CAI学習プログラム評価の一例（1）

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(1)Title. CAI学習プログラム評価の一例（1）. Author(s). 中川, 正. Citation. 北海道教育大学紀要. 第一部. C, 教育科学編, 26(2): 35-43. Issue Date. 1976-02. URL. http://s-ir.sap.hokkyodai.ac.jp/dspace/handle/123456789/4698. Rights. Hokkaido University of Education.

(2) . 中川. １）正：ＣＡＩ学習プログラム評価の一例（. ＣＡＩ学習プログラム評価の一例（１）. 中. 登１．は. め. じ. 正. 川. に. ｉｆ）ｎｇ・という微視的技法の一ａｄＰ１（プログラム学習）の学習プログラムキ乍成で，フェイディング（種がある。本稿の目的は，ＣＡＩ学習記録におけるフェイディングのデータ分析の方法を考え，それを３種類の学習プログラムによる実際の学習記録に適用した結果を考察することである．. 響２．. 法. 方. 我々のＣＡＩにおける１フレームの典型的学習形式は第１図で，点線の左側は主系列，点線の右. 側は練習系列のフロー。チャートである．主系列の学習過程を次のように数量化して学習得点と名ずけた。Ｉ回で正答. まちがいの注意で正答 … … ８点第１ヒントで正答. －. Ｑ. … … … … … … …１０点正. １等Ｔ. ド. ………… ５点. Ｉ. 胃液ｒ７回目. 第２ヒントで正答 … … … … ３点. －. Ｎ. ・… … …”・味・正解を見て正答・ｃｕｅ）秒成らしのフェイディングによってキュー（ーたステージとする．第ｍステジはｐ個のフレームから，第ｎステージｑ個のフレームからできて. ＝. ヒ〉トＮ３謬腕Ｙ正瑠. 学習プログラムの第ｎステージを第ｍステージ. －雁；ぷ－１. ．. いるとするとＰ＞ｑである．. 第ｍステージ，第。ステージのｈ人の学習者の. ，. 学習得点をつぎのようなマトリックスであらわ. ａ. す．. １. まちぉたＹ＆. ．塔Ｎ. 蜘. Ｎ－ヒントＩ. ｕ二う鳳“. ；. ・. Ｔ. ｉ. 第１図学習形式. 一 . －－－－… α２－キー１ヤ. Ｐ. . . ー. －－… キー壕 ←. . . . ｑ. （Ａ）＝呂のみ霞（β）Ｚる” とおくと１いま７ｉＴｉ＝Ｔｉ（Ｂ）は第ｉ番目の学習者の第ｍステージと第ｎステージの学習得点の和になる．Ｔ（Ａ）十Ｔｉ３５.

(3) . 中川. 正：ＣＡＩ学習プログラム評価の一例（１）. ｈ，人，ｈ２人とする．第ｎステージの第１，２， … … ｑフレームを，それぞれ第ｍステージの第１～第Ｐ・十１～第Ｐ２，Ａわされよあらうにぎのトリクスはつととすマ応るるしていー対ムに～第Ｐフレッ …，第Ｐｑ－，．ｑ. 大・により学習者を上下の２グループに分け，その人数を. αｕ. . １）（－－一α１ｐ．. . ‐”αたのｚｐ１－‐ ．．，Ａ＝. ２（））（ｑ “α１－－－α１－－－－－α１－－－－－ α１ｐ十．－ｐ々ｐｑｐ一・・十．－－２一Ｍ－. . . . . ‐‐ ‐αれ ‐－‐ ‐‐ ‐鯖のＰｒ，十１ ‐‐ ‐‐ ‐－のＰ αた途，Ｈｒ‐ Ｐ２．Ｑ. “”カ－－－α鮫十１－－αね＋１－ αカ１－ＤカカＰｐ－２一－１十ｆ一α左．十Ｉー十１ー αた２十１ー十１－ー十ＩＱｑ. . . . －－－－ ”αた αた１ “ Ｐ１. 