| Project/Area Number |
23K00651
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 02100:Foreign language education-related
|
|---|
| Research Institution | Mie University |
|---|
Principal Investigator |
金子 淳 三重大学, 教育学部, 教授 (10331969)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山口 常夫 東北文教大学, 人間科学部, 教授 (80146745)
大槻 恭士 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (00250952)
坂口 隆之 山形大学, 地域教育文化学部, 准教授 (10436496)
ミラー ジェリー 山形大学, 地域教育文化学部, 准教授 (90455882)
畠山 研 秋田大学, 教育文化学部, 講師 (10804891)
SOKOLOVSKY JESSE 三重大学, 高等教育デザイン・推進機構, 講師 (30837430)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
|
|---|
| Keywords | AI / 生成AI / ファインチューニング / データサイエンス / 言語習得 / 個別最適な学び / ICT / 機械学習 / BERT / 教育ビッグデータ / 教育データ / データ・ドリブン |
|---|
| Outline of Research at the Start |
AIを活用、授業で収集したデータからコンピュータ上に仮想の学習者を再現、実験、分析を行う。得られた知見を授業に還元する。学校現場と連携し、GIGAスクール構想で行き渡ったタブレットを使い、Microsoft Teams、Google Classroom等から、パフォーマンステストや各種テスト・振り返りなど学習履歴（スタディ・ログ）等を、教育ビッグデータとして収集する。個人情報やセキュリティに配慮し、機械学習を行い、データサイエンスの観点から新たな知見をマイニングする。それに基づき、第二言語習得論を踏まえ、学習者の個性に応じ、どのような「個別最適な学び」が英語力向上に資するか明らかにする。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
1年目・2年目は、当初の研究計画通り、順調に進んだと言える。具体的には、学習履歴すなわち教育ビッグデータを収集、分析した。そして、得られた知見を盛り込み、フィードバックのような形で授業を行い、その効果を検証した。
まず、1年目は、①研究代表者・研究分担者・研究協力者の間で今後の方針を確認した（全員）。②教育ビッグデータを収集するための知識・技能、思考・判断・表現を踏まえた各種テスト等を、ロイロノート、Google Forms、Microsoft Forms等で作成した。具体的には、各単元のテスト、パフォーマンステスト、振り返りや各種アンケートなどである。金子・山口・ミラー・畠山が担当した。それをベースに③研究協力者がそれぞれの勤務する学校現場で授業を行い、GIGAスクール構想により生徒一人一台配布されたタブレットを通じて、各種データを収集・ 蓄積した（実施統括は金子が担当）。研究協力者は、三重大学教育学部附属中学校・庄山大樹教諭、三重大学教育学部附属小学校・井上大教諭、山形県金山町立金山中学校・武山史哉教諭である。
④得られたデータをデータサイエンスの観点から分析、新たな知見を得た（金子・大槻・坂口が担当）。
2年目は、1年目の分析結果を踏まえ、得られた知見を盛り込み、フィードバックのような形で授業を行い、その効果を検証した。⑤得られた知見に基づき、各研究協力者が勤務する学校で授業を実施、データの蓄積を続けた。⑥検証用に得られたデータを分析、効果を検証した(金子・坂口・サコラヴスキーが担当)。⑦本研究に参加した児童・生徒等にアンケートを実施した。アンケート方法は質問紙調査法によるMicrosoft Forms、Google Forms、ロイロノートで行った(金子・山口・畠山・サコラヴスキーが担当)。
最終年度は、これまでに得られた成果をまとめ、考察し、成果を公表する。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2年目は、1年目の分析結果を踏まえ、得られた知見を盛り込み、フィードバックのような形で授業を行い、その効果を検証した。予定通り進んでいる。
①得られた知見に基づき、各研究協力者が勤務する学校で授業を実施、データの蓄積を続けた。②検証用に得られたデータを分析、効果を検証した(金子・坂口・サコラヴスキーが担当)。③本研究に参加した生徒・児童等にアンケートを実施した。アンケート方法は質問紙調査法によるMicrosoft Forms、Google Forms、ロイロノートで行った(金子・山口・畠山・サコラヴスキーが担当)。
具体的には、特に、学習者用デジタル教科書を用いた家庭学習について、検証を行った。その結果、第二言語習得論の知見を踏まえ，主に理解可能なインプットの機会を増やす手段としての、学習者用デジタル教科書を用いた家庭学習は英語力向上、今回の検証ではパフォーマンステストに一定の効果がある可能性が示唆された。特に、効果が確認できたのは、勉強する習慣があったものの英語にそれほど時間をかけていなかった児童と、日頃あまり勉強していないものの技能教科が好きで、英語も好きで得意だと思っている児童であった。それぞれ、前者は知識・技能、後者は思考・判断・表現において効果があることが確認できた。また、他の取り組みにおいてもICTを活用した場合には、全般的に英語学習において効果があるものの、特に上記の児童・生徒に効果が高いことが確認できた。
また、仮想の英語学習者を暗示するモデルの作成にも取り組み、成果を得た。具体的には、オープンソースの大規模言語モデル（生成AI）をファインチューニングし、実験を行い、興味深い知見が得られた。
|
| Strategy for Future Research Activity |
最終年度（2025年度）は上記で得られた成果をまとめる。
①得られた検証結果をまとめ、考察する(金子・山口・坂口が担当)。②成果を学会で発表する(金子が担当)。③成果を社会に還元するため、発表内容を論文にして、学会誌に投稿する(全員が担当。英文チェックはサコラヴスキーが担当)。④報告書を作成し、必要に応じて、各教育委員会・学校現場に配布する(金子が担当)。
日本のようなEFL環境においては、いかにインプットの量を増やすかが課題となる。もちろん、授業内においてインプットの機会を増やすことは大事であるが、やはり限界がある。それを踏まえると家庭学習が1つの鍵となるものと思われる。特に、近時はICT等デジタル教材・機器の進歩により、学習者用デジタル教科書を効果的に活用することが鍵になる。実際に学習者用デジタル教科書を活用した際、全体的に効果が認められたものの、特に効果が高かったのは、勉強する習慣があったものの英語にそれほど時間をかけていなかった児童と、日頃あまり勉強していないものの技能教科が好きで、英語も好きで得意だと思っている児童であった。この点につき、検証を深めるとともに、得られた言語データを学習データとした、仮想の英語学習者を暗示するようなAIモデル（大規模言語モデル・生成AI）について、必要に応じてさらなる実験を行い、新たな知見を探ることとする。
不測の事態が起こるとすれば2つ考えられる。1つ目は、技術的な困難にぶつかる場合である(可能性はかなり低い)。その場合は山形大学大学院理工学研究科の大槻准教授(専門はAI)からアドバイスを受けることで解決できると思われる。2つ目は、学校現場で の実践・実験・検証が何らかの理由で遅延・不可能になった場合である。その場合これまで構築してきた教育委員会・学校現場とのコネクションを活用し、代わりの学校を速やかに見つけることが可能である。
|
