2023 Fiscal Year Annual Research Report
カレッジ級数学におけるAI・データサイエンスリテラシー習得のための教材開発
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21K02918
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University College of Technology |
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Principal Investigator |
楢崎 亮 大阪公立大学工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (20567929)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松野 高典 大阪公立大学工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (30311046)
稗田 吉成 大阪公立大学工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (80321454)
鬼頭 秀行 大阪公立大学工業高等専門学校, その他部局等, 講師 (40866951)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | データサイエンスリテラシー / 数学 / AI / カレッジ級数学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
申請書の研究実施計画(I)の具体的内容として、国立情報学研究所「大学等におけるオンライン教育とデジタル変革に関するサイバーシンポジウム」などに参加し、情報の収集を行った
研究実施計画 (IV)「適正な授業時間配分を検討するための模擬授業の実施・テキストの作成」に関しては、昨年度までの研究実施計画(III)「授業に教材として用いるAIを作成するためのデータ収集作業」で実施したデータ収集をもとに、実際に授業やレポート等の課題で活用した。 具体的には偏微分の応用例としてAIのディープラーニングにおける重要な概念である誤差逆伝播法についてのトピックを授業で紹介した。
研究実施計画 (V)「既存科目のシラバス再編作業」に関しては、公立大高専2024年度のシラバスでは3年生の科目「解析2」、「情報3」に反映し、2025年度は4年生の「応用数学A・B」に活用する予定である。
研究実施計画 (VI)「成果発表」に関しては、2023年8月に行われた第29回高専学会において「数理モデルを構築する能力とAIリテラシーを涵養する教材例」というタイトルで発表を行ない、同タイトルで日本高専学会誌に投稿中である。また、2023年8月に行われた第105回全国算数・数学教育研究大会において「統計処理ソフトを用いた演習」というタイトルで発表を行い、2024年1月に城西大学数学科数学教育紀要第5号に同タイトルの投稿論文が掲載された。
本研究全体を通じて、大学2年次または高専5年次までの全学科・全コースの学生対象の共通科目として、数学を応用しながらニューラルネットワークを用いたAI 理論を理解し、応用実装に繋がるカリキュラムおよびその教材を作ることが達成された。
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