開始時
に、及びランダムシミュレーションコース３０Ｆの終了
時にも出力装置８に表示される。ランダムシミュレーシ
ョンコース３０Ｆにおいては、教育に用いたシミュレー
ションケースを示すことになる。図９のメニューに示さ
れたシミュレーションケースは、教科学習の各コースで
教育される内容を反映したものであり、それらのコース
で学ばない事項を含んでいない。シミュレータ４は、学
習者９によって指定されたシナリオＮｏ．のシミュレー
ションを実行し、得られた結果を出力装置８に表示する
。図１０は、その結果の一例であり、シミュレーション
ケースの主要パラメータのトレンドである。この図１０
のトレンドと共に図２の機能階層モデル上の対象部分に
該当するプラント状況の情報を出力装置８に表示するこ
とにより、該当するプラント状況とその時の主要パラメ
ータの推移を学習者９に同時に理解させることができる
。前述したように、本コースでは、シミュレーション実
行の途中で操作を必要とするとき（ブレークポイント）
に、それぞれ、学習者に対する質問を表示する。学習者
９は、入力装置７から質問に対する回答を入力する。次
のブレークポイントまでのシミュレーションのリスター
トは、その回答が正解のときに行なわれる。全ての回答
が正解であったか否かが判定される（図４のステップ３
０Ｌ）。

【００５１】ステップ３０Ｌの判定が「Ｙｅｓ」の時、
最後の教育コースであるランダムシミュレーションコー
ス３０Ｆのカリキュラムが実行される。このコースでは
、学習者が行なった操作情報を入力装置７から入力し、
その情報を反映したシミュレーションをシミュレータ４
が実行する。シミュレータ４は、シミュレーションの結
果（例えば、図１０）を出力装置８に表示させる。操作を間違った場合には、間違った状態でのシミュレー
ションが行なわれる。ただし、この場合は、間違った操
作のシミュレーション結果に対するトレンドと教科知識
に含まれる所定の操作手順に対するトレンドが出力装置
８に表示される。後者のトレンドは、予めシミュレータ
４のメモリ内にデータとして記憶されている。シミュレ
ーションの進行に対応してそのトレンドデータの該当す
る部分がメモリから呼び出され、シミュレータ４から出
力装置８に出力される。このように操作を間違った場合
に両者のトレンドを出力装置８に表示することは、学習
者９の理解を深める上で重要である。すなわち学習者９
は、そのトレンドを見ることにより、プラント運転の状
況判断能力の向上を図ることができる。更に、ランダム
シミュレーションコース３０Ｆでは、コース３０Ｄのよ
うに、質問も表示される。この質問に対する学習者の回
答は、入力装置７より、教育戦略策定装置３のエラー判
定手段に伝えられる。

【００５２】教育戦略策定装置３のコース選択手段は、
図４のモジュール合格の判定（ステップ３０Ｍ）を、記
憶装置２の学習者モデルに含まれているエラー統計のデ
ータに基づいて行なう。この合格，不合格の判定は、各
教育コースの各モジュール毎に行なわれる。記憶装置２
に記憶されている学習者モデルは、各モジュール毎に、
図１４に示す「基礎概念教育」，「手順教育」及び「シ
ミュレータ教育」のそれぞれに対して「経験回数」，「
エラー数／問題試行数」及び「エラー内容」の各データ
を含んでいる。それらのデータは、前述の該当する各手
段によりモジュール毎に求められ、学習者モデルに記憶
される。「基礎概念教育」はコース３０Ａにおけるデー
タであり、「手順教育」はコース３０Ｂ及び３０Ｃにお
けるデータであり、及び「シミュレータ教育」はコース
３０Ｄ，３０Ｅ及び３０Ｆにおけるデータである。

