| 研究課題/領域番号 |
23K02633
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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 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
掛下 哲郎 佐賀大学, 理工学部, 准教授 (10214272)
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| 研究分担者 |
高崎 光浩 佐賀大学, 全学教育機構, 准教授 (70236206)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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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)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 個人情報保護 / ラーニングアナリティクス / IT活用教育 / プログラミング教育 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
プログラミング教育やIT活用教育が様々なレベルの学校教育や社会人教育で実施され，それを通じて収集された学習データを対象とするラーニングアナリティクス（LA）が推進されている．しかし，学習データは個人情報でもあり，取得や提供に当たっては当人の同意が必要である．本研究では，学習者とデータ収集・分析者間での円滑な合意形成を図るためのモデルを構築する．小学校等における実証実験を通じて，様々なケースにおける合意形成の難易度を評価し，同意取得や個人情報保護，学習データの効果的な利活用を実現するための系統的な合意形成プロセスおよび支援ツールを開発する．
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| 研究実績の概要 |
小城市立三日月小学校の6年生児童，保護者，教員を対象とした個人情報管理アプリケーションの予備評価を行い，それをまとめた論文が情報処理学会論文誌：教育とコンピュータに採録された．
次に，個人データ利用許諾管理を行うためのシステムGP3T-Ebisuの企画・要件定義および設計を行い，佐賀電算センターに依頼してAWS上で動作するWebアプリケーションとして実装した．本システムは研究代表者が考案した個人情報管理の仕組みに基づいて実証実験を行い，被験者から様々な意見を収集するためのプラットフォームであり，本システムを通じて収集した知見により，考案した仕組みの改良を行う．そのため，本システムは，各種の学習データやデータ提供要請，様々な利用者の登録などが柔軟に行えるように設計している．また，レスポンシブ対応のWebアプリケーションとして開発することにより，幅広い被験者を対象とした実証実験が可能である．
さらに，GP3T-Ebisuを用いた実証実験を行うための計画を具体的に立案し，必要なデータを準備した．実証実験では，小中学生および彼らの保護者を対象として，様々な学習データ（説明および例）と，その学習データに対する提供要請（要請者や利用目的の説明を含む）を提示して，要請の諾否および理由を収集する．2023年度は，ChatGPTを活用して小学校のベテラン教員を対象とする仮想インタビューを行い，デジタル庁等が策定した「教育データ利活用ロードマップ」に示されている個人データも併せて41種類の学習データと，学習データに対する120種類の提供要請をリストアップした．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
実質的な研究は2022年度から開始しており，科研費を獲得したことで，研究資金を得て研究が加速された．また，2023年は生成AI（LLM）の技術が急速に発展して，一般に利用できるようになったため，本研究でもLLMをフルに活用した．こうした努力や工夫により，研究が当初の計画以上に進展した．
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| 今後の研究の推進方策 |
現在，実証実験を実施するために，想定する相手先との折衝を始めたところである．実証実験に当たっては，個人情報漏洩などのトラブルを避けるため，ダミーのデータを用いる予定である．また，第三者提供の有無やデータ提供条件などのパラメータを変えることで，様々な状況における生徒や保護者の意見を収集する計画である．
こうして収集した意見を分析することで，生徒や保護者の主要な意見を踏まえた，妥当な提供要請が可能になると考えている．
最近は生成AI（LLM）に関する技術革新が著しいが，LLMを活用することで，収集した意見の客観的な分析や，妥当な提供要請を自動生成するための研究を進めたい．また，生徒や保護者に対してデータ提供要請があった時に，要請に対する諾否や受け入れ条件を推奨する際にもLLMが活用できる可能性があると考えている．そうした研究も進める予定である．
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