| 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 |
完了 (2023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 / 講義視聴システム / 問題自動生成 / 教材自動生成 / 深層学習 / 大規模言語モデル / 音声情報処理 / 自然言語処理 / 自動問題生成 / 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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| 研究成果の概要 |
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に、人工知能技術を用いて、次の取り組みを行った。①授業コンテンツに目次や学習者の反応を付与したりダイジェストを生成したりする視聴システムを開発した。②留学生向けに授業コンテンツを自動翻訳する枠組みを作成した。③大規模言語モデルを用いて、学習者の理解度に応じた問題生成や、要約動画を自動生成する手法を構築した。これらについて、実際の授業での活用を通じて評価を行った。以上の教育・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を実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
最先端の人工知能技術を教育分野に適用する本研究の学際的な取り組みは、教工連携としていずれの分野から見ても革新的であり、その学術的意義は大きい。特に教育分野において、最新の人工知能技術の活用は画期的であり、もたらしたインパクトも大きい。
コロナ禍を経て一般的になったオンライン授業において、本研究の視聴システムは有用であり、学習者に応じた要約動画や問題の自動生成は個別最適な学びの実現に十分貢献することが確かめられた。この点において、本研究の社会的意義も十分に認められる。
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