| 研究課題/領域番号 |
19K12064
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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61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
岡田 昌也 九州大学, 共創学部, 准教授 (10418519)
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| 研究分担者 |
多田 昌裕 近畿大学, 理工学部, 准教授 (40418520)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021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)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | ラーニングアナリティクス / 行動情報学 / 実世界学習 / 学習方略 / 計算論 / 状況論的知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
実世界に根ざした知識を得るためには，机上での学びにとどまらず，実世界の中で行動を通して学ぶ実世界学習が重要である．このとき，学習者が，自らの学習活動を省みて「学び方」を適切に自己調整できれば，知的生産性を高める行動をとれる．したがって，本研究では，このような「学び方」の内省を促すために，「実世界における学び方」を学習棄却・再学習させるための計算論的学習方略研究を実施する．
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| 研究成果の概要 |
実世界に根ざした知識を得るためには，机上での学びにとどまらず，実世界の中で行動を通して学ぶ実世界学習が重要である．このとき，学習者が，自らの学習活動を省みて「学び方」を適切に自己調整できれば，知的生産性を高める行動をとれる．本研究では，このような「学び方」の内省を促すために，「実世界における学び方」を学習棄却・再学習させるための計算論的学習方略研究を実施した．学習者らの外部状態の計測に基づき学習の質的特性を評価する際，本研究が構造化・モデル化した計算的過程を利用できる．本研究が得た基礎知見は，人工知能による次世代学習支援などの応用に活用が期待される．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，学習科学，行動情報学，身体性認知科学の統合によって，実世界における状況論的知能のメカニズムについて基礎的研究成果を得た．本研究は，人工知能による次世代学習支援などの応用を行う際，その基礎的知見として活用が期待される．具体的には，行動の計測・理解からの学習効果の予測技術の発展に寄与し，実世界における学習者に効果的な行動を取るよう促す学習支援技術への応用が期待される．
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