生成AIを活用して自己調整しながら理解を深める個別最適な作問学習支援システムの開発

• 研究課題/領域番号: 24K03051
• 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62030:学習支援システム関連
• 研究機関: 電気通信大学
• 研究代表者: 高木 正則 電気通信大学, eラーニングセンター, 准教授 (80460088)
• 研究分担者: 森本 康彦 東京学芸大学, 大学教育研究基盤センター機構, 教授 (10387532) ; 市川 尚 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 准教授 (40305313) ; 田村 篤史 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 准教授 (00882002) ; 大輪 拓也 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40649232) ; 奥原 俊 三重大学, 工学研究科, 講師 (10754468)
• 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: 18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円); 2027年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2026年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2025年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円); 2024年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
• キーワード: 作問学習 / 生成AI / 学習支援システム / 自己調整 / 個別最適

研究開始時の研究の概要

本研究では，学習者が作問学習支援システム「CollabTest」を利用して作問学習する場面を想定し，自己調整しながら対象知識（解法）に対するより深い理解へ導く個別最適な学習支援システムの開発を目的とする．学習者は(1)自己認知/学習目標設定，(2)協調的な作問・解答演習，(3)振り返りを繰り返し，自身の理解状況を確認しながら自発的フィードバックループ（学習者が自らの学習方略をモニターし，ある学習方略から他の方略に切り替える行為）を繰り返して作問学習に取り組む．なお，対象分野は，プログラムのソースコードの生成やレビューとしての活用も期待されている生成AIの特徴を踏まえ，プログラミング教育とする．