| Project/Area Number |
24K06295
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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 | Aichi Medical University |
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Principal Investigator |
仙石 昌也 愛知医科大学, 医学部, 教授 (40257689)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮本 淳 愛知医科大学, 医学部, 教授 (40340301)
久留 友紀子 中央大学, 理工学部, 教授 (00465543)
橋本 貴宏 愛知医科大学, 医学部, 教授 (60291499)
山下 敏史 愛知医科大学, 医学部, 准教授 (90622671)
平田 亜紀 愛知医科大学, 医学部, 准教授 (00650863)
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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 |
¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 生成AI / ライティング教育 / クラウド |
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| Outline of Research at the Start |
レポートライティングにおける生成AIの活用は，ライティング教育における指導と評価に大きな影響を及ぼす可能性がある。
本研究では，レポートライティング教育において生成AIを利活用する際の学習効果や評価方法の確立に向けて，クラウドを利用したレポート作成のプロセス分析やアンケートを基に生成AIの利用に関するデータを取得し，有効利用のために必要な要素を抽出し検討する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年、生成AI技術の急速な進展により、高等教育におけるレポートライティング教育には新たな可能性と課題が生じている。生成AIを適切に活用することで学修効果の向上が期待される一方で、生成AIのみに依拠したレポート作成は、学生の学びに繋がらないなどの懸念が指摘されている。
本研究では、大学初年次の学生がクラウドサービスを用いて作成したレポートを中心に、（1）作成したレポートの編集履歴の分析から得られる情報をもとに、生成AIの利用場面および作成プロセスの特徴や傾向の可視化、（2）レポート作成段階における生成AIの利用実態に関するアンケート調査とその結果と作成プロセスとの関連、の2点から調査・分析を行うことで、効果的な学習指導と評価手法の確立を目指している。
2024年度は、生成AIに関する基礎的な研究と情報収集、ならびに授業実践を実施した。
情報収集にあたっては、研究分担者が実際に生成AIを活用した事例や活用方法の可能性、加えて学会等で発表された最新の知見を調査し、研究グループ内で共有した。授業では、Googleドキュメントを用いた3～4名による協働ライティングを主として、レポート作成の準備段階（メモ作成、文献検索、研究計画の立案）において生成AIの使用を許可した。その際の生成AIの使用に際しては、事前に自ら下調べを行い、得られた情報の真偽を必ず複数の情報源で確認するよう学生に指導した。さらに、授業の開始時と終了時には、生成AIに対する意識および利用実態を把握するためのアンケート調査を実施し、分析のためのデータを収集した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
交付決定後、研究代表者が他部門へ異動となり、従来の研究分野とは異なる業務を新たに担当することとなったため、研究に必要な環境および十分な時間の確保が困難な状況となった。その結果、最低限のデータおよび情報収集は実施したものの、それらを十分に整理・分析する段階には至らなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
前年度の授業実践において得られたデータについて、今後は集計・整理を行い、詳細な分析を進めていく予定である。生成AIは極めて速い速度で進化を続けており、新たなサービスや機能が次々と提供されていることから、これらの動向についても研究分担者と連携しながら継続的に把握していく。これらの状況を踏まえつつ、分析結果に基づいて今後の研究方針を策定し、それらに合わせたデータ収集と分析を継続的に実施していく。
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