【００５３】ステップ３０Ｍの判定が「Ｙｅｓ」になっ
たモジュールに対しては、用意されたカリキュラムの内
容が学習者によってマスターされたことになり、教育が
終了する。しかし、その判定が「Ｎｏ」になったすべて
のモジュールに対しては、ステップ３０Ｎの判定が行な
われる。ステップ３０Ｎは、このステップでの判定の対
象となる個々のモジュールに対する学習者９の理解度、
換言すればそのモジュールに対する学習者のエラーが多
い教育のタイプ（「基礎概念教育」，「手順教育」また
は「シミュレータ教育」）に基づいて、今後において学
習すべき教育コースを判定するものである。あるモジュ
ールに対するエラータイプが「基本の理解不足」であれ
ば、すなわちそのモジュールに対する「基礎概念教育」
のエラー統計のデータが所定値よりも大きいとき、コー
ス３０Ａにおいてそのモジュールの再教育が実施される
。上記あるモジュールに対するエラータイプが「記憶不
十分」であれば、すなわちそのモジュールに対する「手
順教育」のエラー統計のデータが所定値よりも大きいと
き、コース３０Ｂおよび３０Ｄの再教育が実施される。この再教育を実施する際に、学習者の選択によっては、
コース３９Ｄの再教育を省略することもできる。上記あ
るモジュールに対するエラータイプが「物理挙動理解不
十分」であれば、すなわちそのモジュールに対する「シ
ミュレータ教育」のエラー統計のデータが所定値よりも
大きいとき、コース３０Ｅ又は３０Ｆの再教育が実施さ
れる。エラータイプが複数ある学習者に対しては、それ
らのエラータイプに対応した該当する各教育コースのモ
ジュールについての再教育が必須のものとなる。その他
の教育コースは、学習者による選択としても良い。上記ステップ３０Ｎの判定基準は一例であって、学習者
モデルのエラーの内容に基づいて今後学習すべき教育コ
ースを決めてもよい。

【００５４】コース選択手段は、ステップ３０Ｎの判定
に基づいた再教育すべき教育コース及びその中のモジュ
ールを教育実施装置６及びシミュレータ４に指令する。教育実施装置６はその指示が教科学習に関するものであ
る場合にはその指令に基づいて該当するモジュールのカ
リキュラムに関する情報を記憶装置１から呼び出し出力
装置８に表示させる。シミュレータ４は、その指令がシ
ミュレーションによる挙動把握学習である場合には該当
するコースにおけるそのモジュールのシナリオを含むシ
ミュレーションを実行する。再教育は、教育実施装置６
またはシミュレータ４は、コース選択手段から指令され
た再教育の全モジュールに対する教育が終了した時点で
終了する。

【００５５】教育戦略策定装置３のエラー統計手段で上
記エラー統計を求める際には、教科学習におけるエラー
判定のデータだけでなく、学習者の行なった操作のエラ
ー判定のデータも必要になる。このエラー判定は、状況
把握装置５の操作エラー判定手段で行なわれる。この操
作エラー判定手段での判定を助けるために、状況把握装
置５の対応操作判定手段は、まず操作指針毎にプラント
の事象推移の知識に基づき、シミュレータ４から入力し
たシミュレーション結果がどのタスクの部分に相当する
か判定する。例えば、その事象推移の知識は、フレーム
形式で表現されている。対応操作判定手段は、この事象
推移の知識とｉｆ−ｔｈｅｎタイプのプロダクションル
ールとを用いて、シミュレーションされているプラント
事象の推移を推論し現時点のシミュレーション結果に現
われているその事象を推定する。次に、対応操作判定手
段は、その推定した事象に基づいて、シミュレータ４で
行なわれているシミュレーションに対して行なわれるべ
き正しい操作を推定する。すなわち、対応操作手段は、
その推定した事象に基づいて、該当する、プラントへの
対応操作に関する知識（図１１）を検索する。そして、
対応操作判定部は、検索されたその知識のスロットの１
つであるｔｈｅｎ部のファセットの値（バリュー）に示
した操作を該当する正しい操作とする。操作エラー判定
手段は、対応操作判定手段で得た正しい操作を入力し、
この操作と学習者が行なった実際の操作とを比較して学
習者の操作エラーを判定する。事象推移の知識、対応操
作に関する知識及び上記プロダクションルールは、記憶
装置１に記憶されている。図１１の知識の例では、フレ
ーム名がｉｆ部となり、スロットの１つとしてｔｈｅｎ
部を有する。その知識の例は、「操作による影響」に関
するデータを含むスロット「ｅｆｆｅｃｔ」を含む。従
って、そのスロットに含まれるファセットの値（バリュ
ー）に基づいて学習者の操作エラーの重要度も判定でき
る。状況把握装置５の操作エラー判定手段で得られた操
作エラーの判定結果は、教育戦略策定装置３のエラー判
定手段及びエラー原因推定手段に伝えられる。

