「なぜその教育理論？」に答えられるAIへ ― TENJIN GraphRAGで実現するエビデンスベース教育支援

Last updated at 2025-12-27Posted at 2025-12-27

第1章はじめに

1.1 この記事の目的

「足場かけ理論を使った授業設計をしてください」

生成AIにこう尋ねたとき、あなたは満足のいく回答を得られましたか？

多くの場合、AIは「足場かけとは、学習者を支援し徐々に支援を減らしていく教授法です」といった表面的な説明にとどまります。しかし、教育者が本当に知りたいのは

なぜその理論が有効なのか？（理論的背景）
どの理論から発展したのか？（系譜・関係性）
どんな原則に基づいているのか？（実践指針）
誰が提唱したのか？（出典・引用情報）

本記事では、これらの問いに答えられるTENJIN GraphRAGを紹介します。オントロジー工学に基づいて構築した教育理論のナレッジグラフにより、「なぜその理論？」という問いに、エビデンスベースで回答できるAIを実現します。

1.2 対象読者

読者	本記事で得られる知見
教育系AIプロダクト開発者	RAGの限界を超えるGraphRAGの設計パターン
教育者・研究者	AIを活用したエビデンスベース教育の可能性
LLMアプリケーション開発者	オントロジー工学による知識構造化の実践例
ナレッジグラフ実践者	MCP統合によるAIアシスタント拡張の実装例

1.3 TENJINとは

TENJIN（天神）は、175以上の教育理論をナレッジグラフ化し、Model Context Protocol（MCP）を通じてAIアシスタントに提供するGraphRAGシステムです。

「なぜその理論？」に答えられるAI
    ↓
教育理論の知識 × グラフ構造 × 生成AI = エビデンスベースの教育支援

TENJINが解決する課題：

従来のAIの問題	TENJINの解決策
回答に根拠がない	ナレッジグラフから検証済み情報を取得
理論の誤解釈	オントロジーで形式化された正確な定義
出典が不明確	APA形式の引用を自動生成
関係性が見えない	グラフトラバースで系譜・関係を可視化

第2章なぜBaseline RAGでは不十分なのか

2.1 Baseline RAGの仕組み

従来のRAG（Retrieval-Augmented Generation）は、以下のシンプルな流れで動作します。

処理フロー:

ユーザーの質問をベクトル化
類似度の高いテキストチャンクを検索
検索結果をコンテキストとしてLLMに渡す
LLMが回答を生成

2.2 Baseline RAGの限界

限界1: 関係性の喪失

テキストをチャンク分割すると、概念間の関係性が失われます。

【元の文脈】
「Vygotskyの最近接発達領域（ZPD）理論に基づき、
Brunerは足場かけ（Scaffolding）の概念を発展させた」

【チャンク分割後】
チャンク1: "Vygotskyの最近接発達領域（ZPD）理論..."
チャンク2: "Brunerは足場かけ（Scaffolding）の概念を..."

→ 「基づき」「発展させた」という関係が切断される

限界2: 階層構造の無視

教育理論には明確な階層構造があります。

Baseline RAGはこの階層を平坦化し、「行動主義の中のオペラント条件づけ」という位置づけを理解できません。

限界3: 推論の欠如

Baseline RAGは検索はできますが、推論ができません。

能力	Baseline RAG	GraphRAG
「構成主義とは？」	✅ 検索可能	✅
「構成主義の関連理論は？」	⚠️ 限定的	✅ グラフ探索
「A理論とB理論の関係は？」	❌ 不可能	✅ パス発見
「この文脈に適した理論は？」	❌ 不可能	✅ 推論可能

第3章オントロジー工学とGraphRAG

3.1 オントロジー工学とは

3.1.1 オントロジーの定義と歴史

オントロジー（Ontology） とは、もともと哲学用語で「存在論」を意味しますが、情報科学ではある領域の概念と概念間の関係を形式的に記述した知識表現を指します。

"An ontology is a formal, explicit specification of a shared conceptualization."
（オントロジーとは、共有された概念化の形式的で明示的な仕様である）
— Gruber (1993)

オントロジー = 概念（Concepts） + 関係（Relations） + 制約（Constraints） + 公理（Axioms）

3.1.2 オントロジーの構成要素

要素	説明	教育理論での例
クラス（Class）	概念のカテゴリ	Theory, Theorist, Principle
インスタンス（Instance）	具体的な実体	足場かけ理論, Vygotsky
プロパティ（Property）	属性・関係	name, year, BASED_ON
公理（Axiom）	論理的制約	理論は提唱者を持つ

3.1.3 なぜ教育AIにオントロジーが必要か

従来のRAGシステムとオントロジーベースのシステムを比較すると

オントロジーの利点：

明示的な関係: 「AはBに基づく」などの関係が形式化
推論可能: グラフ構造を辿って未知の関係を発見
一貫性: 制約により矛盾した知識を排除
再利用性: 標準化された知識は他システムでも活用可能

3.1.4 教育理論オントロジーの設計原則

TENJINのオントロジーは以下の原則に基づいて設計されています。

原則	説明	実装例
明確性	概念定義は曖昧さなく	各理論にdescription_jaを付与
一貫性	矛盾する定義を排除	関係タイプの厳密な定義
拡張性	新概念追加が容易	モジュラーなJSON構造
最小限の約束	必要最小限の制約	柔軟な関係強度(0.0-1.0)

教育理論のオントロジーでは

概念: Theory（理論）、Theorist（理論家）、Principle（原則）、Category（カテゴリ）
関係: BASED_ON（基盤）、EXTENDS（発展）、CONTRASTS（対立）、COMPLEMENTS（補完）
制約: 理論は必ず1つ以上のカテゴリに属する、関係には方向性がある、等

3.2 TENJINのオントロジー設計

TENJINでは、教育理論ドメインを以下のように構造化しています。

// ノードタイプ（概念）
(:Theory)      // 教育理論
(:Theorist)    // 理論家
(:Category)    // カテゴリ
(:Principle)   // 原則・要素

// 関係タイプ
[:BASED_ON]      // A は B に基づく
[:EXTENDS]       // A は B を発展させた
[:CONTRASTS]     // A は B と対立する
[:COMPLEMENTS]   // A は B を補完する
[:DEVELOPED_BY]  // 理論の提唱者
[:BELONGS_TO]    // カテゴリ所属
[:HAS_PRINCIPLE] // 理論の原則

3.3 グラフ構造の威力

実際のナレッジグラフの一部を見てみましょう。

この構造により、「足場かけ理論」を検索すると、その理論的基盤（ZPD、社会的構成主義）と応用先（探究型学習）が自動的に関連付けられます。

第4章 TENJIN GraphRAGのアーキテクチャ

4.1 システム構成

TENJIN GraphRAGは、クリーンアーキテクチャの原則に基づいて設計されています。システムは大きく3つの層（クライアント、MCPサーバー、インフラストラクチャ）で構成され、各層が明確な責務を持っています。

アーキテクチャの特徴

層	責務	主要コンポーネント
クライアント層	ユーザーインターフェース	VS Code, Claude Desktop
インターフェース層	MCP プロトコル処理	Tools, Resources, Prompts
アプリケーション層	ビジネスロジック	SearchService, TheoryService
インフラストラクチャ層	データ永続化・外部サービス	Neo4j, Embedding Model

各層の詳細

クライアント層（MCP Client）

MCPプロトコルに対応した任意のクライアントからTENJINを利用できます。現在サポートしている主要なクライアントは：

VS Code: GitHub Copilot Chat経由での利用。開発者が教育コンテンツを作成する際に活用
Claude Desktop: チャット形式での対話的な教育理論の探索・学習

