2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of AI tools to translate everyday words into academic terms for inquiry-based learning
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20H01717
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山内 祐平 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (50252565)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池尻 良平 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 特任講師 (40711031)
澄川 靖信 拓殖大学, 工学部, 助教 (70756303)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 教育工学 / 探究 / AI / 歴史教育 / 問い |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は、AIを用いて日常用語を学術用語に変換する探究支援ツールの評価を行った。
具体的には、都立高校の高校生を放課後に集め、以下の流れで評価実践を行った。まず、事前の質問紙回答、歴史の探究と問いの解説、ブラウザ検索を通した2種類の歴史の問いA・Bの生成、教科書とWEB検索を使った問いAの推敲、事中の質問紙回答を実施した。その後別日の放課後に再度同じ高校生を集め、本ツールの操作方法の解説、本ツールとWEB検索を使った問いBの推敲、事後の質問紙回答を実施した。推敲の際は、ワークシートに推敲した問いと、推敲中に重要と感じたキーワードをメモさせた。また、推敲中のノートPCの画面を録画し、推敲プロセスを分析した。これらのデータと質問紙調査の結果を踏まえて、本ツールが探究の問いの推敲に影響を与えるかを評価した。
ワークシートとPC画面の分析をしたところ、本ツールは、初期の問いが学習者ごとに異なる状況においても、推敲に有効な情報を柔軟に提供できる効果が確認された。また、問いの推敲そのものに対する影響も一定程度確認された。一方、教科書とWEB検索を使った問いAの推敲では、WEBの解説記事の不透明な探究結果を読むことで、問いの推敲が他者の考察に強く影響を受けてしまうことが確認された。さらに、質問紙の結果を分析したところ、AIを用いた学術用語検索ツールを通して問いを推敲することで、歴史の学習方略の有用性の向上に影響を与えることも示された。
以上より、AIを用いて日常用語を学術用語に変換する探究支援ツールは、探究の問いの推敲を学術用語の視点から促進できることに加え、探究に必要な歴史の学習方略の有用性を向上させることが確認された。本研究の成果は、国際会議および国内学会で発表した。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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