2022 Fiscal Year Research-status Report
マルチエージェントに基づく自動交渉AI型ラーニングアナリティクス手法の研究
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22K02818
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| Research Institution | Sendai National College of Technology |
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Principal Investigator |
高橋 晶子 仙台高等専門学校, 総合工学科, 准教授 (10537492)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菅沼 拓夫 東北大学, サイバーサイエンスセンター, 教授 (70292290)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 自動交渉 / Human-in-the-loop / エージェント |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，オンライン授業をはじめとするICTツール等を活用した学び（オンライン教育）から収集される，学習者の学習ログや成績，個人情報など各個人と紐付く機微度の高い学修データを対象とし，これらのデータを収集してラーニングアナリティクス(LA)を実施したい学校等の組織（LA実施者）と，学修データを提供する各学習者（学修データ提供者）の間でデータを適切に流通させ，分散環境でのLAを効果的に支援するための枠組みを確立することである．具体的には，オープンな「データ市場」の概念に着目し，学修データ提供者の代理となり高機微情報の提供は最小限に留めつつより多くの学習支援を受けたいエージェントと，LA実施者の代理となり極力広く多くの情報を得てより的確な学習支援を行いたいエージェントの間で，メカニズムデザインに基づく自動交渉を行いつつ，適宜学習者への問い合わせを実施する．これにより小規模LA環境であるミクロLAにおいて，安心安全かつ効率的なLAと学習支援行うためのマルチエージェントに基づく手法を検討している．初年度は，学修データにおけるメカニズムデザイン理論を用いた自動交渉合意形成手法のエージェント間の交渉プロトコルの設計を行い，学習者の負担とならないタイミングで適宜学習者の意向の問い合わせを実施するためのHuman-in-the-loopの検討を行った．また，シミュレーション実験を行うことで，本課題で採用する交渉プロトコルの実現可能性を確認した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
概ね順調に進展してはいるが，支援レベルの検討と本課題で扱うデータについての検討が若干遅れている．
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| Strategy for Future Research Activity |
2年目は，初年度の成果に基づき，次のとおり研究を推進する．学修データにおけるメカニズムデザイン理論を用いた自動交渉合意形成手法については，学習者が高機微情報を含んだ自身の学修データから，より高い機微度を持った情報を開示することにより，それに応じた高いレベルの学習サービスを享受可能とするためのインセンティブの度合いとして「学習支援レベル」について検討する．また，Human-in-the-loopに基づく学習支援レベル調整については，自動交渉の過程で，学習者に対して交渉の材料となる学修データの開示機微度や，所望の学習支援レベルを確認するなど，各種の判断を促すための機能を持つ，学習支援レベル調整について検討を行い，これをユーザエージェントの設計と合わせて実施する．さらに，LAシステムの実現に向け，ミクロLAシステムの設計を行う．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染症や半導体不足の影響で想定していた機材を購入することが出来なかったため，次年度使用額が生じてしまった．現在は，在庫については落ち着いてきているようなので，早急に購入して研究を進める．
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Research Products
(2 results)