インターフェース層（Interface Layer）

MCPプロトコルの3つのプリミティブを実装しています：

Tools: search_theories, traverse_graph, compare_theoriesなど、AIが呼び出し可能な関数
Resources: theory://やgraph://スキームでの理論データへの直接アクセス
Prompts: lesson_designなど、教育現場向けの定型プロンプトテンプレート

アプリケーション層（Application Layer）

ドメインロジックを実装するサービス群です：

SearchService: セマンティック検索、ハイブリッド検索、グラフトラバースを統合
TheoryService: 理論の取得、比較、推薦などの高レベル操作を提供

インフラストラクチャ層（Infrastructure Layer）

外部サービスとの統合を担当します：

Neo4j: 教育理論のナレッジグラフを格納。Cypherクエリによる柔軟なグラフ操作
Embedding Model: esperantoライブラリ経由でOllama/OpenAIなど複数のモデルを切り替え可能

4.2 ハイブリッド検索

TENJINは3種類の検索を組み合わせたハイブリッド検索を実装しています。

# 1. セマンティック検索（ベクトル類似度）
semantic_results = await embedding_search(query, top_k=10)

# 2. グラフトラバース（関係性探索）
graph_results = await traverse_graph(
    start_node=semantic_results[0],
    depth=2,
    relation_types=["BASED_ON", "EXTENDS", "COMPLEMENTS"]
)

# 3. キーワード検索（補完）
keyword_results = await keyword_search(query, fields=["name_ja", "key_principles"])

# 統合・リランキング
final_results = merge_and_rerank(
    semantic_results,
    graph_results,
    keyword_results
)

4.3 MCPツール

TENJINが提供する主要なMCPツール：

ツール名	機能	使用例
`search_theories`	理論検索	「認知負荷に関する理論を検索」
`get_theory`	理論詳細取得	「構成主義の詳細を教えて」
`traverse_graph`	グラフ探索	「足場かけ理論の関連理論は？」
`compare_theories`	理論比較	「行動主義と構成主義の違いは？」
`cite_theory`	引用生成	「APA形式で引用を生成」

第5章 GraphRAGで「何ができるようになるか」

TENJIN GraphRAGは、教育理論のナレッジグラフを活用することで、従来のAIでは実現できなかった構造化された知識に基づく支援を提供します。本章では、4つの代表的なユースケースを通じて、GraphRAGの実践的な価値を示します。

ユースケース	解決する課題	GraphRAGの強み
理論に基づいた授業設計	経験則に頼った設計	複数理論の統合と参考文献の自動付与
理論間の関係理解	孤立した知識の断片化	グラフトラバースによる系譜可視化
文脈に応じた理論推薦	状況に適した理論の選定困難	文脈分析と多理論の優先度付き推薦
引用生成	正確な引用情報の取得	APA形式での一次文献自動生成

5.1 ユースケース1: 理論に基づいた授業設計

教育現場で最も頻繁に発生する課題の一つが、理論的根拠に基づいた授業設計です。多くの教員は経験則に頼りがちですが、エビデンスベースの教育には理論的基盤が不可欠です。

従来のAIの限界：

一般的なアドバイスにとどまり、具体的な理論名や提唱者が示されない
参考文献が生成されないため、信頼性の検証が困難
複数の理論を統合した設計ができない

TENJIN GraphRAGの解決策：

ナレッジグラフから関連する複数の理論を検索・統合
各理論の主要原則と具体的な適用方法を提示
APA形式の参考文献を自動生成し、学術的信頼性を担保

Before（従来のAI）

Q: 小学4年生の社会科で探究型学習を取り入れた授業を設計してください

A: 探究型学習では、児童が自ら問いを立て、調べ、まとめる活動が
   重要です。以下のような流れで進めましょう...
   （経験則的なアドバイス、理論的根拠なし）

After（TENJIN GraphRAG）

Q: @tengin-graphrag 小学4年生の社会科で探究型学習を取り入れた授業を設計してください

A: 探究型学習に関連する教育理論をナレッジグラフから検索しました。
   以下の理論を組み合わせた授業設計を提案します。

   【理論的基盤】
   
   1. 経験学習理論（Experiential Learning）- Kolb (1984)
      4段階サイクル:
      - 具体的経験（Concrete Experience）
      - 内省的観察（Reflective Observation）
      - 抽象的概念化（Abstract Conceptualization）
      - 能動的実験（Active Experimentation）
   
   2. スキャフォールディング理論 - Wood, Bruner & Ross (1976)
      主要原則:
      - 学習者の現在レベルに合わせた支援
      - 能力向上に応じて支援を徐々に減らす（フェーディング）
      - 課題を管理可能な要素に分解
      - 最近接発達領域（ZPD）をターゲット
   
   3. 認知発達理論 - Piaget
      - 小学4年生は具体的操作期（7-11歳）
      - 具体的な事物を使った論理的思考が可能
      - 抽象的な概念は具体物と結びつけて理解

   【授業設計：「校区の安全を調べよう」】
   
   | 時数 | 段階 | 活動 | 足場かけ |
   |------|------|------|----------|
   | 第1時 | Engage | 交通安全マップを見て気づきを共有 | 観察ワークシート |
   | 第2時 | Explore | グループで校区を歩き危険箇所を調査 | 調査チェックリスト |
   | 第3時 | Explain | 調査結果を整理しなぜ危険かを考える | 分析フレームワーク |
   | 第4時 | Elaborate | 改善案を考え安全マップを作成 | 地図テンプレート |
   | 第5時 | Evaluate | 発表・振り返り | ルーブリック |

   【参考文献】
   - Kolb, D. A. (1984). Experiential learning: Experience as the 
     source of learning and development. Prentice-Hall.
   - Wood, D., Bruner, J. S., & Ross, G. (1976). The role of tutoring 
     in problem solving. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 
     17(2), 89-100.

5.2 ユースケース2: 理論間の関係理解

教育理論は孤立して存在するわけではありません。各理論は他の理論から影響を受け、発展し、時に対立しながら、複雑なネットワークを形成しています。この関係性を理解することは、理論の本質を把握する上で極めて重要です。

従来の学習方法の限界：

教科書では個々の理論が独立して説明され、関係性が見えにくい
理論の歴史的発展や系譜を追跡するには多くの文献を横断する必要がある
初学者にとって、どの理論から学べばよいか判断が難しい

TENJIN GraphRAGの解決策：

グラフトラバース機能により、任意の理論を起点に関連理論を自動探索
関係タイプ（INFLUENCES, EXTENDS, CONTRASTS, COMPLEMENTS）を明示
Mermaid図による視覚的な系譜表示で、理論間の位置関係を直感的に把握

グラフトラバースの実際

Q: @tengin-graphrag 構成主義から派生した理論と、その関係を教えてください

A: 構成主義を起点にグラフを探索しました（深度2）：

   【起点ノード】
   構成主義 (Constructivism) - Piaget, Dewey
   「学習者は受動的に知識を受け取るのではなく、経験を通じて
    能動的に知識を構築する」

