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A と B の2つの概念が共通概念を含む場合、関連付けて理解することによって全体を理解できるものがある。また、一方だけではなく関連付けて理解することで深い理解に結びつくことがある。この A と B に該当するものの一例として高等学校数学科の単元「場合の数と確率」における「順列」と「組合せ」がある。学習者が「順列」と「組合せ」の2つの概念を理解する過程では、「過剰般化」(特定の規則や意味的特徴を過剰に一般化してしまう現象)が生じることがある。この「過剰般化」は、「順列」と「組合せ」の 2 つの概念を理解する過程において生徒が誤った理解をする一因と考えられる。\n過剰般化現象のシミュレーションを行う方法を確立するために、分析の方法として、数式処理システムを用いて3 層のニューラルネットワークを作成し、生徒のテストの平均点の差と、比較する 2 つの生徒集団に対してその人数の割合をもとにした重みを設定して、3 回のテストの理解度をもとに損失曲面を作成した。さらにこれらに関して特異領域が明確になるようにパラメータ変換を行い、座標変換したパラメータを順列と組合せの平均点の差、2つの生徒集団の人数の割合と定めた。\n本研究では、「順列と組合せ」の学習の際に生じる過剰般化の現象を学習者のテストの点数をもとに、情報科学におけるニューラルネットワークの手法を用いて、損失曲面上に学習者の理解の状態を可視化する方法を考案し、数学の学習における過剰般化現象のシミュレーションを行う方法を確立した。","subitem_description_language":"ja","subitem_description_type":"Abstract"}]},"item_10006_dissertation_number_12":{"attribute_name":"学位授与番号","attribute_value_mlt":[{"subitem_dissertationnumber":"甲第131号"}]},"item_10006_identifier_registration":{"attribute_name":"ID登録","attribute_value_mlt":[{"subitem_identifier_reg_text":"10.14990/0002000440","subitem_identifier_reg_type":"JaLC"}]},"item_10006_version_type_18":{"attribute_name":"著者版フラグ","attribute_value_mlt":[{"subitem_version_resource":"http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85","subitem_version_type":"VoR"}]},"item_access_right":{"attribute_name":"アクセス権","attribute_value_mlt":[{"subitem_access_right":"open 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