| 研究課題/領域番号 |
18K02910
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
児玉 靖司 法政大学, 経営学部, 教授 (30266910)
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| 研究分担者 |
寺脇 由紀 法政大学, 経営学部, 講師 (30559365)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | MOOCs / 学習データ解析 / 深層学習 / 機械学習 / マルチモーダル / 成績予測 / 教育工学 / 学習解析 / 大規模データ解析 |
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| 研究成果の概要 |
最近の人工知能技術の発達により学習データ解析の分野にも機械学習を用いることにより，確実な成績評価の予測ができるようになってきた。本研究課題では，主に，さまざまな機械学習および深層学習の技術を用いて，その予測精度を上げる工夫を行った。後半では、さらに新しい技術を取り入れ、XR（クロスリアリティ）や、マルチモーダル学習データ解析の実験、研究も行った。常に同分野での海外の研究者との頻繁な議論から、最先端の技術を取り入れるように研究を行っている。今後も継続して新しい技術を取り入れながら研究を継続していく。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
最先端の人工知能技術を用いた新しい学習データ解析技術について研究した。学習において目標となる学習モデルに対して、実際の学習状況をデータとして取得し、その段階での評価と、将来の評価を高い確率で予測することができた。さらに、本研究課題では、さまざまな機械学習技術を用いた成績の予測確率の比較を行った。
後半では，新しいアプローチとしてXR（クロスリアリティ）空間での学習環境を用いて同様の学習データ解析に関する研究を行った。
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