【００５６】教育戦略策定装置３における教育戦略の策
定においては、様々な場合において学習者の学習に対す
る理解度を把握する必要がある。その理解度の判断を行
なう１つの手法として、エラーの統計を利用するものが
ある。本実施例は、その手法で学習者の理解度を判断す
る。

【００５７】教育戦略策定装置３のエラー統計手段は、
エラー統計を取るために、教育戦略策定装置３のエラー
判定手段及び状況把握装置５の操作エラー判定手段でそ
れぞれ把握したエラーの全データを入力する。そのエラ
ー統計手段は、図１４に示すように、機能階層モデル（
図２）の構成要素，構成要素の集合及びレベルのそれぞ
れに対し試行数（分母）とエラー数（分子）の統計を取
る。試行数とは、同じ質問及び試験内の同じ問題を試み
た回数である。上記機能階層モデルのデータにエラー統
計のデータ，学習者の学習履歴（この例では２回）及び
学習状況（４０回で２回エラーし、その内容は理解の誤
りと知識の欠落である）のデータを付加した情報が、学
習者モデルとして記憶装置２に記憶されている。そのエ
ラー統計により、どの機能あるいはどのレベルの知識が
学習者にとって不足しているかを判別できる。本実施例
の知的教育システムの課程終了までに総てのモジュール
の最上位（６／１２０の個所に相当）が統計的に有意と
なるようにランダムシミュレーションコースでシステム
側が事象を選択する。

【００５８】更に、学習者の理解度の具体的な内容を知
るためには、学習者がエラーをした原因を推定する必要
がある。この推定されたエラーの原因は、表示すること
によって学習者への学習に対する喚起を促すことに役立
ち、更には学習者に対するより適切な教育戦略の策定に
役立たせられる。そこで、本実施例のシステム側から学
習者に対してエラーの原因を推定するために、操作のタ
イミング及び教科知識等に関して質問を行なう。例えば
、オミッションエラー及びタイミングエラーの判定のた
めには、「操作するタイミングはいつが良いと思います
か」という質問により、操作手順の忘れ（操作手順の理
解）またはタイミングの過ち（物理挙動の理解）かを判
定する。コミッションエラーに対しては、下記の質問を
行なうことによって、学習者の理解内容を段階的に調べ
ていき、学習者モデルの精度を向上させる。エラーの情
報が、戦略策定装置３から記憶装置２に伝えられ、学習
者モデルのデータが更新されるとして用いられる。

【００５９】「この操作指針の目的は何ですか」………
…概念の理解「この操作を行なった目的は何ですか」……操作手順の
理解「この系統の機能は何ですか」………………物理的挙動
の理解学習者の理解度（エラー統計のデータ）に応じて、前述
したステップ３０Ｎの判定結果に対応するフィードバッ
クがかかり、最適な教育段階での必要な学習が再度行な
える。このような教育戦略により、学習者の個性や理解
度に応じた最適な教育が可能となる。なお、学習者のエ
ラー原因を推定するための質問を行なうために本実施例
で用いられる処理手順は、前述の図８及び後述の図１２
及び図１３（教育戦略策定装置３のメモリが記憶してい
る）に示すものである。