   【直接関係（深度1）】
   
   1. 構成主義 --INFLUENCES--> 社会的構成主義 (Vygotsky)
      拡張点: 社会的相互作用と文化的文脈を追加
   
   2. 構成主義 <--COMPLEMENTS--> 経験学習理論 (Kolb)
      補完関係: 経験を通じた学習という共通基盤
   
   3. 構成主義 <--EXTENDS-- 構成論 (Papert)
      発展: 「作ることによる学び」への拡張

   【間接関係（深度2）】
   
   4. 社会的構成主義 --DERIVED_FROM--> 最近接発達領域 (ZPD)
   5. 社会的構成主義 --DERIVED_FROM--> 対話的学習
   6. 社会的構成主義 <--EXTENDS-- 知識構築理論
   7. ZPD --INFLUENCES--> 足場かけ理論 (Scaffolding)

【関係タイプの凡例】

関係タイプ	意味	例
INFLUENCES	理論的影響を与えた	構成主義 → 社会的構成主義
EXTENDS	理論を発展・拡張した	構成論 → 構成主義
DERIVED_FROM	理論から派生した	社会的構成主義 → ZPD
COMPLEMENTS	相互に補完する	構成主義 ↔ 経験学習理論

5.3 ユースケース3: 文脈に応じた理論推薦

教育現場では、特定の状況に対してどの理論を適用すべきかという判断が求められます。175の教育理論から最適なものを選ぶことは、専門家でも容易ではありません。

従来のアプローチの限界：

教員が知っている理論の範囲内でしか対処できない
複数の理論を組み合わせた多角的なアプローチが困難
理論選択の根拠が不明確で、再現性がない

TENJIN GraphRAGの解決策：

文脈分析：環境（オンライン/対面）、課題（動機づけ/理解度）、対象者（年齢/背景）を解析
多理論推薦：関連する複数の理論を優先度付きで提示
統合的提案：理論間の関係をグラフ探索し、相互補完的な解決策を提示
実践的改善策：各理論から導かれる具体的なアクションを表形式で整理

Q: @tengin-graphrag 大学のオンライン授業で学生の動機づけが低下しています。
   適切な理論を推薦してください。

A: 文脈を分析しました：
   - 環境: オンライン授業（大学）
   - 課題: 学生の動機づけ低下
   - 対象: 大学生（成人学習者）

   【推薦理論】優先度順
   
   1. 自己決定理論 (Self-Determination Theory) - Deci & Ryan (1985)
      適合理由: 動機づけの質に焦点を当てた包括的フレームワーク
      
      3つの基本的心理欲求:
      | 欲求 | 説明 | オンラインでの対策 |
      |------|------|-------------------|
      | 自律性 | 自分で選択・決定できる感覚 | 課題の選択肢提供、学習ペースの自由 |
      | 有能感 | できるという実感 | 即時フィードバック、段階的な達成感 |
      | 関係性 | 他者とのつながり | グループワーク、ピア評価 |
   
   2. ARCSモデル - John M. Keller (1979)
      適合理由: 動機づけ設計に特化したインストラクショナルデザインモデル
      
      4要素:
      - Attention（注意）: 動画・インタラクティブコンテンツ
      - Relevance（関連性）: キャリアとの接続、実務事例
      - Confidence（自信）: 明確な目標、スモールステップ
      - Satisfaction（満足感）: 達成感、認証バッジ
   
   3. アンドラゴジー (Andragogy) - Malcolm Knowles (1984)
      適合理由: 大学生は成人学習者として扱うべき
      
      6つの前提:
      - 知る必要性 → 学習目的の明確化
      - 経験の活用 → ディスカッション・事例共有
      - 自己主導性 → 学習計画への参画
      - レディネス → 即座に役立つ内容
      - 問題中心 → PBL・ケーススタディ
      - 内発的動機 → 興味・関心を軸に設計
   
   4. 探究コミュニティ (Community of Inquiry) - Garrison et al. (2000)
      適合理由: オンライン学習環境に特化したフレームワーク
      
      3つのプレゼンス:
      - ソーシャルプレゼンス: 感情表現・グループ凝集性
      - 認知的プレゼンス: 探究・統合・解決
      - 教授プレゼンス: 設計・ファシリテーション

   【理論間の関係（グラフ探索結果）】

   【具体的な授業改善策】
   
   | 課題 | 理論的根拠 | 改善策 |
   |------|-----------|--------|
   | 孤立感 | CoI（ソーシャルプレゼンス）、SDT（関係性） | ブレイクアウトルーム、ピア学習 |
   | 意味の喪失 | ARCS（関連性）、アンドラゴジー | キャリアとの接続、実務家ゲスト |
   | 自信低下 | SDT（有能感）、ARCS（自信） | 形成的評価、小さな成功体験 |
   | 受動的参加 | アンドラゴジー（自己主導性）、SDT（自律性） | 選択課題、学習契約 |

   【参考文献】
   - Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). Intrinsic motivation and 
     self-determination in human behavior. Plenum Press.
   - Keller, J. M. (1987). Development and use of the ARCS model of 
     instructional design. Journal of Instructional Development, 10(3), 2-10.
   - Knowles, M. S. (1984). Andragogy in action. Jossey-Bass.
   - Garrison, D. R., Anderson, T., & Archer, W. (2000). Critical inquiry 
     in a text-based environment. The Internet and Higher Education, 2(2-3), 87-105.

5.4 ユースケース4: 引用生成

学術論文や研修資料を作成する際、正確な引用情報は不可欠です。しかし、一次文献を特定し、正しい形式で引用を作成することは時間のかかる作業です。

従来の問題点：

一般的なLLMは引用情報を「幻覚（ハルシネーション）」として生成するリスクがある
DOI（デジタルオブジェクト識別子）が不正確または存在しない場合がある
理論の提唱者や発表年が誤って生成されることがある

TENJIN GraphRAGの解決策：

ナレッジグラフに格納された検証済みの文献情報を使用
一次文献（原著論文）、レビュー論文、書籍を区別して提示
DOIリンク付きのAPA形式引用を自動生成
理論の概要、主要原則、3種類の認知負荷などの構造化情報も同時に提供

Q: @tengin-graphrag 認知負荷理論についてAPA形式で引用を生成してください

A: 認知負荷理論 (Cognitive Load Theory) - theory-004

   【理論概要】
   提唱者: John Sweller
   カテゴリ: 学習理論 (Learning Theory)
   
   ジョン・スウェラーの認知負荷理論は、学習中の脳が情報をどのように
   処理するかを説明し、3種類の認知負荷を識別します。

   【3種類の認知負荷】
   | 負荷タイプ | 英語名 | 説明 | 対策 |
   |-----------|--------|------|------|
   | 内在的負荷 | Intrinsic Load | 学習内容自体の複雑さ | 適切な順序立て |
   | 外在的負荷 | Extraneous Load | 不適切な教材設計 | 冗長性排除 |
   | 本質的負荷 | Germane Load | スキーマ構築に必要 | 可変練習促進 |

   【主要原則（Key Principles）】
   - ワーキングメモリの容量には限界がある
   - 内在的負荷は課題の複雑さと事前知識に依存
   - 外在的負荷はインストラクショナルデザインで最小化すべき
   - 本質的負荷はスキーマ構築を促進する

   【APA形式引用 - 一次文献】
   
   Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects 
       on learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285. 
       https://doi.org/10.1207/s15516709cog1202_4

   Sweller, J. (1994). Cognitive load theory, learning difficulty, and 
       instructional design. Learning and Instruction, 4(4), 295-312. 
       https://doi.org/10.1016/0959-4752(94)90003-5

   Sweller, J., van Merriënboer, J. J. G., & Paas, F. G. W. C. (1998). 
       Cognitive architecture and instructional design. Educational 
       Psychology Review, 10(3), 251-296. 
       https://doi.org/10.1023/A:1022193728205

   【20年後レビュー論文】
   
   Sweller, J., van Merriënboer, J. J. G., & Paas, F. (2019). Cognitive 
       architecture and instructional design: 20 years later. Educational 
       Psychology Review, 31(2), 261-292. 
       https://doi.org/10.1007/s10648-019-09465-5

   【書籍】
   
   Sweller, J., Ayres, P., & Kalyuga, S. (2011). Cognitive load theory. 
       Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-8126-4

   Plass, J. L., Moreno, R., & Brünken, R. (Eds.). (2010). Cognitive 
       load theory. Cambridge University Press.

