| 研究課題/領域番号 |
22K02818
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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 | 仙台高等専門学校 |
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研究代表者 |
高橋 晶子 仙台高等専門学校, 総合工学科, 准教授 (10537492)
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| 研究分担者 |
菅沼 拓夫 東北大学, サイバーサイエンスセンター, 教授 (70292290)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2025年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 自動交渉 / Human-in-the-loop / エージェント / 学習分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，対面授業に加えてオンライン授業などで学習者が学習行動を起こすことで生成される学習ログや成績，学習者自身に関する個人情報など個人と紐付く機微度の高い学修データを対象とし，これらのデータを収集してラーニングアナリティクスを実施したい学校などラーニングアナリティクス実施者側と，学修データを提供する各学習者側との間でデータを適切に流通させ，分散環境でのラーニングアナリティクスを効果的に支援する枠組みを確立するための手法を検討する．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，オンライン授業をはじめとするICTツール等を活用した学び（オンライン教育）から収集される，学習者の学習ログや成績，個人情報など各個人と紐付く機微度の高い学修データを対象とし，これらのデータを収集してラーニングアナリティクス(LA)を実施したい学校等の組織（LA実施者）と，学修データを提供する各学習者（学修データ提供者）の間でデータを適切に流通させ，分散環境でのLAを効果的に支援するための枠組みを確立することである．具体的には，オープンな「データ市場」の概念に着目し，学修データ提供者の代理となり高機微情報の提供は最小限に留めつつより多くの学習支援を受けたいエージェントと，LA実施者の代理となり極力広く多くの情報を得てより的確な学習支援を行いたいエージェントの間で，メカニズムデザインに基づく自動交渉を行いつつ，適宜学習者への問い合わせを実施する．これにより小規模LA環境であるミクロLAにおいて，安心安全かつ効率的なLAと学習支援行うためのマルチエージェントに基づく手法を検討している．
2年目にあたる令和5年度は，学習者が高機微情報を含んだ自身の学修データから，より高い機微度を持った情報を開示することにより，それに応じた高いレベルの学習サービスを享受可能とするためのインセンティブの度合いについて検討を行った．また，Human-in-the-loopに基づく学習支援レベル調整については，自動交渉の過程で，学習者に対して交渉の材料となる学修データの開示機微度や，所望の学習支援レベルを確認するなど，各種の判断を促すための機能を持つ，学習支援レベル調整について検討を行った．さらに，LAシステムの実現に向け，ミクロLAシステムの基盤となるエージェントフレームワークの検討を行った．また，シミュレーション実験の結果から，提案手法の実現可能性を確認した．
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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
概ね順調に進展しているが，実データの扱いについての検討について若干遅れている．
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| 今後の研究の推進方策 |
3年目は，初年度，2年目の成果に基づき，以下のとおり研究を推進する．学修データにおけるメカニズムデザイン理論を用いた自動交渉合意形成手法については，学習支援レベルに応じた交渉モデルに基づき，学習者とLA実施者それぞれの代理として交渉を行うエージェントによるマルチエージェントプラットフォームの実現手法を検討する．また，マルチエージェント型ミクロLAシステムについては，学習者とLA実施者間で学修データを適切に流通させ，分散環境でのLAを効果的に支援する，フレームワークの基盤を検討する．
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