【００６０】ここで、エラー原因推定手段が実行する図
１２及び図１３の処理手順について説明する。

【００６１】コース３０Ｅ及び３０Ｆにおけるシミュレ
ータを用いた教育において、学習者が操作タイミングを
間違えた場合に、その間違えた原因を推定する質問を行
なうための処理手順を図１２に示す。その質問の内容は
出力装置８に表示され、質問に対する回答は学習者が入
力装置７から入力する。シミュレータ４を用いた教育の
場合は、ランダムシュミレーションコース３０Ｆか、自
由シミュレーションコース３０Ｅかによって質問の内容
が異なる。入力したシミュレータ４のシミュレーション
結果に基づいて、シミュレータ４の実行中に操作タイミ
ングの誤りが発生したか否かを判定する（ステップ３３
ａ）。操作タイミングの誤りが発生しない場合は、ステ
ップ３３ａの処理が繰り返される。操作タイミングの誤
りが発生した場合には、「このまま続けますか？」とい
う質問を出す（ステップ３３ｂ）。これに対して「はい
」と答えた場合は、誤りが発生したことを表示し併せて
「自由シミュレーション」か「ランダムシミュレーショ
ン」かを判断する（ステップ３３ｃ）。ランダムシミュ
レーションを行なっていた場合は、「このシミュレーシ
ョンの目的は何ですか？」という質問を行なう（ステッ
プ３３ｅ）。この質問に対する回答を間違えた場合は、
「方向性が立っていない」もしくは「物理挙動の理解が
不十分」であると判断する（ステップ３３ｉ）。ステッ
プ３３ｅの質問に対して正解の場合、あるいはステップ
３３ｃで自由シミュレーションを行なっていたと判定さ
れた場合は、「何をすべきだと思いますか？」という質
問を行なう（ステップ３３ｆ）。この質問の回答が正解
である場合は、「状況判断ミス」あるいは「タイミング
エラー」と判断する（ステップ３３ｇ）。ステップ３３
ｆに対する回答が間違った場合は、「指針の理解不足」
あるいは「機能の接続関係の理解の誤り」と判断する（
ステップ３３ｈ）。さらに、ステップ３３ｂの質問に対
して「いいえ」と答えた場合は、「なにを行いますか？
」という質問を行なう（ステップ３３ｄ）。この質問に
正解した場合は「ケアレスミス」と判断し（ステップ３
３ｊ）、間違えた場合は「状況判断ミス」あるいは「タ
イミングエラー」と判断する（ステップ３３ｇ）。ステップ３３ｄの質問に対する回答が間違った場合は、
「状況判断ミス」あるいは「タイミングエラー」であり
、図１３のステップ３４ａの処理に移行する。ステップ
３３ｈ，３３ｉまたは３３ｊに該当するとの判断がなさ
れたときは、該当する教育コースのモジュール毎に学習
者モデルのエラー統計のエラー数を増加すると共に「エ
ラーの内容」にその判断の内容を記憶すべく、そのデー
タを記憶装置２に伝える。

【００６２】コース３０Ｄ，３０Ｅ及び３０Ｆにおける
シミュレータを用いた教育において、学習者が誤操作を
行なった場合に、誤操作の原因を推定する質問を行なう
ための処理手順を図１３に示す。その質問の内容は出力
装置８に表示され、質問に対する回答は学習者が入力装
置７から入力する。本処理手順においても、ランダムシ
ュミレーションコース３０Ｆ及び自由シミュレーション
コース３０Ｅによって質問の内容が若干異なる。入力し
たシミュレータ４のシミュレーション結果に基づいて、
シミュレータ４の実行中に学習者による誤操作が発生し
たか否かを判定する（ステップ３４ａ）。誤操作が発生
した場合はそれを表示し併せて「シミュレータ学習コー
ス」か、「自由シミュレーション」か、「ランダムシミ
ュレーション」かを判断する（ステップ３４ｂ）、ラン
ダムシミュレーションを行なっていた場合は、「このシ
ミュレーションの目的は何ですか？」という質問を行な
う（ステップ３４ｃ）。この質問に対する回答を間違え
た場合は、「方向性が立っていない」もしくは「物理挙
動の理解が不十分」であると判断する（ステップ３４ｄ
）。ステップ３４ｃの質問の回答が正解である場合、も
しくはステップ３４ｂで自由シミュレーションであると
判断された場合は、「この操作を行なった目的は？」と
いう質問を行なう（ステップ３４ｅ）。この質問を間違
えた場合は、「指針の理解不足」あるいは「接続関係の
理解の誤り」（ステップ３４ｆ）と判断する。ステップ
３４ｅに正解した場合、もしくはステップ３４ｂでシミ
ュレーション学習を行なっていたと判断された場合は、
間違えた機能に関する質問を行なう（ステップ３４ｇ）
。この質問に正解した場合は、「ケアレスミス」と判断
する（ステップ３４ｈ）。ステップ３４ｇの質問への回
答を間違えた場合は、間違えた機能を知っていたかどう
かを質問する（ステップ３４ｉ）。この質問に対し、知
らなかった場合は、「知識の欠落」（ステップ３４ｋ）
、知っていた場合は「理解の誤り」（ステップ３４ｊ）
とそれぞれ判断する。ステップ３４ｄ，３４ｆ，３４ｈ
，３４ｊまたは３４ｋに該当するとの判断がなされたと
きは、該当する教育コースのモジュール毎に学習者モデ
ルのエラー統計のエラー数を増加すべく、更にその学習
者モデルの「エラーの内容」にその判断内容を記憶すべ
く、それらのデータを記憶装置２に伝える。

