参考文献ガイド

FCL を起点に、各分野へ深く分け入るための文献ガイドです。トピック別に推薦書・推薦論文を並べました。各エントリは「書名 — 著者. 出版社, 年.」の形式で示し、続く行で簡潔な紹介を添えています。

なお、本書全体の引用文献を網羅した一覧は bibliography.md にまとめてあります。また、僕 (古池) の研究室サイト（https://koike.app/）では、現在進行中の研究や最新の論文も随時公開していますので、最新動向を追いたいときはあわせてご覧ください。

入門書・教科書

知的学習支援システム

  • Building Intelligent Interactive Tutors — Woolf, B. P. Morgan Kaufmann, 2009. ITS の歴史・理論・技術・評価を体系的に網羅した包括的な教科書です。
  • Advances in Intelligent Tutoring Systems — Nkambou, R., Bourdeau, J., & Mizoguchi, R. (Eds.). Springer, 2010. ITS 研究の主要動向を、各分野の専門家が章ごとに解説する論集です。

学習科学

  • How People Learn: Brain, Mind, Experience, and School (Expanded ed.) — Bransford, J. D., Brown, A. L., & Cocking, R. R. (Eds.). National Academy Press, 2000. 認知科学に基づく教育設計を論じた、学習科学の古典的名著です。
  • The Cambridge Handbook of the Learning Sciences (2nd ed.) — Sawyer, R. K. (Ed.). Cambridge University Press, 2014. 学習科学の主要トピックを網羅したハンドブックです。

認知科学

  • Cognitive Psychology and Its Implications (9th ed.) — Anderson, J. R. Worth Publishers, 2020. 記憶・思考・問題解決を扱う、認知心理学の定番教科書です。

方法論・理論

認知負荷理論

  • Cognitive Load Theory — Sweller, J., Ayres, P., & Kalyuga, S. Springer, 2011. 認知負荷理論の設計原理と実証研究をまとめた、包括的な解説書です。

オントロジー工学

  • Knowledge Engineering: Principles and Methods — Studer, R., Benjamins, V. R., & Fensel, D. Data & Knowledge Engineering, 25(1–2), 161–197, 1998. 知識工学の方法論を体系的に整理した基本論文です。

応用分野別

Learning Analytics

  • Handbook of Learning Analytics (1st ed.) — Lang, C., Siemens, G., Wise, A., & Gašević, D. (Eds.). Society for Learning Analytics Research, 2017. LA の理論・方法・実践を網羅したオープンアクセスのハンドブックです（https://www.solaresearch.org/publications/hla-17/）。

Educational Data Mining

  • Handbook of Educational Data Mining — Romero, C., & Ventura, S. (Eds.). CRC Press, 2010. EDM の手法と応用事例を集めた、標準的なハンドブックです。

歴史的重要文献

  • AI in CAI: An Artificial-Intelligence Approach to Computer-Assisted Instruction — Carbonell, J. R. IEEE Transactions on Man-Machine Systems, 11(4), 190–202, 1970. 初期 ITS の先駆的研究で、SCHOLAR システムを提案し、AI を CAI に統合する道を切り拓きました。
  • Cognitive Tutors: Lessons Learned — Anderson, J. R., Corbett, A. T., Koedinger, K. R., & Pelletier, R. The Journal of the Learning Sciences, 4(2), 167–207, 1995. Cognitive Tutor の設計と教育現場での成果を報告した、実践展開の代表例です。
  • The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring — Bloom, B. S. Educational Researcher, 13(6), 4–16, 1984. 個別指導が集団指導より約2標準偏差優れる効果を示し、ITS 研究の動機づけとなった重要研究です。

最新動向

教育技術は急速に発展しているので、最新情報は次のような情報源から得るとよいでしょう。

  • 主要会議のプロシーディングス（AIED, ITS, LAK, EDM）
  • arXiv（https://arxiv.org/）の cs.CY, cs.AI カテゴリ
  • 学術ジャーナルの最新号（付録 A 参照）
  • 著者の研究室サイト（https://koike.app/）：現在進行中のプロジェクトや論文を掲載しています。

読書の進め方

初学者向け

まず Woolf (2009) や Bransford et al. (2000) などの入門書で全体像を掴み、関心のある分野の教科書を精読するのが基本です。その後、主要会議の Best Paper を読み、自分の研究テーマに関連する論文を系統的にレビューしていくと、研究の地図が次第に描けるようになっていきます。

論文の読み方

論文を効率よく読むには、Keshav (2007, "How to Read a Paper") の3パス法が役立ちます。1回目は概要把握、2回目は詳細理解、3回目は批判的分析というように、読む深さを段階的に変えていく方法です。重要論文を見つけたら、その参考文献から関連研究を辿ったり、Google Scholar で「この論文を引用している論文」を検索したりすると、研究の系譜と現在地を立体的に把握できるようになります。

研究コミュニティに参加し、最新動向をキャッチアップしていくことも同じくらい大切です。本書をきっかけに、皆さんがそれぞれの関心に沿って研究の地図を広げていってくれたら嬉しく思います。