LLM活用による読み飛ばし・読み落としに対する補完型協調学習支援エージェントの開発

• Project/Area Number: 25K17091
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 09070:Educational technology-related
• Research Institution: Tokyo City University
• Principal Investigator: 周 娟 東京都市大学, メディア情報学部, 准教授 (90822841)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 協調学習支援 / 情報回避 / リーディング

Outline of Research at the Start

本研究は，大規模言語モデル（LLM）を用いて各学習者のリーディング行動で生じる情報回避（ここでは学習者の読み飛ばし，読み落とし等の行為を指す）した学習内容が含まれる学習コンテンツを生成し，各学習者の情報回避した学習内容に基づいて情報提示及び学習を深める会話を助けるLLMを用いたエージェントを開発する．