| 研究課題/領域番号 |
23K25698
|
|---|
| 補助金の研究課題番号 |
23H01001 (2023)
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2023) |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 京都大学 |
|---|
研究代表者 |
|
|---|
| 研究分担者 |
Majumdar Rwito 熊本大学, 半導体・デジタル研究教育機構, 准教授 (30823348)
戴 憶菱 京都大学, 学術情報メディアセンター, 特定研究員 (90912254)
高見 享佑 国立教育政策研究所, 教育データサイエンスセンター, 主任研究官 (70912252)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円)
2025年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2023年度: 8,840千円 (直接経費: 6,800千円、間接経費: 2,040千円)
|
|---|
| キーワード | Educational AI / Explainability / Transferability |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
AI models are increasingly being used in education. To explain AI model decisions and support their transfer to new or low resource classes, we aim to identify and extract highly explainable and transferable indicators and investigate their application in machine learning in education.
|
