本書の使い方

この本は古池研究室のサイト（https://koike-lab.org/）からリンクされています。研究室の学生、近接分野の研究者、認知的教育AIに関心のある実践者、いずれの方にも開かれた本でありたいと思って書きました。本書の作り方や限界については まえがき の末尾にまとめています。引用や参照に使うときは、ぜひそちらに先に目を通してください。

想定読者

• 古池研究室で研究を始めようとしている学部生・大学院生
• 近接する研究室の学生・若手研究者（ITS / AIED / LA / EDM / HCI / 認知科学 / 教育学）
• 認知的教育AIに興味のある実践者・社会人

前提知識として大学初年次レベルの数学（確率・統計の基礎）とプログラミングへの慣れがあると読みやすいですが、本書は各分野を基礎からたどり直すように書いてあるので、揃っていなくても読み進められます。詰まったら遠慮なく該当章をスキップして、後で戻ってきても構いません。

三通りの読み方

• （i）通読する：第 1 章から順に読むと、認知的教育AIの輪郭が自然に見えてきます。研究テーマとして本格的に取り組もうとしている学生さんにおすすめです。
• （ii）テーマを深掘りする：すでに自分の関心がはっきりしているなら、関連章を集中的にどうぞ。下の「本書の構成」を起点にピックアップしてください。
• （iii）辞書的に参照する：気になった用語や分野が出てきたら、目次や巻末の用語集から該当章だけ拾ってください。各章は単独でもある程度読めるように書いてあります。

本書の構成

• 第 I 部 基礎理論編（第 1〜4 章）：認知科学、教育学・学習科学、知識工学の基礎。
• 第 II 部 方法論編（第 5〜7 章）：認知の分析・形式化・中間表現、学習活動設計。本書の中核。
• 第 III 部 技術編（第 8〜12 章）：ITS、学習者モデリング、適応的支援、HCI、AI / LLM 応用。
• 第 IV 部 評価編（第 13〜14 章）：研究の評価枠組みと統計的分析。
• 第 V 部 関連分野と応用（第 15〜16 章）：近接分野との関係と、応用事例。
• 第 VI 部 倫理と未来展望（第 17〜18 章）：倫理的・社会的論点と将来像。

それでは、本書をどうぞ自由に使ってください。