| 研究課題/領域番号 |
18K09900
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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57080:社会系歯学関連
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| 研究機関 | 大阪歯科大学 |
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研究代表者 |
益野 一哉 大阪歯科大学, 歯学部, 教授 (40288775)
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| 研究分担者 |
王 宝禮 大阪歯科大学, 歯学部, 教授 (20213613)
田中 忠芳 金沢工業大学, 基礎教育部, 准教授 (30460413)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 人工知能 / ジェネリック・スキル / アセスメント・テスト / 歯科医学教育 / 人口知能 / 自動採点システム / ルーブリック評価 / AI / e-learning / クラウドコンピューティング |
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| 研究成果の概要 |
学生の学業成績データの中で経時的に比較検討する項目を整理し、どの項目が人工知能入力に適しているか比較・検討をした。その結果、1～4年生は単位試験が終了した後におこなう進級試験である総括試験を採用した。5年生は臨床知識試験を採用し、6年生は卒業試験である学士試験を採用した。アセスメント・テストに関しては、1年生はPROGテストを、3年生にはGPS Academicテストを受験させた。3年間のデータが継続的に蓄積された。日本オラクル社の人工知能を用い、学生の学業成績とアセスメント・テストの成績を総合的に判断した結果、ジェネリック・スキルが高い学生の方が学業成績が高い傾向にあることがわかった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
歯科医師国家試験が難しくなってきている状況や、CBT、OSCEの公的実施にむけ歯科医学教育の改善が求められている。今までの教育方法は学業の成績のみでの指導が主流であったが、既存の指導方法では成績が改善しない学生が多数存在している。不合格科目が多い学生や全教科で点数が低い学生は生活習慣や家庭環境の改善が必要だと感じている。そこで専門科目の成績向上だけでなく、問題解決力やコミュニケーション力などのジェネリック・スキルの改善などに、アセスメント・テストが歯科医学教育にも有用だと考えた。その分析に人工知能を用いて効果的な学習方略の策定を試みた。
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