| 研究課題/領域番号 |
20K03208
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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09080:科学教育関連
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| 研究機関 | 滋賀大学 |
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研究代表者 |
森 太郎 滋賀大学, 教育学系, 准教授 (90725053)
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| 研究分担者 |
岩山 幸治 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (90737040)
久保 加織 滋賀大学, 教育学部, 教授 (10190836)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 在来作物 / ベイズ的最適化 / 栽培条件 / 総合的な学習の時間 / 技術科 / ナス / 甘トウガラシ / 辛味ダイコン / 栽培学習 / 在来野菜 / ガウス過程回帰分析 / 施肥 / 株間 / データマイニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、子どもの「生きる力」を育むため、体験活動の推進・伝統と文化の尊重の観点から充実が求められている在来作物を教材とした栽培学習について、データを基にそれを説明するモデルを見つけ出すデータ駆動型アプローチによりプログラムを開発することを目的とする。具体的には、１）ベイズ的最適化による栽培条件の探索、２）データ・テキストマイニングによる教育効果や改善点の明確化とPDCAサイクルの回転により在来作物の栽培学習プログラムを開発する。
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| 研究成果の概要 |
在来作物（‘杉谷なすび’、‘杉谷とうがらし’、‘伊吹大根’）を対象に、十分な収量・品質が得られる栽培条件の最適化を行った。‘杉谷なすび’および‘杉谷とうがらし’ではベイズ的最適化による高収量が得られる栽培条件の探索を行い、‘杉谷とうがらし’では慣行と大きく異なる栽培条件を見出すことができた。また、‘伊吹大根’では、異なる用途（薬味用、野菜用）での生産に適した施肥量やそれらの品質の違いを明らかにすること、作期拡大に向けて春播き栽培における被覆資材を用いた栽培技術を確立することなどができた。さらに、小学校の総合的な学習の時間および中学校の技術科で在来野菜の栽培学習プログラムを開発することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
生産者の経験や勘をもとに栽培され、栽培方法が確立されていないことが多い在来野菜について、本研究でデータを基に最適な栽培方法を明らかにできたことは、全国に多数存在する在来野菜の栽培方法の研究推進、維持・普及に寄与すると考える。また、ベイズ的最適化により、慣行と異なる栽培条件を見出すことができ、作物の栽培条件の探索において有効な手法の一つであることを示すことができたと考える。さらに、考案・実践した在来野菜の学習において、得られたデータを質的・量的に評価し、改善点を明確化して改善するPDCAサイクルを行う学習プログラムの開発のスキームを示すことができたことは在来作物の学習の活性化に寄与すると考える。
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