朋（Ａ）－握２峨肌（Ａド. メね . ＭＡＦ（. . . . －αた力－－－－α九ｐ－－－－” αカカ一・十１一‐αたｐー十１“－２‐ ｑｑ. 脚）－諸２，（Ｂ）全量 α“ ，肌（Ｂ） ‐ 能』 . . 肌（Ｂ）＝★差』戊．一〆，署。瀞，，。，. Ｍぬド. オ. 堂“④. Ｍ一Ａド. メ. 坐全α“ （Ｂ）一方暑熱，，脇，. ；. ：. ，Ｍ姻一方者，. カーＰｑ．. ｌ. 賜. ｉ. １ＭＵＱＭ胸（Ｂ）＝＊者』（Ａ）＝（戊一か）詔，為誓・，，. 脇（ＡＦ. ね÷. 朋メＡ）－. 左ｐ，. ｉ財胸（Ａ）＝ ⑦。. ｉ. 金. 剛め，凪Ｂ）一方ゑ ′，（Ｂ）. ごニカー十１. 士. ル. “，ご＝た２＋１ゴニ１ね. ル. 肌，（Ｂ） ≠ …. もそご．. の，ＭｄＢ）方差影一ね這たけ，るず射，，，一. １５）の方法で分析する．）～（おき，フェイディングのデータを次の（ｔ‐検定. （ｉ）Ｍ（Ａ）とＭ（Ｂ）に差があるかどうかをｔ－検定を行う．. （Ｂ）に差があるかどうかをｔ－検定する，（Ａ）とＭＬ（Ｂ）（Ａ）とＭひ（ｉｉ）Ｍひ，ＭＬ. （Ａ）とＭＬ．（Ｂ）ｒ …－－，ＭＬＱ（Ａ）とＭ卿（Ｂ）に（Ｂ）ｒ … … Ｍひｑ（Ａ）とＭひｑ（Ｂ）（Ａ）とＭひ，（ｉｉ）Ｍひ．ｉ，ＭＬ，. があるかどうかをｔ－検定する．. ２（）カイ一目乗検定. ，．十，. 一；］：；訂，Ｂキーｒ. ３６.

(4) . 中川. 正：ＣＡＩ学習プログラム評価の一例（）１. とおく．ＡとＢ，Ａ“とＢ“ ，Ａ‘とＢ乙の学習得点の割合をカイ一目乗検定する．３（）偏相関法，Ｚぎを第ｉ番目の学習者の知能偏差値，前提テストの得点，第１ステージから第ｍ－１ス，Ｙｆ. テージまでの各フレームの学習得点の合計とし. ［］｝ココニニ；尤１. . 〃Ｉ. ＺＩ. 尤れ ″た. 〃た. . 尤１. 秋. （Ｃ，Ａ，Ｂ）＝. とおき之・. ムＵ－α・ α・・ …－ｐる，， … … ろＩＱ，，，. －泌ゆ尤た〃た之れ αｍ …－. １１に］一三、た、，，. ．ムＵるた，… －・ろ卿 . （Ａ，Ｂ）＝．、，. であらわす．ＡＢ比較する。（Ｃ，Ａ，Ｂ）からＣの変動の影響を取り除いた相関係数行列と（，）の相関行列とを（４）重相関法. Ｂ「三（Ａ｝；；二トーゴ；，，一二. ［１三宝］；，. （Ａ，Ｂ．）＝－. －－α・ｐの１－－－. る，－－－ → －ろ．ｑ，－. … …（Ａ，Ｂｑ－，）＝. とおく，. ‐－－－－αたｐｂた，－－－－み卿 αた１. ）（ｉ＝０，１， …－，ｑ－１）を予測変量とし，ＢＩ（Ａ，Ｂｆ・を基準変量（目的変量）として，十重相関係数を計算する．ｌｉ）相関分析法（５ｃａ）カノニカル（ｃａｎｏｎ. ＡとＢの間のカノニカル相関係数を計算する，. Ｓ３．. 結. 果. プグラムＭ２，Ｍ２０７第１表は昭和４，の，Ｍ２００，４８，４９年にＣＡＩシステムで実施した学習ロ. 概要と，プログラム間の対応しているフレームを示している．Ｍ２０はＭ２を，Ｍ２００はＭ２０を修正したプログラムである．第１図の点線の左側がＭ２の学習形式のフロー・チャ」トであるが，Ｍ. ２にはこのほかにＣＡＬＬ鍵で一般的演算方法を要求できる参考系列がある．学習者のなかに. ＣＡＬＬ鍵の操作に混乱するものがいたので，Ｍ２０の作成時には参考系列を入れないで，代りに練習. 系列を入れた．第１表の「練」の欄がそれであり，第１図の点線の右側はそのフロー・チャートである．Ｍ２００では練習系列の他に参考系列に代るものとして，間のスライドに例題の解法を参考に入れてある．但しＱ２１，Ｑ２２，Ｑ２３にはそれが入っていない．第１表の下から三段目の欄のステージ（基準ステージとよぶ）をフェイディングしたステージ３７.

