| Project/Area Number |
22K02731
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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 09050:Tertiary education-related
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| Research Institution | Kobe Tokiwa University |
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Principal Investigator |
牛頭 哲宏 神戸常盤大学, 教育学部こども教育学科, 教授 (80709048)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伴仲 謙欣 神戸常盤大学短期大学部, 口腔保健学科, 助教 (50752119)
中田 康夫 神戸常盤大学, 保健科学部, 教授 (70295773)
高松 邦彦 東京工業大学, 企画本部, マネジメント教授 (80392017)
村上 勝彦 富士通株式会社(富士通研究所), その他部局等, 研究員 (30344055)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
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| Keywords | 縮約学修データ / 解析 / 採点システム / 模範解答作成ツール / 縮約基盤型eラーニングAIシステム / ChatGPT / 縮約 / eラーニングAIシステム / 読解力・表現力の向上 |
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| Outline of Research at the Start |
2022年から高等学校において新学習指導要領が年次進行で実施され、「実社会に必要な国語の知識や技能を身に付ける」ことを目的とするカリキュラムがスタートする。学習指導要領の完全実施によって児童、生徒の読解力や表現力の向上が図られ実社会や大学においてその力を発揮することとなる。しかし、読解力や表現力は、個人によって習熟度が異なるため、個々に応じた個別の指導が必要となる。
そこで本研究は、学生の読解力・表現力の向上を図るための情報学の機械学習(AI)と統
計を応用した「縮約基盤型eラーニングAIシステム」の構築を目指す。これにより、わが
国の大学生の読解力と表現力の向上に大きく寄与することが可能である。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は、学生の学習データの収集と分析を進め、採点システムの開発を継続した。まず、約400名の学生から縮約データを収集した。その後、開発中の採点システムを用いてこれらのデータを解析し、上位グループと下位グループに分類した。その結果、上位グループの学生は、縮約のルールを理解し、元テキストを適切に読解して段落から重要なキーワードを抽出する能力に優れていることが分かった。一方、下位グループの学生は、縮約のルールを理解せず、読解力とキーワードの抽出能力にも課題があることが示された。
研究チームは採点システムの完成に向けて開発を行い、模範解答との比較を通してほぼ正確に採点するシステムを構築した。これにより、採点スピードは飛躍的に向上した。さらに、模範解答作成ツールの開発も進めている。このツールは、上位グループのデータの特徴を合成し、指導者の模範解答を重ね合わせることで、理想的な読解による縮約テキストを生成するシステムである。2023年度の活動は「新教育課程に対応した読解・記述力を高める縮約基盤型eラーニングAIシステムの構築」をテーマに進めてきた。特に、LLMを活用して実験環境を整え、実際の利用に向けた検討も行なった。
今後の展望としては、より多くの学生データを収集し、グループの違いを詳細に分析していく予定である。また、模範解答作成ツールについても、さらなる高度な機能の開発に取り組んでいく。最終的には、縮約基盤型eラーニングAIシステムとして、学生の読解・記述力の向上に寄与することを目指す。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
1.明確な研究の目的・目標研究の目的と目標がはっきりしているため、方向性に迷うことがなく、スムーズに進行できている。これにより、取り組みのブレが少なくなり、研究が計画通りに進んでいる。
2.計画的な進行研究に必要な手順を適切に計画しており、段階的に進めることで混乱を避けている。これにより、効率よく研究の進捗を促進できている。
3.適切なリソースの確保研究に必要なリソース（データ、技術、資金など）が適切に確保されているため、滞りなく進めることができている。この安定したリソースの供給が、スムーズな研究の進行を支えている。
4.チームワークの効果研究チーム内の連携により、複数の人材の力を借りながら効率的に研究を進めている。それぞれの専門知識やスキルが相互に補完され、研究の効率向上に寄与している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究では、より多くの学生データの収集と詳細な分析を進めていく。具体的には、収集するデータの範囲を広げ、学生の読解・記述能力を多角的に評価する。これにより、グループ間の違いを詳細に理解し、読解・記述力における学生の多様な特性を把握することが可能になる。さらに、これらの分析結果をもとに、効果的な教育戦略や指導方法を見出し、教育現場への適用を検討する。また、模範解答作成ツールについても、引き続き開発に取り組む。特に、上位グループの学生データの特徴を合成する手法や、指導者の模範解答との比較精度を高め、より高品質な縮約テキストを生成するシステムの構築に注力する。このツールは、学生の読解・記述力の強化に役立ち、教育現場での実践において有用なツールとして機能することを目指す。さらに、採点システムの改善にも取り組んでいく。具体的には、採点の精度とスピードを向上させるため、アルゴリズムの最適化を図る。また、採点システムを模範解答作成ツールと連携させ、生成したテキストの質を自動評価する仕組みの導入も検討する。これにより、学習者の実力評価が迅速かつ正確に行われ、フィードバックの質も向上することが期待されます。
最終的には、縮約基盤型eラーニングAIシステムとして、学生の読解・記述力の向上に寄与することを目標とする。このシステムは、LLMやAI技術を活用し、読解・記述能力の成長をサポートする可能性がある。さらに、個々の学生に合った学習プランを提供することで、学習効果を最大化する仕組みを構築する。これにより、学生が自律的に学び続け、持続的な成長を遂げるための基盤を提供することを目指していく。
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