【００６３】図１５は、図４のステップ３０Ｎの終了時
又は再教育の終了時に、本実施例において出力装置８に
表示された情報の表示例である。この情報により、今回
のコース（教育段階）における成績を示し、学習者に本
人の理解度を理解させる。また、そのコースにおける成
績に応じた次回の教育コースに対するアドバイスもでき
る。

【００６４】学習者には教科書の内容を理解することが
得意な人だけでなく、教科書の内容を理解することは不
得意だが実際のプラントの操作及びプラントの挙動を経
験により理解することが得意な人もいる。本実施例は、
前述したように、教科学習及びシミュレーションによる
挙動把握学習の両者を含む一連の学習を行なった後に、
学習者の得意及び不得意の特質が反映された、それらの
学習結果（エラー統計のデータ，学習者の理解度を示す
データ等）に基づいて、該当する学習者にとって適切な
次回の教育コースを選択して与えることができる。従っ
て、教科知識の教育及びシミュレータを用いた教育の二
つを含む教育方式に対して、学習者の特質及び理解度に
応じた柔軟性のある教育を実施することができる。プラ
ント、特に原子力プラントの運転を行なう場合には、教
科知識とその知識を反映して行なう、プラントの実際の
挙動を考慮した操作の仕方に関する知識を事前に習得す
る必要がある。しかし、本実施例は、上記柔軟性のある
教育を実施できるので、学習者は上記両者の知識の融合
を容易に図ることができ、かつ学習者の特性に応じた最
短の時間でその融合を図ることができる。この際、本実
施例は、教科学習及びシミュレーションによる挙動把握
学習における学習者の理解度を把握する手段（例えば、
図８，図１２及び図１３等の学習者のエラー原因を推定
する手段）を備えているので、学習者の学習に対する理
解度を十分に把握し、それを教育に適切に反映できる。

【００６５】さらに、学習の対象が物理的な挙動の場合
、物理現象の概念をマクロに把握させることが大切であ
るので、人間が対象について持つ概念モデルとして、ゴ
ールオリエントなモデルを用いることが有効である。例えば、プロセスプラントの場合には、対象の操作目標
及びその実現機能を階層的に整理した機能階層モデルを
使用することによって、物理挙動の把握と操作手順や操
作内容の理解という異なった二種類の知識を総合的に、
かつ迅速に理解できる。

【００６６】本実施例は、前述したようにモジュール毎
に学習者の理解度を求めて合格または不合格の判定を行
なっているので、不合格の場合でも該当する教育コース
の全モジュールのカリキュラムを再教育する必要はなく
不合格のモジュールだけを再教育できる。これは、学習
者への学習負担を軽減することになり、また学習者の理
解不足の部分を徹底して教育することができ短時間で再
教育の効果を上げることができる。本実施例は、１つの
モジュールに対して図１４に示すように教育のタイプ毎
にも学習者の理解度を求めているので、この理解度を用
いることにより再教育すべき教育コースを適切に選択で
きる。このように、本実施例は、再教育の必要な教育コ
ース及びその教育コース内のモジュールをそれぞれ決め
ることができ、学習者に対して木目の細かい教育戦略を
策定できる。

