2022 Fiscal Year Annual Research Report
Supporting Methodology for Effective Reflection and Building a Learning Model with Machine Learning
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20K12114
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| Research Institution | Teikyo University |
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Principal Investigator |
宮崎 誠 帝京大学, 理工学部, 助教 (60613065)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松葉 龍一 東京工科大学, 先進教育支援センター, 教授 (40336227)
久保田 真一郎 熊本大学, 総合情報統括センター, 准教授 (80381143)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | リフレクション / プロンプト / 学習モデル / LTI / LMS / eポートフォリオ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
AIリフレクション支援システムは，前年度までに抽出した質の高いリフレクションの評価観点に則って，次第に深いリフレクションへの思考を意図した指示プロンプトを作成し，自動採点および即時フィードバックを教員の代わりにAIが行うことによって解決することを目指し，開発している．2022年度の課題は，精度よく自動採点およびフィードバックする学習モデルの作成である．学習データとして使用する教師データのリフレクションの文章，採点結果等は，科研のメンバーの教育実践で得られているものだけでは，精度のよい学習モデルを作成するには数が充分でなく，より多くの学習データが必要であるため，DeepL APIを使い日英翻訳と英日翻訳によるBack Translation(逆翻訳)の手法による学習データの拡張を行った．現状まだリフレクションの支援ツールとして教育実践のなかで活用はできていないが，本研究のこれまでの成果が新たな学内の競争的研究資金の獲得に繋がっており，研究期間終了後も研究を継続できることが決まっている．現在，社会で注目を集めているOpenAI社のChatGPTのようなLLM(大規模言語モデル)が様々な自然言語によるリフレクション指導を含んだ教育における様々なタスクを実行できる可能性も高い．オープンソースのLLMも日本を含め，各国から発表されており，こちらの動向を伺いつつ，現在作成した言語モデルに応用する検討も必要である．今後実施する学内の競争的研究資金による他学部の教員と共同研究では，教育実践から得られる学習データによる学習モデル構築と並行してLLMの導入によるさらなる精度の向上に向けた研究を行う．
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[Presentation] A DESIGN OF ONLINE LEARNING MATERIALS FOR DEVELOPMENT OF LEARNER AUTONOMY2023
Author(s)
Matsuba,R., Suzuki,Y., Kai,A., Kubota,S., Ishida,Y. and Miyazaki,M.
Organizer
International Conference on Education and New Developments (END) 2023
Int'l Joint Research
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