(5) . １）中川正：ＣＡＩ学習プログラム評価の一例（第１表. （フェイディングステージとよぶ）が下から二段. プログラム概要. 目の欄のステージである．尚Ｍ２０のＱ１６とＱ２２Ｍ２００Ｍ２Ｍ２０ホ内谷主練主練主は演算方法は同じで数値だけがちがっているフＱＩＣＩＱＩＱ２十進尊の補数ＱＩＱＩレームである．Ｑ３Ｑ２Ｃ９ｃ７（１）ｔ一検定の結果十進数の減法を補数を使ってＣ９加法で行なう演算Ｃ１ｏ第２表は各プログラムの基準ステージとフェイＱ３Ｑ３Ｃ１４ＣＩＩディングステージの対応するフレームの学習得点Ｑ４Ｑ５Ｑ４Ｑ５Ｑ６Ｑ６各平均値と標準偏差値である．の上・下・全体のＱ８Ｑ７Ｑ８Ｑ５Ｃ１４第３表は基準ステージとフェイディングステーＯＱＩＱ６９ＱＩＩＱ７Ｑ一進数の楠数）の（ｉ）ジについて，方法（１ｉ）のｔ－検定の結ＯＱＩ，（ｉＱ８Ｃ３６００だけが，上・下・全２「二進数の減法を補数を使っ果である．この表からＭ２ＩＱ１ＱＩて加法で行なう演算」Ｑ１３体とも有意差があいていずれも基準ステージの方同じ桁数４Ｑ１５Ｑ１の学習得点が高くなっているのが見られる．Ｃ５２「同上」６４Ｑ１Ｑ１第４表は基準フレーム群とフェイディングフレ異なる桁数ＯＱＩ８７Ｑ１７Ｑ１Ｑ１ｔ－検定の結果で０ＱＩ９Ｑ２４Ｑ２１Ｑ１２Ｑ２３５Ｑ２Ｑ１４６Ｑ２Ｑ１. ）の（ｉｉｉ）の１ームについて，方法（. ０ＱＩ９Ｑ２１Ｑ２. 「同. 上」. ２Ｑ２Ｑ２３. 「同. 上」演算. ある．この表よりフェイディングステージの最初. のフレームは，対応する基準フレーム群より学習. 得点の平均値が低く）ないている傾向が見られる．. これは学習者が，フェイディングフレームに最初に直面して，戸惑ったことがその原因と思われる．Ｍ２００は二重のフェイディングが行なわれている．即ち，フェイディングステージは，基準ステー. ジの手がかりを減らしてフレーム数を少なくしただけでなく，参考になる例題を間のスライドから除去されている．Ｍ２００の第３表と第４表の結果はこのことが原因と思われる．２（）カイ一目乗検定の結果. 第５表は基準ステージとフェイディングステージの学習得点の割合と，それらの間のカイ一目乗検定の結果である．検定の結果，Ｍ２００は差がもっとも著しく，０点の割合は，下のグループのフェイディングステー１）で考察したと同じと思われる．ジが特に多いが，その理由は（Ｍ２とＭ２００でフェイディングステージと基準ステージを比較すると，ＩＱ点の割合は前者が小０は，検定の結果は余り差がなく，各得点ので，５点，３点の割合は前者が大きくなっている．Ｍ２割合は作成者にとって比較的好ましい傾向になっているが，これはフェイディングステージのフレーム数が他のプログラムより多いことがその理由と思われる．（３）種々の相関法の結果. Ｃ第６～８表は各プログラムの（Ｃ，Ａ，Ｂ）の相関行列（対角線より左下半分）との変動の影響を除去した（Ａ，Ｂ）の偏相関行列（対角線より右上半分）である．これらの表から（Ｃ，Ａ，Ｂ）の基準フレームとフェイデイングフレームの間の相関係数は全体的に余り大きくない．特に基準フレ－. ムに対応するフェイディングフレームの相関係数はお・むね小さい．又Ｃの変動の影響を除去した偏相関係数の値は特に小さくなっている．４）で計算した重相関係数である．第６～８表の相関係数より全般的に数値が大きい．第９表は方法（これは第６～８表はフレーム個々の間の相関係数であるのに対し，第９表はいくつかのフレームの学習得点の和と１つのフレームの間の相関係数であることがその理由と思われる．Ｆ検定で重相関の有無の検定をした結果は，Ｍ２とＭ２００はすべての欄で相関があり，Ｍ２０はＩ. ３８.

