| 研究課題/領域番号 |
20H00622
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
木實 新一 九州大学, 基幹教育院, 教授 (70234804)
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| 研究分担者 |
瀬崎 薫 東京大学, 空間情報科学研究センター, 教授 (10216541)
畑埜 晃平 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (60404026)
馬 博軒 九州大学, 基幹教育院, 助教 (70984342)
西山 勇毅 東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師 (80816687)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
44,200千円 (直接経費: 34,000千円、間接経費: 10,200千円)
2024年度: 8,840千円 (直接経費: 6,800千円、間接経費: 2,040千円)
2023年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
2022年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2021年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
2020年度: 11,570千円 (直接経費: 8,900千円、間接経費: 2,670千円)
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| キーワード | 学習アナリティクス / 分散協調 / 開発途上コミュニティ / クラウドソーシング / 教育 / 教育支援システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
先進国においてはビッグデータやAI技術を活用した高度な学習支援システムが急速に発展しつつありますが、開発途上地域では状況が異なります。本研究では、申請者らのグループが開発した学習アナリティクス、クラウドソーシング、DTN(バケツリレー式のデータ転送方式)の技術を拡張・統合し、様々な学習空間において効率良く学習データを収集・転送し、有用フィードバックを提供できる分散協調型の学習アナリティクスプラットフォームの研究開発を行います。アフリカの教育機関と連携してユーザ中心の手法でデザイン・開発を行い、開発途上地域におけるエビデンスに基づく教育改善に貢献することを目指します。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、申請者らのグループが開発した学習アナリティクス、クラウドソーシング、DTN (Delay Tolerant Networking)の技術を拡張・統合し、様々な学習空間において効率良く学習データを収集・転送し、有用フィードバックを提供できる分散協調型の学習アナリティクスプラットフォームの研究開発を行う。アフリカの教育機関と連携してユーザ中心の手法でデザイン・開発を行い、開発途上地域におけるエビデンスに基づく教育改善に貢献することを目指す。
2023年度は2022年度の成果に基づいて、開発途上コミュニティの学習アナリティクスシステムに必要な機能の改良を進めた。まず、開発途上コミュニティにおいても学習者に対して有用な推薦を行うことが可能な半教師付き連合学習に基づく手法を開発・改良した。また、通信困難な環境で学習者に対して効果的な可視化と情報提示を行うことができるプログレッシブ・アナリティクスに基づく手法の開発も試みた。更に、分散環境でグループ学習を効果的に支援するための技術開発や、学習支援システムの説明性を向上する技術、プログラミング学習など個別の学習支援技術の開発も進めた。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
2023年度は2022年度の成果に基づいて、開発途上コミュニティの学習アナリティクスシステムに必要な機能の改良を概ね順調に進めることができた。これらについては、国際誌や国際会議において論文発表をすることができた。開発途上コミュニティにおいても学習者に対して有用な推薦を行うことが可能な半教師付き連合学習に基づく手法を開発・改良し、通信困難な環境で学習者に対して効果的な可視化と情報提示を行うことができるプログレッシブ・アナリティクスに基づく手法の開発も試みた。これらの成果につては国際会議において論文発表を行った。また、分散環境でグループ学習を効果的に支援するための技術開発や、学習支援システムの説明性を向上する技術、プログラミング学習など個別の学習支援技術の開発も進めた。これらについては、複数の英文論文誌や国際会議で論文発表を行った。更に、2023年7月から8月に渡る時期にタンザニアを訪問し現地調査や研究内容の議論を行い、また国際交流協定の可能性について協議を行うことができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画に基づき、更にモデルやシステムの研究を進めるとともに、現地の協力者と連携しつつ最終的な改良と評価、成果の取りまとめを行う。また、成果を発信するためのウェブサイトを更新する。更に、本研究の成果を発展させるために、新たな競争的資金獲得に向けて努力を行う。分散型のAI技術を通信困難が想定される地域や状況に応用する本研究の成果は、教育分野において有用であるだけではなく、災害など他の応用分野においても利用できる可能性があることから、教育分野以外への応用についても検討する。
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