技能移転の学習プロセス

映像の観察をそのまま手順にせず、検証可能な根拠を、専門家への問いと既存の専門知・文書・過去レコードに照合し、判断エピソードと学習設計へつなぐ考え方です。

現在のデモ映像根拠と出所つき既存知識から、専門家が確認できる判断記録まで

将来の学習機能実践、説明的フィードバック、変化条件、転移評価

01 · ANIMATED PROCESS MODEL

根拠から学習までのアニメーション図

5プロセス · 7表示段階

前へ・次へ・番号選択・一時停止で、根拠と既存知識が専門家レビューで交わる流れを確認できます。

アニメーションを読み込んでいます…

映像や視覚モデルは質問候補を作り、既存知識は解釈候補を提示できます。しかし、どちらも今回の実演者の意図・理由・正しさを自動で証明しません。現在映像の根拠と外部知識の出所を分離して確認します。

02 · INTERPRETATION CONTEXT

新しい映像をゼロから解釈する必要はありません。承認済みの専門家エピソード、文書、過去に抽出したグラフを検索し、知覚した手掛かりに対する解釈・比較・質問の候補を作れます。ただし、現在映像の直接根拠とは別レイヤーで引用します。

確認済みの判断エピソード、例外、修正履歴。似た手掛かりが過去に何を意味したかを検索します。

承認済みSOP、作業標準、マニュアル、技術文書、研究資料。適用範囲と版を保持します。

以前の映像から得た技能グラフ、用語、部品対応、未解決質問。再利用時も元ソースへ戻れます。

検索

作業、工具、材料、条件、知覚手掛かりで関連ソースを取得

比較

今回の観察と一致・相違・適用条件を明示

候補化

解釈、例外、確認質問として提示し、事実として確定しない

専門家確認

採用・修正・却下し、現在映像と既存知識を別々に引用

二重の出所：『今回の映像で観察したこと』と『既存ソースが示す解釈』を結合表示しても、証拠IDは統合しません。

発話、観察、派生した視覚・音響手掛かりを、時刻と出所つきで分離します。

AIが具体的な瞬間、知覚手掛かり、不確実性をまとめ、専門家が回答できる問いにします。

既存知識は解釈候補として提示され、専門家が採用・修正・却下・未解決に分類します。

レビュー済みの関係だけを、二重の出所と未解決質問を保ったSOP草案へ投影します。

観察、予測、専門家説明、実践、フィードバック、振り返り、変化練習、転移評価へつなぎます。