| 研究課題/領域番号 |
24H00168
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪公立大学 |
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研究代表者 |
吉冨 賢太郎 大阪公立大学, 国際基幹教育機構, 教授 (10305609)
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| 研究分担者 |
市川 裕子 独立行政法人国立高等専門学校機構(教育研究調査室), 本部, 教授(移行) (10290719)
小松川 浩 公立千歳科学技術大学, 理工学部, 教授 (10305956)
濱中 裕明 兵庫教育大学, 連合学校教育学研究科, 教授 (20294267)
樋口 三郎 龍谷大学, 先端理工学部, 准教授 (70272474)
長坂 耕作 神戸大学, 人間発達環境学研究科, 准教授 (70359909)
金西 計英 徳島大学, 高等教育研究センター, 教授 (80204577)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2029-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
47,190千円 (直接経費: 36,300千円、間接経費: 10,890千円)
2025年度: 10,400千円 (直接経費: 8,000千円、間接経費: 2,400千円)
2024年度: 9,490千円 (直接経費: 7,300千円、間接経費: 2,190千円)
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| キーワード | 大学数学オンライン教材 / AI活用 / 線形代数 / 反転学習 / APOS理論 / 大学数学教育 / 生成AI活用 / 学習支援環境 / オンライン自動採点問題 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
大学初年次数学(主として線形代数と微積分学)のオンライン問題による学習環境を構築する. これらの科目は, 深い理解が学士力としての定着の重要な要素である. 生成AIがインフラ化していく中で, 課題として与えられた問題をAIやAI併用計算環境なども利用できる状況で授業内や課外学習で実施することにより, 深い理解が得られるオンライン学習環境を構築し, 数学教育学の観点から, その効果を検証し, 必要に応じて改良していく. 効果が確認できた問題は随時一般に公開し, また, コースデータは, Moodle利用機関であればそのまま利用できる形で提供する.
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