| 研究課題/領域番号 |
22K02878
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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 | 旭川工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
笹岡 久行 旭川工業高等専門学校, 電気情報工学科, 教授 (30333272)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 工学教育 / AI / 数理データサイエンス / 教育効果のアセスメント / デジタル人材 / 生成AI / 教育アセスメント / データサイエンス / 教育実践 / エビデンスに基づく教育 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
数理・データサイエンス分野の人材育成は，全高等教育機関の喫緊の課題である。本研究はこれからの日本におけるSociety 5.0時代に活躍する技術者にとって必要とされる数理・データサイエンス分野の教育実践のみならず，その教育効果のアセスメント手法の開発に注力する。単なる教材開発に留まらず，学生への教育実践を行い，継続的に教育に関わるデータを蓄積・分析を行う。大学生を対象とした数理・データサイエンス教育の取り組みは行われているが，本研究は18歳以下の学生も含めた高等専門学校を主な対象としている。
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| 研究実績の概要 |
近年の登場した新しい技術である「生成AI」が文部科学省のモデルカリキュラムに取り入られた．この改定の中では，「ハルシネーション」と呼ばれるプロンプトエンジニアリングにおける現象における項目もあり，専門的な内容が組込まれている．このような技術はこれからのAI・データサイエンスはもとより，各分野において非常に有用性が高く，社会的な需要も大きい．このため，高等教育機関における人材育成は必須となる．そこで，当初の研究計画には無い事項ではあったが，「生成AI」分野の高等教育機関の学生を対象とした教材作成や実習内容の検討を新たに開始した．その教材や実習についての有効性を確認するため，高等専門学校の授業において「生成AI」に関する講義を開始した．具体的には「プロンプトエンジニアリング」に関わる講義やプログラミング言語「Python」を用いた生成AIを扱う実習を中心としており，「生成AI」を使いこなす人材の育成に取り組んでいる．この成果については，学術会議等において成果を報告する予定である．
また，令和５年度のもう一つの大きな成果として，AI・データサイエンス分野のリカレント教育・リスキリングにも着手した．これらについては，現在，論文に取りまとめを行なっており，令和６年度に学会誌に投稿を予定している．さらには，国際会議での研究成果発表も計画している．
さらに，令和５年度は当研究の最終年度に向けて，論文投稿や研究発表に向けての準備を進めた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究計画段階では想定をしていなかった「生成AI」などの新技術の登場もあり，文部科学省のモデルカリキュラムに変更があった．そのため，教材や実習の見直しを行なった．
このため，有効性の評価に遅れがある．さらには，最終年度に向けての成果取りまとめを開始したところではある．
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| 今後の研究の推進方策 |
令和６年度が本取組の最終年度となる．このため，成果を研究論文に取りまとめ，国際会議等の場にて成果発表を行う予定である．それに向けたアセスメント方法の検討やその取りまとめに注力する予定である．
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