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作成： 1999/11/29 古田 一雄
データ番号 ：120035
運転訓練支援システムのための学習者モデル構築
目的 ：プラント運転操作訓練支援システムのための学習者モデル構築法とその検証
研究実施機関名 ：東京大学大学院工学系研究科システム量子工学専攻
応用分野 ：教育訓練支援
概要 ：
訓練支援システムにおいて、学習者の知識を2層構造からなる知識モデルで表現し、操作履歴から操作の意図を推論する事により、学習者のモデル構築する手法を提案した。また、手法の有効性の検証のため、プラントシミュレータと被験者を用いて意図推論実験を行い、有効性を検証した。
詳細説明 ：
自動化の進歩により大規模複雑な人間機械系においては、運転員にはルーチンワークより想定外事象への対応が求められるようになってきた。想定外事象への対応において運転員はナレッジベースの行動をとるとされているが、ナレッジベースの行動を指向した教育支援システムは開発例が少なく、要素技術も十分でない。そこで、以前に想定外事象への対応で用いる知識のモデルを提案した。本研究ではこの知識モデルに基づき訓練支援システムにおける学習者モデルを構築する手法を提案した。
本研究においては、想定外事象への対応における運転員の知識を、操作に関する知識である操作知識をTH(Task Hierarchy：タスク階層)、プラントの振る舞いに関する知識である機構知識をQC(Qualitative Causality：定性因果)であらわした2層構造からなる知識モデルで表現した。その概要を図1に示す。
図1 プラント運転員の知識モデル（原論文1より引用）
次に学習者モデルの構築手法は概略が図2のようになる。構築手順は、最初にプラント状態より運転員が実行すべきゴールスタックと呼ばれる目標候補リストを作成し、次にゴールスタックの各目標に対し、操作知識、機構知識を用い操作手順を導出する。作成した操作手順と実際学習者が実行した操作を比較し、運転員の操作を説明するデフォルトルールを作成する。デフォルトルールをヒューリスティックスで順位付けし、最高順位のルールの内容を学習者の意図と推論する。この意図から学習者の知識の所有状態を推定し、実行された操作と整合的な学習者の知識モデルを作成する。
図2 学習者モデルの構築の方法（原論文1より引用）
操作手順の導出に用いる機構知識はプラントパラメータ間の局所的で定性的な相関関係を用いて記述する。保存式あるいは因果式の形で表した同一機器に関するパラメータ間の相関を機器内相関式と呼び、外生パラメータと他の機器のパラメータの関係を式で表したものを機器間相関式と呼ぶ。
操作手順は操作目標が意味するパラメータ変化を定性的な制約とみなし、これを機器内/機器間相関式上に伝播することによって導出する。
本手法では、2層構造知識モデルにおけるノード間のリンクを訓練によって習得すべき知識の最小単位と考え、学習者の操作からその所有状態を推定する事で学習者モデルを構築する。知識単位は学習者がその知識を所有する／しない／判定不能を意味するin、out、unknownの3状態を取る。
学習者がシミュレータに対し操作を実行すると、意図に関するデフォルトルールが作成される。デフォルトルールもin、out、unknownの3状態を持ち、操作が実行されるたびに状態ラベルが更新される。
知識単位やデフォルトルールの状態が変化した場合、状態ラベルが常に学習者の最新の操作と整合する無矛盾な体系になるように維持する。
学習者の操作履歴と整合的なデフォルトルールは一般的に複数存在するため、経験的に選られたヒューリスティックからデフォルトルールを順位付けし、その最高位のものを学習者の意図と推論した。
この手法の有効性の検証のため、プラントシミュレータと被験者を用いて意図推論実験を行った。実験結果より、本手法がかなりの確度で推論できることが確認でき、また対応不可能な場合も存在することも明らかになった。
コメント ：
本研究の目指すナレッジベースの問題解決行動訓練支援システムは、発電プラントのみならず、熟練技術者などの人的資源の制約の下で複雑なシステムの想定外事象に対応する技術を多くの人間に学習させるという目的に広範に利用できるものであると考えられる。
原論文１ Data source 1：
プラント運転操作訓練支援システムのための学習者モデル構築手法
古田 一雄、古濱 寛、酒井 隆道、近藤 駿介
東京大学工学系研究科
人工知能学会誌 Vol. 13, No. 5 (1998) pp. 811-821.
キーワード：プラント操作、訓練支援システム、学習者モデル
plant operation, training support system, student model
分類コード：120403
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