   【応用分野】
   - インストラクショナルデザインの最適化
   - マルチメディア学習教材の開発
   - 複雑な問題解決の指導

第6章技術的な差別化ポイント

本章では、TENJIN GraphRAGが従来のRAGシステムと比較してどのような技術的優位性を持つのかを、アーキテクチャ、精度、パフォーマンスの3つの観点から詳細に分析します。これらの差別化ポイントは、教育分野における生成AIの実用性を大きく向上させる鍵となります。

6.1 Baseline RAG vs TENJIN GraphRAG 比較表

まず、アーキテクチャレベルでの根本的な違いを整理します。Baseline RAGは「文書をチャンクに分割してベクトル化する」というシンプルなアプローチを採用していますが、TENJIN GraphRAGはオントロジー工学に基づいた構造化知識を活用しています。

アーキテクチャの本質的な違い：

観点	Baseline RAG	TENJIN GraphRAG
データ構造	フラットなチャンク	階層的ナレッジグラフ
検索方式	ベクトル類似度のみ	ハイブリッド（セマンティック+グラフ+キーワード）
関係性	暗黙的（テキスト内）	明示的（エッジとして定義）
推論能力	なし	グラフトラバースによる推論
文脈理解	チャンク単位	ドメイン全体のオントロジー
出典管理	手動	自動引用生成
スケーラビリティ	ドキュメント追加のみ	オントロジー拡張可能

各観点の詳細解説：

観点	詳細説明
データ構造	Baseline RAGは文書を固定長のチャンクに分割するため、概念間の関係が断片化します。GraphRAGはノード（概念）とエッジ（関係）として知識を保持し、構造を維持します。
検索方式	ベクトル類似度だけでは「似ている」ことしかわかりません。GraphRAGは類似度に加えて、「影響を与えた」「発展させた」などの意味的関係を活用します。
推論能力	Baseline RAGは検索結果を並べるだけですが、GraphRAGはグラフを辿って「AがBに影響し、BがCに発展した」という推論チェーンを構築できます。

6.2 精度比較（定性評価）

技術的な差異が実際の回答品質にどう影響するかを、具体的なクエリを使って検証します。以下の比較では、理論的背景の説明という、教育分野で最も重要な機能に焦点を当てています。

評価観点：

正確性: 理論の定義、提唱者、年代が正しいか
完全性: 理論的背景、関連理論が網羅されているか
構造性: 情報が整理されて提示されているか
追跡可能性: 参考文献により検証可能か

実際のクエリでの回答品質比較：

【クエリ】「足場かけ理論とは何か、その理論的背景も含めて説明してください」

【Baseline RAG の回答】
足場かけ（Scaffolding）とは、学習者が課題を達成できるよう
教師が一時的な支援を提供し、徐々に支援を減らしていく教授法です。
（理論的背景の説明が不足、または不正確）

TENJIN GraphRAG の回答

足場かけ理論（Scaffolding Theory） - theory-009

項目	内容
英語名	Scaffolding Theory
日本語名	スキャフォールディング理論
カテゴリ	学習理論（learning_theory）
提唱者	Jerome Bruner, David Wood, Gail Ross (1976)

足場かけ理論は、ジェローム・ブルーナー、デイビッド・ウッド、ゲイル・ロスがヴィゴツキーのZPD概念を基に開発したもので、学習者が新しいスキルを発達させる際に一時的な支援を提供するプロセスを説明します。

理論的背景（グラフトラバース結果 - 深度3）

【理論系譜表（relationships.jsonより）】

深度	理論	関係タイプ	強度	説明
3	構成主義 (theory-006)	INFLUENCES	0.90	社会的構成主義の基盤
2	社会的構成主義 (theory-007)	DERIVED_FROM	0.95	ZPDの母体理論
1	最近接発達領域 ZPD (theory-011)	INFLUENCES	0.90	足場かけ理論に直接影響
0	足場かけ理論 (theory-009)	-	-	現在のノード
1	相互教授法 (theory-044)	APPLIES	0.85	足場かけを応用

【主要原則（theories.json key_principlesより）】

#	原則	英語原文
1	レベル適応支援	Support is calibrated to the learner's current level of competence
2	フェーディング	Assistance is gradually withdrawn as competence increases
3	タスク分解	Tasks are broken into manageable components
4	モデリング先行	Modeling and demonstration precede independent practice
5	ZPDターゲット	Scaffolding targets the Zone of Proximal Development
6	責任移譲	Transfer of responsibility occurs from teacher to learner

【参考文献（APA形式）】

Wood, D., Bruner, J. S., & Ross, G. (1976). The role of tutoring in problem
solving. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 17(2), 89-100.
https://doi.org/10.1111/j.1469-7610.1976.tb00381.x

Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher
psychological processes. Harvard University Press.

比較まとめ

観点	Baseline RAG	TENJIN GraphRAG
理論の定義	✅ 基本的な説明	✅ 詳細な説明 + 日英対応
提唱者	❌ 不明確	✅ Wood, Bruner & Ross (1976)
理論的背景	❌ 欠落	✅ 3階層のグラフ探索で特定
関連理論	❌ なし	✅ ZPD, 社会的構成主義, 構成主義
関係の強度	❌ 不明	✅ 0.90〜0.95（定量的）
主要原則	⚠️ 1-2個	✅ 6個（構造化）
引用情報	❌ なし	✅ APA形式で自動生成

6.3 パフォーマンス特性

GraphRAGはオントロジーを活用するため、「複雑で遅いのでは？」という懸念があるかもしれません。しかし、TENJIN GraphRAGは効率的なインデックス設計とキャッシュ戦略により、実用的なレスポンス時間を実現しています。

パフォーマンス最適化のポイント：

最適化項目	手法	効果
グラフインデックス	Neo4jのネイティブグラフストレージ	O(1)でのノード隣接探索
ベクトルインデックス	HNSW（Hierarchical Navigable Small World）	高速な近似最近傍探索
ハイブリッド実行	セマンティック検索とグラフ探索の並列実行	レイテンシの最小化
結果キャッシュ	頻出クエリパターンのキャッシュ	繰り返しクエリの高速化

現在のシステム規模と性能指標：

指標	数値
理論数	175+
関係数	342+
平均検索時間	< 500ms
グラフトラバース（深度2）	< 200ms
Embedding次元	768（nomic-embed-text）

第7章導入方法

TENJIN GraphRAGは、オープンソースとして公開されており、誰でも自由に利用・カスタマイズできます。本章では、開発環境のセットアップからVS Codeでの利用開始まで、ステップバイステップで説明します。

必要な前提条件：

項目	要件	用途
Python	3.11以上	MCPサーバー実行
Docker	最新版推奨	Neo4jコンテナ
VS Code	最新版	MCP クライアント
uv	最新版	Python依存関係管理

