Development of an intelligent system that supports student personalized learning using educational big data

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K03174
• 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: Tokyo Gakugei University
• Principal Investigator: MORIMOTO Yasuhiko 東京学芸大学, ICTセンター, 教授 (10387532)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 宮寺 庸造 東京学芸大学, 教育学部, 教授 (10190802) ; 北澤 武 東京学芸大学, 教育学研究科, 教授 (80453033)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 主体的・対話的で深い学び / 教育AI活用 / 個別最適化された学び / ｅポートフォリオ / 学習支援システム / 学習データ / 知的システム

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed an intelligent system that supports student personalized learning using their learning data(e-portfolios）.
By analyzing and visualizing e-portfolios using AI technologies, the system provides an environment for personalized learning for students and supports their learning. The system also uses AI functions to guide students' learning. The system consists of four subsystems: (a) a proactive learning support and visualization system, (b) an interactive learning support and visualization system, (c) an AI navigator system for personalized learning and (d) a database system corresponding to educational big data. Each subsystem was evaluated in an experiment.

Free Research Field

教育工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

主体的・対話的で深い学びにおいて、いつどこでどのようなデータが蓄積されるのか、そのデータを用いて実現すべき公正で個別最適化された学びとはどのようなものかを明らかにすること自体が本研究の独自性そのものである。また、個別最適化された学びをAIなどの先端技術を用いてマネジメントし、さらに、学習者の学びをナビゲートする仕組みをAIで実現する試みが、本研究の創造性と言える。このAI学びナビゲーターを実現する仕組みを開発するためには、教育工学の理論をベースにAI技術の活用が必要不可欠となり、この研究は国内外を含め先駆的なものになる。