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2023 Fiscal Year Research-status Report

文系学生のためのAIプログラミング教育の最適化とオンライン教育システムの構築

Research Project

Project/Area Number 22K02811
Research InstitutionYokohama College of Commerce

Principal Investigator

浮田 善文  横浜商科大学, 商学部, 教授 (70308203)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 斉藤 友彦  湘南工科大学, 情報学部, 教授 (50464798)
松嶋 敏泰  早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30219430)
Project Period (FY) 2022-04-01 – 2026-03-31
Keywords科目間類似度 / シラバス情報 / 科目関連グラフ
Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は,文系学生のための一人一人に応じたAI教育のカリキュラム最適化と,多人数での学習を効率よく実施できるオンライン教育システムの構築を行うことである.令和5年度は,カリキュラム最適化に必要な情報を収集するために,研究代表者が所属している文系大学で開講している全科目と,高等学校での科目(情報,数学)の全単元について,内容の関連の調査を行い,以下の研究成果を得た.
1. 公開されているシラバス情報を用いることで,大学科目と高校科目における単元間の類似度が容易に得られることを示した.また,この類似度を用いることにより,科目名だけでは気づきにくいものの類似度が高い科目を見つけられることが分かった.
2. 選択した科目に対し,関連の強い大学科目および高校科目単元を視覚的に把握するための科目関連グラフを提案した.また,科目関連グラフは,大学で開講している全ての科目間のつながりを把握することが可能であるため,これまで知られていなかった異分野間の繋がりなどについても知ることができることを示した.
3. 科目と単元間の類似度と,科目関連グラフを用いることで,授業担当者が少ない作業負担で,関連が強い大学科目および高校科目単元を把握可能であることを示した.さらに,関連の強い単元の情報を利用した,学生の授業理解度向上への取組についても考察を行った.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

令和5年度は,研究実績の概要で述べた通り,カリキュラム最適化に必要となる,大学科目と高校科目における単元間の類似度が容易に得られることを示した.また,関連の強い科目および単元を視覚的に把握するための科目関連グラフを提案することができた.これらの類似度と科目関連グラフは,今後のAI教育のカリキュラム最適化に利用可能である.ただし,令和5年度に予定していた,AI教育の内容の細分化についてはまだ作業が一部残っているため,今後も引き続き作業を進める.

Strategy for Future Research Activity

今後は,これまでに得られた研究成果を利用することで,各学生に対し,当初のレベル及び,それまでの学習履歴をもとに,次に学習する最適なレベルの要素を割り振るアルゴリズムを完成させる.そして,このアルゴリズムを,多人数での学習を効率よく実施できるオンライン教育システムとしてコンピュータに実装する準備を進める.

Causes of Carryover

(理由)
参加を予定していた学会をキャンセルする必要が生じたため.
(使用計画)
本研究で得られた成果の発表および関連研究の最新の動向調査のために,国内および海外の学会に積極的に参加する予定である.次年度使用額はこのための予算として計上する.

  • Research Products

    (10 results)

All 2024 2023

All Presentation (10 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results)

  • [Presentation] 深層学習に基づくオンライン授業における疲労検出システム2024

    • Author(s)
      劉昊, 齋藤友彦
    • Organizer
      情報処理学会第86回全国大会講演論文集
  • [Presentation] CUI操作によるVRプラットフォーム~視線情報を用いた移動コマンドの提案~2024

    • Author(s)
      岡松哲汰, 齋藤友彦
    • Organizer
      情報処理学会第86回全国大会講演論文集
  • [Presentation] A New Framework for Multilevel Analysis Aiming at Optimal Prediction Based on Bayesian Decision2024

    • Author(s)
      K. Horinouchi and T. Matsushima
    • Organizer
      Bayes on the Beach 2024
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 高校科目における単元と大学科目の類似度を用いた授業理解度向上に関する一考察2023

    • Author(s)
      浮田善文, 齋藤友彦, 松嶋敏泰
    • Organizer
      第22回情報科学技術フォーラム(FIT2023)
  • [Presentation] Hyperparameter Learning of Bayesian Context Tree Models2023

    • Author(s)
      Y. Nakahara, S. Saito, K. Shimada and T. Matsushima
    • Organizer
      2023 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Private Coded Computationにおける計算時間削減のための新手法に関する一考察2023

    • Author(s)
      三木淳司, 高申喆, 風間皐希, 松嶋敏泰
    • Organizer
      電子情報通信学会情報理論研究会
  • [Presentation] サーバグループからの応答消失耐性を有するPrivate Coded Computation 方式の一考察2023

    • Author(s)
      森下雄介, 三木淳司, 風間皐希, 松嶋敏泰
    • Organizer
      電子情報通信学会情報理論研究会
  • [Presentation] 秘密分散法を用いたPrivate Information RetrievalとRobust性への拡張2023

    • Author(s)
      三木淳司, 松嶋敏泰
    • Organizer
      第46回情報理論とその応用シンポジウム
  • [Presentation] スパース性を仮定した下でのベイズ決定理論に基づく最適予測を目的としたマルチレベル分析の新たな枠組み2023

    • Author(s)
      堀之内康平, 松嶋敏泰
    • Organizer
      第46回情報理論とその応用シンポジウム
  • [Presentation] 雑音項の分散が周辺画素に依存する平面的自己回帰モデルとそのベイズ符号2023

    • Author(s)
      中原悠太, 松嶋敏泰
    • Organizer
      第46回情報理論とその応用シンポジウム

URL: 

Published: 2024-12-25  

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