大規模言語モデルを用いた教学データの分析とFD・IRでの活用

• 研究課題/領域番号: 24K00445
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 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: 東北大学
• 研究代表者: 松河 秀哉 東北大学, 高度教養教育・学生支援機構, 講師 (50379111)
• 研究分担者: 川面 きよ 成城大学, 付置研究所, 研究員 (20782064) ; 村上 正行 大阪大学, 全学教育推進機構, 教授 (30351258) ; 渡辺 雄貴 東京理科大学, 教育支援機構, 教授 (50570090) ; 長濱 澄 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (50779270) ; 江本 理恵 北海道大学, 高等教育推進機構, 教授 (60400181) ; 串本 剛 東北大学, 高度教養教育・学生支援機構, 准教授 (60457835) ; 根岸 千悠 京都外国語大学, 共通教育機構, 講師 (60726610) ; 大山 牧子 神戸大学, 大学教育研究センター, 准教授 (70748730) ; 新居 佳子 小田原短期大学, 保育学科, 准教授 (90420421) ; 岩崎 千晶 関西大学, 教育推進部, 教授 (80554138)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円); 2027年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2026年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2025年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2024年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
• キーワード: 大規模言語モデル / 教学データ / FD / IR

研究開始時の研究の概要

本研究は、大規模言語モデル(LLM)を用いて大学に蓄積される教学データを分析し、その結果をFDやIRに活用するものである。まず各大学のデータポリシーの現状調査を実施し、その結果を踏まえて、ローカルLLMを用いたより安全な分析の可能性の検討や、教学データから有用情報を抽出するためのプロンプトの開発を進めることで、どのようなデータポリシーの大学においても、教学データの分析と活用ができる仕組みを整える。その上で、各大学において積み重ねた教学データの分析・活用事例を共有するために研究会等を企画・開催し、大規模言語モデルを活用したエビデンスに基づくFD・IRの活動の推進と普及に努める。