【００６７】本実施例の知的教育（ＩＣＡＩ）システム
は、高度個別教育が可能であり、相互主導対話に近付け
ることができる。

【００６８】（Ｉ）高度個別教育（学習者の理解度に応
じた個別教育）上記した学習者モデルを必要とする。この学習者モデル
は、理想的学習者モデルである機能階層モデル及び操作
手順の結合モデル上で、学習者の学習履歴及び理解度の
データを有する。この学習者モデルのデータを利用する
ことによって、前述したように学習者にあった教育コー
スを提供することができ、そのコースのカリキュラムを
個別に教育することができる。学習者モデルの作成には
、人工知能（ＡＩ）の手法を用いるとよい。基本的には
、プラントの基本機能毎に試行数とエラーの統計を取り
この統計データを反映することによって学習者モデルを
実現できる。学習者モデルのデータから、各基本機能毎
に、試行数により学習履歴が分かり、エラー数により理
解度が把握できる。この試行とは質問応答と試験及びシ
ミュレータ操作であり、エラー数はその試行において発
生したエラーを摘出したものである。シミュレーション
による挙動把握学習の理解度を判断するためには、特に
シミュレータ操作におけるエラー判定の機能が必要とな
る。これによる判定結果とその統計結果を学習者モデル
として考える。

【００６９】高度個別教育としては、次のようなものも
考えられる。すなわち本実施例によって選択した、該当
する学習者に対して今後行なうべき適切な教育コースを
実行する際に、その教育コースのカリキュラムの内容を
当該学習者の学習者モデルのデータである理解度に応じ
て提供できるものである。これは、各教育コースに対し
てレベルのことなるカリキュラム（レベル１，２及び３
等のカリキュラム；数字の小さいレベルが低レベル）を
記憶装置１に記憶しておくことによって、可能となる。教育戦略策定装置３のコース選択手段は、選択された適
切な教育コースのカリキュラムのレベルを記憶装置２の
該当する学習者モデルに含まれている学習者の理解度（
エラー統計またはエラー内容）を示すデータに基づいて
指示する。教育実施装置６は、この指示に基づいて該当
するカリキュラムの教育内容を記憶装置１から呼だして
出力装置８に順次表示する。このようにして更に学習者
にマッチした高度な個別教育を行なうことができる。

【００７０】（ＩＩ）相互主導対話（学習者とシステム
が相互に主導権を取合う対話）本実施例のシステムは、学習者モデルに記録されている
学習者の理解度に応じた質問を出力装置８に表示するこ
とができる。更に、学習者からシステムに対する質問は
、学習者の理解度に応じたレベルで行なうことができる
。これは、システムが前述したように学習者の理解度に
応じた質問メニュ−を出力装置８に提供できるからであ
る。

【００７１】本発明の他の実施例を図１６及び１７によ
り説明する。この実施例は、さらに、より良い教育を行
なうことを狙ったものである。このためには、学習者の
理解度に応じて、教育戦略を変更することである。これ
が可能な本実施例は、前述の実施例の図１の構成のほか
に、新たに教育戦略修正装置１０を備えている。教育戦
略修正装置１０は、図１７に示すように対応が異なる２
つの修正を求める手段を有し、各々の手段はそれぞれ下
記のような教育戦略の修正を行なう。

【００７２】（１）学習者全員の統計……システム側の
グローバルな教育戦略の修正（２）個人の統計……………個人に対する教育戦略の修
正図１７のステップ３５ａ，３５ｂ，３５ｃ及び３５ｄは
、上記（１）の統計データにより平均学習者モデルのデ
ータに基づいてシステム側の教育戦略を修正する手段で
ある。この統計データは、教育戦略策定装置３のエラー
統計手段が個々の学習者のエラー統計を求めると共に本
実施例で教育を受けた全学習者に対する平均エラー統計
も併せて計算する。この全学習者に対する平均エラー統
計のデータは、記憶装置２の平均学習者モデルに記憶さ
れる。平均学習者モデルは、本実施例による教育を受け
た全学習者の平均的な理解度及び平均的なエラー統計等
のデータを含んでいる。換言すれば、全学習者の学習者
モデルのデータを平均したデータを平均学習者モデルが
有している。ステップ３５ａ，３５ｂ，３５ｃ及び３５
ｄは、記憶装置２の平均学習者モデルのデータを呼だし
て該当する処理を実施する。図１７のステップ３５ｅ，
３５ｆ，３５ｇ，３５ｈ及び３５ｉは、記憶装置２に記
憶されている対象の学習者の学習モデルのデータに基づ
いてその学習者個人に対する教育戦略の修正を行なう手
段である。

