| Project/Area Number |
20K03174
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Gakugei University |
|---|
Principal Investigator |
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮寺 庸造 東京学芸大学, 教育学部, 教授 (10190802)
北澤 武 東京学芸大学, 教育学研究科, 教授 (80453033)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
|
| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
|
|---|
| Keywords | 主体的・対話的で深い学び / 教育AI活用 / 個別最適化された学び / ｅポートフォリオ / 学習支援システム / 学習データ / 知的システム / 教育工学 / 公正で個別最適化された学び / 教育ビッグデータ / 教育AI / ラーニング・アナリティクス |
|---|
| Outline of Research at the Start |
Society5.0の時代では、子供たちが膨大な情報から何が重要かを判断し、自ら問いを立てて他者と協働しながら解決していくために、AIなどの先端技術と教育ビッグデータを効果的に活用し、多様な子供一人一人に公正に個別最適化された学びを実現することが不可欠であると指摘されている。
そこで、本研究では、公正で個別最適化された学びとは何か、それは何の教育データを用い、どの先端技術をどのように活用して実現できるかを明らかにする。そして、AI技術を用いて教育ビッグデータを分析・可視化し、さらに、AIエージェントが学習者をナビゲートすることで公正で個別最適化された学びを促進・支援する知的システムを開発する。
|
| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we developed an intelligent system that supports student personalized learning using their learning data(e-portfolios）.
By analyzing and visualizing e-portfolios using AI technologies, the system provides an environment for personalized learning for students and supports their learning. The system also uses AI functions to guide students' learning. The system consists of four subsystems: (a) a proactive learning support and visualization system, (b) an interactive learning support and visualization system, (c) an AI navigator system for personalized learning and (d) a database system corresponding to educational big data. Each subsystem was evaluated in an experiment.
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
主体的・対話的で深い学びにおいて、いつどこでどのようなデータが蓄積されるのか、そのデータを用いて実現すべき公正で個別最適化された学びとはどのようなものかを明らかにすること自体が本研究の独自性そのものである。また、個別最適化された学びをAIなどの先端技術を用いてマネジメントし、さらに、学習者の学びをナビゲートする仕組みをAIで実現する試みが、本研究の創造性と言える。このAI学びナビゲーターを実現する仕組みを開発するためには、教育工学の理論をベースにAI技術の活用が必要不可欠となり、この研究は国内外を含め先駆的なものになる。
|
