| Project/Area Number |
18K02369
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 09010:Education-related
|
|---|
| Research Institution | Oita University |
|---|
Principal Investigator |
安部 恵祐 大分大学, IRセンター, 助教 (10535652)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 雄清 大分大学, IRセンター, 准教授 (00333253)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2018: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
|
|---|
| Keywords | ルーブリック / イシュー / アクティブラーニング / eポートフォリオ / コンピテンシー / メタバース / 生成AI / ポートフォリオ / 産学官共創 / ベンチャー企業 / 可視化ルーブリック / 産学官連携教育 / パフォーマンス評価 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
第１フェーズ「教育評価」における複数評価者間のズレの傾向と、教員・企業評価者のズレ（学生への期待値）を観測するための試作ルーブリック開発を主目的に研究を実施した。第２フェーズのeポートフォリオ運用は導入先システムの検討をした。
研究1として、企業の要望（ニーズ）等からのルーブリック開発を試みている。2022年10月から12月にかけて企業等へニーズ調査を行い、のべ110社から回答を得て、紀要にとりまとめた。リスキリングニーズはマネジメントスキル・データ分析・ITリテラシー・AI活用等が高い傾向であった。その後、生成AIが出てきて、再度ヒアリング調査を行い、生成AI活用ニーズの高まりを確認した。そのため、2023年4月以降の授業・PBL・インターンで生成AI活用の実装を行った。また、生成AIを用いたニーズからコンピテンシーを抽出し多段階ルーブリックを自動生成し授業改良を行うシステムの試作を開発した。
研究2として、eポートフォリオの設計を試みている。現在、教育ツールとして、企業・教員で評価システムを用いて簡易なシステムが実行中である。現在、生成AIを介在させ自動的にニーズ収集・マッチング・教育マネジメント等ができ、企業・行政との共創形成もできるメタバースの附属したものを複数の業者（生成AI・メタバース等）や教員と検討している。
研究3として、現在までに評価ズレ観測で、①ズレはパーソナリティに依存、②ズレは評価者ユニット形成でも補正困難、という結果になった。ズレの要因には、授業評価のズレは、PBLにおいては課題との関係性によることが示唆された。どのような審査員ユニットに依頼をするかで、課題（イシュー）発見から提案・PoCまでの精度が上がると予測される。この要素をeポートフォリオで反映させられるか構想をしている。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
コロナによる遅れを取り返すべく順調に進んでいる。
研究1のアンケート分析やヒアリング解析等の結果、未解明であったステークホルダー評価の特性が示唆された。また、新たに多面的な企業ニーズが得られ、副次的に近年のリカレント教育やリスキリングの開発に寄与している。さらに、コロナや生成AIのVUCA因子の影響を見ることができた。2024年度はVUCA因子による学生ニーズや意識変容の分析を行う。
研究2のeポートフォリオ開発により、コロナ等の影響により周辺システムの様々な仕様が変更され、ペンディングしている。システム上の学外者との接点の作り方や個人情報の取り扱い等も検討している。複数の業者と打合せをし、他大学の開発したポートフォリオの調査を行い導入の検討をした。また、学内で別途開発導入の話も出ており、調整を行っている。
研究3として、2020年度に、ダイバーシティの「アンコンシャスバイアス」チェック等で補正可能の部分もあるかもしれないとの着想を得て、地方では、使えるシステムが作成できるかもしれないと構想した。企業ヒアリングの際、PEST事項のテクノロジー進化として、生成AI活用に対する取り組みが業種（安全性で足踏み状態）により異なっていた。ただ、今後避けられない技術のため、担当授業・PBL・インターンシップに生成AI教材を組み込み、ステークホルダーのバイアスの有無を確認している。そこで、時代の変化によるテクノロジー適応として、アーリーマジョリティ層までは生成AIに速やかに適応できていると予測している。PBLに参加しようとするステークホルダーがそもそも優秀かもしれないので、統計分析をする場合でも、フィルターありきで考察する必要があるかもしれない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
本研究の知見を活用し、2021年度にPBLを２科目に拡大し、そのノウハウを2022年度にはインターンシップ開発へ応用している。現在、分析-概念実証(PoC)に用いている科目では、市長へのプレゼンやCOC＋事業S評価要素にもなるという成果を挙げている。産官学金等共創PBLでは、官の課題が主になりつつあるので、近年はインターンシップ等で産（企業）の課題の科目を追加している。これらの取組の流れを踏まえ、下記の研究推進策を構想している。
研究1の企業・学生等のアンケート分析により、PBL科目の出口を見据えた教育効果向上やリカレント教育等の構築支援（コンピテンシー教育部分）を実施予定である。2023年度以降、生成AIによる形式知の教育が進んだため、人が経験知/暗黙知の教育（実習・PBL・インターン等）を担当する流れが形成されつつあるので、また、それに対応したコンピテンシーの360度評価ができるeポートフォリオが必要になる。
研究2のeポートフォリオ開発は、他大学開発品やメタバースを加え、キャリアや共創の場が形成促進機能をつけたものを検討する。
研究3コロナと生成AIによるグレートリセットにより学歴から学習歴への価値の変容が進んでいる。研究１の生成AI流行前の調査を通して、「ハイコンテクスト文化によるエンゲージメントの低さ」「働かないおじさん（働いても成果がないも含む）」などの世間的に知られている事象についても確認され、リスキリングニーズではそれらを防ぐマネジメントスキルの必要性が示唆された。生成AIや各種ITツールの革新により、ニーズやマネジメントの自動化が進んでいる。一方、テクノロジー進化のデジタルデバイドにより取り残された方も多く存在し、リスキリング推進が求められている。初期構想として、大学内活用では終わらないシステム開発だったので、そのような方たちもアップデートできるようなウェルビーイングなシステム開発を進めていく。
|
