| 研究課題/領域番号 |
20H01717
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山内 祐平 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (50252565)
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| 研究分担者 |
池尻 良平 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 特任講師 (40711031)
澄川 靖信 拓殖大学, 工学部, 助教 (70756303)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2022年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2021年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2020年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
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| キーワード | 教育工学 / AI / 機械翻訳 / 探究 / 問い / 歴史学習 / 学術用語 / 歴史教育 / 機械学習 / 人工知能 / 学習支援ツール |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、高校生の探究における課題設定と学術的な情報収集の支援のために、日常用語を学術用語に変換できるAIを用いたアルゴリズムと、それをもとにしたWEBツールを開発する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、高校生の探究における問いの設定・推敲と学術的な情報収集の支援のために、日常用語を学術用語に変換できる、AIを用いた機械翻訳のアルゴリズムと、それをもとにしたWEBツールを開発した。日常用語と学術用語の文脈情報を利用して類似度を測定するアルゴリズムを実現し、本研究のために作成したデータセットで評価したところ、比較対象よりもMAP値が約10%ポイントも高い結果を得られた。さらに、高校生を対象に本WEBツールの効果を評価した結果、問いの推敲に有用な学術用語を提供でき、問いの推敲に概ね影響を与えたことが確認された。また、歴史の探究の学習方略に対する有用性の認知も向上した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
情報科学の領域における学術的意義としては、短文で記述された、異なるドメインで使用される用語の類似度を測定する手法を実現できた点があげられる。教育領域における学術的意義としては、探究においてこれまでほとんど注目されていなかった、問いの設定・推敲に焦点を当てた支援方法を開発できた点が挙げられる。社会的意義としては、通常ではアクセスしにくい学術用語の情報を、個別に異なる問いを設定した高校生それぞれに対して即時に提供し、問いの推敲を支援できる方法を開発できた点が挙げられる。
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