AIが学習に失敗する例を用いたAI学習教材の開発と評価

• Project/Area Number: 25K06605
• 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: Professional University of Information and Management for Innovation
• Principal Investigator: 中田 豊久 情報経営イノベーション専門職大学, 情報経営イノベーション学部, 教授 (70507508)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 三浦 元喜 千葉工業大学, 工学部, 教授 (00334053)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: 学習教材 / AI

Outline of Research at the Start

本研究では，現行のAI教育がチュートリアル中心で表面的な理解に留まる限界を克服し，AIの内部メカニズムを深く理解できる新しい教育アプローチを開発する．そのために，AIが学習に失敗するという例を活用する．失敗するAIをデバッグする過程を通して学習者に深い理解を促すところに本研究の特徴はある．そして学習者が独自の機械学習モデルを新たに構築できるようになることを目指す．この教育アプローチにより，AI技術者のAIに対する理解が深まり，より効果的なAIモデルの開発が進むことでAI技術の応用が一層促進されると期待される．