2023 Fiscal Year Final Research Report

Development of cultivation learning program for traditional crop varieties by a data-driven approach

Research Project

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Project/Area Number	20K03208
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 09080:Science education-related
Research Institution	Shiga University
Principal Investigator	MORI Taro 滋賀大学, 教育学系, 准教授 (90725053)
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)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2024-03-31
Keywords	在来作物 / ベイズ的最適化 / 栽培条件 / 総合的な学習の時間 / 技術科 / ナス / 甘トウガラシ / 辛味ダイコン
Outline of Final Research Achievements	Optimization of cultivation conditions for indigenous crops ('Sugitani Nasubi', 'Sugitani Togarashi', and 'Ibuki Daikon') to obtain sufficient yield and quality. For 'Sugitani Nasubi' and 'Sugitani Togarashi', Bayesian optimization was used to search for cultivation conditions that lead to high yields, and for 'Sugitani Togarashi', significantly different cultivation conditions were found from the conventional conditions. In addition, for 'Ibuki Daikon', we clarified the amount of fertilizer suitable for production for different uses (for condiment and vegetable) and the differences in quality between them, and established cultivation techniques using covering materials in spring-sown cultivation to expand the cropping season. Furthermore, we developed a program for cultivation of indigenous vegetables for the period of integrated study in elementary schools and for the technology in junior high schools.
Free Research Field	園芸学、農業教育
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	生産者の経験や勘をもとに栽培され、栽培方法が確立されていないことが多い在来野菜について、本研究でデータを基に最適な栽培方法を明らかにできたことは、全国に多数存在する在来野菜の栽培方法の研究推進、維持・普及に寄与すると考える。また、ベイズ的最適化により、慣行と異なる栽培条件を見出すことができ、作物の栽培条件の探索において有効な手法の一つであることを示すことができたと考える。さらに、考案・実践した在来野菜の学習において、得られたデータを質的・量的に評価し、改善点を明確化して改善するPDCAサイクルを行う学習プログラムの開発のスキームを示すことができたことは在来作物の学習の活性化に寄与すると考える。