前向き推論から物理法則を導出する情報物理教材の開発とプラットフォームへの実装

• 研究課題/領域番号: 23K02729
• 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: 群馬大学
• 研究代表者: 青木 悠樹 群馬大学, 数理データ科学教育研究センター, 教授 (60514271)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2024年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円); 2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
• キーワード: 機械学習 / 教育プラットフォーム

研究開始時の研究の概要

本研究では人工知能を用いた「前向き推論」を取り入れることで，運動の規則性を見出すことが難しい二連成バネ運動などの観測から，1)関数同定問題として物理法則を自発的に導き出すための機械学習モデル教材を開発し，高校物理教員を対象としたオンライン教材として実装する。また，2)オンライン教材利用時の学習者の理解度を把握するためのプラットフォームを実装する。