【００７３】図１７の処理手順について説明する。まず
、学習者全員の試行数（母数）が規定数に達したか否か
が判定される（ステップ３５ａ）。その判定が「Ｙｅｓ
」であれば、学習者全般のエラー率を推定し（ステップ
３５ｂ）、エラーが多い場合はシステム側の指導戦略の
改良指令を教育戦略策定装置３の教育指令手段に伝える
（ステップ３５ｃ）。教育指令手段は、教育実施装置６
に対して教育内容の表示時間を伸ばすように、または表
示する教育内容のレベル例えば一ランク下げるように指
令する。逆に、エラーが少ない場合は該当の学習コース
をバイパス可能とする（ステップ３５ｄ）。ステップ３
５ｄで得たエラーの少ない学習コース（モジュール）に
対する「バイパス可能」の結果が、教育指令手段に伝え
られる。教育指令手段は、その後、該当するモジュール
の教育を除いて教育実施装置６またはシミュレータ４に
教育実施の指令を出す。次に、各学習者の試行数（母数
）が規定数に達したか否かを判断する（ステップ３５ｅ
）。各学習者のエラー率を推定しそれが少ない場合（ス
テップ３５ｆ）はその旨を出力装置８に表示させる（ス
テップ３５ｇ）。逆にエラー率が多い場合（ステップ３
５ｈ）はその旨を出力装置８に表示させる（ステップ３
５ｉ）。ステップ３５ｉでは、エラー率が大きいモジュ
ールの教育は「再教育必要」との指令を出す。この指令
を受けたコース選択手段は、再教育不要（合格）と判定
した場合でも指令されたモジュールについて再教育を教
育実施装置６またはシミュレータ４に指令する。

【００７４】本実施例は、図１の実施例と同様な効果を
得ることができる。更に、本実施例は、教育戦略修正装
置１０を備えているので、学習者相互の理解度のバラツ
キ幅を小さくすることができる。すなわち本実施例によ
って教育を受けた学習者の理解度の平均を高めることが
できる。本実施例では、学習者モデルとして教科教育と
シミュレータ教育において、共通のものを用いたが、そ
れぞれ別の学習者モデルを持ち、両者を比較して評価し
ても同等の効果を得ることができる。

【００７５】

【発明の効果】本発明によれば、学習者の特質を考慮し
た理解度に基づいて、再教育すべき部分を選択できるの
で、学習者にあったより適切な再教育を行なうことがで
き、再教育を実行するために要する時間が短縮される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の好適な一実施例である知的教育システ
ムの構成図である。

