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AI-based approach to support students for understanding and to automatically generate class contents

Research Project

Project/Area Number 21K02770
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 09070:Educational technology-related
Research InstitutionGifu University

Principal Investigator

Tamura Satoshi  岐阜大学, 工学部, 准教授 (10402215)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 川瀬 真弓  岐阜大学, 社会システム経営学環, 助教 (20805353)
Project Period (FY) 2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords授業コンテンツ / 講義視聴システム / 問題自動生成 / 教材自動生成 / 深層学習 / 大規模言語モデル / 音声情報処理 / 自然言語処理 / 自動問題生成 / 視聴システム / 人工知能 / オンライン授業
Outline of Research at the Start

本研究は、効果的なオンライン授業の実現と学習者の理解度向上を目的とする。
スライドや講義風景を収録した授業コンテンツに対して、人工知能技術により、①字幕などを付与したりダイジェスト版などのコンテンツを生成したりすることで学習者の理解支援を行い、②学習者の理解度に応じた確認テストなど教材コンテンツを自動生成することを通じて、③教師による学習者の理解度把握を支援し、④より良い授業コンテンツへの取組みにつなげる。
これら教育・工学連携テーマを通じて、「新しい学びへのイノベーションの実現」を目指す。

Outline of Final Research Achievements

To accomplish effective online classes and to enhance understanding of learners, we have conducted the following works using AI technology. (1) We built a video watching system on which learners can post and view reactions. We also developed another system to generate summary movies. (2) We investigated a method to automatically translate class contents for foreign learners. (3) Using LLMs, we made a scheme to generate questions and digest movies customized for each learner, according to her/his understanding level. Regarding these works, we evaluated the systems and methods in university classes. Through these education-engineering interdisciplinary activities, we have finally achieved the innovation for next-generation learning scheme.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

最先端の人工知能技術を教育分野に適用する本研究の学際的な取り組みは、教工連携としていずれの分野から見ても革新的であり、その学術的意義は大きい。特に教育分野において、最新の人工知能技術の活用は画期的であり、もたらしたインパクトも大きい。
コロナ禍を経て一般的になったオンライン授業において、本研究の視聴システムは有用であり、学習者に応じた要約動画や問題の自動生成は個別最適な学びの実現に十分貢献することが確かめられた。この点において、本研究の社会的意義も十分に認められる。

Report

(4 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (6 results)

All 2024 2023 2022

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (5 results)

  • [Journal Article] 学習者の理解度に応じた自動問題生成AIシステムの開発2024

    • Author(s)
      和久 友親, 田村 哲嗣, 川瀬 真弓
    • Journal Title

      日本教育工学会誌

      Volume: 48

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 単語推論による多肢選択式問題自動生成手法の提案2023

    • Author(s)
      和久 友親, 田村 哲嗣, 川瀬 真弓
    • Organizer
      2023年度 人工知能学会全国大会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] 学習者の個別最適な学びを支援するダイジェスト自動生成システムの開発と評価2023

    • Author(s)
      和久 友親,田村 哲嗣,川瀬 真弓
    • Organizer
      日本教育工学会 2023年春季全国大会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 講義資料からの人工知能による問題作成システム2022

    • Author(s)
      和久 友親,田村 哲嗣,川瀬 真弓
    • Organizer
      日本教育工学会 2022年春季全国大会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] オンライン学習のための講義コンテンツ視聴システムの検討2022

    • Author(s)
      墨 啓希,田村 哲嗣,川瀬 真弓
    • Organizer
      日本教育工学会 2022年春季全国大会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 留学生向け講義コンテンツ自動翻訳システムの検討と学習効果分析2022

    • Author(s)
      江口 愛莉,田村 哲嗣,川瀬 真弓
    • Organizer
      日本教育工学会 2022年春季全国大会
    • Related Report
      2021 Research-status Report

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Published: 2021-04-28   Modified: 2025-01-30  

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