| 研究課題/領域番号 |
21K02770
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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 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
田村 哲嗣 岐阜大学, 工学部, 准教授 (10402215)
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| 研究分担者 |
川瀬 真弓 岐阜大学, 社会システム経営学環, 助教 (20805353)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 授業コンテンツ / 深層学習 / 教材自動生成 / 視聴システム / 人工知能 / オンライン授業 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、効果的なオンライン授業の実現と学習者の理解度向上を目的とする。
スライドや講義風景を収録した授業コンテンツに対して、人工知能技術により、①字幕などを付与したりダイジェスト版などのコンテンツを生成したりすることで学習者の理解支援を行い、②学習者の理解度に応じた確認テストなど教材コンテンツを自動生成することを通じて、③教師による学習者の理解度把握を支援し、④より良い授業コンテンツへの取組みにつなげる。
これら教育・工学連携テーマを通じて、「新しい学びへのイノベーションの実現」を目指す。
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| 研究実績の概要 |
令和4年度は、前年度に続いて①授業コンテンツ視聴システム・ダイジェスト動画生成、②自動問題作成システムの評価に関する研究を行った。また新たな取り組みとして、③音読教育のための音声合成システムの研究を行った。
①では、授業コンテンツ視聴システムの学習履歴を利用し、学習者にあわせたダイジェスト動画コンテンツの自動生成を行う手法を開発した。そして実際の大学院講義において本システムを用い、その評価を行った。その結果、主に復習教材の有用性の観点から個別最適な学びの効果を確認したほか、他学習者の履歴提示による協調的な学びに結び付けられることが判明した。
②では、大規模データによる事前学習モデルを用いた単語推論を利用することで、多肢選択式問題の選択肢を自動生成する手法を構築した。実際の学部講義において、受講者を複数グループに分け、それぞれに従来手法と提案手法によって生成された問題を学生に提示し、比較・調査を行った。その結果、提案手法の有用性を確認した。
③では、小児や視覚障がい者の音読による教育支援を目指し、深層学習を用いた音声合成システムをベースに、表現力のある朗読システムを構築した。評価実験を行ったところ、従来手法と比べて有効性が確認できたほか、合成した音声の自然性を向上させることができた。
以上の成果について、令和5年3月に学会発表を行ったほか、全国大会への投稿を行い令和5年6月に発表を予定している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
令和4年度は、前年度の成果を発展させ国内学会の全国大会に2件投稿するなど、研究は順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続きこれまでに構築したシステムの改良や実際の授業での利活用を進め、学術論文や全国大会などでの発表を行う。また、最先端の人工知能による講義レポート作成支援など、新たなテーマについても取り組む。
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