【図２】機能階層モデルを示す説明図である。

【図３】図１の記憶装置１に記憶されている教科知識の
データ構造を示す説明図である。

【図４】図１の教育戦略策定装置３で実行される教育の
進め方を示す図である。

【図５】図１の実施例で行なわれる教育コースの内容を
示す表示画面の一例の説明図である。

【図６】教科学習における試験の質問項目の例を示す説
明図である。

【図７】質問入力のメニューの一例を示す説明図である
。

【図８】教科学習における学習者の誤りを推定するため
の処理手順を示す説明図である。

【図９】シミュレータ４で実行されるシミュレーション
のメニュー画面例を示す説明図である。

【図１０】シミュレータ４で実行されたシミュレーショ
ン結果の一部の表示例を示す説明図である。

【図１１】操作エラーの判定に用いられる対応操作の知
識を示す説明図である。

【図１２】シミュレーションによる挙動把握学習での操
作タイミングの誤りに対する原因を推定するための処理
手順を示す説明図である。

【図１３】シミュレーションによる挙動把握学習での誤
操作に対する原因を推定するための処理手順を示す説明
図である。

【図１４】エラー統計のデータを示す説明図である。

【図１５】図４の全教育コース終了時の教育ガイダンス
の画面例を示す説明図である。

【図１６】本発明の他の実施例の構成図である。

【図１７】図１６の教育戦略修正装置１０で行なわれる
教育戦略修正の処理手順を示す説明図である。

【符号の説明】

１，２…記憶装置、３…教育戦略策定装置、４…シミュ
レータ、５…状況把握装置、６…教育実施装置、７…入
力装置、８…出力装置、１０…教育戦略修正装置。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】表示装置と、入力装置と、教育対象の教科
教育及びシミュレーションに基づいた教育に関する複数
の教育内容を含むカリキュラムの実施指令を出す教育指
令手段と、前記実施指令に基づいて該当する前記教科教
育の情報を前記表示装置に出力する教科教育実施手段と
、前記実施指令に基づいて前記教科教育情報に関するシ
ミュレーションを行ないそのシミュレーションで得た情
報を前記表示装置に出力するシミュレータと、学習者が
前記入力装置に入力した情報に基づいて、当該教育に対
する前記学習者の理解度を、前記教科教育及び前記シミ
ュレーションによる教育のそれぞれについて把握する手
段と、得られた前記理解度に基づいて再教育すべき部分
を選択する再教育選択手段とを備えた教育システム。
【請求項２】得られた前記理解度を記憶する記憶装置を
備えた請求項１の教育システム。
【請求項３】前記教科教育実施手段から前記表示装置に
出力された試験情報に対して前記入力装置から入力され
た回答情報におけるエラーの有無を判定するエラー判定
手段を、備えた請求項１の教育システム。
【請求項４】前記入力装置から入力された前記シミュレ
ーションのための情報に対するエラーの有無を判定する
エラー判定手段を備えた請求項１の教育システム。
【請求項５】前記エラー判定手段は、得られたエラー判
定結果を前記表示手段に出力する手段である請求項４の
教育システム。
【請求項６】エラーがあったときにそのエラーの原因を
推定するエラー原因推定手段を備えた請求項３または４
の教育システム。
【請求項７】請求項３のエラー判定手段及び請求項４の
エラー判定手段の各エラー判定結果を入力しエラー統計
デ−タを求めるエラー統計手段を備えた教育システム。
【請求項８】表示装置と、入力装置と、教育対象の教科
教育の情報を記憶した記憶装置と、前記教科教育及びシ
ミュレーションに基づいた教育に関する複数の教育内容
を含むカリキュラムの実施指令を出す教育指令手段と、
前記実施指令に基づいて該当する前記教科教育の情報を
前記記憶装置から検索して前記表示装置に出力する教科
教育実施手段と、前記実施指令に基づいて前記教科教育
情報に関するシミュレーションを行ないそのシミュレー
ションで得た情報を前記表示装置に出力するシミュレー
タと、学習者が前記入力装置に入力した情報に基づいて
、当該教育に対する前記学習者の理解度を、前記教科教
育及び前記シミュレーションによる教育のそれぞれにつ
いて把握する手段と、得られた前記理解度に基づいて再
教育すべき部分を選択する再教育選択手段とを備えた教
育システム。
【請求項９】表示装置と、入力装置と、教育対象の教科
教育及びシミュレーションに基づいた教育に関する複数
の教育内容を含むカリキュラムの実施指令を出す教育指
令手段と、前記実施指令に基づいて該当する前記教科教
育の情報を前記表示装置に出力する教科教育実施手段と
、前記実施指令に基づいて前記教科教育情報に関するシ
ミュレーションを行ないそのシミュレーションで得た情
報を前記表示装置に出力するシミュレータと、前記教科
教育及び前記シミュレーションによる教育に対する当該
学習者の理解度に基づいて再教育すべき部分を選択する
再教育選択手段とを備えた教育システム。