研究課題/領域番号 |
23K00651
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分02100:外国語教育関連
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研究機関 | 三重大学 |
研究代表者 |
金子 淳 三重大学, 教育学部, 教授 (10331969)
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研究分担者 |
山口 常夫 東北文教大学, 人間科学部, 教授 (80146745)
大槻 恭士 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (00250952)
坂口 隆之 山形大学, 地域教育文化学部, 准教授 (10436496)
ミラー ジェリー 山形大学, 地域教育文化学部, 准教授 (90455882)
畠山 研 秋田大学, 教育文化学部, 講師 (10804891)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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キーワード | AI / 機械学習 / 個別最適な学び / 言語習得 / ICT |
研究開始時の研究の概要 |
AIを活用、授業で収集したデータからコンピュータ上に仮想の学習者を再現、実験、分析を行う。得られた知見を授業に還元する。学校現場と連携し、GIGAスクール構想で行き渡ったタブレットを使い、Microsoft Teams、Google Classroom等から、パフォーマンステストや各種テスト・振り返りなど学習履歴(スタディ・ログ)等を、教育ビッグデータとして収集する。個人情報やセキュリティに配慮し、機械学習を行い、データサイエンスの観点から新たな知見をマイニングする。それに基づき、第二言語習得論を踏まえ、学習者の個性に応じ、どのような「個別最適な学び」が英語力向上に資するか明らかにする。
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