| 研究課題/領域番号 |
20K12090
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 東京都市大学 |
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研究代表者 |
高橋 弘毅 東京都市大学, その他部局等, 教授 (40419693)
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| 研究分担者 |
八代 一浩 山梨県立大学, 国際政策学部, 教授 (30312177)
水落 芳明 上越教育大学, 大学院学校教育研究科, 副学長 (40510053)
大前 佑斗 日本大学, 生産工学部, 講師 (00781874)
大島 崇行 上越教育大学, 大学院学校教育研究科, 教授 (60824224)
榊原 範久 上越教育大学, 大学院学校教育研究科, 准教授 (50824231)
柿本 陽平 日本大学, 生産工学部, 助手 (90899494)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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 | ポートフォリオ / CSCLシステム / アクティブラーニング / 人工知能・機械学習 / 遠隔授業 / CSCLシステ ム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
学習者が主体的な学びを行うアクティブラーニング（AL）が注目されている．ALでは，学習者が主体的に活動を行うため，その状況を教師が把握することが困難である．とりわけ遠隔教育でALを実施する際には， 遠隔の児童の様子の把握は極めて困難である．本研究では，今までに開発した過去の学習記録を相互閲覧できるワーキング・ポートフォリオシステムの機能拡張をし，学習者が相互閲覧する状況を定量化・可視化する．さらに，定量化されたデータを人工知能で解析し，授業時間内におけるそれぞれの学習者の目標達成度を予測する．この2つの情報を遠隔授業を実施している教師にリアルタイムで提供し教師を支援するシステムを開発する．
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| 研究成果の概要 |
遠隔アクティブラーニング(遠隔AL)支援システムとして，ワーキング・ポートフォリオに着目し，ワーキング・ポートフォリオ上で相互閲覧を行う様子を定量化し，人工知能(AI)により，その情報を抽出・解析し，可視化した情報を教師にフィードバックするシステムの開発を進めた．また，AIが支援する遠隔AL授業モデルコンテンツの開発，教室の空間設計やそれぞれの教師の役割などをモデル化する検討も行なった．新型コロナウィルス感染拡大の観点から検証実験などの実施が困難だった部分もあるが，新たなプロジェクトが立ち上がり本科研費の成果をベースとして今後も研究を進めていくことに合意している．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
アクティブラーニング（AL）では，教師が学習者の様子を常に観察しながら，状況に応じて判断をして，授業を進めていく必要がある．しかし，遠隔ALを実施する際に，どのような情報が教師に有用なのかについては未だ解明されていない．本研究成果により，その解明に向け道がひらけてきた．さらに，実際に進行している授業を定量化し，その情報をAIが解析しリアルタイムに教師を支援することが現実的になってきた．また，授業を定量化できると教師育成の分野では，データに基づいて教育方法について議論することができる．定量化したデータを蓄積することで，教育ビッグデータとして授業分析等の分野でも活用の可能性がある．
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