「科学者のような学び方」を学ばせる計算論的ラーニングアナリティクス基盤

• Project/Area Number: 23K28197
• Project/Area Number (Other): 23H03507 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62030:Learning support system-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 岡田 昌也 九州大学, 共創学部, 准教授 (10418519)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 多田 昌裕 近畿大学, 情報学部, 准教授 (40418520) ; 木實 新一 九州大学, 基幹教育院, 教授 (70234804) ; 木庭 啓介 京都大学, 生態学研究センター, 教授 (90311745)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2026: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2025: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000); Fiscal Year 2023: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
• Keywords: 科学者育成教育 / ラーニングアナリティクス / 学び方の学習 / 計算論モデリング / 行動情報学

Outline of Research at the Start

科学技術立国・日本を標榜したとき，日本の博士課程進学者は2003年度をピークに減少し続け（現在，年間1.5万人），日本の科学技術を担う次世代の科学者が増えにくくなっていることが，強く懸念される．本研究では，次世代の科学技術イノベーションを担う「科学者を志す人々」を育成する，ラーニングアナリティクス基盤を創出する．このために，科学者が行う理想的な学び方を，計算論的にモデリングし，「科学者のような学び方」を学ばせる技術を開発する．