| Project/Area Number |
24K06240
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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 09070:Educational technology-related
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| Research Institution | Tamagawa University |
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Principal Investigator |
大森 隆司 玉川大学, 脳科学研究所, 研究員 (50143384)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 昂文 玉川大学, 工学部, 講師 (30851274)
山田 徹志 玉川大学, 教育学部, 准教授 (50784154)
佐藤 雅俊 玉川大学, 工学部, 教授 (60612091)
宮田 真宏 武蔵野大学, データサイエンス学部, 講師 (70858026)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 授業映像 / 教員技能 / 相互作用 / 新任教員 / 熟練教員 / 教員研修 / 授業運営技能 / ICT技術による数値化 |
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| Outline of Research at the Start |
教育現場では教員の多量の新規採用に伴う質の低下が危惧される．教員の育成は熟練教員の指導による研修が行われるが，機会に限りがある．これに対し本研究は，優れた教員の授業をICTとAIにより計測・分析し，その結果を教員にフィードバックする．
特に本研究では，対面説明での教員と生徒の認知的相互作用とグループワークの分析を目指す．そしてそれから授業の全体像を把握し，教員にFBする手法を開発する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
授業中に児童生徒の関心を引き続ける教員の技能は，授業の質向上のための重要な要素である．しかし現在，その技能を客観的に可視化する手法は限られている．そこで本研究では，教室での授業映像から教員・児童の顔情報を抽出し，その情報から授業中の教員と児童の間の相互作用の特徴量を抽出し，そこに表れる教員の授業遂行に関する技能の可視化を試みる．
本研究の実験では，小学校の複数の科目（ex.算数・社会・国語，新任教員と熟練教員）の授業のセンシングを行い，その映像を分析することで授業の質を検討する．具体的には，映像中の児童と教員の顔の特徴量から両者の相互作用などを抽出し，授業改善の指導に資する特徴量の抽出と授業改善の実践を目指した．結果，少数事例ではあるが，3人の新任教員の授業をそれぞれ2回計測し，分析してフィードバックを行った．それぞれの授業での改善は見るべきものがあった．
この結果は，2回の学会で発表した．
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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
授業中に児童生徒の関心を引き続ける教員の技能は，授業の質向上のための重要な要素である．しかし現在，その技能を客観的に可視化する手法は限られている．そこで本研究では，教室での授業映像から教員・児童の顔情報を抽出し，その情報から授業中の教員と児童の間の相互作用の特徴量を抽出し，そこに表れる教員の授業遂行に関する技能の可視化を試みる．
実験では，玉川学園小学部の授業９個（算数・社会・国語，新任教員と熟練教員）の映像を取得し，その分析を行うことでその授業の質を検討した．さらに，映像からの特徴量とは別に，熟練指導者にその映像の分析をしていただき，改善点と良かった点についてコメントをいただき，教員にフィードバックした．新任教員については，そのフィードバックの2か月後に再度の授業映像の取得を行い，同様の分析をして一回目と二回目の変化を比較した．結果，新任教員3人について授業の質の大幅な改善が認められた．
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度は，9回の授業をセンシングしてその分析を行った．今年度も継続するが，対象を私立学校である玉川学園だけでなく，公立小学校も含むようにすることで，多様な児童が存在する教室での教員の技能についての検討を行う．また，東京近辺と地方の小学校での違いも検討する．
予想では，公立学校では多様な児童がいることにより，教員の技能が単に教えるだけでなく，児童を引き付ける，規律を守る，生活を指導するなど幅広いものになると考えられる．
その分析は顔情報だけでは困難であるが，データを蓄積することでLLMとの対話が可能になるだけの事例を対象としたい．
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