(6) . 中川. 正：ＣＡＩ学習プログラム評価の一例（１）. 第２表各プログラム対応フレームの平均値と標準偏差値Ｍ. 上Ｑ９. 下全上. ＱＩＯ. 下全上. Ａ. ＱＩＩ. 下全上. Ｑ１２. 下全上. Ｑ１３. 下全. 上Ｑ１４. 下全. Ｂ. 上Ｑ１５. 下全. ２Ｍ. ＭＳ．Ｄ. 上. ８，４２３．２２４．１４４．８１. Ｑ１３. ６．４６４．５６. Ｑ１５. ７，４３４，０４. 下全上. ８．７９２，８７２．７６４．１５. 全上. ９．６４０．７７５．００４，７３. 下. Ｑ１６. ５，９７４．６４. 下全. Ｍ. ２０. Ｍ. ３．５３４．７８. 上. ５．８２４．８８. 下. ８．８２３．２２. ７．０６４．６０. ２．９４４，０１. 全. ６，００４．６６. ８．０６３，５０. 上. ８．１６３．３６. 下. ４，９４４．７１. 全. ６．５２４，４２. 上. ７．０６４，２６. 下. １．５９３．０５. ８．４６２．６９. 全. ４．２４４．５９. ３．７６４．３４. 上. ９．８８３．７１. 下. ６，９４４．５１. 全. ８．４１３．５２. 上. １０，０００．００. 下. ６．１８４．７１. 全. ８，０９３，８３. ５．２６４，６７. Ｑ２１. ６，２６４．２６. Ｑ２２. ８．５７２．９２４．７６４．０６６．７０３，９８. Ｑ２３. Ｑ１７. ５．７７４，６０. ６．６７４．４９. ＱＩ９. 全. 上. ８．５９３，２０. ２．７１４．２３. ２，０７３．６９. Ｑ１６. ５，２９４，９９. 下. Ｑ１８. Ｓ．Ｄ. ８，１２３，７９. ９．１１２，３３. ５，７２４．８３. Ｍ. Ｓ．Ｄ. 上. ７．５２３．９７. ２００. ＱＩ９. Ｑ２１. Ｑ２２. 下全. ９．４９１，２７５．４７４．２８７．６１３．６８. ９．８２５．６７８．２６３．１１９．０９２，３２. 上. ９．８８４．７１. 下. ５．６９４．２４. 全. ７，８６３．６３. 上. ８．０３２．２８. 下. ２．４５３，６０. 全. ５，３７４．０８. 上. ９，３８１．１４. 下. ４．８７４，８４. 全. ７，２３３．８５. つの欄だけが相関があった．第１０表は基準ステージとフェイディングステージの間のカノカニカル相関係数で，４種類の相関. 係数のうちで最も大きい。カノカニカル相関係数は，基準ステージの学習得点の和とフェイディングステージの学習得点の和との間の相関係数であるので，カノカニカル相関係数の数値が最大になったと思われる．. 基準ステージ（又はフレーム群）とフェイディングステージ（又はフレーム）の間の相関係数や. 相関の有無とフェイディングの評価を如何に結びつけるかは，筆者にとって今後の問題である．しかしながら，例えば，第９表Ｍ２０で，目的フレームがＱ２２の相関係数がもっとも小さいのは，Ｑ１６とＱ２２が数値は異なるが演算方法は同じフレームなので，Ｑ２２以前の学習得点の小なる学習者３９.

