Structure Analysis of Science and Mathematics Problems and Application for Individually Optimal Learning

• Project/Area Number: 23K02748
• 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: Kanazawa Institute of Technology
• Principal Investigator: 上江洲 弘明 金沢工業大学, 基礎教育部, 准教授 (60350401)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 高井 勇輝 金沢工業大学, 基礎教育部, 講師 (90599698) ; 谷口 哲也 金沢工業大学, 基礎教育部, 准教授 (90625500)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 教育DX / 学習問題群の構造化

Outline of Research at the Start

本研究では教育改善に関わる一つの試みとして, 従来の応用数学理論（ファジィ理論,実験計画法など）と機械学習, データマイニングの理論に基づいた技術を統合することで,「理数系学習問題群を適切に構造化する手法を開発・実装し, 一人ひとりの学生に適した教材を作成する手法を各教育現場で再現可能な形で提供すること」を目指す. 本研究によって,個別最適化された学びを実施しやすい環境のための基盤を固める.