ナレッジグラフに基づくチャットボットを活用したリカバリーを導く概念学習プロセスの分析

概要

リカバリー概念の獲得支援を行うために，独自のデータベースとLarge Language Model (LLM)を活用する概念学習支援システムを開発した．リカバリー概念普及に伴い適切な概念理解が求められる一方で，指導者の質が担保できず概念の誤認識が生まれているという課題がある．本研究ではリカバリー概念に関するナレッジグラフ(KG)を作成し，それらの情報を活用したLLM ベースのチャットボットを通じて学習支援を行うことで適切な概念獲得を支援することを目指した．大学生に対して実験を行った結果，定義が明確な概念においては理解の促進に有用であることが示唆された．一方で，広範で適用範囲の広い概念の場合は，KGの規模を拡大・深化させることで理解の促進に寄与することが示唆された．

榎本 優香

2023年卒業生（学士）

小俣 敦士

学術研究員

石川 翔吾

准教授