Custom-made teaching material development for realizing comprehensive clothing life education using AI-based system

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 20K20823
• Research Institution: Sugiyama Jogakuen University
• Principal Investigator: 増田 智恵 椙山女学園大学, 生活科学部, 教授 (60132437)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 村上 かおり 広島大学, 人間社会科学研究科(教), 教授 (80229955) ; 金崎 悠 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究員 (90804667) [Withdrawn]
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2023-03-31
• Keywords: 教材開発 / オーダーメイド / 教師と生徒の連携体制 / AIの利用 / 中学生 / 高校生

Outline of Annual Research Achievements

【研究内容】前年度多数の中・高校生の男女を対象に衣生活に関するA .知 識，B.実践・実行，C .学習意欲（希望）についてアンケート実施と分析(基本的統計および因子分析・クラスタ分析)から，生徒の同じ教材でも異なる意識が認められた。AとBは同傾向でも，C の学習意欲（希望）は別の因子として抽出され，下着の学習意欲はその必要性として期待が高く，クラスタに分類すると男女別での特徴のある教材へのA，B，Cの差も抽出された。本年度は機械学習を利用して，生徒が希望する教材を予測するための検討を試みた。
【方法】1．中学生2936名（男子1239名，女子1697名）と高校生2269名（男子902名，女子1367名）の合計5205名の同じ質問（既製服・制服・日常着・下着の衣生活に関して，衣服着装意識と衣服行動）に関して，A，B，Cの各25項目の3段階（25×3=75項目）について5段階評価を行った結果を使用。2．分析方法は，予測性と説明性を両立した一般化加法モデルのGAMとデータがやや少なくても対応可能なスパースモデリングを用いて，中高生男女5205名のC .学習意欲（希望）を導くためのA .知 識，B.実践・実行の特徴を検討した。
【結果】GAM法によるC .学習意欲のA とBからの予測は，全項目の学習データで0.73以上，テストデータで0．66の予測精度が得られた。大半の項目に関して，ある程度の予測は可能で，とくにC2-1からC2-4の「衣服の人（個人）を自覚・意識させる役割」に関しての予測精度制が学習・テストデータともに約0.8以上の高い予測精度が得られた。昨年度の解析結果においても，同項目は評価が高かった。中高生において「衣服の役割」が「人としての自覚を促す役割」を果たしていることが確認でき，また予測関係も把握できた。スパースモデリングを用いた予測においても，ほぼ同傾向を示した。