(7) . 中川. 正：ＣＡ工学習プログラム評価の一例｛１）基準ステージとフェイディングステージのｔ－検定. 第３表. Ｍ. 下. 上Ｍ. Ａ. Ｓ．ＤＭ. Ｂ. Ｓ．Ｄ. 第４表. 下. ０．５. Ｍ. Ｓ，Ｄ. ８．４７２．７３. 検定. Ｍ. ８．５４２．９２. ２０. 下. ３．７６４．３４. ７．２４４．１９. Ｑ１６. ８．５９３．２０. Ｑ２２. ９．８８４．７１. Ｑ１８～ＱＩ９８．６８１．８６１０．０００．００. Ｓ．Ｄ. 検定. Ｑ２１. １．５９３．０５. Ｑ１６. ２９４４．０１，．５６．９４４．５１. Ｑ２２Ｑ２３. ６．１９４．７１. Ｑ１６～Ｑ１７９．６５０．７７. ４．２７４．０７. Ｑ２１. Ｍ. Ｑ１８～ＱＩ９３．８２４．０３. ＱＩＩ～Ｑ１３３．４８２．０９. Ｑ２３. ０．５. Ｑ１３～Ｑ１５４．７１４．６９５. ＱＩＩ～Ｑ１３８．０２２．０３. 上. ０．５. フレーム. 上. Ｑ１３～Ｑ１５８．３８２．２９. ２０. 全. 基準フレーム群とフェイディングフレームのｔ－検定. ９．０３１．６８. Ｑ１５. 下. １．８３３．３９３．４７１．４６２．４４２．８９１．２３２．９７３．３１. Ｑ１４. Ｑ１４. 上. ８．５２４．０９６．４４９．０４４．９０６．９７８．７１３．８２６．３８. Ｑ９～ＱＩＯ４．５９３．８９下. Ｍ. 全. １．２３２．１２２．８４０．９９２．２３３．０２０．５５２．６３２．４２. Ｑ９～ＱＩＯ. Ｑ１５. ２. 上. ２００. ８．４９３．９５６．３９８．８４３．８８６．３６９．７２６．６２８．３４. フレーム. Ｍ. 全. Ｍ. ２０. 定. 検. 上. Ｍ. ２. Ｍ２００. Ｑ２１. ８．０３２．２８. ＱＩ９. ９．８８４．７１. Ｑ２２. ９．３８１．１４. Ｑ１６～Ｑ１７６．８９２．８７. 下５. Ｑ２１. ２．４５３．６０. ＱＩ９. ５．６９４．２４. Ｑ２２. ４，８７４．８４. ０．５. ０．５. ５：有意水準０．５％で差あり－：差なし，５：有意水準５％で差あり，０．，. もＱ２２では学習得点が大きくなったと思われる，又，偏相関係数，相関係数，重相関係数，カノニ・る等解輝は可能である．カル相関係の順で数値大きくなっていのは既述の理由であ. 暮４．. お. わ. り. に. フェイディングの評価法として，. （１）ｔ－検定，カイー自乗検定はフェイディングの評価に直接的に利用できる．（２）各種の相関法によって得られた相関係数は，フェイディングの評価に直接的に結びつけることは困難であるが，フェイディングの状況を考察する資料になる．Ｍ２，Ｍ２０，Ｍ２００のフェイディングの評価の結果. ４０.

