本稿では、知識流通の構造を理論的に整理するために，人間の思考を相互に対立しつつ補完関係にある二極を端点とする連続体として捉える「二極思考連続体」を提案する。次に，既知／未知および探索／深化という二つの二極連続体を用いて知識流通の4象限モデルを構成し、知識が発見、拡張、統合、洗練の各状態を循環・遷移する動的過程として記述する枠組みを提示する。さらに生成AIを知識主体ではなく流通加速器として位置づけ、人間とAIの役割分担の下で知識流通が速度・範囲・結合様式の点でどのように拡張されるかを明らかにする。本モデルにより、既存の知識創造理論であるSECIモデルや探索・深化の双面性を包摂することにより、限界を明かにするだけでなく、生成AI時代における知識創造と学習の理論的基盤を提供できる。

対話アプリケーションはAIの実現形態として長い間研究開発がなされてきているが、広く長く使われるアプリケーションが登場していない。これは対話アプリケーションの開発が経験やスキルのある研究開発者に限定されていたことが理由として考えられる。そのような中、生成AIの登場により、一問一答的な対話が汎用的なアプリケーションとして実現でき、また、対話アプリケーションの開発自体も容易になり、AIに関する深い知識がないビジネス担当者も開発に関わることが可能になりつつある。そこで本研究では、ビジネス担当者による対話アプリケーションのサービス設計を研究対象とし、設計を生成AIで支援する手法について検討・調査した結果を報告する。

本研究は、大学教育におけるアクティブラーニングの普及に伴い重要性が高まるグループワークにおいて、学習者のコミュニケーションスキルの成長過程を可視化する評価指標が未整備であること、ならびに教員の経験則に依存した非体系的なグループ編成が学習効果のばらつきを生んでいるという課題に着目する。これらの課題を解決するための基盤として、学習者のコミュニケーション特性を「論理 感情（思考軸）」「能動 受動（行動— —軸）」「柔軟 硬直（適応軸）」の— 3 軸で定義する 3 次元モデル「LAF-Map（Logical-Active-Flexible Map）」を提案する。本モデルは、学習者の状態を 3 次元空間上のベクトルとして定量的に記述し、その遷移を動的モデルとして表現することで、個人の成長過程を連続的に可視化する点に特徴がある。 さらに、LAF-Map に基づく 8 つの典型的行動パターンの分類、自己評価尺度を用いた個人特性の把握手法、ならびに各学生の特性ベクトルに基づく多様性最大化のチーム編成手法と成長促進のためのフィードバック設計を提示する。これにより、グループワークの評価軸を従来の成果物中心の評価から個人のコミュニケーションスキルの成長評価へと転換し、データに基づく体系的かつ再現性のある教育設計を可能とする枠組みを提供する。

本研究では，知識資産と知識資本を2極とする連続体上における知識流通の構造に基づいて，知識バランスシート（KBS）の動的分析手法を定式化する．まず，知識流通を両者の相互変換を媒介する作用素と捉えることにより，知識流通係数を導入した行列モデルを構築する．次に，この行列により知識の生成・循環・減衰の動態を表現する．さらに，知識流通の安定性や構造的特性を分析するために，時間と状態を変数とする関数からなる行列に拡張することより知識の特性方程式を導出する．本研究は，KBSの各資産項目を構成要素ベクトルとして再構成し，知識の流通と蓄積の動的可視化と設計のための理論的基盤を提供する．

生成系AI の学習への活用が期待されるなか，学習者は単に生成系AI に課題の回答を尋ねるだけでなく，生成系AIの出力を吟味・評価・再構成し，自らの理解に基づく批判的な判断に基づき，次の指示をするなどの対応が求められる．本論文では，プログラミング学習へ生成系AI の活用方法に関する検討結果を述べる．特に生成系AI を活用した問題解決手法を会得するため，学習者に批判的な思考を促すための出題方法について提案する．