| 研究課題/領域番号 |
18K11581
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
常盤 祐司 法政大学, 情報メディア教育研究センター, 研究員 (70434181)
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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 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | Classroom Support System / Group formation / Group learning / LMS / LTI / Word2Vec / AI / グループ学習 / 授業支援ツール / LLM / Similarity / グループ形成 / アルゴリズム / LTI1.3 / 授業支援システム / LTI 1.3 / Similarity グループ形成 / 学習支援ツール / 学習分析ツール / 大規模授業 / 座席指定 / Word2vec / LA / 高等教育 / アクティブラーニング |
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| 研究成果の概要 |
大学における大規模授業では教員からの一方向の講義が余儀なくされるため、受講する学生のGPA平均は小規模授業に比べ低くなる傾向にある。そのため、本研究では大規模授業でもグループ学習によるアクティブ・ラーニングを実現できる授業支援ツールの開発を行った。このツールは、自然言語処理のAIのひとつであるWord2Vecにより、教員と学生が事前に投稿したディスカッションテーマに関わるキーワード間の類似度を計算することで、グループを形成する。また、このシステムは国際技術標準のLTIに対応することで、多くの教育機関に導入されているLMSで利用することができる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的な意義として、グループ形成のアルゴリズムが挙げられる。自然言語処理のAIのひとつであるWord2Vecにより、教員が提示したテーマと学生が投稿したキーワード間のSimilarityを計算し、その数値によって学生を順にグループに割り当てる方式である。生成AIが実用化されつつある現在、学習支援ツールへのAIの組み込み方法を示唆する事例でもある。また、社会的な意義として、国際技術標準のLTIの実装が挙げられる。本研究の成果は日本IMS協会を通じて展開され、初等中等教育におけるテストシステムのMEXCBTや学習eポータルでも利用されるようになった。
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