(8) . 中川正：ＣＡＩ学習プログラム評価の一例（１）第５表. 学習得点の割合（％）とカイ一目乗検定. 学習. Ｍ. 得点. 上. ８. 全. ５. Ａ. ６９，７. ７７．６. ８６．２. ８９．Ｉ. １６．７. ９．４. ３．９. ８．９. ２５，Ｏ. ４．５. １．２. ２．Ｏ. ２．Ｏ. １１，８. ４．５. ０．Ｏ. ０，Ｏ. ０．Ｏ. ２，９. ４．６. １１．８. ７．５. ０．Ｏ. ０．Ｏ. ２４．１. ２９．４. ４１．２. １２．３. １１．８. ７．８. １０．Ｏ. １９．４. １５，５. ０．Ｏ. ２．Ｏ. １７．８. ８，Ｉ. ３．５. ０．Ｏ. ２．Ｏ. ０．Ｏ. ３．２. ４４．６. ５８．８. ４８．Ｏ. ２２．３. ５３．２. ０．１％５２，３４７．５. ５０，６. ６３．Ｉ. ０．１％７０．Ｉ３９．２. １５．８. １４，８. １１．３. ５，８. ０．Ｏ. ９．８. ０，６. ０．Ｏ. ４，１. １．Ｏ. ３１，９. ２３．８. ３７，５. １. ３０. ２００. Ｂ. ％. １（１）３０３．ｎｘＵ１３．Ｉ「へ０ＵＯ．ＱＵ０．Ｏ（）５６Ｏ．. １０. Ｍ. ２０. Ａ. １０１７５．２８１８．２５０．Ｏ３０．Ｏ０６，６、. 検定. ＭＢ. 検定. 下. ２. Ａ. 検定. ０．１. ％. ５. Ｂ６０．３・. ０．１％５０．Ｏ１６．Ｉ. ９．３. ２２，３. １．９. ９．３. １０，Ｏ. １．Ｏ. ０，Ｏ. ３．Ｉ. ２８．２. １１．３. ２５．４. ％. ０．１. ％. 第６衷Ｍ２相関行列（左下半分）と偏相関行列（右上半分）知能１，前提和Ｑ９. 一．８８４，８０５一，７００. １．－．５１０．８５０ー. １．. ー．０１３. ，０６２一．０７４. ，１６４. ，０５８. ．１２９. １．. ．２６１. ，２２７. ．１５４一，２４４. ．１３２. ．１６５. ．１７３. ，０２４. ＱＩＯ. ．６２８一，５３６. ．５９１ー，４１３. ＱＩＩ. －，３５２，３８９ー. ．４１９ー．２３８. ．４４９. Ｑ１２. －．４６３．３９８ー. ，３５７ー，４２４. ．４０３. ．３０３. ．１７４. ー．０５１. １．. １．. ，１２９. ー．０４９一．３４７ー－．０２７. Ｑ１３. ，０７９. ．０６１. ．１９３. ，２１６ー．００８. Ｑ１４. ，０３８ー．５０１. ．５６１一，３６２. ，２１５. ．３４４一，００８. ，２７３. Ｑ１５. －，５４４，６０７ー. ．５９３ー．３７８. ．４８３. ．２８５. ．２４４. ．２２４. ．４０５. １，. 和. ＱＩＯ. ＱＩＩ. Ｑ１２. Ｑ１３. Ｑ１５. Ｑ１５. 知能. 前提. Ｑ９. １．. ．２４２１．. ．１９１，０６１. ４１.

