Development of an AI-Powered Feedback Educational Support System for Situational Awareness and Future Prediction

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K02796
• 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: Kanazawa University
• Principal Investigator: Higashi Akitaka 金沢大学, 学術メディア創成センター, 助教 (80513134)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 笠原 禎也 金沢大学, 学術メディア創成センター, 教授 (50243051) ; 堀井 祐介 金沢大学, 数理・データサイエンス・AI教育センター, 教授 (30304041)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: IR / 機械学習 / AI / データ分析

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed a system that uses AI and machine learning to analyze educational data from various university systems. This system identifies individuals, monitors activity statuses, and predicts future career paths, thereby enhancing support for students and faculty. Data was collected from academic affairs and learning management systems and analyzed using high-performance GPUs. We also conducted experiments using generative AI to provide immediate feedback based on educational data. This method can be applied to other fields as well.

Free Research Field

教育工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

この研究は、AIと機械学習を用いた教育データの自動分析手法を開発し、成績・出席率・システムアクセスログなど多様なデータから学生の特徴や傾向を効率的に抽出することを可能にした。これにより、教育データサイエンス分野において、質の高い分析を容易に行う新しい手法を提供した。本研究の手法は、教育機関での学生支援の質を向上させると共に、学生自身が有益な分析結果を活用できる。さらに、この手法は他の分野のデータ分析にも応用可能であり、幅広い社会的な利益をもたらすことが期待される。