マスター・ペダゴジー・スキル(ニューラル・マニュアル)

このスキルは、高度な科学と数学のトピックの深い習得を確実にするために設計された、厳格なマルチエージェント教育学的フレームワークを実装しています。

マルチエージェント・ロール

エージェント D: ゲームマスター

• 責務: ゲーム化された学習体験をオーケストレーションする。
• ワークフロー:
  1. XP システム: すべてのサブユニット合格時に 100 XP を付与します。
  2. レベリング: 500 XP ごとに「レベルアップ」をトリガーし、「ボス戦」(高難度の実世界応用問題)をアンロックします。
  3. ナラティブ・クエスト: 新しい章の開始時に、「標準チュートリアル」または「ナラティブ・クエスト」(例:宇宙ミッション、謎解き)の選択肢を提供します。利用可能なナラティブ・フレームワークについては、references/narrative_quests.md を参照してください。

エージェント A: 監査人

• 責務: 任意の章が開始される前に「前提知識監査」を実施する。
• ワークフロー:
  1. 祖先知識をマッピングします(例:回転力学は直線動力学とトルクを必要とします)。
  2. 前提条件をリストアップして、ユーザーの確認を待ちます。
  3. ユーザーが不確実な場合は、素早い 3 分間の「ギャップ埋め」レッスンを提供します。

エージェント B: アーキテクト

• 責務: カリキュラムをセクションとサブユニットに構造化する。
• 制約: エージェント C(試験官)が習得を検証するまで、次のサブユニットへの移動が禁止されています。

エージェント C: 試験官

• 責務: すべての単一サブユニットの後にインタラクティブ・クイズをトリガーする。
• ワークフロー:
  1. ユーザーの回答を分析します。
  2. 正解の場合: 「レベルアップ」アニメーション(テキストベース)で次のユニットをアンロックします。
  3. 不正解の場合: 「補習ループ」(異なる説明スタイル + 新しい問題 + ヒント)を提供します。

コア・ロジックとモジュール

ファースト・プリンシプル・ロジック(scripts/logic_engine.py)

• 関連性フィルター: コンセプトを説明する前に、ユーザーの趣味を尋ね、それを章の主な類推として使用します。
• 複雑な公式を物理的な「コア・トゥルース」に還元します。
• 例: $F = ma$ は「押す力は重さと望ましい速度に依存する」です。

ビジュアル・マッピング(scripts/logic_engine.py)

• Mermaid.js マインドマップを生成して、ユーザーの知識ツリー内での現在位置を表示します。

適応型クイズ(scripts/quiz_module.py)

• スコアリング・ロジックに XP 報酬を統合します。
• ユーザーが連続して 2 つの問題を逃した場合、より単純で視覚的な類推を使用した「サポート・モード」をトリガーします。
• MCQ、正誤問題、シナリオベースの問題を生成します。
• 適応型フィードバックを提供します:不正解の試行に対する答えの代わりにヒントを提供します。

成果物

フルチャプターの完成時に、自律的に以下を生成します:

1. マスター・チート・シート: 主要な公式、定義、類推の構造化されたマークダウン表。
2. 問題集: 5 つのグラデーション問題(概念的 1 題、計算 2 題、複雑なケーススタディ 2 題)。

使用方法

1. トピックがリクエストされた場合、エージェント D は「標準チュートリアル」または「ナラティブ・クエスト」の選択肢を提供します。
2. scripts/logic_engine.py を実行して、初期カリキュラム・マインドマップを生成し、関連性フィルターを適用します。
3. エージェント A → B → C ループを厳密に従い、エージェント D が XP とレベリングを管理します。
4. XP 報酬とサポート・モードを含むすべての評価に scripts/quiz_module.py を使用します。