ニューラルネットワークの内容可視化に基づく革新的なA I教育支援ツールの開発

Research Project

Project/Area Number	24K06368
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 09080:Science education-related
Research Institution	Sendai National College of Technology
Principal Investigator	本郷哲仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (80271881)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000) Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	AI / AI教育 / ニューラルネットワーク / アクティベーションアトラス
Outline of Research at the Start	本研究では、機械学習・認識過程のニューラルネットワーク(NN)の内容を可視化して学習者に提示・考察させることで、NNの構造、データの適性などの科学的検討ができるAI情報教育手法の提案・開発・実践を目的とする。具体的には、Google の Shan Carterらが提唱しているアクティベーションアトラスにより内容を可視化するとともに、エポック数の変遷や機械学習に使われるデータの違いによるNNの内容変化が学習者にわかりやすい、可視化ツール、比較手法、考察ポイント提示などのAI教育手法を開発する。