Adaptive Knowledge Layering Model

This repository presents the Adaptive Knowledge Layering Model (AKLM), a framework for structuring multi-dimensional knowledge in progressively complex layers. It aims to support AI learning systems, educational platforms, and intelligent data organization.

Overview

• Introduces an architecture for adaptive knowledge stratification.
• Defines mechanisms for knowledge reinforcement and contextual escalation.
• Explores applications in curriculum design, AI self-learning, and real-time decision support.

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本リポジトリは「適応型知識階層化モデル（AKLM）」を提案します。これは、知識を適応的に階層化し、多次元的に構造化することで、学習支援や知能的データ整理を実現する枠組みです。

内容

• 知識階層の構築と強化プロセスの定義
• コンテキストに応じた動的層移動と学習反映
• 応用領域：教育AI、意思決定支援、知識ベースシステム