7.1 クイックスタート

最短5分でTENJIN GraphRAGを起動できます。以下の手順は、Docker環境が既にインストールされていることを前提としています。

セットアップの流れ：

# 1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/nahisaho/TENJIN.git
cd TENJIN

# 2. Neo4jを起動
docker-compose up -d neo4j

# 3. 依存関係をインストール
pip install uv && uv sync

# 4. データをロード（175の教育理論）
uv run python -m scripts.load_data

各ステップの詳細：

ステップ	所要時間	説明
1. Clone	〜30秒	GitHubからソースコードを取得
2. Neo4j起動	〜1分	グラフデータベースをDockerで起動
3. 依存関係	〜2分	Python パッケージをuvでインストール
4. データロード	〜1分	175の教育理論と77の関係をNeo4jに投入

トラブルシューティング: Neo4jの起動に失敗する場合は、ポート7687と7474が使用されていないことを確認してください。

7.2 VS Codeでの利用

VS CodeでTENJIN GraphRAGを利用するには、MCP（Model Context Protocol）サーバーとして設定します。GitHub Copilot Chatから直接教育理論を検索・探索できるようになります。

設定ファイルの配置：

プロジェクトルート/
├── .vscode/
│   └── mcp.json    ← この設定ファイルを作成
└── ...

.vscode/mcp.json を設定：

{
  "servers": {
    "tenjin": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "tengin-server"],
      "env": {
        "NEO4J_URI": "bolt://localhost:7687",
        "EMBEDDING_PROVIDER": "ollama",
        "EMBEDDING_MODEL": "nomic-embed-text"
      }
    }
  }
}

設定項目の説明：

項目	説明	選択肢
`NEO4J_URI`	Neo4jの接続先	デフォルト: `bolt://localhost:7687`
`EMBEDDING_PROVIDER`	Embeddingプロバイダー	`ollama`, `openai`, `azure`
`EMBEDDING_MODEL`	使用するモデル	Ollama: `nomic-embed-text` OpenAI: `text-embedding-3-small`

Embeddingプロバイダーの詳細設定

Embeddingプロバイダーは2つの方法で設定できます。

方法1: `.vscode/mcp.json`で設定（VS Code用）

上記の設定ファイルのenvセクションで指定します。VS Code内でのみ有効です。

方法2: `.env`ファイルで設定（グローバル設定）

プロジェクトルートの.envファイルで設定します。すべての実行環境で有効です。

# .env.exampleをコピーして.envを作成
cp .env.example .env

.envファイルの設定例：

# Ollama使用時（ローカル、無料）
EMBEDDING_PROVIDER=ollama
EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text
OLLAMA_HOST=http://localhost:11434

# OpenAI使用時（クラウド、有料）
# EMBEDDING_PROVIDER=openai
# EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
# OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key

プロバイダー別の設定：

プロバイダー	必要な設定	特徴
Ollama	`OLLAMA_HOST`（デフォルト: localhost:11434）	無料、ローカル実行、プライバシー保護
OpenAI	`OPENAI_API_KEY`	高精度、クラウド、従量課金
Azure OpenAI	`AZURE_OPENAI_ENDPOINT`, `AZURE_OPENAI_KEY`	エンタープライズ向け、SLA保証

Ollamaのセットアップ: Ollamaを使用する場合は、事前にollama pull nomic-embed-textでモデルをダウンロードしてください。

Embeddingプロバイダーについて: ローカル環境ではOllamaを推奨します。OpenAIを使用する場合はOPENAI_API_KEY環境変数の設定が必要です。

Copilot Chatでの使用例：

Copilot Chatで使用：

@tengin-graphrag 認知負荷理論について教えてください

設定が正しく完了していれば、@tengin-graphragと入力した時点でTENJINサーバーが候補として表示されます。

7.3 Theory Editor

TENJIN GraphRAGには、教育理論データを視覚的に編集・拡張できるWebベースのツール「Theory Editor」が付属しています。プログラミング知識がなくても、新しい理論の追加や関係の編集が可能です。

Theory Editorの機能：

機能	説明
理論の閲覧	175の教育理論をカテゴリ別に一覧表示
理論の追加	フォーム入力で新しい理論を追加
関係の編集	理論間の関係（BASED_ON, EXTENDS等）を視覚的に編集
JSON出力	編集結果をJSON形式でエクスポート

教育理論データを編集・拡張するWebツールも提供

cd tools/theory-editor
python -m http.server 8080
# http://localhost:8080 でアクセス

Theory Editorの画面構成

コントリビューション: Theory Editorで追加・編集した理論は、Pull Requestとしてコミュニティに貢献できます。詳細はCONTRIBUTING.mdを参照してください。

第8章今後の展望

8.1 ロードマップ

フェーズ	内容	状態
Phase 1	基盤構築（175理論、MCP統合）	✅ 完了
Phase 2	推論機能強化（ギャップ分析、関係推論、理論推薦）	🚧 開発中
Phase 3	マルチモーダル対応（図解自動生成）	📋 計画中
Phase 4	コミュニティ拡張（理論追加API）	📋 計画中

8.2 コントリビューション歓迎

新しい教育理論の追加
理論間関係の拡充
多言語対応（英語、中国語等）
他分野へのオントロジー拡張

第9章まとめ

本記事では、教育分野における生成AIの限界を克服するアプローチとして、オントロジー工学に基づくGraphRAGの設計と実装を解説しました。

9.1 キーポイント

Baseline RAGの限界

限界	詳細	影響
関係性の喪失	文書をチャンクに分割することで、概念間の関係が断片化	「AはBに基づく」といった関係を回答に反映できない
階層構造の無視	フラットなベクトル空間では階層的な知識構造を表現できない	理論の系譜や発展過程を説明できない
推論能力の欠如	類似度検索のみで、論理的な推論ができない	「AがBに影響し、BがCを発展させた」という推論チェーンを構築できない

オントロジー工学の価値

明示的な知識表現: 暗黙知を形式化し、機械処理可能に
推論の基盤: グラフ構造により、関係を辿った推論が可能
品質保証: 制約により、知識の一貫性を維持

GraphRAGの優位性

機能	Baseline RAG	GraphRAG	教育分野での価値
検索方式	ベクトル類似度	ハイブリッド（セマンティック+グラフ+キーワード）	多角的な理論発見
関係性	暗黙的	明示的（エッジとして定義）	理論間の影響関係を正確に把握
推論	なし	グラフトラバース	理論の系譜・発展を追跡
出典	手動管理	自動生成	学術的信頼性の担保

実用的な価値

TENJIN GraphRAGが教育現場にもたらす4つの価値：

#	価値	説明	具体例
1	理論に基づいた授業設計	複数の教育理論を統合した授業設計が可能	経験学習＋足場かけ＋認知負荷を考慮した探究学習
2	関係理解	理論間の影響・発展・対立関係を可視化	構成主義→社会的構成主義→ZPD→足場かけの系譜
3	文脈推薦	状況に応じた最適な理論を推薦	オンライン授業×動機づけ低下→自己決定理論+ARCS
4	自動引用	APA形式の正確な引用を自動生成	DOI付きの一次文献リストを即座に取得

9.2 結論

生成AIが教育分野で真に価値を発揮するには、ドメイン知識の構造化が不可欠です。TENJIN GraphRAGは、オントロジー工学に基づいた教育理論のナレッジグラフにより、「検索」を超えた「推論」を可能にします。

従来のAIとの決定的な違い

【従来のAI】
質問 → ベクトル検索 → 類似文書取得 → 回答生成
        ↓
    「似ている」ことしかわからない

【TENJIN GraphRAG】
質問 → ハイブリッド検索 → グラフトラバース → 推論 → 回答生成
        ↓
    「なぜそうなのか」「どう繋がるのか」がわかる