(9) . １）中川正：ＣＡＩ学習プログラム評価の一例（０相関行列（左下半分）と偏相関行列（右上半分）第７表Ｍ２知能. ＼. １．. 前提. ．０５２. 和. ．２８７. Ｑ焔. ．３０９. －．０１５－．１６１ー．１３３ー. ．０２５. ．３１８. 一．０３９. ．０４４. 一，０９５. ．２５１. ．１６６. ．３３８. －．１３２．１４３ー. ．３１３. ‐，００２，１８０ー. ．３０５. ．０２０ー．１９５. ．０１１. ．２５２. ．２２５. ．０１１. ．４１０. ．５０２. ，０８４. ．２７１. ．１１０. ．３０４. ．３３２. ．３７７. ．３６１. ．４０３. ，２２７. ．０１１. ，２８９. 一．００１. ．４７３. －．０３７，４８９ー. ．１２０. ．２５８. ．５３０. ．３４８. ．５０３. ．４１０. ．０９９. ．１８３. ．４１４. ．５４３. ．４９４. ．１８２. ・２４５. ．３８４. ．１２０. ．０７３. ．２０８. ．３５０. ．２４１. ．２８１. ．２６８. ．４９０. ．４８３. ，３５５. ．０５６. ．３３０. ，２２６. ．３１５. ．２０８. ．２０８. 知能. 前提. 和. Ｑ１３. Ｑ１５. Ｑ１６. ＱＩ９. Ｑ２１. Ｑ２２. Ｑ節Ｑ難. Ｑ２１. ．４３９. １，. ．１９４. Ｑ１５. Ｑ博. １．. Ｑ２２Ｑ２３. １，. －．２１０．３５６ー．２０３. １．. ，４２９. １．. １，. Ｑ１８．. １．. －．１１５．０６４ー１．. ー－．０５９１．Ｑ２３. ００相関行列（左下半分）と偏相関行列（右上半分）第８表Ｍ２知能. －．１２１．９６７－－．９４２. １，. ● －４８０．．５７５－. ２. １，. ．１６６. ．１３３. －．２３５，１３４－. －．１７４・２４０－. ・１７９一・２６６. －．１２７ ‐ －．７９５. ・－．７２５．７８８－. ．３６３. ．４２０. ．０１９. 知能. 和. Ｑ１７. ＱＩ９. Ｑ２１. Ｑ１６. 重相関係数. 明説フレーム群. 目的フレーム. 重相関. Ｆ検定. Ｑ９～Ｑ１３. Ｑ１６. ．６０７. １％. Ｍ. 係. 数. 基. カノニカル相関係数. 準. フェイディングカノニカルフレー．ム. 相関係数. Ｑ９～Ｑ１３Ｑ１４～Ｑ１５. ．８１３. ２０. Ｑ１３～ＱＩ９. Ｑ２１～Ｑ２３. ．８５３. Ｑ１６～ＱＩ９Ｑ２１～Ｑ２２. ．７０３. ．６０３. １％. Ｑ１３～ＱＩ９. Ｑ２１. ，８１５. １％. Ｍ２００. （３４人）Ｑ１３～Ｑ２１. Ｑ２２. ．４０３. Ｑ１３～Ｑ２２. Ｑ２３. ．６０３. Ｑ１６～ＱＩ９. Ｑ２１. ．５３５. １％. （６５人）Ｑ１６～Ｑ２１. Ｑ２２. ．６４７. １％. ４２. Ｑ２２. ２. Ｑ１５. Ｍ２００. １．. フレーノ▲. （６２人）Ｑ９～Ｑ１４２０. ．３０７州－・２４９. １．. 第１０表. Ｍ. Ｍ. －．２９９. １，. ．３１８. 前提. ．１３０. ．０６４. －．２４４．２７６－. 第９表. Ｍ. ．２２６.

(10) . 中川. 正：ＣＡＩ学習プログラム評価の一例（１）. （３）フェイディングステージの初めのフレームは，キューの減らし方をなるべく少なくすべきである．. ４）Ｍ２００のように，キューの減らし方が急激であることはよくない。（というよりは，. （５）キューの減らし方の異なる２～３種のフェイディングステージを用意し，基準ステージの学習得点の大小により分岐させるべきであろう。８９年文部省特定研究「科学研究」部門の科学研究費によって充当された本研究は，昭和４７，４，４研究の一部である．文. 献. ９６７年１）芝祐順行動科学における相関分析法１東京大学出版会２）堀内敏夫編教育工学講座４プログラム学習とＴＭＩ９７２年大日本図書（本学教授・函館分校）. ４３.

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