| Project/Area Number |
20K03115
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
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| Research Institution | Kobe City College of Technology |
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Principal Investigator |
藤本 健司 神戸市立工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (20370009)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2022: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 実践的AI技術者 / 工学用教材 / 深層学習 / AI / データサイエンス / 教材 / オンデマンド用教材 / 実践的AI技術者育成 / 高等専門学校 |
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| Outline of Research at the Start |
この研究では，高等専門学校の3年生から5年生の3年間に渡って基礎・実線・応用の三段階にわたって実践的AI技術者の育成を行う教材の開発・運用を行っていく．研究予定期間3年間の中で，教材開発は，1年目は，3年(基礎)と4年生(実践)用の教材作成，2年目の前半6か月は5年生(応用)の教材作成と環境設定を行う．運用については，2年目から順次開始していく予定である．
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度については，新型コロナウイルスの影響は和らいだものの，新学科設立および数理データサイエンスAI教育プログラム認定制度の応用基礎レベル申請への対応のため，学生への実技指導が思うように開催できなかった。そのため，昨年度に続き，スケジュールに大幅な遅れを取ってしまうこととなった。
今年度の実施内容については，Python初心者のための教材の修正，および，深層学習に関する教材の修正などを中心に行った。その中で，実践的教材として今までに作成してきた教材を更にブラッシュアップさせ，Dockerを用いた深層学習環境を構築し，精度向上のための実験テーマを作成し，カリキュラムに組み込むことができた。
次に，実技指導については，Pythonに関するハンズオン教材を本校における全学科の希望学生に提供するようにした。また，先述したDockerを用いた深層学習環境での各種手法(データ拡張，ドロップアウト，転移学習など)の習得，およびオリジナルデータへの適用を行える教材をまとめ，4年次の実験実習において実際に使用した。実験を受講した学生の評価は，内容，教材，授業の質などのアンケート結果において5点満点中平均点が4点を超える結果となっており，この実績を持って来年度の応用基礎レベルの申請を行う予定である。
なお，昨年度作成したリテラシーレベル向けの教材の開発や機械工学科所属の教員と連携して実践的な教材を作成した内容について，今年度の神戸高専研究紀要に投稿した。
しかしながら，最終年度である今年度は，円安の影響もあり機器の購入が進まなかったため，目標を達成することはできなかった。今年度，研究延長が認められたため来年度は早期に機器を購入し，最終年度として教材の完成とまとめを目指す予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
今年度は，2026年に行われる予定の新学科設立に関する校務や数理データサイエンスAI教育プログラム認定制度の応用基礎レベルへの申請準備などのため多忙となり，スケジュールを遂行するにあたり，遅れが生じた。
また，昨年度に続き，本研究で必要な高性能なPC（計算機）がコロナ禍から続く慢性的な半導体不足だけでなく，円安による各種パーツの大幅な値上げによって，予算内で必要スペックを満たすPCや各種機器を購入できない状態となった。
そのため，今年度も，機器の購入を行わなかったが，来年度については，機器のスペックを落とさざるを得ないが，早期に購入を行う予定である。
最後に，研究の進捗状況についてであるが，全学科向けの初心者用教材の提供や実践的な内容としてDockerを用いた深層学習用環境の構築と精度向上のための技術習得などの内容の教材を作成し，カリキュラムに組み込むなどを行っている。来年度は，教材のブラッシュアップを行いつつ，遅れている各種教材の公開，運用を随時行っていく予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度については，今年度行うことができなかった高性能PCについて，円安や半導体不足による価格高騰のため，当初の性能よりもスペックは劣ってしまう可能性があるが，早期に購入を行う予定である。また，実践的な深層学習用教材の作成のために，現在共同研究を行っている企業や各種団体と協力し，実践的なデータを提供してもらえるように働きかけるとともに，本校の他学科の実験実習などで蓄積された大量のデータなどを収集し，初級レベルから応用レベルまでとレベルに応じた教材の開発，および，公開を進めていく予定である。
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