教育AIの次のステージへ

教育AIの次のステージは、エビデンスベースの知識構造と生成AIの表現力の融合にあります。

TENJINは、その第一歩として：

📚 175の教育理論を構造化
🔗 77の理論間関係を明示化
🎯 11カテゴリに体系化

これにより、教育者・研究者・学習者が、信頼性の高い理論的基盤に基づいて教育実践を行えるようになります。

「検索から推論へ」
これがTENJIN GraphRAGが提案する、教育AIの新しいパラダイムです。

参考文献

技術資料

Model Context Protocol (MCP) - AIアプリケーション接続のオープンスタンダード
esperanto - Multi-LLM Library - マルチLLM Pythonライブラリ
Neo4j Graph Database - グラフデータベースプラットフォーム

学術文献

Wood, D., Bruner, J. S., & Ross, G. (1976). The role of tutoring in problem solving. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 17(2), 89-100. https://doi.org/10.1111/j.1469-7610.1976.tb00381.x
Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285. https://doi.org/10.1207/s15516709cog1202_4
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press. https://www.hup.harvard.edu/books/9780674576292

著者情報

GitHub: TENJIN Project
ライセンス: MIT

【使用ガイド】
この記事を読んだ後は、以下のステップで始めてください。

GitHubからTENJINをクローン
Docker + Neo4jをセットアップ
VS CodeでMCPサーバーを設定
@tengin-graphrag で教育理論を活用した対話を開始

【関連記事】

付録：TENJINに収録されている全教育理論（175件）

カテゴリ別理論一覧

学習理論（Learning Theory）- 18件

ID	英語名	日本語名	理論家
theory-001	Operant Conditioning	オペラント条件づけ	B.F. Skinner
theory-002	Social Learning Theory	社会的学習理論	Albert Bandura
theory-003	Social Cognitive Theory	社会的認知理論	Albert Bandura
theory-004	Cognitive Load Theory	認知負荷理論	John Sweller
theory-005	Experiential Learning Theory	経験学習理論	David A. Kolb
theory-006	Constructivism	構成主義	Jean Piaget, John Dewey
theory-007	Social Constructivism	社会的構成主義	Lev Vygotsky
theory-008	Self-Determination Theory	自己決定理論	Edward L. Deci, Richard M. Ryan
theory-009	Scaffolding Theory	スキャフォールディング理論	Jerome Bruner
theory-088	Classical Conditioning	古典的条件づけ	Ivan Pavlov, John B. Watson
theory-089	Discovery Learning	発見学習	Jerome Bruner
theory-090	Meaningful Reception Learning	有意味受容学習	David Ausubel
theory-091	Situated Learning Theory	状況的学習理論	Jean Lave, Etienne Wenger
theory-092	Theory of Multiple Intelligences	多重知能理論	Howard Gardner
theory-093	Information Processing Theory	情報処理理論	George A. Miller, Richard C. Atkinson
theory-094	Humanistic Learning Theory	ヒューマニズム学習理論	Abraham Maslow, Carl Rogers
theory-095	Andragogy	アンドラゴジー	Malcolm Knowles
theory-096	Cognitive Apprenticeship	認知的徒弟制	Allan Collins, John Seely Brown

発達理論（Developmental）- 8件

ID	英語名	日本語名	理論家
theory-010	Cognitive Development Theory	認知発達理論	Jean Piaget
theory-011	Zone of Proximal Development	最近接発達領域（ZPD）	Lev Vygotsky
theory-012	Psychosocial Development Theory	心理社会的発達理論	Erik Erikson
theory-013	Attachment Theory	愛着理論	John Bowlby
theory-014	Self-Efficacy Theory	自己効力感理論	Albert Bandura
theory-097	Theory of Moral Development	道徳発達理論	Lawrence Kohlberg
theory-098	Ecological Systems Theory	生態学的システム理論	Urie Bronfenbrenner
theory-099	Hierarchy of Needs	欲求階層理論	Abraham Maslow
theory-100	Theory of Mind	心の理論	David Premack, Guy Woodruff
theory-101	Emotional Intelligence Theory	感情知能理論	Daniel Goleman, Peter Salovey

インストラクショナルデザイン（Instructional Design）- 20件

ID	英語名	日本語名	理論家
theory-015	Socratic Method	ソクラテス式問答法	Socrates
theory-016	Montessori Method	モンテッソーリ教育	Maria Montessori
theory-017	Project-Based Learning	プロジェクト・ベースド・ラーニング	John Dewey, William Kilpatrick
theory-018	Problem-Based Learning	問題解決学習	Howard Barrows
theory-019	Flipped Learning	反転学習	Jonathan Bergmann, Aaron Sams
theory-020	Scaffolding	足場かけ理論	Jerome Bruner
theory-021	ADDIE Model	ADDIEモデル	Florida State University
theory-022	Gagné's Nine Events of Instruction	ガニェの9教授事象	Robert M. Gagné
theory-023	Bloom's Taxonomy	ブルームのタキソノミー	Benjamin Bloom
theory-024	Constructivist Learning Theory	構成主義的学習理論	Jean Piaget, Jerome Bruner
theory-102	Waldorf Education	シュタイナー教育	Rudolf Steiner
theory-103	Reggio Emilia Approach	レッジョ・エミリア・アプローチ	Loris Malaguzzi
theory-104	Direct Instruction	直接教授法	Siegfried Engelmann
theory-105	Mastery Learning	完全習得学習	Benjamin Bloom
theory-106	Merrill's First Principles of Instruction	メリルの第一原理	M. David Merrill
theory-107	Keller's ARCS Model	ケラーのARCSモデル	John M. Keller
theory-108	Dick and Carey Model	ディック・アンド・キャリーモデル	Walter Dick, Lou Carey
theory-110	Inquiry-Based Learning	探究型学習	John Dewey, Joseph Schwab
theory-111	Concrete-Pictorial-Abstract	CPA（具体・図式・抽象）アプローチ	Jerome Bruner

カリキュラム（Curriculum）- 8件

ID	英語名	日本語名	理論家
theory-025	Tyler's Rationale	タイラーの原理	Ralph Tyler
theory-026	Spiral Curriculum	スパイラルカリキュラム	Jerome Bruner
theory-027	Backward Design	逆向き設計	Grant Wiggins, Jay McTighe
theory-028	Competency-Based Education	コンピテンシー基盤型教育	-
theory-112	Hidden Curriculum	隠れたカリキュラム	Philip W. Jackson
theory-113	Integrated Curriculum	統合カリキュラム	Veronica Boix Mansilla
theory-114	Core Curriculum	コアカリキュラム	John Franklin Bobbitt
theory-115	Interdisciplinary Curriculum	教科横断型カリキュラム	James Beane, Heidi Hayes Jacobs
theory-116	Learner-Centered Curriculum	学習者中心カリキュラム	John Dewey, Carl Rogers
theory-117	Outcome-Based Education	アウトカム基盤型教育	William Spady

