2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of cultivation learning program for traditional crop varieties by a data-driven approach
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20K03208
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| Research Institution | Shiga University |
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Principal Investigator |
森 太郎 滋賀大学, 教育学系, 准教授 (90725053)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩山 幸治 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (90737040)
久保 加織 滋賀大学, 教育学部, 教授 (10190836)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 在来作物 / ベイズ的最適化 / 技術科 / 総合的な学習の時間 / 甘トウガラシ / 辛味ダイコン / ナス / 栽培学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、子どもの「生きる力」を育むため、体験活動の推進・伝統と文化の尊重の観点から充実が求められている在来作物を教材とした栽培学習について、データを基にそれを説明するモデルを見つけ出すデータ駆動型アプローチによりプログラムを開発することである。
今年度は、‘杉谷とうがらし’において、前年度までベイズ的最適化を用いて設定した試験区で得られた収量データを基に予測された最適な栽培条件と慣行栽培条件で栽培試験を行い、予測された最適な栽培条件で高い収量が得られることを実証した。また、前年度実施した中学校技術科での‘伊吹大根’の栽培学習プログラムについて、授業記録・質問紙調査・ワークシートのデータなどから質的・量的に評価を行い、学習効果の解明と改善点の明確化を行った。
本研究では、学校現場では栽培が難しい在来作物（滋賀県在来甘トウガラシ‘杉谷とうがらし’、ナス‘杉谷なすび’、辛味ダイコン‘伊吹大根’）を対象として、十分な収量・品質が得られる栽培条件の最適化を行った。‘杉谷とうがらし’および‘杉谷なすび’ではベイズ的最適化による高収量が得られる栽培条件（株間、基肥量、追肥量、追肥のタイミング）の最適化を行い、‘杉谷とうがらし’では慣行栽培と大きく異なる栽培条件を見出すことができた。また、‘伊吹大根’では、異なる用途（薬味用、野菜用）での生産に適した施肥量やそれらの品質の違いを明らかにすること、昨期拡大に向けて春播き栽培における被覆資材を用いた栽培技術を確立することができた。さらに、最適化した栽培条件をもとに、小学校の総合的な学習の時間（‘杉谷とうがらし’、‘杉谷なすび’、‘伊吹大根’）および中学校の技術科で在来野菜の栽培学習プログラムを開発することができた。
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