| 研究課題/領域番号 |
21K02796
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 金沢大学 |
|---|
研究代表者 |
東 昭孝 金沢大学, 学術メディア創成センター, 助教 (80513134)
|
|---|
| 研究分担者 |
笠原 禎也 金沢大学, 学術メディア創成センター, 教授 (50243051)
堀井 祐介 金沢大学, 数理・データサイエンス・AI教育センター, 教授 (30304041)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
|
|---|
| キーワード | IR / 機械学習 / AI / データ分析 / 教育支援 / システム |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
学内の教務システム・ポータルシステム・学習管理システム等の各システムから教学データを中心に最新のデータを収集し、様々なパターンでAIにより自動で分析を行い教員・学生の個人単位、所属単位の平均値などで、分析・評価結果を視覚化して利用者に示す。また、過去の学生との類似率から、卒業確率、留年率、卒業先の進路候補等の結果の視覚化を行い学習の支援を行う。分析結果をフィードバックし、IRとしても活用可能か検証を進める。分析は常に継続し、学生・指導教員・担当職員に、常に最新の類似の過去学生・教員の情報、未来予測の情報提供を行うことで、教育の推進や学習支援として役立つか検証する。
|
| 研究成果の概要 |
本研究では、AIと機械学習を用いて学内システムの教育データを分析し、個人を識別、活動状況の把握、進路予測を行うシステムを開発した。このシステムにより、学生や教員の学習支援を強化した。データは教務システムや学習管理システムから収集し、高性能GPUを用いて分析した。生成系AIを活用し、授業や教育のデータを基に即時フィードバックを提供する実証実験も実施した。この手法は他分野にも応用可能である。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究は、AIと機械学習を用いた教育データの自動分析手法を開発し、成績・出席率・システムアクセスログなど多様なデータから学生の特徴や傾向を効率的に抽出することを可能にした。これにより、教育データサイエンス分野において、質の高い分析を容易に行う新しい手法を提供した。本研究の手法は、教育機関での学生支援の質を向上させると共に、学生自身が有益な分析結果を活用できる。さらに、この手法は他の分野のデータ分析にも応用可能であり、幅広い社会的な利益をもたらすことが期待される。
|