動機づけ理論（Motivation）- 10件

ID	英語名	日本語名	理論家
theory-029	Expectancy-Value Theory	期待価値理論	Jacquelynne S. Eccles
theory-030	Achievement Goal Theory	達成目標理論	Carol Dweck et al.
theory-031	Attribution Theory	帰属理論	Bernard Weiner
theory-032	Growth Mindset	成長マインドセット	Carol S. Dweck
theory-118	Flow Theory	フロー理論	Mihaly Csikszentmihalyi
theory-119	Four-Phase Model of Interest	興味の発達理論	Suzanne Hidi, K. Ann Renninger
theory-120	Control-Value Theory	達成感情の統制価値理論	Reinhard Pekrun
theory-121	Learned Helplessness	学習性無力感理論	Martin Seligman
theory-122	Goal Setting Theory	目標設定理論	Edwin Locke, Gary Latham
theory-123	Grit	グリット	Angela Duckworth

評価理論（Assessment）- 10件

ID	英語名	日本語名	理論家
theory-033	Formative Assessment	形成的評価	Paul Black, Dylan Wiliam
theory-034	Summative Assessment	総括的評価	Michael Scriven
theory-035	Authentic Assessment	真正性評価	Grant Wiggins
theory-036	Rubric Assessment	ルーブリック評価	-
theory-037	Assessment for Learning	学習のための評価	Paul Black, Dylan Wiliam
theory-124	Portfolio Assessment	ポートフォリオ評価	Giselle O. Martin-Kniep
theory-125	Dynamic Assessment	動的評価	Lev Vygotsky, Reuven Feuerstein
theory-126	Standards-Based Assessment	スタンダード・ベースド評価	Robert Marzano
theory-127	Diagnostic Assessment	診断的評価	Benjamin Bloom
theory-128	Performance Assessment	パフォーマンス評価	Grant Wiggins, Jay McTighe

社会的学習（Social Learning）- 12件

ID	英語名	日本語名	理論家
theory-038	Cooperative Learning	協調学習	David Johnson, Roger Johnson
theory-039	Social Interdependence Theory	社会的相互依存理論	Morton Deutsch
theory-040	Communities of Practice	実践共同体	Jean Lave, Etienne Wenger
theory-041	Dialogic Learning	対話的学習	Paulo Freire, Mikhail Bakhtin
theory-042	Jigsaw Method	ジグソー法	Elliot Aronson
theory-043	Peer Instruction	ピア・インストラクション	Eric Mazur
theory-044	Reciprocal Teaching	相互教授法	Annemarie Palincsar, Ann Brown
theory-109	Cooperative Learning	協同学習	David W. Johnson, Roger T. Johnson
theory-129	Legitimate Peripheral Participation	正統的周辺参加	Jean Lave, Etienne Wenger
theory-130	Dialogism	対話主義	Mikhail Bakhtin
theory-131	Knowledge Building Theory	知識構築理論	Carl Bereiter, Marlene Scardamalia

アジア教育思想（Asian Education）- 21件

ID	英語名	日本語名	理論家
theory-045	Confucian Educational Philosophy	儒教教育思想	Confucius, Mencius
theory-046	Unity of Knowledge and Action	知行合一	Wang Yangming
theory-047	Terakoya Education	寺子屋教育	Various local teachers
theory-048	Fukuzawa Yukichi's Philosophy	福沢諭吉の教育思想	Fukuzawa Yukichi
theory-049	Life Education	生活教育	Chen Heqin, Tao Xingzhi
theory-050	School as Learning Community	学びの共同体	Manabu Sato
theory-051	Lesson Study	授業研究	Makoto Yoshida
theory-052	Tagore's Educational Philosophy	タゴールの教育思想	Rabindranath Tagore
theory-053	Nai Talim (Basic Education)	ナイ・タリム	Mahatma Gandhi
theory-054	J. Krishnamurti's Philosophy	クリシュナムルティの教育哲学	Jiddu Krishnamurti
theory-055	Sri Aurobindo's Integral Education	オーロビンドの統合教育	Sri Aurobindo
theory-132	Mencius's Educational Theory	性善説と教育	Mencius (孟子)
theory-133	Xunzi's Educational Theory	性悪説と教育	Xunzi (荀子)
theory-134	Yangmingism	良知説	Wang Yangming (王陽明)
theory-135	Zhu Xi's Neo-Confucian Education	朱子学教育思想	Zhu Xi (朱熹)
theory-136	Xueji (Record on Learning)	学記	Anonymous Confucian scholars
theory-137	Cai Yuanpei's Educational Philosophy	蔡元培の教育思想	Cai Yuanpei (蔡元培)
theory-138	Han School Education	藩校教育	Dong Zhongshu
theory-139	Mori Arinori's Educational System	森有礼の国民教育論	Mori Arinori (森有礼)
theory-140	Soka Education	価値創造教育	Tsunesaburo Makiguchi (牧口常三郎)
theory-141	Saito Kihaku's Lesson Study Theory	斎藤喜博の授業論	Saito Kihaku (斎藤喜博)
theory-142	Omura Hama's Unit Learning Theory	大村はまの単元学習	Omura Hama (大村はま)
theory-143	Gurukul System	グルクル教育	Traditional Hindu educators
theory-144	Vivekananda's Philosophy	ヴィヴェーカーナンダの教育哲学	Swami Vivekananda
theory-145	Hongik Ingan	弘益人間（ホンイクインガン）	Korean Educational Tradition
theory-146	Tarbiyah (Islamic Education)	タルビヤ（イスラーム教育）	Ibn Khaldun, Al-Ghazali
theory-147	Imperial Examination System	科挙制度	Chinese Imperial Administration

テクノロジー強化学習（Technology Enhanced）- 17件

ID	英語名	日本語名	理論家
theory-056	Connectivism	コネクティビズム	George Siemens, Stephen Downes
theory-057	TPACK	TPACK	Punya Mishra, Matthew Koehler
theory-058	SAMR Model	SAMRモデル	Ruben Puentedura
theory-059	Multimedia Learning Theory	マルチメディア学習理論	Richard Mayer
theory-060	Blended Learning	ブレンディッドラーニング	Curtis Bonk, Charles Graham
theory-061	Adaptive Learning	アダプティブラーニング	Jaime Carbonell, Peter Brusilovsky
theory-062	Personalized Learning	パーソナライズドラーニング	Dan Buckley
theory-063	Learning Analytics	ラーニングアナリティクス	George Siemens
theory-064	Mobile Learning	モバイルラーニング	Mike Sharples
theory-065	Flipped Classroom	フリップトクラスルーム	Jonathan Bergmann, Aaron Sams
theory-066	Artificial Intelligence in Education	AI教育	UNESCO, Wayne Holmes
theory-148	Massive Open Online Courses	大規模公開オンライン講座（MOOC）	George Siemens, Stephen Downes
theory-149	Gamification in Education	教育のゲーミフィケーション	Karl Kapp, Jane McGonigal
theory-150	Open Educational Resources	オープン教育リソース（OER）	UNESCO, David Wiley
theory-151	Ubiquitous Learning	ユビキタスラーニング	Mark Weiser, Hiroaki Ogata
theory-152	Virtual/Augmented Reality in Education	教育におけるVR/AR	Chris Dede
theory-153	Constructionism	コンストラクショニズム	Seymour Papert, Mitchel Resnick
theory-154	Community of Inquiry	探究コミュニティ	D. Randy Garrison, Terry Anderson

