| 研究課題/領域番号 |
20K03174
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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09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 東京学芸大学 |
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研究代表者 |
森本 康彦 東京学芸大学, ICTセンター, 教授 (10387532)
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| 研究分担者 |
宮寺 庸造 東京学芸大学, 教育学部, 教授 (10190802)
北澤 武 東京学芸大学, 教育学研究科, 教授 (80453033)
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 主体的・対話的で深い学び / 教育AI活用 / 個別最適化された学び / ｅポートフォリオ / 学習支援システム / 学習データ / 知的システム / 教育工学 / 公正で個別最適化された学び / 教育ビッグデータ / 教育AI / ラーニング・アナリティクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Society5.0の時代では、子供たちが膨大な情報から何が重要かを判断し、自ら問いを立てて他者と協働しながら解決していくために、AIなどの先端技術と教育ビッグデータを効果的に活用し、多様な子供一人一人に公正に個別最適化された学びを実現することが不可欠であると指摘されている。
そこで、本研究では、公正で個別最適化された学びとは何か、それは何の教育データを用い、どの先端技術をどのように活用して実現できるかを明らかにする。そして、AI技術を用いて教育ビッグデータを分析・可視化し、さらに、AIエージェントが学習者をナビゲートすることで公正で個別最適化された学びを促進・支援する知的システムを開発する。
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，主体的・対話的で深い学びにおける公正で個別最適化された学びをつくり，その学びを支援する知的システムを開発した。児童生徒が生成するeポートフォリオを，AI技術を用いて，分析・可視化することで個に最適な学習方法・環境を提供すると共に，AI機能を用いて学習者を誘導し，学習者の自立した学びを実現する。本システムは，(a)主体的な学び＆可視化システム，(b)対話的で深い学び＆可視化システム，(c)個別最適化AIナビゲーターシステム，(d)教育ビッグデータDBシステム，をから構成される。これらサブシステム群からなる本システムは，関連の強いサブシステム群ごとに実証検証が行われた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
主体的・対話的で深い学びにおいて、いつどこでどのようなデータが蓄積されるのか、そのデータを用いて実現すべき公正で個別最適化された学びとはどのようなものかを明らかにすること自体が本研究の独自性そのものである。また、個別最適化された学びをAIなどの先端技術を用いてマネジメントし、さらに、学習者の学びをナビゲートする仕組みをAIで実現する試みが、本研究の創造性と言える。このAI学びナビゲーターを実現する仕組みを開発するためには、教育工学の理論をベースにAI技術の活用が必要不可欠となり、この研究は国内外を含め先駆的なものになる。
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