| Project/Area Number |
20K20420
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| Project/Area Number (Other) |
19H05490 (2019)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2020)
Single-year Grants (2019) |
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| Review Section |
Medium-sized Section 9:Education and related fields
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University (2024)
Hokkaido University (2019-2023) |
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Principal Investigator |
Ikeda Fumihito 大阪公立大学, 国際基幹教育機構, 教授 (60333647)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 誠 北海道大学, 高等教育推進機構, 名誉教授 (60322856)
岩間 徳兼 北海道大学, 高等教育推進機構, 准教授 (70608900)
飯田 直弘 北海道大学, 高等教育推進機構, 准教授 (80578063)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥25,740,000 (Direct Cost: ¥19,800,000、Indirect Cost: ¥5,940,000)
Fiscal Year 2021: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2020: ¥9,360,000 (Direct Cost: ¥7,200,000、Indirect Cost: ¥2,160,000)
Fiscal Year 2019: ¥7,280,000 (Direct Cost: ¥5,600,000、Indirect Cost: ¥1,680,000)
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| Keywords | 問う力 / 論理推論 / 帰納推論 / 演繹推論 / 仮説推論 / テスト / 生成AI / 記述式問題 / 選択式問題 / リサーチクエスチョン / 教育プログラム / 職業教育 / 探究学習 / 構造的把握力 / 質問力テスト / 創造性 / 授業評価 / 質問力評価 / テスト開発 / 信頼性 / 妥当性 / 実用性 / 質問力 / 評価基準 / 人材評価 / 深層学習 / コンピテンス / 非認知能力 / 多面的総合的評価 / 選抜試験 / ルーブリック / 学力の3要素 |
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| Outline of Research at the Start |
AIを使って質問を評価します。質問からは、質問の対象に対する知識や理解力だけでなく、論理性や多視点性、好奇心や表現力、協働力など、これまでの試験やテストでは見ることのできなかった多様な能力や資質（コンピテンス）を見ることができます。さらには、良い質問は優れた探究力の源でもあり、創造性にも繋がります。しかし、質問は多様なコンピテンスを含んでいるだけに評価は困難です。そこでAIを使って質問の多面的な評価を実現します。
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| Outline of Final Research Achievements |
As an evaluation index for measuring questioning ability, we have succeeded in developing such index while ensuring the creativity of the examinee by asking about deficiencies in logical reasoning rather than propositions. In other words, we have used the deficiencies in each of the three logical inferences - inductive, deductive, and hypothetical reasoning - as an evaluation index.
Regarding the development of the testing environment, we attempted to develop two patterns of questions: multiple-choice questions to measure question-asking ability and short-answer questions. The former is appropriate for measuring basic question-asking ability in relation to deficiencies in logical reasoning, while the latter is appropriate for measuring question-asking ability, including the creativity of the examinee. We verified that it is possible to create questions using generated AI by clarifying the perspective of deficiencies in the three types of logical reasoning in both patterns.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は、論理推論の不備を問うことで受験者の創造性を損なうことなく質問力を測定可能とする新たな評価指標を開発し、学術的には質問力の理論的枠組みを深化させた点で意義がある。また、生成AIを用いた選択式・記述式問題の構築可能性を示したことにより、教育現場でのスケーラブルかつ質の高いアセスメントの実現に貢献し、探究的学びを重視する教育改革にも資する成果である。
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