現代教育（Modern Education）- 12件

ID	英語名	日本語名	理論家
theory-067	21st Century Skills	21世紀型スキル	Partnership for 21st Century Learning
theory-068	OECD Learning Compass 2030	OECD学習フレームワーク2030	OECD Education Directorate
theory-069	Social and Emotional Learning	社会情動的学習（SEL）	CASEL
theory-070	Universal Design for Learning	学びのユニバーサルデザイン（UDL）	CAST
theory-071	Inclusive Education	インクルーシブ教育	Susan Stainback
theory-072	STEM Education	STEM教育	NSF
theory-073	STEAM Education	STEAM教育	John Maeda, Georgette Yakman
theory-074	Project-Based Learning	プロジェクト型学習	John Dewey, William Kilpatrick
theory-155	Deep Learning (in Education)	ディープラーニング（教育）	Michael Fullan, Joanne Quinn
theory-156	Competency-Based Education	コンピテンシー基盤型教育	Western Governors University
theory-157	Maker Education	メイカー教育	Dale Dougherty, Sylvia Martinez
theory-158	Design Thinking in Education	教育におけるデザイン思考	IDEO, Stanford d.school
theory-159	Microlearning	マイクロラーニング	Josh Bersin, Karl Kapp
theory-160	Self-Regulated Learning	自己調整学習	Barry Zimmerman, Paul Pintrich

批判的・オルタナティブ教育（Critical & Alternative）- 23件

ID	英語名	日本語名	理論家
theory-075	Critical Pedagogy	批判的ペダゴジー	Paulo Freire
theory-076	Pedagogy of the Oppressed	被抑圧者の教育学	Paulo Freire
theory-077	Culturally Relevant Pedagogy	文化的に応答的な教育	Gloria Ladson-Billings
theory-078	Multicultural Education	多文化教育理論	James Banks
theory-079	Waldorf Education	シュタイナー/ヴァルドルフ教育	Rudolf Steiner
theory-080	Reggio Emilia Approach	レッジョ・エミリア・アプローチ	Loris Malaguzzi
theory-081	Pestalozzian Education	ペスタロッチの教育思想	Johann Heinrich Pestalozzi
theory-082	Froebel's Kindergarten	フレーベルの幼児教育	Friedrich Froebel
theory-083	Dewey's Progressive Education	デューイのプラグマティズム教育	John Dewey
theory-084	Inclusion Theory	インクルージョン理論	Susan Stainback
theory-085	Applied Behavior Analysis	応用行動分析（ABA）	B.F. Skinner
theory-086	TEACCH	TEACCH	Eric Schopler
theory-087	Universal Design for Learning	ユニバーサルデザイン・フォー・ラーニング	David H. Rose, Anne Meyer
theory-161	Critical Literacy	批判的リテラシー	Paulo Freire, Allan Luke
theory-162	Feminist Pedagogy	フェミニスト教育学	bell hooks, Kathleen Weiler
theory-163	Anti-Racist Education	反人種差別教育	Ibram X. Kendi
theory-164	Culturally Sustaining Pedagogy	文化持続型教育学	Django Paris
theory-165	Decolonizing Education	脱植民地化教育	Linda Tuhiwai Smith
theory-166	Ubuntu Pedagogy	ウブントゥ教育学	Desmond Tutu
theory-167	Indigenous Education	先住民教育	Linda Tuhiwai Smith, Marie Battiste
theory-168	Bilingual Education Theory	バイリンガル教育理論	Jim Cummins
theory-169	Herbartian Pedagogy	ヘルバルト教育学	Johann Friedrich Herbart
theory-170	Summerhill Education	サマーヒル教育	A.S. Neill
theory-171	Jenaplan Education	イエナプラン教育	Peter Petersen
theory-172	Holistic Education	ホリスティック教育	Ron Miller, John Miller
theory-173	Democratic Education	民主的教育	John Dewey, Yaacov Hecht
theory-174	Forest Kindergarten	森のようちえん	Ella Flatau
theory-175	Sensory Integration Theory	感覚統合理論	A. Jean Ayres

カテゴリ別統計

カテゴリ	件数
学習理論（Learning Theory）	18
発達理論（Developmental）	10
インストラクショナルデザイン（Instructional Design）	19
カリキュラム（Curriculum）	10
動機づけ理論（Motivation）	10
評価理論（Assessment）	10
社会的学習（Social Learning）	11
アジア教育思想（Asian Education）	27
テクノロジー強化学習（Technology Enhanced）	18
現代教育（Modern Education）	14
批判的・オルタナティブ教育（Critical & Alternative）	28
合計	175

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「なぜその教育理論？」に答えられるAIへ ― TENJIN GraphRAGで実現するエビデンスベース教育支援

第1章 はじめに

1.1 この記事の目的

1.2 対象読者

1.3 TENJINとは

第2章 なぜBaseline RAGでは不十分なのか

2.1 Baseline RAGの仕組み

2.2 Baseline RAGの限界

限界1: 関係性の喪失

限界2: 階層構造の無視

限界3: 推論の欠如

第3章 オントロジー工学とGraphRAG

3.1 オントロジー工学とは

3.1.1 オントロジーの定義と歴史

3.1.2 オントロジーの構成要素

3.1.3 なぜ教育AIにオントロジーが必要か

3.1.4 教育理論オントロジーの設計原則

3.2 TENJINのオントロジー設計

3.3 グラフ構造の威力

第4章 TENJIN GraphRAGのアーキテクチャ

4.1 システム構成

アーキテクチャの特徴

各層の詳細

クライアント層（MCP Client）

インターフェース層（Interface Layer）

アプリケーション層（Application Layer）

インフラストラクチャ層（Infrastructure Layer）

4.2 ハイブリッド検索

4.3 MCPツール

第5章 GraphRAGで「何ができるようになるか」

5.1 ユースケース1: 理論に基づいた授業設計

Before（従来のAI）

After（TENJIN GraphRAG）

5.2 ユースケース2: 理論間の関係理解

グラフトラバースの実際

5.3 ユースケース3: 文脈に応じた理論推薦

5.4 ユースケース4: 引用生成

第6章 技術的な差別化ポイント

6.1 Baseline RAG vs TENJIN GraphRAG 比較表

6.2 精度比較（定性評価）

TENJIN GraphRAG の回答

理論的背景（グラフトラバース結果 - 深度3）

比較まとめ

6.3 パフォーマンス特性

第7章 導入方法

7.1 クイックスタート

7.2 VS Codeでの利用

Embeddingプロバイダーの詳細設定

方法1: .vscode/mcp.jsonで設定（VS Code用）

方法2: .envファイルで設定（グローバル設定）

7.3 Theory Editor

第8章 今後の展望

8.1 ロードマップ

8.2 コントリビューション歓迎

第9章 まとめ

9.1 キーポイント

Baseline RAGの限界

オントロジー工学の価値

GraphRAGの優位性

実用的な価値

9.2 結論

従来のAIとの決定的な違い

教育AIの次のステージへ

参考文献

技術資料

学術文献

著者情報

付録：TENJINに収録されている全教育理論（175件）

カテゴリ別理論一覧

学習理論（Learning Theory）- 18件

発達理論（Developmental）- 8件

インストラクショナルデザイン（Instructional Design）- 20件

カリキュラム（Curriculum）- 8件

動機づけ理論（Motivation）- 10件

評価理論（Assessment）- 10件

社会的学習（Social Learning）- 12件

アジア教育思想（Asian Education）- 21件

テクノロジー強化学習（Technology Enhanced）- 17件

現代教育（Modern Education）- 12件

批判的・オルタナティブ教育（Critical & Alternative）- 23件

第1章はじめに

第2章なぜBaseline RAGでは不十分なのか

第3章オントロジー工学とGraphRAG

第6章技術的な差別化ポイント

第7章導入方法

方法1: `.vscode/mcp.json`で設定（VS Code用）

方法2: `.env`ファイルで設定（グローバル設定）

第8章今後の展望

第9章まとめ